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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 处理器在约 200 秒内完成了一次量子电路采样;同样的任务,该公司认为最先进的超级计算机大约要算 1 万年。六个月前,IBM 已宣称做出首个 50 量子比特的处理器原型。

科技分析林晓雯发布: 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滥。谷歌 2019 年 10 月发表在《自然》150 周年纪念刊上的量子霸权主张,是其中声音最大的一次。但它不是唯一的一次,也没有终结这场争论。

这个主张本身很窄,也很具体。谷歌在自己的博客文章里说,Sycamore 机器用 200 秒完成的一次测试计算,换成最强大的超级计算机、用已知最好的算法,也要数千年才能复现。《财富》2019 年 9 月 20 日报道了这篇论文。论文写得更精确:处理器对量子电路的一个实例采样一百万次约需 200 秒,而最先进的超级计算机完成同等任务大约需要 1 万年。同一篇论文还估计,在谷歌云服务器上运行该实验需要 50 万亿小时。

《财富》拿到的论文副本,此前曾短暂出现在 NASA.gov 上,随后被撤下。《金融时报》最先报道了这一消息。谷歌发言人拒绝确认论文的真实性。谷歌内部一位消息人士称,NASA 提前发布了它,早于同行评审,而评审可能需要数周或数月。

两年之内的多次宣称,一个仍有争议的词

IBM 更早给出了一个数字,只是没用同一个词。2017 年 11 月 10 日,美联社报道 IBM 科学家建造并测量了一个 50 量子比特的处理器原型。当时领导 IBM 量子计算与人工智能研究部门的 Dario Gil 说,这是首次有公司造出这一规模的量子计算机。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 可能还有故障要排除,但称这一宣布是重大进展的信号。

谷歌自己走到这一规模,靠的是一步步做出更小的芯片。2017 年 4 月,《麻省理工科技评论》报道,领导谷歌量子研究组的 John Martinis 给自己定的期限是当年年底实现量子霸权。团队当时有一块排成一行的九量子比特芯片,最新的芯片则是六个量子比特、排成两行三列。Martinis 说,实验需要 49 个量子比特组成的网格。30 到 50 量子比特的设计已在推进中。

到 2017 年 12 月,Martinis 在 NASA 艾姆斯研究中心的一次会议上说,量子比特数量是被搞错的新闻点。据 Gizmodo 报道,他说:“新闻稿总在谈量子太空竞赛里的量子比特数量。数量是一方面,但量子比特的质量同样重要。”谷歌当时正在制造其 49 或 50 量子比特的器件,测试将在两周内开始。

最终完成的机器是 53 量子比特的处理器 Sycamore,规模从名为 Bristlecone 的 72 量子比特设计缩减而来。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,要实现更广泛的实际应用还需要很多年。

这个里程碑测不出什么

IBM 的 Dario Gil 对《财富》说,这个实验是高度特殊的实验室实验,没有实际应用,并建议不要用量子霸权作为衡量进展的指标。他说:“这个实验和‘霸权’一词几乎会被所有人误解。量子计算机永远不会对经典计算机‘称霸’,而是会与它们协同工作,因为各有各的独特优势。”

英特尔实验室量子硬件主管 Jim Clarke 称这一进展是一个值得注意的里程标志,并表示商用可行的量子计算机首先需要许多研发上的突破。他说:“虽然开发仍处在这场马拉松的第一英里,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 2017 年对《麻省理工科技评论》说,霸权将是“一个学术里程碑”。他说:“之后你仍然要弄清楚怎么让它更可扩展、更可编程。”

IBM 自己的指标研究指向同一个方向。在 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 16 的量子体积,是其当时 IBM Q 系统量子体积 8 的两倍。量子体积计入量子比特数量、连接性和相干时间,还包括门与测量误差、器件串扰以及电路软件编译器的效率。IBM 说,量子体积需要每年翻倍,才能在未来十年内达到量子优势,即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率增长,超过定义摩尔定律的指数速率。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。”

这部分仍未得到检验。200 秒的那次运行是一个数据点。1 万年的对比是一个数据点。两者都没有告诉一家公司周一该做什么。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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