北京時(shí)間 2024 年 12 月 10 日，谷歌公布了他們?cè)诹孔佑?jì)算上的最新進(jìn)展，他們正在研發(fā)中的一塊被命名為 Willow 的芯片，取得了兩項(xiàng)重大成果，第一項(xiàng)成果是在解決某些特定計(jì)算問題時(shí)的速度有了大幅度的提升；第二項(xiàng)成果是大幅降低了錯(cuò)誤率，并且是計(jì)算量越大，錯(cuò)誤率反而越低。

谷歌發(fā)布最新的量子計(jì)算芯片 Willow

在這次新聞事件中，我看最多人感興趣的就是那個(gè)所謂 Willow 的計(jì)算速度是傳統(tǒng)電子計(jì)算機(jī)的 10 的 25 次方倍，換句話說，量子計(jì)算用 5 分鐘搞定的問題，如果用地球上最快的超算，用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出宇宙年齡的時(shí)間也算不出來。聽上去好夸張，好厲害啊，大家都在津津樂道于此。

但問題是，這個(gè)真的需要如此大驚小怪嗎？

實(shí)現(xiàn)“量子霸權(quán)”？

我們來回顧一下過去這幾年，在量子計(jì)算這個(gè)領(lǐng)域上的一些大新聞，你還記得嗎？

2019 年 10 月 23 日，谷歌宣布，他們的量子計(jì)算機(jī)懸鈴木，實(shí)現(xiàn) Quantum Supremacy，很多地方都翻譯為實(shí)現(xiàn)“量子霸權(quán)”，這個(gè)翻譯霸氣十足，與很多人心目中的美國(guó)氣質(zhì)很貼。但我覺得更好的一個(gè)翻譯是“量子優(yōu)越性”。具體來說，谷歌宣布首次利用量子計(jì)算機(jī)，僅用 200 秒就完成一個(gè)計(jì)算任務(wù)，而同樣的任務(wù)，用地球上最快的超算來計(jì)算，需要 1 萬年。

所謂“量子霸權(quán)”

大家有興趣的話，可以去回顧一下 5 年多前的新聞，當(dāng)時(shí)各大自媒體的反應(yīng)比今天還炸裂，動(dòng)不動(dòng)就是計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)要革命了，銀行服務(wù)器瑟瑟發(fā)抖了，加密幣要崩盤了，因?yàn)閭鹘y(tǒng)密碼都要被量子計(jì)算機(jī)輕易破解了等等。

但是，5 年多過去了，你看這些情況發(fā)生了嗎？比特幣的價(jià)格甚至從 5 萬元人民幣一枚漲到了 70 多萬元人民幣一枚。

然后只過了一年多，也就是 2020 年 12 月 4 日，中科大的潘建偉教授團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)》雜志上公布了中國(guó)量子計(jì)算機(jī)的最新成果。由中科大發(fā)明的“九章”光量子計(jì)算機(jī)首次實(shí)現(xiàn)了量子優(yōu)越性，并且，我們的這臺(tái)九章，比谷歌的懸鈴木，速度要快 100 億倍。

“九章”量子計(jì)算原型機(jī)由激光系統(tǒng)、量子光源、鎖相系統(tǒng)、光量子干涉線路和探測(cè)系統(tǒng)等組成

2021 年 10 月，中科大的“九章二號(hào)”誕生，速度比九章又快了幾百倍。如果跟傳統(tǒng)超算相比，九章二號(hào)解決特定問題的計(jì)算速度要快 10 的 24 次方倍，也就是說，九章二號(hào)算 200 秒，傳統(tǒng)超算用超過宇宙年齡的時(shí)間也算不出來。你看，這個(gè)超過宇宙年齡的說法不稀奇吧。

2023 年 10 月，“九章三號(hào)”誕生，速度又比二號(hào)提升了一百萬倍。

所以你看，跟傳統(tǒng)電子計(jì)算機(jī)比速度，有意思嗎？其實(shí)沒啥意思，就是給外行人看熱鬧用的。量子計(jì)算發(fā)展到今天，內(nèi)行人早就不太關(guān)心和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)比速度了，因?yàn)檫@種比較其實(shí)不對(duì)等。或者這么說，在解決某些特定問題上，量子計(jì)算比電子計(jì)算哪怕快無窮大倍，也沒啥稀奇的，比較速度實(shí)在沒意義。

