葛卫东做VC赚了大钱，复盘他的投资，葛卫东看重确定性，也看重爆发力，这两点分别对应中国绕不过去的卡脖子节点，以及在科技产业的关键转折节点。
比如2020年投海光信息，对应国内少数能生产X86架构芯片的公司，正处于从技术验证到批量供货的关键阶段。2022年投沐曦时，美国进一步收紧高端芯片出口，沐曦首颗GPU MXC完成流片正准备量产，也是高端芯片自主可控的关键突破时期。葛卫东在海光身上赚了40多亿元，投沐曦收益更超过100亿元。
类似的例子还有不少。现在，葛卫东和他的混沌投资盯上量子计算了。
投中网获悉，量子计算公司逻辑比特科技（以下简称逻辑比特）已完成数亿元A轮融资。本轮融资由康君资本、混沌投资联合领投，国开科创、元璟资本、上海未来产业基金、IDG资本、半导体集成电路产业基金中芯聚源和芯联资本以及弘晖基金、TCL创投、厚雪资本等跟投。此外，老股东经纬创投、东方嘉富、达晨财智、华控基金、深创投、浙大校友基金藕舫天使、华夏恒天在本轮融资中持续加码。
这轮融资主要用于研发和建设新一代高性能超导量子芯片和自动化产线、加速部署国际领先的量子计算云平台以及高水平人才招募。
逻辑比特融资节奏挺快，今年3月份刚连续完成Pre-A+和Pre-A++两轮合计数亿元融资。现在不到三个月，又完成新一轮数亿元A轮。而且前5轮融资对比下来看，投资人结构的变化肉眼可见，从江浙沪本地机构的机构盘子，到市场化头部VC，再到如今A轮，混沌投资和大量产业资本也来了。
比如，今年3月Pre-A++轮，领投方是两家头部市场化VC，达晨和经纬，此前轮次也基本都是财务投资人领投。A轮领投方则是康君资本和混沌投资。混沌投资虽然是财务投资人，但文首说了，重点是葛卫东投资的节点一直很精准，都是卡脖子和产业关键转折期。显然这个时间点领投，符合葛卫东对确定性和爆发力的审美。
康君资本是康龙化成的CVC，康龙化成是老牌CRO/CDMO公司，Pre-A++轮是跟投方，这轮变成了领投方。创新药研发是量子计算的优势场景，量子算法模拟分子结构和化学反应，理论上能把新药研发周期从10-15年压缩到3-5年。比如罗氏制药通过量子+AI混合机器学习方案筛化合物，把12个月的周期缩短到了3周，这想必也是康龙化成加大力度布局量子计算，领投逻辑比特这轮融资的原因。
跟投方中，中芯聚源和芯联资本是两家半导体产业基金，一个背靠中芯国际的产业资源，一个专注于集成电路产业链。它们对应的是量子计算的上游，量子芯片的设计和制造。TCL横跨显示面板、新能源光伏、半导体材料，TCL创投的入场，代表量子计算在材料、新能源这些场景未来落地的可能。
如果把这一轮的产业资本列成一张表，对应量子计算的产业链，大概是这样的：上游的芯片/产线是中芯聚源和芯联资本，中游的量子计算整机、超导量子芯片设计和云平台是逻辑比特，下游应用场景包括药物研发、材料、新能源等。
此外，本轮融资中还有国家级金融平台国开科创，上海的未来产业基金以及IDG、元璟资本、弘晖基金、厚雪资本等市场化资金，再加上老股东持续加码，这些投资人的认可，意味着他们共同押注了一个很明显的趋势，量子计算从技术验证走到实验室、高校等小规模PMF后，正在从实验室走向工程化，逐渐从“科学家的玩具”变成“产业的工具”。
逻辑比特能在这轮凑齐这样的投资方名单，并不只是因为它的技术底子厚，还有一个隐形的趋势，量子计算的投资逻辑更精细了。
去年十五五规划把量子科技列成了重点方向，一大批机构闻风而动。但说实话，那时候大部分投资人没太搞懂量子计算到底是什么，出手的逻辑很简单，赛道被国家点名了，只要团队合适，有一定的技术积累和底蕴，考虑的只是先占坑。
