当前大模型产业发展正由参数规模扩张、算力与数据堆叠的粗放式发展阶段，转向以架构底层创新、运行效能优化、高阶推理能力跃升为核心的高质量发展新阶段。量子技术与人工智能（885728）的交叉融合，已成为驱动下一代人工智能（885728）技术迭代的重要技术路径。
费米宇宙近期推出了全球首个全链路量子增强大模型FermiQLLM1.0。据内部人士透露，该模型在数据表征、模型结构、模型训练、模型强化、模型评测五个环节完成系统性量子增强，并兼容现有主流AI算力基础设施，可实现工业化落地。
这里的“量子增强”，并不是把完整大模型搬到量子计算机上运行。这套方案没有被量子硬件成熟度卡住，仍然在现有经典计算体系内，把张量网络、量子模拟退火、规范自由度等量子物理和量子多体计算方法，嵌进大模型从数据到训练、再到评测的完整技术链路。也就是说，FermiQLLM1.0不依赖尚未成熟的容错量子计算机，就可以在现有GPU等计算基础设施上完成训练和部署。
实测数据显示，对标同等参数量级传统大模型，FermiQLLM1.0推理性能提升超15%，持续强化学习环节训练成本下降25%以上。在MATH-500、GPQA-Diamond、BBH等国际主流权威评测基准下，相较于同规模开源基座模型，其综合性能指标实现10%—20%的提升。
清华大学杨振宁高等研究院副院长姚宏教授长期深耕量子物理和高温超导等领域的研究。他表示，要充分发挥量子物理对大模型的赋能作用，未来可以将量子纠缠、量子相变和关联效应等前沿领域的思想与方法，系统融入模型架构设计、训练调优及推理生成等全技术链条。依托量子物理有望拓展现有人工智能（885728）的能力边界，为通用人工智能（885728）的发展探索新的技术路线。
在姚宏看来，Q4AI(量子赋能物理)目前正处于产业发展的早期阶段。研究院相关量子研究团队与费米宇宙合作的产业技术成果，是人工智能（885728）领域里具有重要意义的产学研有机结合的实践，期望对下一代人工智能（885728）的发展产生深刻影响。
费米宇宙创始人、CEO李伟毕业于清华大学计算机系自然语言处理(NLP)实验室。他表示，经典大模型产业已逐步触及发展瓶颈：模型黑盒、可解释性缺失等问题尚未得到有效解决，传统标度律(Scaling Law)边际效益持续衰减，行业亟待底层技术范式实现突破。量子物理的一个重要研究对象是高维希尔伯特空间中的复杂多体系统，叠加态、量子纠缠以及强关联效应是该类系统的核心特征，其内在演化逻辑与大模型高维隐空间的运行机制具备深刻的类比关系。
据悉，该公司有近一半员工都有清华背景，主要来自基科班、计算机系人工智能（885728）实验室和高性能实验室，公司核心研发团队与杨振宁高等研究院相关量子研究团队紧密合作研究。费米宇宙同时还是清华Q4AI方向的实习站。
资本层面，费米宇宙近期完成亿元级种子轮融资，该笔融资为目前国内Q4AI赛道已公开披露的规模最大的种子轮融资。
