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谷歌、IBM与那个不断后移的量子里程碑

谷歌称,其53量子比特的Sycamore处理器用约200秒完成了一次量子电路采样,而公司表示,同样的任务交给最先进的超级计算机要花大约1万年。六个月前,IBM已经宣称造出首个50量子比特处理器原型。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 6
谷歌、IBM与那个不断后移的量子里程碑

“里程碑”这个词在量子计算领域被用得太多了。谷歌的量子霸权主张是其中声音最大的一个,发表在2019年10月《自然》杂志150周年特刊上。它不是唯一的一个,也不是能终结争论的那一个。

这项主张本身范围很窄,也很具体。谷歌在自家博客文章里说,Sycamore机器用200秒完成了一次测试计算,而在最强的超级计算机上运行已知最好的算法,需要数千年才能复现。据《财富》2019年9月20日报道,论文作者写得更细:处理器用约200秒对量子电路的一个实例采样一百万次,而一台最先进的超级计算机完成同样的任务大约需要1万年。同一篇论文还估算,在谷歌云服务器上跑这个实验要花50万亿小时。

这篇论文曾短暂出现在NASA.gov上,随后被撤下,《财富》在那之后拿到了副本。最早报道此事的是《金融时报》。谷歌的一位发言人拒绝确认论文是否真实。谷歌内部的一位消息人士称,NASA发表得太早了,论文还没经过同行评审,而这一过程可能要花几周甚至几个月。

两年里的几次宣告,一个有争议的词

IBM先给出了数字,只是没用同一个词。2017年11月10日,美联社报道称,IBM的科学家造出并测量了一个50量子比特的处理器原型。当时负责IBM量子计算与人工智能研究的Dario Gil说,这是第一次有公司在这个规模上造出量子计算机。麻省理工学院机械工程教授Seth Lloyd没有参与这项工作。他说IBM可能还有一些小毛病要解决,但称这一宣告是重大进展的信号。

谷歌走到这个规模,靠的是一步步做小芯片。2017年4月,《麻省理工科技评论》报道称,谷歌量子研究团队负责人John Martinis给自己定的期限是当年年底实现量子霸权。团队当时有一块九个量子比特排成一线的芯片,最新的芯片则是六个量子比特、两行三列的布局。Martinis说,实验需要49个量子比特组成的阵列。30到50量子比特的设计已经在进行中。

到了2017年12月,Martinis在NASA艾姆斯研究中心的一次会议上说,量子比特数量不是重点。据Gizmodo报道,他说:“新闻稿总是用量子比特数来谈量子太空竞赛。数量是一方面,量子比特的质量同样重要。”谷歌当时正在制造49或50量子比特的器件,测试将在两周内开始。

最终造出的机器是53量子比特的Sycamore,比原定的72量子比特设计Bristlecone缩小了规模。谷歌的博客文章把这一结果称为该领域等待已久的“hello world”时刻,同时承认,要落地更广泛的实际应用还需要很多年。

这个里程碑没有衡量的东西

IBM的Dario Gil对《财富》说,这是一个高度特殊的实验室实验,没有实际应用,并建议不要拿量子霸权当作衡量进展的指标。他说:“这项实验和‘霸权’这个词几乎会被所有人误解。量子计算机永远不会‘凌驾’于经典计算机之上,而是与它们协同工作,因为各有各的长处。”

英特尔实验室量子硬件总监Jim Clarke称这次更新是一个值得注意的里程标。他表示,要造出商业上可行的量子计算机,还需要许多研发上的突破。他说:“开发仍处在这场马拉松的第一英里,但我们坚信这项技术的潜力。”

这种谨慎有先例。马里兰大学教授、初创公司IonQ联合创始人Chris Monroe在2017年对《麻省理工科技评论》说,霸权会是“一个学术里程碑”。他说:“之后你还得想办法让它更可扩展、更可编程。”

IBM自己在度量指标上的工作也指向同一个方向。2019年美国物理学会三月会议上,IBM为其20量子比特的Q System One给出了16的量子体积,是当时现役IBM Q系统量子体积8的两倍。量子体积综合考虑量子比特数量、连接性和相干时间,还包括门操作与测量误差、器件串扰以及电路软件编译器的效率。IBM表示,量子体积需要每年翻一番,才能在未来十年内达到量子优势,也就是量子应用相对经典计算机带来显著优势的那个点。自2017年以来,IBM每年都将其量子计算机的能力翻倍。

谷歌论文自己的结论比实验本身更有野心。研究人员预测,量子计算能力将以双指数速度增长,超过定义摩尔定律的指数速度。他们还写道:“我们距离有价值的近期应用,只差一个有创意的算法。”

这部分还没有被检验。200秒的那次运行是一个数据点。1万年的对比也是一个数据点。两者都没有告诉一家公司周一该做什么。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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