但这种打法又能持续多久呢？毕竟投资比的不是谁先进场，而是谁进场时选对了人。所以就从逻辑比特这次融资来看，风向明显变了。投资人不再因为FOMO，为了投而投。
现在投量子计算比的是判断力，看技术底子过硬的团队里，谁的工程化、产品化跑得更快。因为无论投资人还是市场，对量子计算商业化的追问越来越紧，但大家心里又都清楚，两三年内看不到大规模商用。
因此，衡量标准被压缩到了一个更具体的维度上：技术积累转化为产品的能力和速度。换句话说，现在到了拿出真东西的时候。逻辑比特的芯片、测控、整机、云平台，全链条都有可交付的产品。这才是这轮融资里，产业资本愿意掏钱的核心原因。
技术优势全速转化为产品能力
逻辑比特成立于2022年6月，孵化自浙江大学超导量子计算实验室。创始人兼CEO王震，1992年生。
2019年，谷歌的量子处理器首次实现在任务中，仅用200秒就完成了经典超级计算机1万年的计算量，也就是所谓的“量子霸权”。而早在2015、2016年，王震在读博期间就已经意识到了下一代算力突破口在量子计算，2022年他成立逻辑比特，开始由实验室的研究，变成商业化经营的企业。
逻辑比特团队核心成员出自浙大超导量子计算实验室。实验室曾三度刷新超导量子系统全局纠缠比特数的世界纪录。不难看出，技术层面的积累，是逻辑比特这家公司敢于创业的核心底气。
但技术上的底气，不等于工程上的交付能力。实验室原型到可稳定商用的产品之间，隔着一条巨大的鸿沟。
与多数从单点切入的创业团队不同，浙大超导量子计算实验室的研究本就覆盖了芯片设计、测控搭建、量子计算机整机的完整流程。将近20年的全链条科研积累，让逻辑比特成立就天然具备全栈布局的技术根基。
因此，逻辑比特没有选择只做芯片或只做算法的轻资产路线，而是在成立之初就具备了全栈自研的能力，从超导量子芯片的设计制备，到量子测控系统，再到量子计算机整机和云平台，核心环节全部自研。
这条路更重、更慢，但也意味着技术迭代不被产业链“卡脖子”，系统性能可以做深度协同优化，尤其是，在多数从业者都比较乐观，量子计算也要到2030年才能大规模商用的情况下，掌握长期的主动权。
这就是为什么“全栈自研”在量子计算行业不是标配，而是少数派的选择。全球范围内，能把芯片、测控、整机、平台全部自己做下来的，IBM算一个，谷歌算一个，但它们是全球科技巨头，有钱有人有生态。
创业公司也不是没有，比如IonQ是离子阱全栈，Xanadu是光量子全栈。但“全栈”在全球量子计算创业公司里仍然是少数，多数公司只攻一个环节，要么做芯片卖给整机厂，要么买别人的芯片做集成，要么做软件算法，这才是量子计算的行业常态。
全栈意味着每一层都要建团队、建供应链、建Know-how，成本高，周期长，只有少数现金流和融资能力足够强的创业公司才敢走这条路。运气和时机不好的，比如Rigetti是超导量子全栈，还成功IPO了，但上市后财务持续承压，导致不得不收缩规模。
逻辑比特选择全栈自研，原因挺现实。第一，量子计算每一个环节高度耦合，芯片和测控系统不匹配，整机就起不来。如果芯片是自研的、测控是外购的，中间的标准接口、信号协议、时序对齐，任何一个对不上，系统就跑不了。
然后就是成本了，比如一套百比特级别的商业测控系统，动辄两三千万。王震曾表示，逻辑比特从成立第一天就选择自研，现在测控系统成本已大幅降低。这种成本控制能力，让逻辑即便在融资环境不好的时候，也有造血能力活下去。
一面是降低成本，一面是在市场环境好的周期尽量融资，储备足够多的现金，这样才能有最大的底气，应对未来的不确定性。这也是此前投中量子计算沙龙中，投资人给创业者最频繁的建议。放眼全球量子计算赛道，选择全栈路线的企业本就寥寥，不同技术路线的产业化节奏也差异显著。
