英伟达的CUDA-X生态，其中就包括了CUDA-Q

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黄仁勋“认错”了吗？

3月20日，在英伟达GTC的“量子日”活动中，黄仁勋调侃自己在今年1月说的“量子技术距离实际应用至少还需20年”，变相认了错。

但我看黄仁勋之前对量子计算机距离实际应用还早得很的评价并没什么错。

现在的量子计算公司上市的虽然不少，但他们的产品确实远远无法产生实际价值。而且就算未来量子计算机发展到具有商业价值时，经典的电子计算机也不会被它淘汰，最大的可能是两者协同合作，在各自优势的领域发挥作用。比如让“生成式AI”进化成“生成式量子AI”，真正获得创造力。

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量子到底是什么？

想要真的深入理解量子和量子计算，即使是个理科生也需要看完厚厚一本书（例如《量子信息简话》），我们只能简单说说。

量子（Quantum）是现代物理学的一个重要概念。简单来说，当一个物理量比如光，在不断分割后会成为无法再细分的一份份的光子，这说明光是不连续的，科学家把这种不连续的物理量称为“可量子化的”物理量，把最小的一份称为“量子”。

普朗克、爱因斯坦、玻尔、薛定谔、狄拉克等科学家发现，在微观世界中光、能量、原子、角动量、自旋和电荷都是可量子化的，后来人们把这些科学家从微观世界中发现的规律都纳入了“量子力学”理论中。

在微观世界中，量子的物理特征常常超出我们普通人的认知。比如量子既可以像足球那样在空中沿曲线飞行，也能像水波一样上下波动前进（量子具有波粒二象性）。比如在微观的量子世界，你可以有概率出现在一堵坚固无比的墙的另一面，好像穿过了这堵墙一样（量子隧穿效应）。

比如饮料瓶在桌上，只能保持“正立”“倒立”和“横躺”三种状态中的一种，而量子，却可以同时保持“正立”“倒立”和“横躺”这三种状态（量子具有叠加态）。比如我们让两个骰子之间产生量子纠缠，那么不论这两个骰子离得多远，一个投出点数，我们就能知道另一个的点数。

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量子比特是什么

随着对量子研究的深入和量子力学的发展，科学家们想到用电子、光子这类微观粒子的神奇量子特性来记录和处理信息。

在经典电子计算机中，科学家将高低电位定义为二进制的0和1，也就是比特，用来记录和计算。每个晶体管相当于一个开关，通过对开关地拨动完成计算。最终数一下这些开关的开合状态（开是0，合是1），就能得到二进制计算的结果。

量子计算利用了量子力学的特殊性如叠加、纠缠、测量等来参与计算，是一种跟现在的电子计算机完全不同的新的计算模式。

比如在光量子计算机“九章三号”上，科学家可以将光子的偏振方向这种容易控制的物理特性定义为数学上的0和1，也就是量子比特。

然后控制光子走过一系列透镜和光纤，通过反射、折射或偏振等一系列物理变化改变光子的偏振方向，这个物理过程其实就是让光子执行量子计算，最后通过测量光子的最终偏振状态获取计算结果。

电子计算机的基本操作单元是比特，即体系中只有1和0两个状态。光量子计算机的基本操作单元是光量子比特，由于没有最终测量的光量子比特可以同时具有多个偏振状态，也就是光量子比特可以用无穷多个状态同时参与计算，因此量子计算机有“潜力”做到电子计算机做不到的事情。

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量子计算“霸权”真相

目前看来，量子计算机最可能的应用是破解比特币的密码。比特币等很多计算机的密码利用“因数分解”算法来加密信息。

把几个小数相乘获得一个大数非常简单，这种算法就是将几个小数作为密码，乘积就是加密的结果。要破解密码，需要把这个乘积分解回几个小数才行，这个计算就是“因数分解”。

对经典电子计算机来说“因数分解”耗时非常久。而未来的量子计算机却能快速解决“因数分解”问题。而“量子霸权”这个词就是形容一旦某人掌握了能分解大数的量子计算机时，主流加密手段将形同虚设，他就获得了计算机世界的“霸权”。