你發(fā)現(xiàn)沒，在我前面的敘述中，我每次講到計(jì)算速度時(shí)，都要強(qiáng)調(diào)“特定問題”，這個(gè)定語(yǔ)非常非常重要，你以后凡是看到某些評(píng)論在講到計(jì)算速度時(shí)，不提特定問題的，都可以認(rèn)為這個(gè)評(píng)論很水。那么，這個(gè)特定問題到底該怎么理解呢？

九章和 Willow 是解決什么問題的？

這次谷歌宣布 Willow 解決的那個(gè)特定問題叫做 “RCS隨機(jī)線路采樣基準(zhǔn)測(cè)試”，而九章解決的那個(gè)特定問題叫做“高斯玻色取樣”，這些名詞術(shù)語(yǔ)都很高能，普通人幾乎聽不懂。

但我可以給你舉一個(gè)比較容易理解的例子，這個(gè)例子的本質(zhì)和剛才說的那兩個(gè)聽不懂的特定問題是一樣的。

假設(shè)我們把 500 個(gè)小球從臺(tái)階的高處往下傾倒，所有的初始條件都已知。你不用管到底有哪些初始條件，細(xì)節(jié)問題其實(shí)不重要，我們只需要從宏觀上理解這個(gè)問題的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。現(xiàn)在，我們要求解的是，當(dāng)最終所有的小球都停在臺(tái)階下方不動(dòng)時(shí)，每個(gè)小球的位置在哪里？

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)要怎么算呢？先建立一個(gè)計(jì)算小球運(yùn)動(dòng)路徑的數(shù)學(xué)模型，這個(gè)數(shù)學(xué)模型中包含了所有可能的變量，因?yàn)樾∏蚺c小球之間會(huì)發(fā)生碰撞，顯然，小球的數(shù)量越多，計(jì)算量就會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

但是，假設(shè)我現(xiàn)在發(fā)明了一臺(tái)叫做“小球計(jì)算機(jī)”的機(jī)器，這臺(tái)機(jī)器就是專門針對(duì)解決上面那個(gè)問題發(fā)明的。這臺(tái)機(jī)器實(shí)質(zhì)上是一個(gè)模擬器，它可以在一個(gè)手掌大小的盒子中模擬小球滾落的情況，我們假設(shè)模擬的結(jié)果就是能夠精確對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的結(jié)果，最后只需要做一個(gè)等比例的放大即可。

你不要跟我鉆牛角尖說這不可能啊，這樣的模擬器做不出來的。注意，我這里只是舉一個(gè)理想化的例子，目的是幫助你理解什么叫解決特定問題。你看，現(xiàn)在我用這個(gè)“小球計(jì)算機(jī)”來計(jì)算上面這個(gè)問題，不管是 50 個(gè)小球，還是 500 個(gè)小球，反正我都是只要跑一次，也就幾秒鐘，就能出結(jié)果。并且，我這個(gè)小球計(jì)算機(jī)能模擬的數(shù)量如果從 500 個(gè)增加到 1000 個(gè)，對(duì)于小球計(jì)算機(jī)來說，計(jì)算時(shí)間是一樣的，都是跑一次花的時(shí)間。但是，對(duì)于電子計(jì)算機(jī)來說，那從 500 個(gè)小球到 1000 個(gè)小球，這個(gè)計(jì)算量增長(zhǎng)得可能就是幾百億倍都不止了。

不過，九章和谷歌 Willow 所解決的特定問題比剛才這個(gè)例子更復(fù)雜一些。剛才那個(gè)例子中，只要初始條件完全一致，最終的結(jié)果也完全一致，小球最終在地面上的分布也是確定的，畢竟小球遵循的是確定的牛頓運(yùn)動(dòng)三定律往下滾。但是，如果小球每次碰撞后，哪怕初始條件完全相同，也會(huì)隨機(jī)出現(xiàn)不同結(jié)果。那最終小球在地面上的分布也就是不確定的了，計(jì)算結(jié)果只能告訴你，哪塊地方的小球會(huì)密集一點(diǎn)，哪塊地方的小球會(huì)稀疏一些，這種計(jì)算結(jié)果被稱為概率分布。九章和 Willow 解決的特定問題都是結(jié)果為“概率分布”的問題。