从“怎么做”到“能做什么”
目前，全球量子计算几条主流技术路线中，超导、离子阱、光量子、中性原子是一级市场融资最集中的四条核心路线，国外谷歌、IBM，国内、逻辑比特都属于超导量子，Quantinuum、IonQ是离子阱，PsiQuantum、Xanadu是光量子，QuEra、Pasqal是中性原子。
这些不同的技术路线，是通过不同的物理载体与实现方式构建量子比特，最终都指向通用量子计算，只是技术路径各有优劣、发展节奏也不尽相同。现阶段，超导路线确实是全球累计投入最多、工程化进度最快、商业化验证最充分的技术路线，不过其他路线进展也相当迅猛，并且比如超导+中性原子也有融合的趋势。
超导量子的原理不复杂，在接近绝对零度（-273℃）的极低温环境里，用超导电路做成量子比特，跟经典芯片里的晶体管只能表示0或1不同，量子比特可以同时处于0和1的叠加态，这让量子计算机可以在某些特定问题上实现指数级的算力提升。
2019年谷歌的悬铃木芯片打响“量子霸权”第一枪后，2024年底又发布了105个量子比特的Willow芯片，在硬件上首次实现了可验证的量子优势，困扰行业近30年的量子纠错问题取得关键突破。IBM也在2025年11月推出Nighthawk处理器，120个量子比特，设定2026年实现量子优势、2029年达成容错计算的里程碑。
逻辑比特走的也是超导路线。整体可以拆成三层来看：最底层是超导量子芯片的设计和制备，中间是量子测控和射频系统，再往上则是量子计算机整机和云平台。目前逻辑比特已经搭建了6台整机，去年还中标了大型科研院校的数千万项目。
最底层是芯片。量子的效应是微观层级，但一个原子不到一纳米，以目前的工程化能力控制一个真实的原子非常困难。超导量子比特的做法是，用宏观的电路，做出类似于原子的行为。王震在东方嘉富的对谈里给过一个很形象的比喻，“这有点像你知道一个鸭子长什么样，就画一个一毫米大的鸭子来替代它。它不是天然的原子，但行为跟原子一样。”超导量子计算正是靠这种“人工原子”来跑量子算法的。
也正因为脱胎于微纳加工体系，超导量子芯片虽然和经典半导体芯片的工作原理完全不同，但核心制备技术和半导体产业高度同源，都有光刻、刻蚀、薄膜沉积等核心加工步骤，沿用的都是半导体行业成熟的工艺原理，但二者并不能共用产线，尤其是在封装测试环节，必须有低温、低噪环境，因此超导量子芯片目前仍处于小批量定制化研发阶段。
而量子比特天生易受环境干扰，要获得可靠的容错计算能力，需消耗海量物理比特实现量子纠错，这也是量子计算从实验室演示走向实用化的唯一必经门槛，也是投资人判断量子计算标的时的有效标准。
因此，量子纠错核心是当下量子计算的核心门槛，这也正是“逻辑比特”这个名字的由来。
王震用了一个很好懂的解释：纠错本质上就是投票。“我们有一个人去做判断的时候会受到各种环境的干扰，可能会出错。但10个人共同举手表决，8个人都是对的，好了，我们认为这个结果是对的。另外两个人错了，我们让他去修正。这是纠错所做的根本机制。”
问题在于，要用多少个物理比特才能编码出一个不会出错的逻辑比特？行业主流的表面码方案，通常需要上千个物理比特才能编码一个容错逻辑比特。而逻辑比特核心成员参与的联合团队今年1月在“昆仑”芯片上演示的qLDPC量子纠错，用更高效的编码方式，同等数量的物理比特可以编码更多逻辑比特。这条路如果走通了，通往通用量子计算的物理比特门槛将被大幅降低。
往上一层是测控和射频系统。简单说，就是操控量子芯片的“操作系统”和“信号线”。量子芯片在极低温下工作，给它发指令、读结果，需要一套极其精密的电子系统。