但是，目前量子计算机只能分解一些很小的数，如15=3×5。想要真的破解多位数密码，实现“量子霸权”还很遥远。

问题是，现在的量子计算机的量子比特数不高，还特别容易受到干扰，让人不知道量子的结果状态是因计算改变的还是因干扰改变的。而在“祖冲之三号”之前的量子纠错技术甚至能越纠越错，导致计算结果根本没啥实用价值。

在科学家看来，不能让普通人现在就看到量子计算机的强大“能力”，也就没法获取研究资金。那就只好设计一种不用纠错，花费量子比特数也不高的任务，最妙的是这个任务用经典电子计算机算起来非常慢。

这个天选之子就是“取样任务”，它好比走迷宫，传统计算机每次只能选择一条路去尝试，如果失败了，就只能从头再来。但是量子计算机走迷宫，就好比同时有几十上百个人一起尝试不同的路，瞬间就把所有可能都尝试一遍，很快就能找到那条正确的路。

因此，才有了超导量子计算机的“随机线路取样”任务，光量子计算机的“高斯玻色子取样”任务。因为取样问题不用纠错，直接看最后哪条路上有量子跑出来就行，这完全是“先射箭、后画靶”。

“九章三号”光量子计算机示意图

也就是说，量子计算机的强大并不是486计算机比386计算机更快那种全面超越，而是在专为量子计算设计的任务上，才能用几分钟得到电子计算机几十亿年才能算出的结果，体现“量子优越性”。

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未来“全知全能”的计算机

当看懂量子计算机的局限性后，你就知道量子计算机并不会直接取代电子计算机。

就算量子计算机再发展20年，出现了可编程的通用型量子芯片。未来的计算机也应该像现在的GPU与CPU那样：GPU在图形显示和AI等并行简单运算上加速，而CPU负责指挥全局。

未来这两种计算架构将相互结合，产生强大的协同效应。让QPU（量子芯片）在高复杂度并行运算上使劲，与CPU和GPU一道通力协作在各自的领域发挥优点，让“混合模式”计算机成为“全知全能”的计算机。

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谁能先打开未来大门

的确，量子计算机擅长解决复杂的难题，小到质因数分解，大到复杂的气候变化模型、化学反应模拟或金融模型，它都很在行，甚至越复杂越好。

如果一个问题复杂到需要传统电脑花上整个宇宙诞生至今的时间，也就是138亿年，量子计算机理论上也能在25分钟内解决。

但另一方面，量子计算机目前能探索的应用场景又非常有限，并不适用于数据中心、大数据管理等业务。对于这类问题，重视数据输入的量子计算会显得非常低效。

简单来说，量子电脑真正的威力并非计算速度快，而是能够平行处理多个问题。所以认为量子计算机“不一定会和传统计算机打擂台，而是会像GPU一样，成为传统高性能计算机的一部分”也很有道理。

除了应用场景限制，量子计算机又有温度和技术限制。

不管是前文提到过的超导量子路线，还是半导体量子点的方法，都有个明显的特性就是低温。全球各地的量子计算机目前都只能在约0.1开尔文（-273.05℃）、接近绝对零度的极寒温度下工作，随着量子计算机运算能力越强，需要的制冷设备只多不少。

技术限制首先体现在其对硬件的要求之高，毕竟谁都不能编码逻辑比特，目前任何模拟和优化量子算法的演示，都还没有达到传统计算机所能达到的水平，其实就是困于硬件限制。

其次，对比传统计算机，量子计算肯定也需要软件、算法、云平台等技术支持。想真的实现量子纠缠这种特性，高端的材料和设备还是要源源不断地投入进去。

尽管量子计算机初期的应用有诸多制约因素存在，且只能用于特定领域、解决特定问题，但这并不代表它不重要。

就像AI的快速发展一样，一旦量子电脑起飞，那么该企业或国家马上就会拥有比掌握高端制程芯片技术更夸张的差异化优势；对于看轻量子计算的一方来说，则意味着无尽的风险。

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对量子计算的重视

不应亚于芯片产业

中国：软硬件研发处于第一梯队

习近平总书记曾指出，科技是国家强盛之基，创新是引领发展的第一动力。

一般来说，当我们面对一个从原理、技术、机器设备或使用材料都可能不同的新科技时，过去的成功经验不一定能完美复制，这也意味着潜在竞争的激烈程度。

在量子计算领域，我国与美国一直是你追我赶的态势，虽然起步晚，但我国在量子计算领域投入了大量的资金和资源，因而推动了该领域的快速发展，并在某些特定量子计算技术方面取得了突破。

