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谷歌与IBM的量子里程碑,以及通往实用机器的漫漫长路

谷歌称已实现“量子霸权”,即量子处理器能解决经典计算机无法匹敌的问题。IBM则认为,这一里程碑没有实际用途。

科技新闻王雅琴发布: 2026年9月27日3 分钟阅读资料来源 5
谷歌与IBM的量子里程碑,以及通往实用机器的漫漫长路

谷歌的声明基于一篇科学论文。《财富》杂志先获得该论文,《自然》随后将其发表。实验在一台名为Sycamore的53量子比特处理器上进行。谷歌称,该芯片在约200秒内对随机生成的电路采样一百万次。同样的任务,它估计最先进的超级计算机需要运行大约1万年。

差距本身就是重点。《财富》在NASA短暂发布论文前获得了它。据《财富》报道,谷歌研究人员在论文中写道:“量子加速在真实系统中可以实现,且不受任何隐藏物理定律的阻碍。”

这一结果并非凭空出现。2017年4月,《麻省理工科技评论》报道称,领导谷歌量子团队的物理学家John Martinis给自己定下的期限是当年年底达成同样的里程碑。当时他的团队只有一块6量子比特芯片,按二乘三排列。这块芯片用来测试一种制造方法:量子比特及其控制线路分别在不同芯片上制造,然后通过凸点键合连接。Martinis说,这样做是为了消除额外控制线,这些线会干扰量子比特的工作方式。他还说,霸权实验需要49量子比特的阵列,而30到50量子比特的设计已经在推进中。

IBM先做到50量子比特,随后质疑这一指标

谷歌并非唯一一家。美联社2017年11月报道,IBM已制造并测量了一款50量子比特的处理器原型。领导IBM量子计算与人工智能研究部门的Dario Gil称,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没有参与该工作。他对美联社说,IBM可能仍有故障需要排除,但这一宣布是重大进展的标志。

到2019年3月,IBM开始推行另一把尺子。ZDNET报道称,IBM的Q System One是一块20量子比特处理器,其量子体积达到16,是此前IBM Q系统所记录量子体积8的两倍。量子体积综合考量量子比特数量、连通性和相干时间,也把门操作与测量误差、器件串扰和编译器效率算进去。IBM称,要在一个十年内达到量子优势,这一指标需要每年翻倍。自2017年以来,其量子计算机的算力每年都翻了一番。

2019年9月谷歌的论文浮出水面时,IBM的Gil直言不讳。他对《财富》说,该实验是高度特殊情况的“实验室实验”,“没有实际应用”,并建议不要用量子霸权作为进展指标。他说:“量子计算机永远不会‘凌驾’于经典计算机之上,而是会与它们协同工作,因为各自都有独特的优势。”

英特尔实验室量子硬件总监Jim Clarke称谷歌的进展是“一个值得注意的里程碑”。他说,商用可行的量子计算机还需要更多研发突破。“虽然开发仍处于这场马拉松的第一英里,我们坚信这项技术的潜力。”

谷歌自己在2019年10月发布于博客的说明对局限相当谨慎。公司称这一结果是“hello world”时刻,并表示还需要很多年才能实现更广泛的实际应用。它把这项工作描述为历时13年的努力:2006年,谷歌科学家Hartmut Neven开始探索用量子计算做机器学习;2014年,Martinis及其加州大学圣塔芭芭拉分校团队加入,工作继续推进。

里程碑与产品之间的差距不是技术细节。量子处理器需要远大于50量子比特才能做有用的工作,而纠错在大规模上仍未解决。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,霸权实验将是“一个学术里程碑”。他对后续工作的评价是:“之后你还得想办法让它更可扩展、更可编程。”

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资料来源

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  1. 01Google's New Chip Is a Stepping Stone to Quantum Computing SupremacyEN
  2. 02IBM says it's reached milestone in quantum computingEN
  3. 03IBM hits quantum computing milestone, may see 'Quantum Advantage' in 2020sEN
  4. 04Google Claims 'Quantum Supremacy,' Marking a Major Milestone in ComputingEN
  5. 05What our quantum computing milestone meansEN

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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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