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IBM 量子芯片 19 秒完成超算需 110 年的任务

9 月 29 日,IBM 的 Nighthawk r2 处理器用 19 秒生成了百万个采样。研究人员估算,同样的任务交给 Frontier 超级计算机,大约要跑 110 年。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月29日3 分钟阅读资料来源 7
IBM 量子芯片 19 秒完成超算需 110 年的任务

实验在一台 120 量子比特的超导处理器上完成,这台机器通过 IBM 云平台对外提供。主持实验的是 BlueQubit 的理论凝聚态物理学家 Tigran Sedrakyan。据 ScienceAlert 报道,团队动用了 61 个量子比特,随机线路的复杂度逐步提高,最多到 40 个周期。走到 36 个周期、918 个双量子比特门时,他们找到了所谓的“刚刚好”区间。要复现这百万个采样,大约需要 1.2 x 10^27 次计算操作,这是研究人员用张量网络收缩方法算出来的。据 Ground News 报道,这一结果比基于 Frontier 的估算快 1.8 万亿倍。

但前提条件同样重要。110 年这个数字建立在一种特定的模拟方法和无限内存的假设之上,并不是经典计算机的根本极限。

Sedrakyan 的团队承认,经典计算的研究者一再找到捷径。最出名的一次是谷歌 2019 年的 Sycamore 声明,据 Negotium Infinitum 报道,2026 年的一篇论文直接推翻了它。这篇预印本挂在 arXiv 上,尚未经过同行评审。不过团队公开了线路、采样和分析代码,供独立验证。

里程碑,不是市场

Negotium Infinitum 9 月 28 日的分析把技术头条和钱摆在一起看。IonQ 公布 2026 年第二季度营收 8005万 美元,同比增长 287%。D-Wave 的季度营收在 300万 美元上下。谷歌和 IBM 则完全没有披露可单独核实的量子业务收入。投资者一直忽略的正是这个落差:基准测试上的量子优势,还没有变成订单。

同一天,Cloudflare 表示已与 IETF 合作,为 IPsec 制定了一项降级防护扩展,目前在其 WAN 和 Magic Transit 产品中处于测试阶段。Cloudflare 还把后量子迁移的最后期限提前到 2029 年,理由是量子攻击公钥密码所需的资源估算在不断下降。公司称,这种攻击需要在协议握手期间完成一次量子计算,与“先收集、后解密”的方式不同。

9 月 29 日的另一条消息来自 ScienceDaily:京都大学和广岛大学的研究人员演示了针对 W 态的纠缠测量。这个多光子纠缠问题已经悬置了 25 年以上。通讯作者 Shigeki Takeuchi 说:“关于 GHZ 态纠缠测量的最初设想提出 25 年多之后,我们终于也实现了 W 态的纠缠测量,并对 3 光子 W 态做出了真正的实验演示。”

近期的里程碑并非都在地球上。Interesting Engineering 报道,维也纳大学的科学家在太空中运行了一台量子计算机。该设备于 2025 年 6 月由 Falcon 9 发射升空,此后辐射使其光子探测器性能下降,激光输出从 20 毫瓦降到 4 毫瓦。

更大的背景并不乐观。维基百科当前的条目指出,截至 2026 年,这些演示最好被理解为科学里程碑,而不是近期部署的证据。

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  1. 01IBM's Quantum Computer Completes in 19 Seconds What Could Take a Supercomputer a CenturyEN
  2. 02IBM's Quantum Computer Completes in 19 Seconds What Could Take a Supercomputer a CenturyEN
  3. 03Quantum Computing's Milestone-Revenue Gap: How Far Apart Are They?EN
  4. 04Preventing quantum downgrade attacks against IPsecEN
  5. 05Quantum teleportation breakthrough: Scientists crack a 25-year entanglement challengeEN
  6. 06World-first: Quantum computer operated in space despite setbacksEN
  7. 07Quantum computing - WikipediaEN

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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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