就在刚刚，一位大学物理老师发文，炮轰微软量子计算研究。
智能纪元AGI 6月25日消息，《自然》杂志今晨发表了一篇针对微软量子研究的同行评议批评。
作者是苏格兰 圣安德鲁斯大学 量子物理学讲师亨利·莱格（Henry Legg）博士， 矛头直指微软在2025年2月发表的一篇关于 证明超薄“纳米线”如何像晶体管在传统计算机中一样作为量子芯片中的“比特”的关键一步的 论文。
作者直接指出：微软的结论从根上就站不住脚。
本来，《自然》在 2026 年4月20日就接收了这篇题为《输运测量下拓扑能隙检测的鲁棒性分析》的论文，原定 6 月 24 日正式发表。
但莱格在这篇评论文章没有激烈的措辞，没有学术圈常见的人身攻击，作者只是把微软公开的代码和数据重新跑了一遍，就得出了一个足够让整个量子行业尴尬的结论：
微软宣传了一年半的马约拉纳拓扑量子突破，从代码到数据都站不住脚。
“去年他们说不用几十年，几年就能造出‘拓扑量子超级计算机’，” 莱格直接表示，“要我说，别说几十年，几百年都未必能做出来。最可能的结果是 —— 这东西从根上就工作不了。”
事实上，一年前微软开发布会的时候，全球科技版都在转通稿：
世界首个拓扑导体、马约拉纳粒子被成功控制、几年内就能造出百万量子比特的实用量子计算机，不用再等几十年。
如今，微软和其他公司的量子计算“泡沫”该戳破了。
回头看整个事件的时间线，你会发现这更像一场排期精准的公关秀，而不是科学研究。
微软在马约拉纳粒子上已经栽过一次。
2018年，他们发论文说观测到了马约拉纳粒子，三年后因为数据无法复现，主动撤了稿。
2025年2月，他们卷土重来，发了《自然》论文，推出马约拉纳 1 号芯片，全球开发布会，放话 “实用量子计算机几年内就来”。
当时就有物理学家公开质疑，说这结果和2018年撤稿的那篇一样，测到的只是材料无序导致的普通噪声，根本不是什么马约拉纳粒子，甚至有人直接说 “这是欺诈”。
微软当时的回应很硬：我们的结果经得起检验，欢迎同行复现。
2026年4月，莱格的批评论文通过了《自然》的同行评议，确定要发表，按照学术规则，杂志提前把批评内容发给了微软，给他们留了反驳的权利。
两个月后的6月初，微软突然召开发布会，发布马约拉纳 2 号芯片，通稿铺天盖地：下一代拓扑量子芯片、用 AI agent 设计、可靠性比上一代高 1000 倍。
仅仅两周后，莱格的论文正式上线，把微软整个故事的底座抽走了。
简单来说，微软提出了一套「拓扑能隙协议（TGP）」，用来检测拓扑相变 —— 这是用马约拉纳粒子做量子计算的核心前提。
但莱格分析了微软原始论文没公开的底层输运数据（粒子输运过程的测量值）后发现：微软只挑了支持自己结论的结果放出来，对可能推翻结论的阴性数据视而不见。
基于对微软2025年公开研究的复现分析，莱格在论文中指出：微软宣称找到并控制了 elusive 的马约拉纳粒子、造出拓扑超导体的结论，根本经不起推敲。
“我证实了微软的器件调谐软件有缺陷，代码错误导致他们给审稿人的回复里出现了不实陈述，” 莱格说，“原始论文故意隐去的原始数据显示，微软的器件存在严重的材料无序问题，根本不存在拓扑能隙 —— 换句话说，微软结论的前提条件根本不满足，只是这些数据没在原论文里放出来，把问题盖住了。”
他在批评文章里强调：“微软的拓扑能隙绘图代码，被设置成只高亮显示最大的那块所谓拓扑区域。”
“就是两个非常基础的 Python 错误，把其他符合条件的区域全藏住了，” 莱格说，“第一，他们的绘图代码硬编码了过滤器 zbp_cluster_numbers=[1]，强制只显示最大的那一个区域，把相图里其他符合条件的结果全挡住了 —— 只要把代码改成 zbp_cluster_numbers=[1,2]，第二个区域立刻就出来了。第二，拓扑能隙程序处理数据的时候，直接按索引位置把 Python 数组反转（ x[::-1]），完全不管实际的物理偏置电压是多少。”
“最直接的后果，就是其他同样通过了调谐协议的区域被完全藏起来了，” 莱格解释，“当审稿人问测量范围内有没有其他符合条件的区域时，微软撒谎说他们测遍了整个范围，只有这一块区域通过了协议 —— 这根本不是事实。”
