北京時間 2024 年 12 月 10 日，谷歌公佈了他們在量子計算上的最新進展，他們正在研發中的一塊被命名爲 Willow 的芯片，取得了兩項重大成果，第一項成果是在解決某些特定計算問題時的速度有了大幅度的提升；第二項成果是大幅降低了錯誤率，並且是計算量越大，錯誤率反而越低。

谷歌發佈最新的量子計算芯片 Willow

在這次新聞事件中，我看最多人感興趣的就是那個所謂 Willow 的計算速度是傳統電子計算機的 10 的 25 次方倍，換句話說，量子計算用 5 分鐘搞定的問題，如果用地球上最快的超算，用遠遠超出宇宙年齡的時間也算不出來。聽上去好誇張，好厲害啊，大家都在津津樂道於此。

但問題是，這個真的需要如此大驚小怪嗎？

實現“量子霸權”？

我們來回顧一下過去這幾年，在量子計算這個領域上的一些大新聞，你還記得嗎？

2019 年 10 月 23 日，谷歌宣佈，他們的量子計算機懸鈴木，實現 Quantum Supremacy，很多地方都翻譯爲實現“量子霸權”，這個翻譯霸氣十足，與很多人心目中的美國氣質很貼。但我覺得更好的一個翻譯是“量子優越性”。具體來說，谷歌宣佈首次利用量子計算機，僅用 200 秒就完成一個計算任務，而同樣的任務，用地球上最快的超算來計算，需要 1 萬年。

所謂“量子霸權”

大家有興趣的話，可以去回顧一下 5 年多前的新聞，當時各大自媒體的反應比今天還炸裂，動不動就是計算機產業要革命了，銀行服務器瑟瑟發抖了，加密幣要崩盤了，因爲傳統密碼都要被量子計算機輕易破解了等等。

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

然後只過了一年多，也就是 2020 年 12 月 4 日，中科大的潘建偉教授團隊在《科學》雜誌上公佈了中國量子計算機的最新成果。由中科大發明的“九章”光量子計算機首次實現了量子優越性，並且，我們的這臺九章，比谷歌的懸鈴木，速度要快 100 億倍。

“九章”量子計算原型機由激光系統、量子光源、鎖相系統、光量子干涉線路和探測系統等組成

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

2023 年 10 月，“九章三號”誕生，速度又比二號提升了一百萬倍。

所以你看，跟傳統電子計算機比速度，有意思嗎？其實沒啥意思，就是給外行人看熱鬧用的。量子計算發展到今天，內行人早就不太關心和傳統計算機比速度了，因爲這種比較其實不對等。或者這麼說，在解決某些特定問題上，量子計算比電子計算哪怕快無窮大倍，也沒啥稀奇的，比較速度實在沒意義。

你發現沒，在我前面的敘述中，我每次講到計算速度時，都要強調“特定問題”，這個定語非常非常重要，你以後凡是看到某些評論在講到計算速度時，不提特定問題的，都可以認爲這個評論很水。那麼，這個特定問題到底該怎麼理解呢？

九章和 Willow 是解決什麼問題的？

這次谷歌宣佈 Willow 解決的那個特定問題叫做 “RCS隨機線路採樣基準測試”，而九章解決的那個特定問題叫做“高斯玻色取樣”，這些名詞術語都很高能，普通人幾乎聽不懂。

Willow 芯片

但我可以給你舉一個比較容易理解的例子，這個例子的本質和剛纔說的那兩個聽不懂的特定問題是一樣的。

假設我們把 500 個小球從臺階的高處往下傾倒，所有的初始條件都已知。你不用管到底有哪些初始條件，細節問題其實不重要，我們只需要從宏觀上理解這個問題的實質內容。現在，我們要求解的是，當最終所有的小球都停在臺階下方不動時，每個小球的位置在哪裏？

傳統計算機要怎麼算呢？先建立一個計算小球運動路徑的數學模型，這個數學模型中包含了所有可能的變量，因爲小球與小球之間會發生碰撞，顯然，小球的數量越多，計算量就會呈現指數級增長。

但是，假設我現在發明了一臺叫做“小球計算機”的機器，這臺機器就是專門針對解決上面那個問題發明的。這臺機器實質上是一個模擬器，它可以在一個手掌大小的盒子中模擬小球滾落的情況，我們假設模擬的結果就是能夠精確對應現實中的結果，最後只需要做一個等比例的放大即可。