以前买一套商业测控系统动辄两三千万，目前，逻辑比特自研的百比特测控系统采用模块化架构，可以扩展到上千比特。在去年Nature正刊的实验中，这套系统实现了国内首次100比特的同步高保真度操控。
再往上，就是整机和云平台了。目前，逻辑比特已经搭建了6台量子计算机整机，客户主要是科研单位和高校。去年中标并交付了某大型科研院校的数千万人民币项目。据悉，逻辑比特推出的量子计算云平台，把算力、算法和场景打包成云端服务，这意味着无论是制药、材料，还是金融领域的客户，在采购量子计算机的同时，也可以选择通过云服务直接远程调用算力。
芯片和测控是技术底座，整机和云平台是交付形态，产业场景是商业化路径。逻辑比特现在的收入大头还在科研市场，但通过全栈自研，逻辑比特回答了量子计算“怎么做”的问题，通过这轮进入的大量产业资本，逻辑比特正在试图回答量子计算“能做什么”的问题。
下注中国科技终局
目前来说，量子计算技术路线仍有不确定性。超导是主流，谷歌和IBM都在押，但极低温环境的成本极高。离子阱、光量子、中性原子等路线各有优劣。
但量子计算产业一个很明显的趋势是，正在从单点突破走向融合异构协同。此前在投中沙龙中，与会嘉宾也有专门对此做过讨论，比如超导路线未来也可以和中性原子结合，中性原则负责存储，超导负责计算，未来可能会是这种异构发展的方向。但无论什么方向，纠错是绕不开的路径。
这也体现了，逻辑比特这家公司的技术审美能力，所以总能先于市场一步。2022年成立时，全行业还在卷物理比特数量，王震已经把公司取名叫“逻辑比特”，这其实是断定纠错是量子计算的下一个主战场。现在到了2026年，全行业都在谈纠错，谈逻辑量子比特。
而从第一性原理的角度看，逻辑比特的预判其实很简单：量子计算最终要走向通用，通用必须纠错，纠错需要逻辑比特。所以从成立第一天起，逻辑比特从没卷过“谁物理比特多”，而是慢慢打磨芯片、整机和云平台，用自研测控系统把成本打下来，用科研市场的订单养住团队，抓紧时间融资，同时等纠错技术和产业应用的成熟。
这套打法听起来没什么花活，但在量子计算这个行业里是稀缺的。
过去做量子计算的人，大致分三类。一类在高校和研究所，发论文、拿项目、申经费，重心在学术影响因子上；一类在大厂的量子实验室，谷歌Martinis团队一口气砸几十亿美金做出Willow芯片，不计成本；还有一类是市场化创业公司，但大多还是走融资驱动的路子，靠冲比特数、发论文抬估值，商业化交付只是点缀。
逻辑比特的路不缺愿景，但也更务实，即用公司形态做产业化经营。有融资，但不依赖融资续命；有顶刊论文，但论文不是终点是技术过程；从成立之初就全栈自研，但强调成本控制、产品交付、客户口碑，尽量打开商业化场景形成自我造血能力。
但可预期的未来，量子计算商业化注定漫长。逻辑比特2025年的营收仍然以科研市场为主，而这个天花板有限，中国能买量子计算机的高校和科研机构，两只手就数得过来。真正要让量子计算走出实验室、走进工厂和办公室，可能需要另一个十年。
王震此前说过一句话，“我们不追求短期的高光，我们追求的是在2030年那个时间节点，当通用量子计算的曙光真正到来时，逻辑比特是那个站在门口的人。”
这跟葛卫东在沐曦、海光信息、兆易创新上的打法有点像，认准一个方向，关键节点进去，不管中间多冷多难，不动。话说回来，这正是为什么葛卫东选择现在入场的逻辑。先买张门票，等到通用量子计算真的来了再投，不光不是这个价，没准连买都买不到了。
不同的是，葛卫东是猎手，他要等待最佳的出手时机，王震和逻辑比特是朝圣者，只要还有路就得走，没路就造路。相同的是，他们下注的，都是中国科技的未来。