然而，微软量子硬件部门技术院士、 corporate 副总裁切坦・纳亚克（Chetan Nayak）给《The Register》的回应还是老一套：
“我们坚持我们的结果和技术路线。说到底，成功的标准是造出可扩展的量子计算机。我们对自己的路线执行能力有信心，也很自豪能和DARPA（美国国防高级研究计划局）持续合作，他们组织了顶尖专家团队，独立评估了我们公开和未公开的所有结果，已经把微软选入了量子基准计划的最终阶段。质疑和严谨是科学流程的标志，我们欢迎并支持多位学者的学术讨论。我们已经做了充分的反驳，相关内容也被《自然》接收并发表了。”
微软的反驳文章不承认莱格的分析，称他们的信号测量本来就不是穷举性的，那个 “拓扑能隙程序里差一个像素的小 bug” 根本不影响最终结论。
回应的结尾写道：“总而言之，莱格只挑了输运调谐流程的问题、只揪着我们和审稿人通信里的只言片语做狭隘解读，完全没讨论实验背后的物理机制。
他对我们的输运谱的指控没有实据，也完全没涉及我们研究核心的电容测量；他对输运数据的另类处理方式，和同数据集更严谨的分析结果完全矛盾。
最关键的是，莱格根本提不出能解释我们测到的电容信号和电阻开关现象的替代物理模型，他的批评根本构不成对我们结论的有效科学挑战。”
莱格认为这些反驳完全站不住脚。
“他们想把这些问题轻描淡写成小 bug，还事后调整证据的优先级。说白了，微软的反驳本质是循环论证：‘因为我们测到了某个电容信号，所以产生这个信号的前提条件一定满足’。哪怕话题再复杂，这种循环逻辑的问题应该是一目了然的。”
至于赶在批评前发布的马约拉纳2号，也完全没改变莱格的判断。
他认为，量子比特最核心的特征是能保持量子叠加态，能做 X 基和 Z 基的逻辑操作。微软的马约拉纳 2 号，连最基础的 X 基测量结果都没敢公布 —— 去年马约拉纳 1 号好歹还提了一句做了 X 测量，今年的新芯片干脆绝口不提。
莱格的评价很直白：我电脑里的普通 U 盘，存储的经典比特寿命能到好几年，比微软测的那个值高几百万倍，也没人说 U 盘是量子计算机。
你说你造了新一代飞机，不飞给大家看，只说新座椅的舒适度比上一代高 1000 倍，这怎么都不能算飞机吧。
“马约拉纳 2 号根本没给客户用，甚至连单个量子比特都没被证实存在，” 莱格说，“他们的预印本只基于单个器件的结果，本来就没什么可信度，连 X 基测量的结果都不敢提 —— 去年马约拉纳 1 号他们好歹还吹了做了 X 基测量，当然那个预印本到现在也没正式发出来。他们说的‘可靠性提升 1000 倍’，本质测的是经典比特（态宇称）的寿命，根本没有证据证明这是个量子比特、能保持量子叠加态。我电脑里的经典比特寿命还好几年呢，也没见它变成好用的量子比特。至于马约拉纳 2 号为什么不报 X 基测量结果？去年他们明明知道这个指标对证明量子比特有多重要。最合理的推测就是：他们在马约拉纳 2 号上也尝试做了所谓的 X 基测量，但是根本做不出来。这一点都不意外 —— 从我看到的所有数据来看，他们测到的全是材料无序导致的普通物理现象，到现在连单个量子比特的控制都没实现。”
看来，这场争端还会持续下去。
微软的量子故事穿帮，其实一点都不意外。
整个量子计算行业，已经在“还有五年落地”的叙事里走了十几年。
从 IBM、谷歌到创业公司 IonQ，或者国内公司，每过一两年，甚至几个月内，就会有新的 “重大突破” 发在顶刊上，每一次都喊着 “实用化近在眼前”。
但直到今天，没有一台量子计算机能在任何一个实际能对消费者有益的任务上，比你手里的笔记本电脑算得快。
为什么大家都爱讲量子故事？因为这是科技行业最安全的远期叙事。
做消费电子，产品不好用户会退货；
做大模型，回复慢、答不对用户会用脚投票；
做云服务，宕机了客户会要赔偿。
但是量子计算机不一样，它永远 “五年后就出来”，永远不需要现在就交付可用的产品，永远可以靠 “未来的颠覆性价值” 拿政府经费、拉公司预算、炒资本市场的估值。
你永远没法当场证伪一个 “五年后实现” 的承诺，就像你永远没法叫醒一个装睡的人。