量子計(jì)算機(jī)竟然不會(huì)算加法？！

我記得九章計(jì)算機(jī)剛問世的時(shí)候，網(wǎng)上有很多人都在質(zhì)疑，九章解決問題的方法到底是計(jì)算還是實(shí)驗(yàn)啊？很多人認(rèn)為，九章只是把一個(gè)計(jì)算問題巧妙地轉(zhuǎn)換為了一個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)，只不過這個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)的技巧比較高超，要利用量子糾纏效應(yīng)。其實(shí)，谷歌的懸鈴木也好，這次的 Willow 也好，他們所謂運(yùn)算的實(shí)質(zhì)和九章也是一樣的，都是巧妙地把一個(gè)計(jì)算問題，轉(zhuǎn)換成了用量子的特殊性質(zhì)完成一個(gè)量子模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果就是電子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算結(jié)果。

到底是計(jì)算還是實(shí)驗(yàn)，這個(gè)問題我今天不想展開討論。我認(rèn)為量子計(jì)算機(jī)的這種特殊的運(yùn)行方式就是一種計(jì)算，盡管看上去像實(shí)驗(yàn)，但它和物理實(shí)驗(yàn)的最大不同在于，量子計(jì)算機(jī)的這種實(shí)驗(yàn)是可編程、可精確重復(fù)的。滿足了這兩個(gè)要求，就是一種計(jì)算。

但是，我們也都能感受出來，量子計(jì)算機(jī)的這種計(jì)算和電子計(jì)算機(jī)的計(jì)算好像有些不同，對(duì)的，這就是為什么行業(yè)人士把電子計(jì)算機(jī)的計(jì)算叫做“通用計(jì)算”，而量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算叫做“特定計(jì)算”，就是因?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)它目前還不能像電子計(jì)算機(jī)一樣做最基本的加法運(yùn)算。

量子計(jì)算機(jī)

聽到這里你可能會(huì)有點(diǎn)兒吃驚，什么，這么神乎其神的量子計(jì)算機(jī)居然不能算 1+1=2 ！是的，確實(shí)算不了，如果能做加法運(yùn)算，就是一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)。因?yàn)榧臃ㄟ\(yùn)算就是通用計(jì)算的最基礎(chǔ)運(yùn)算，不管多復(fù)雜的算法，最終都可以還原成加法或者加法的逆運(yùn)算。

如果有一天，中科大或者谷歌宣布，他們用量子計(jì)算機(jī)算出了 1+1=2，且速度碾壓了電子計(jì)算機(jī)，那才是真正的革命宣言，那才是奇點(diǎn)來臨。而現(xiàn)在，還遠(yuǎn)沒有到這個(gè)時(shí)候，現(xiàn)在就在驚呼什么英偉達(dá)完了、比特幣完了、銀行完了的人，在我看來，就是嘩眾取寵。

量子計(jì)算機(jī)的長(zhǎng)處在哪里？

但是，講到這里，你千萬不要誤會(huì)，我可沒有在貶低谷歌 Willow 這次取得的成就。特定計(jì)算雖然不是通用計(jì)算，但特定計(jì)算也很有用，也非常了不起，可以幫助人類解決很多電子計(jì)算機(jī)解決起來極其困難的問題。請(qǐng)記住，量子計(jì)算機(jī)目前的運(yùn)算方式，很像是做某種模擬實(shí)驗(yàn)，因此，對(duì)于一些我們看上去似乎有無窮無盡種可能性的問題，量子計(jì)算機(jī)都有望快速解決，因?yàn)檎鎸?shí)世界中其實(shí)并不存在無窮大種可能性，可能性再多也是有盡頭的，而量子計(jì)算最不怕的就是可能性多。

我舉幾個(gè)可能的例子，注意，這只是我個(gè)人的暢想，可能是對(duì)的，也可能是錯(cuò)的。

比如說天氣預(yù)報(bào)。盡管我們現(xiàn)在用 AI 已經(jīng)預(yù)報(bào)得不錯(cuò)，但極其消耗算力和依賴大數(shù)據(jù)，但如果有一天量子計(jì)算機(jī)可以模擬大氣中的每一個(gè)分子的運(yùn)動(dòng)，那天氣預(yù)報(bào)將變得極為簡(jiǎn)單且精確。