那我国目前的量子计算的发展的图景究竟如何？先说技术路线，在实验室中任何可控的、有稳定特征能态的量子系统都可以作为量子比特，比如离子、中性原子、光子等，因而发展出多个物理实现路径。

2019年谷歌公司研制出53个量子比特的“悬铃木”，在全球首次实现量子优越性之后没多久，中科院潘建伟院士团队就发布了76个光子的量子计算原型机“九章”。随后2021年、2023年，潘建伟团队又成功研制出113个光子的“九章二号”和255个光子的“九章三号”量子计算原型机——在光量子计算路线上一直稳定推进。

“九章三号”的横空出世，其实正宣示着我国握有的量子实力。全球科技产业极具指标性的市场调查机构TrendForce甚至在去年年末指出，量子应用市场成长最大推动力，将来自于中国。

但是必须承认，光学系统集成化仍有很大的困难，而超导的方法、半导体量子点的方法，都可以沿用原来半导体的平面工艺。也就是说，光子路线的劣势在于，它的可扩展性和稳定性仍面临巨大挑战，难以构建大规模、高容错的实用化量子计算机。

幸运的是，在超导路线上，中国并没有落后。

2021年，潘建伟团队成功研制出62比特可编程的超导量子计算原型机“祖冲之号”；几个月后，又推出了66比特的“祖冲之二号”，采用倒装焊3D封装工艺，解决了大规模比特集成的问题，求解速度比谷歌“悬铃木”提高了6个数量级。

去年12月，超导量子计算机“祖冲之三号”发布，它的计算芯片有105个超导量子比特，在各种性能指标上与谷歌的量子芯片“垂柳（Willow）”旗鼓相当。

除了潘建伟团队，中科院院士郭光灿创立的本源量子公司，也已经建立了自主超导量子计算机制造能力，且早在2021年，就交付了中国首台超导量子计算机整机。去年年初，其第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上线，本源量子把72比特的“本源悟空”直接上到云端，向全世界开放。

客观来讲，中国在光学和超导两条技术路线上都实现了量子优越性。

美国：应用层面布局更快

不可否认，美国在量子计算领域拥有更成熟的技术、更完善的产业链和更丰富的研究人才储备，最值得瞩目的是其在应用领域的布局。

对美国而言，量子竞赛同样是一场不能输的战役。所以，当我国在2016年“十三五”期间提出量子蓝图后，美国国家科学技术委员会立刻决定要投入2.18亿美元进行量子技术的科学研究；紧接着又通过《国家量子倡议法案》，表示要在2023年前投入13亿美元扶植量子发展，包括量子计算机软硬件、量子运算、量子材料等项目。

国家层面的推动是一方面，另一方面，则是美国科技企业的高参与度。除了谷歌，IBM、微软、霍尼韦尔、英特尔等拥有丰富资源与技术储备的企业都在量子计算领域投入重金。

几家公司技术路线各有不同。谷歌和IBM均选择了“超导回路”技术，英特尔采用的是“硅量子点”技术，微软使用的则是“拓扑量子位”技术。

这几个技术路线都能基于目前成熟的集成电路工业基础来实践，当然比凭空造一个物理体系强太多。

要知道，量子计算研发周期长、投入巨大，同时商业回报不确定性高，需要企业有足够的战略耐心和雄厚的资金实力。如今，IBM已经制造了数十台量子计算机，部署在全球多地的科研机构、科技企业中，这也算是长期投资的回报之一。

而我国的科技企业呢？以阿里巴巴为例，当年其声势浩大投入的量子实验室已经捐给了科研机构。

量子计算技术的发展不仅需要科学家，还需要工程师、企业、诸多开发者共同参与，才能帮助其完成从实验室到市场的飞跃。这一点上，我国的确有所缺失。

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编辑｜张毅

主编｜黎坤

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