微软需要这个故事。
在 AI 时代，微软靠 OpenAI 拿到了船票，但大模型的竞争是真刀真枪的：要烧钱买卡，要拼产品体验，要跟谷歌、亚马逊、OpenAI 卷生卷死。
但是量子计算赛道没有这些压力，只要定期发论文、开发布会、讲一讲未来的颠覆性，就能一直占住“下一代计算技术”的位置，没人会要求你下个季度就拿出商用产品。
只是他们忘了，科学最公平也最残酷的地方在于，它不看你的发布会开得有多盛大，不看给你站台的人有多权威，也不看你的通稿发了多少家媒体。
“量子计算就是利用量子力学的性质，开发出的一种新的运算工具。与电子计算机相比，它的性能是‘指数上升’。”中国科学院院士郭光灿简明扼要地解释了量子计算的本质。
据路透报道， 量子技术现已成为美国总统特朗普政府的重点发展方向：该政府已为相关领域投入20亿美元（注：现汇率约合136.35亿元人民币）资金，并于本周定下目标，计划在2028年建成一套具备科研价值的量子系统。
与行业竞争对手IBM、谷歌母公司Alphabet等企业一样，微软也在自研量子计算机。
不过，其他厂商均基于研究更为成熟的量子技术搭建设备，而微软近二十年来始终深耕一条全新科研路线——做芯片、做量子云软件、形成自研专用量子计算机，声称该技术能帮助自身实现对竞争对手的弯道超车。
但问题在于量子计算不止一种做法，全球大约有八九条技术路线在同时推进。
目前被认为五到十年内有可能产业化的主要有两条：低温超导、离子阱。
其中，超导路线用的是在极低温度下没有电阻的电路，谷歌和IBM都选了这个方向，过去十年投入最大，进展也最明显。
离子阱是用电磁场把单个离子悬浮在真空中，用激光操控它的量子态，优点是量子比特的质量很高、出错少。
其他方向上，光量子更适合做量子优越、专用量子，而无法实现通用量子计算；
而中性原子路线和离子阱有点像，但不需要电荷，用光镊把原子排成阵列。
拓扑量子走的是一条完全不同的思路，它试图从根本上让量子比特更稳定，但技术上最难。
现在格局基本定下，超导量子和离子阱是实现通用量子计算机商业化的重要路线。
不过，量子计算现在依然卡在研发期，还依然处在能证明自己可用，但没法证明自己好用的阶段。
目前买单的主要是政府和科研机构，产业端大约占一成。
原因也不复杂：它现在擅长的那几个问题，对大多数公司的日常业务来说太远太偏了，至少现在还不会取代GPU。
从应用边界上看，量子计算并非把不可计算的问题变成可计算，而是提高部分问题的求解效率。
量子计算机也不会代替电子计算机，它更像是面向特定难题的高端计算工具，两者互为补充。
一个有意思的参照是黄仁勋。
2025年1月，黄仁勋在CES上说实用量子计算机可能还需要几十年，20年是一个合理的时间框架，15年太早，30年太晚。这番话直接砸崩了量子概念股。
2025年3月，他在GTC上公开认错，说自己是历史上第一个把行业CEO都请上台来解释自己为什么说错了的人，并在GTC历史上首次设立了Quantum Day。
到了2025年6月，他进一步明确表示量子计算正在接近一个拐点，并修正了此前的观点。英伟达已参与了Quantinuum的6亿美元融资，还投了PsiQuantum的10亿美元轮，并在波士顿与哈佛、MIT合建了量子研究中心。
不过，当前量子计算行业乱象频频，很多企业对于通用量子计算机没有一个明确的定义和方向。
即便是潘院士也无法预测到底是5年，还是10年。
北京理工大学物理学院量子技术研究中心长聘教授尹璋琦指出，当前，所有“量子优越性”实验均针对高度定制化的数学问题，因此在具体行业落地中，并不是“拿来就能用”。
就像人工智能大模型在各个行业落地，需要依靠丰富的行业数据，充分在实践中迭代一样，量子计算也要有充足、丰富的行业数据库、数据集，在持续锤炼、调试中，提升协同能力。
“行业更需凝聚共识，打破数据孤岛，促进数据合规共享；同时，资本要保持定力，量子计算落地需要长期稳定的投入，而非盲目地一拥而上、一哄而散。”尹璋琦说。
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