再比如醫(yī)藥研發(fā)。尋找某種特定的分子結(jié)構(gòu)用以治療某種疾病，量子計(jì)算就可以幾秒鐘之內(nèi)試遍所有的可能性，找到答案。

再舉個(gè)更生活化一些的例子，無人駕駛。假如未來道路上的每一輛車都是無人駕駛的，那就可以把每一輛汽車看成是一個(gè)運(yùn)動(dòng)的粒子，幾百萬個(gè)運(yùn)動(dòng)的粒子如何管控才是最佳策略呢？要精確管控這幾百萬個(gè)粒子的運(yùn)動(dòng)，對(duì)運(yùn)算速度的要求是毫秒級(jí)的，因?yàn)槿魏我粭l指令都會(huì)立即引起連鎖反應(yīng)，電子計(jì)算機(jī)的算力很難跟上。這時(shí)候，或許量子計(jì)算就能發(fā)揮長(zhǎng)處，它可以瞬間模擬出所有可能的情況，并從中選取最佳策略。

再比如，未來的戰(zhàn)場(chǎng)決策。兩國(guó)各自出動(dòng)幾百萬架無人機(jī)對(duì)決，如何瞬間給每一架無人機(jī)下達(dá)最佳指令，量子計(jì)算就可能大展神通，以毫秒級(jí)為單位實(shí)時(shí)模擬出每一條指令下去可能的結(jié)果都是什么。

Willow 這次解決的那個(gè)特定問題，叫做“RCS 隨機(jī)線路采樣基準(zhǔn)測(cè)試”，這到底是個(gè)什么樣的問題其實(shí)沒必要展開說，我大致看了下 12 月 9 日谷歌團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表的論文，并不算太難懂，以我的理解，它解決的這個(gè)問題很像是量子計(jì)算機(jī)的自檢。就是自己計(jì)算自己有可能出現(xiàn)的狀態(tài)概率分布，拿這個(gè)問題去和電子計(jì)算機(jī)比賽，就好像它自己既是運(yùn)動(dòng)員又是裁判員一樣，比賽成績(jī)相差懸殊，你可以說是不公平，也可以說是天經(jīng)地義。但是，它解決的這個(gè)問題對(duì)于量子計(jì)算機(jī)來說，卻極其重要，有點(diǎn)像是一個(gè)程序員終于在屏幕上跑出了一個(gè)“Hello World”一樣，學(xué)過編程的人都知道，hello world 意味著環(huán)境搭建成功，這是從 0 到 1 的變化。

論文：“一項(xiàng)真正了不起的突破”：谷歌的新量子芯片實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確性里程碑

當(dāng)然，如果只是這一項(xiàng)成就，我可能還不會(huì)把它比喻為從 0 到 1 的變化，它取得的第二項(xiàng)成就意義更大。這第二項(xiàng)成就是，它把量子運(yùn)算的錯(cuò)誤率大大降低了。之前困擾量子計(jì)算機(jī)發(fā)展的一個(gè)很大難題就是錯(cuò)誤率。

這里順便說一下，九章和 Willow 雖然都叫量子計(jì)算機(jī)，但它們的底層架構(gòu)是不同的。九章是用光量子作為基本計(jì)算和存儲(chǔ)單元，換句話說，如果你跑到九章面前，你會(huì)看到很多的激光束和無數(shù)個(gè)透鏡，這個(gè)架構(gòu)的好處是，除了探測(cè)部分需要在超低溫環(huán)境下工作，主體部分可以在室溫下工作。

“九章”光量子計(jì)算機(jī)可見很多激光束和透鏡

但谷歌的 Willow 是以超導(dǎo)材料為基礎(chǔ)的，它利用的是超導(dǎo)電流的量子特性，原理特別復(fù)雜，反正 Willow 中并沒有我們想象中的一個(gè)個(gè)的單個(gè)量子。超導(dǎo)架構(gòu)需要計(jì)算機(jī)的主體必須工作在超低溫環(huán)境中，才能維持超導(dǎo)狀態(tài)。這兩種不同的架構(gòu)，各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，這不是我們今天這篇文章的重點(diǎn)。