你不要跟我鑽牛角尖說這不可能啊，這樣的模擬器做不出來的。注意，我這裏只是舉一個理想化的例子，目的是幫助你理解什麼叫解決特定問題。你看，現在我用這個“小球計算機”來計算上面這個問題，不管是 50 個小球，還是 500 個小球，反正我都是隻要跑一次，也就幾秒鐘，就能出結果。並且，我這個小球計算機能模擬的數量如果從 500 個增加到 1000 個，對於小球計算機來說，計算時間是一樣的，都是跑一次花的時間。但是，對於電子計算機來說，那從 500 個小球到 1000 個小球，這個計算量增長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纔這個例子更復雜一些。剛纔那個例子中，只要初始條件完全一致，最終的結果也完全一致，小球最終在地面上的分佈也是確定的，畢竟小球遵循的是確定的牛頓運動三定律往下滾。但是，如果小球每次碰撞後，哪怕初始條件完全相同，也會隨機出現不同結果。那最終小球在地面上的分佈也就是不確定的了，計算結果只能告訴你，哪塊地方的小球會密集一點，哪塊地方的小球會稀疏一些，這種計算結果被稱爲概率分佈。九章和 Willow 解決的特定問題都是結果爲“概率分佈”的問題。

量子計算機竟然不會算加法？！

我記得九章計算機剛問世的時候，網上有很多人都在質疑，九章解決問題的方法到底是計算還是實驗啊？很多人認爲，九章只是把一個計算問題巧妙地轉換爲了一個模擬實驗，只不過這個模擬實驗的技巧比較高超，要利用量子糾纏效應。其實，谷歌的懸鈴木也好，這次的 Willow 也好，他們所謂運算的實質和九章也是一樣的，都是巧妙地把一個計算問題，轉換成了用量子的特殊性質完成一個量子模擬實驗，實驗結果就是電子計算機的運算結果。

到底是計算還是實驗，這個問題我今天不想展開討論。我認爲量子計算機的這種特殊的運行方式就是一種計算，儘管看上去像實驗，但它和物理實驗的最大不同在於，量子計算機的這種實驗是可編程、可精確重複的。滿足了這兩個要求，就是一種計算。

但是，我們也都能感受出來，量子計算機的這種計算和電子計算機的計算好像有些不同，對的，這就是爲什麼行業人士把電子計算機的計算叫做“通用計算”，而量子計算機的計算叫做“特定計算”，就是因爲量子計算機它目前還不能像電子計算機一樣做最基本的加法運算。

量子計算機

聽到這裏你可能會有點兒喫驚，什麼，這麼神乎其神的量子計算機居然不能算 1+1=2 ！是的，確實算不了，如果能做加法運算，就是一臺通用計算機。因爲加法運算就是通用計算的最基礎運算，不管多複雜的算法，最終都可以還原成加法或者加法的逆運算。

如果有一天，中科大或者谷歌宣佈，他們用量子計算機算出了 1+1=2，且速度碾壓了電子計算機，那纔是真正的革命宣言，那纔是奇點來臨。而現在，還遠沒有到這個時候，現在就在驚呼什麼英偉達完了、比特幣完了、銀行完了的人，在我看來，就是譁衆取寵。

量子計算機的長處在哪裏？

但是，講到這裏，你千萬不要誤會，我可沒有在貶低谷歌 Willow 這次取得的成就。特定計算雖然不是通用計算，但特定計算也很有用，也非常了不起，可以幫助人類解決很多電子計算機解決起來極其困難的問題。請記住，量子計算機目前的運算方式，很像是做某種模擬實驗，因此，對於一些我們看上去似乎有無窮無盡種可能性的問題，量子計算機都有望快速解決，因爲真實世界中其實並不存在無窮大種可能性，可能性再多也是有盡頭的，而量子計算最不怕的就是可能性多。

我舉幾個可能的例子，注意，這只是我個人的暢想，可能是對的，也可能是錯的。

比如說天氣預報。儘管我們現在用 AI 已經預報得不錯，但極其消耗算力和依賴大數據，但如果有一天量子計算機可以模擬大氣中的每一個分子的運動，那天氣預報將變得極爲簡單且精確。

再比如醫藥研發。尋找某種特定的分子結構用以治療某種疾病，量子計算就可以幾秒鐘之內試遍所有的可能性，找到答案。

再舉個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運動的粒子，幾百萬個運動的粒子如何管控纔是最佳策略呢？要精確管控這幾百萬個粒子的運動，對運算速度的要求是毫秒級的，因爲任何一條指令都會立即引起連鎖反應，電子計算機的算力很難跟上。這時候，或許量子計算就能發揮長處，它可以瞬間模擬出所有可能的情況，並從中選取最佳策略。

再比如，未來的戰場決策。兩國各自出動幾百萬架無人機對決，如何瞬間給每一架無人機下達最佳指令，量子計算就可能大展神通，以毫秒級爲單位實時模擬出每一條指令下去可能的結果都是什麼。

