英特尔（Intel）首席执行官**陈立武（Lip-Bu Tan）**周一表示，以 DeepSeek 为代表的低价中国AI大模型正在被“非常快速”地采用，而量子计算有望在三到五年内走向主流应用。
要点速览：
- 陈立武称，中国AI 大模型如 DeepSeek、Kimi 和 GLM，在算力“足够好”的前提下，具备更低的 Token 成本。
- 他强调，开源是驱动效率提升的最佳途径，最终由市场来决定不同场景采用哪一类模型。
- 他预计量子计算三到五年内有望进入主流市场，软件层将成为关键推动力之一。
谈DeepSeek：中国低价大模型“够用又便宜”
在新加坡银行**星展银行（DBS）**组织的一场论坛上，陈立武在回答提问时表示（原话链接），前沿中国大模型的 Token 成本明显更低。他点名提到 DeepSeek、Kimi 和 GLM，称这些模型在性能上“good enough（够用）”。
所谓 Token，是大模型在读写时处理的最小文本单元，开发者通常按使用的 Token 数量向模型提供方付费。因此，单Token价格直接决定了应用层成本结构。
陈立武在另一场访谈中（来源）将自己形容为“坚定的开源信奉者”，认为开源生态是推动效率提升和成本下降的最佳机制。他补充称，未来应由市场来筛选，不同垂直场景会自然匹配到最合适的模型，而非“一模通吃”。
在同一场活动中，他还预测，量子计算有机会在未来三到五年内迈入主流应用阶段。届时，软件和开发工具链将对底层昂贵且复杂的量子基础设施起到“放大与节流”的双重作用，使其更高效地被利用。
延伸阅读：GPT-6.1 Sol 将 Asana 代理成本压到原来的 1/76，但背后有前提
量子时间表：与CPU、GPU并行共存
此番在新加坡的判断，延续了陈立武此前在量子领域的一系列公开表态。他在今年9月于丹佛举行的 Splunk .conf26 大会上曾表示（链接），未来量子计算机会在特定应用领域与传统 CPU、GPU 并行部署，而非完全替代关系。
在被问及量子技术何时具备“实用性”时，他称自己当前主要关注两点：一是纠错能力，二是具体应用落地场景。同时，他也在思考更现实的问题——谁来为这套高成本技术买单。
在同一场会议上，他指出，维持量子比特接近绝对零度所需的低温基础设施（即稀释制冷等低温系统），在未来三到五年内仍可能是制约量子计算扩张的关键瓶颈。这一时间窗口，也正是他在新加坡所给出的“量子走向主流”的判断区间。
英特尔的量子押注
周一的最新表态，只是陈立武近期密集“谈量子”的最新一例。在不久前的一档播客节目中，他透露（访谈链接），英特尔目前约有70人专职从事量子计算相关研发，并基于硅自旋量子比特（silicon spin qubits）路线自建技术栈。
他强调，量子计算已经被纳入英特尔未来5到10年的战略方向之中，潜在市场空间“有可能比AI大十倍”。
今年5月，陈立武加入光子量子计算公司 PsiQuantum 董事会（该公司估值约70亿美元）（报道链接）。他的风险投资机构 A&E Investments 早在2019年的C轮融资中就已投资 PsiQuantum。此外，他还是以色列量子软件初创公司 Classiq 的投资人。