谷歌員工正在研發(fā)低溫恒溫器，以確保 Willow 量子芯片處于低溫狀態(tài)

Willow 核心突破：降低出錯(cuò)率

我們的重點(diǎn)是，這兩種架構(gòu)都有一個(gè)很棘手的難題，那就是量子的疊加態(tài)和糾纏態(tài)的特性很容易丟掉，導(dǎo)致計(jì)算出錯(cuò)，而 Willow 的這種超導(dǎo)架構(gòu)比九章這種光量子架構(gòu)更容易出錯(cuò)。假如我們要列一個(gè)超導(dǎo)和光量子的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比表的話，則一定會(huì)把出錯(cuò)率高作為最大的幾個(gè)缺點(diǎn)之一標(biāo)注在超導(dǎo)，也就是 Willow 這邊。

但是，這次谷歌卻宣布，他們找到了一種方法，可以使得量子比特的數(shù)量規(guī)模越大，出錯(cuò)率越低。具體怎么做到的我暫時(shí)也沒弄懂，大概就是把量子比特組成一個(gè)比如說 3x3 或者 7x7 的方陣來當(dāng)作是一個(gè)量子比特參與運(yùn)算，這樣抱團(tuán)運(yùn)算后，出錯(cuò)率就顯著降低了，而且方陣越大，出錯(cuò)率越低，可能是這樣一個(gè)原理。

這項(xiàng)成果有里程碑意義。因?yàn)檫^去，出錯(cuò)率會(huì)隨著量子比特?cái)?shù)量規(guī)模的增大而增大，這就導(dǎo)致，把算力擴(kuò)得越大，出錯(cuò)率也越大，這使得整個(gè)系統(tǒng)變得不可擴(kuò)展。我打個(gè)比方，我們知道化學(xué)火箭之所以低效，是因?yàn)榛鸺仨殠е剂弦黄痫w，燃料把絕大多數(shù)的推力都用在了把自己給推上天，但好在還能剩下一點(diǎn)兒推力留給載荷，假如說很不幸地，過了某個(gè)臨界點(diǎn)后，燃料能產(chǎn)生的全部推力都推不動(dòng)自身的重量，那火箭的起飛重量就會(huì)被鎖死在那個(gè)臨界質(zhì)量上。

超導(dǎo)架構(gòu)的量子計(jì)算機(jī)一直遇到類似的難題，當(dāng)量子比特的數(shù)量超過某個(gè)臨界點(diǎn)后，出錯(cuò)率就會(huì)變得不可接受，而且量子比特?cái)?shù)量越多，出錯(cuò)率越大，就好像火箭燃料推不動(dòng)燃料本身一樣。但這次的 Willow，谷歌宣布解決了這個(gè)難題。用他們的術(shù)語(yǔ)來說，就是把出錯(cuò)率降到了“臨界量子誤差閾值”以下，這樣一來，就掃清了大規(guī)模擴(kuò)展量子比特?cái)?shù)量的根本性障礙。

這是一個(gè)非常重要的進(jìn)展，盡管我現(xiàn)在還沒有看到很多同行評(píng)議，但我猜，這項(xiàng)成就可能意味著超導(dǎo)架構(gòu)從原來與光量子架構(gòu)相比各有千秋，變成了略勝一籌，克服了自身的一個(gè)最主要的缺點(diǎn)。說實(shí)話，在 Willow 出來之前，在量子計(jì)算這個(gè)領(lǐng)域，中科大是領(lǐng)先谷歌的，但這次谷歌搞出的大新聞，讓谷歌反超了中科大。不過，我國(guó)的潘建偉教授團(tuán)隊(duì)接下去會(huì)不會(huì)也搞出一個(gè)大新聞，重新追平局面，這個(gè)就說不準(zhǔn)了。

好了，關(guān)于谷歌的 Willow，我差不多把自己所知的都講完了。結(jié)論就是一句話：Willow 厲不厲害？厲害，但沒有厲害到讓谷歌的股票可以因此大漲 10% 的程度，更沒有厲害到可以沖擊比特幣的程度。量子計(jì)算機(jī)離很多自媒體幻想的那個(gè)未來，還有很遠(yuǎn)的路要走。

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