Willow 這次解決的那個特定問題，叫做“RCS 隨機線路採樣基準測試”，這到底是個什麼樣的問題其實沒必要展開說，我大致看了下 12 月 9 日谷歌團隊在《自然》雜誌上發表的論文，並不算太難懂，以我的理解，它解決的這個問題很像是量子計算機的自檢。就是自己計算自己有可能出現的狀態概率分佈，拿這個問題去和電子計算機比賽，就好像它自己既是運動員又是裁判員一樣，比賽成績相差懸殊，你可以說是不公平，也可以說是天經地義。但是，它解決的這個問題對於量子計算機來說，卻極其重要，有點像是一個程序員終於在屏幕上跑出了一個“Hello World”一樣，學過編程的人都知道，hello world 意味着環境搭建成功，這是從 0 到 1 的變化。

論文：“一項真正了不起的突破”：谷歌的新量子芯片實現了準確性里程碑

當然，如果只是這一項成就，我可能還不會把它比喻爲從 0 到 1 的變化，它取得的第二項成就意義更大。這第二項成就是，它把量子運算的錯誤率大大降低了。之前困擾量子計算機發展的一個很大難題就是錯誤率。

這裏順便說一下，九章和 Willow 雖然都叫量子計算機，但它們的底層架構是不同的。九章是用光量子作爲基本計算和存儲單元，換句話說，如果你跑到九章面前，你會看到很多的激光束和無數個透鏡，這個架構的好處是，除了探測部分需要在超低溫環境下工作，主體部分可以在室溫下工作。

“九章”光量子計算機可見很多激光束和透鏡

但谷歌的 Willow 是以超導材料爲基礎的，它利用的是超導電流的量子特性，原理特別複雜，反正 Willow 中並沒有我們想象中的一個個的單個量子。超導架構需要計算機的主體必須工作在超低溫環境中，才能維持超導狀態。這兩種不同的架構，各有各的優缺點，這不是我們今天這篇文章的重點。

谷歌員工正在研發低溫恆溫器，以確保 Willow 量子芯片處於低溫狀態

Willow 核心突破：降低出錯率

我們的重點是，這兩種架構都有一個很棘手的難題，那就是量子的疊加態和糾纏態的特性很容易丟掉，導致計算出錯，而 Willow 的這種超導架構比九章這種光量子架構更容易出錯。假如我們要列一個超導和光量子的優缺點對比表的話，則一定會把出錯率高作爲最大的幾個缺點之一標註在超導，也就是 Willow 這邊。

但是，這次谷歌卻宣佈，他們找到了一種方法，可以使得量子比特的數量規模越大，出錯率越低。具體怎麼做到的我暫時也沒弄懂，大概就是把量子比特組成一個比如說 3x3 或者 7x7 的方陣來當作是一個量子比特參與運算，這樣抱團運算後，出錯率就顯著降低了，而且方陣越大，出錯率越低，可能是這樣一個原理。

這項成果有里程碑意義。因爲過去，出錯率會隨着量子比特數量規模的增大而增大，這就導致，把算力擴得越大，出錯率也越大，這使得整個系統變得不可擴展。我打個比方，我們知道化學火箭之所以低效，是因爲火箭必須帶着燃料一起飛，燃料把絕大多數的推力都用在了把自己給推上天，但好在還能剩下一點兒推力留給載荷，假如說很不幸地，過了某個臨界點後，燃料能產生的全部推力都推不動自身的重量，那火箭的起飛重量就會被鎖死在那個臨界質量上。

超導架構的量子計算機一直遇到類似的難題，當量子比特的數量超過某個臨界點後，出錯率就會變得不可接受，而且量子比特數量越多，出錯率越大，就好像火箭燃料推不動燃料本身一樣。但這次的 Willow，谷歌宣佈解決了這個難題。用他們的術語來說，就是把出錯率降到了“臨界量子誤差閾值”以下，這樣一來，就掃清了大規模擴展量子比特數量的根本性障礙。

這是一個非常重要的進展，儘管我現在還沒有看到很多同行評議，但我猜，這項成就可能意味着超導架構從原來與光量子架構相比各有千秋，變成了略勝一籌，克服了自身的一個最主要的缺點。說實話，在 Willow 出來之前，在量子計算這個領域，中科大是領先谷歌的，但這次谷歌搞出的大新聞，讓谷歌反超了中科大。不過，我國的潘建偉教授團隊接下去會不會也搞出一個大新聞，重新追平局面，這個就說不準了。

好了，關於谷歌的 Willow，我差不多把自己所知的都講完了。結論就是一句話：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，更沒有厲害到可以衝擊比特幣的程度。量子計算機離很多自媒體幻想的那個未來，還有很遠的路要走。

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