人工智能已经吸引了全球企业巨头和政界领袖的广泛关注。同时，一场激烈的全球竞赛正在展开，目标是开发被许多专家视为下一个领域革命性技术的量子计算。
量子计算机利用量子物理学的原理，有潜力推动包括药物研究、股票市场分析以及数据加密在内的多个领域取得进展，预计将为领先的企业和国家带来非常大的经济回报。
在这场技术竞赛中，谷歌、微软、英特尔等科技巨头正竞相实现量子计算的重大突破。最近，IBM在位于纽约的伦斯勒理工学院（RPI）宣布，已经安装了该校园内的首台量子计算机，标志着量子计算领域的又一进展。
三十年前，物理学家彼得·肖尔的一项证明揭示了量子计算的惊人潜力：量子计算机能够在几小时内破解目前网络上普遍的使用的加密方式，而传统计算机需要数十亿年才能完成相同的任务。这一发现引发了全球对量子计算机的热烈追求。
麦肯锡公司在上年的报告中指出，量子计算最大有可能在汽车、化学、金融服务和生命科学四个领域首先产生经济影响。该报告预测，到2035年，量子计算在这些领域的应用价值可能达到1.3万亿美元。
2022年，美国总统乔·拜登参观了IBM在纽约州的量子数据中心，该中心拥有世界上最大的量子计算机群。
IBM和Atom Computing成功突破了1000量子比特的重要里程碑，标志着在实现大规模量子硬件方面迈出了重要步伐。此外，几乎所有主要的量子比特技术都取得了实质性进展。
去年八月，芝加哥大学的科学家宣布观测到“量子超化学”现象，即同一量子态的粒子显示出加速的化学反应速度。
同年早一点的时候，瑞典的研究人员通过量子计算机成功解决了一个简单的化学问题，为更高级的计算提供了概念证明。
获得美国著名的巴克利奖的塞缪斯·戴维斯（Séamus Davis）教授在一次采访中提到量子计算时表示：“这是人类的巅峰成就之一。虽然许多人尚未意识到，但我们的文明已在很大程度上依赖于我们对量子力学的理解和控制，这至关重要。”
为了加速量子领域的进展，IBM、AWS、谷歌以及初创公司QuEra、Infleqtion和Quantinuum正集中力量改进纠错技术以实现更长的相干时间。这些努力大都聚焦于量子低密度奇偶校验（qLDPC）码，这是经典香农奇偶校验码的量子版本升级。IBM在《自然》杂志发表的封面文章中，展示了利用qLDPC变体实现了纠错开销降低90%的成果。
Quantinuum和微软近期宣布的研究展示了“历史上最可靠的逻辑量子比特”，其错误率仅为物理量子比特的1/800，经过超过14,000量子比特的测试而未发现任何错误。这表明，在不损害逻辑量子比特的前提下，能够直接进行错误的诊断和修正，明显降低了错误率至1/1000。尽管这一发现令人兴奋，但必须要格外注意的是，相关论文还未经同行评审。
同时，跨量子合作也在发展。微软不仅直接投资了光子技术公司Photonic Inc，还通过其M12风险投资部门成为了致力于开发基于硅光子量子比特的通用量子计算机的PsiQuantum公司的主要投资者。
除了微软，其他公司也在量子计算领域取得了新进展。例如，亚马逊宣布其亚马逊Braket平台将集成量子-古典混合算法以增强机器学习能力，并引入超参数优化，进一步扩展其为量子计算实验设计的AWS服务。
今年2月，加拿大的Nord Quantique公司宣布通过一种高效硬件方法在单量子比特层面通过量子纠错技术延长了量子比特的相干寿命，创下了世界纪录。
1月，QuEra Computing公司宣布了其开发纠错量子计算机的宏图，并设定了从2024年开始的时间表，目标是最终交付一个拥有100个逻辑纠错量子比特的量子系统。
同月，Alice & Bob公司——一家位于巴黎和波士顿的初创公司，宣布了一种新的量子纠错架构。这种新方法利用在猫量子比特上的低密度奇偶校验码，旨在减少构建高效量子计算机的硬件需求。
3月，谷歌启动了XPRIZE量子应用大赛，这是一个为期三年、奖金总额为500万美元的全球竞赛，旨在激励创新利用量子计算解决现实世界的问题。
然而，慢慢的变多的迹象说明，围绕量子计算的热潮可能已达到顶峰。新兴初创公司的增长似乎开始放缓，全球风险投资界的谨慎态度亦在增加。
根据报告，从2021年和2022年的记录高点到2023年，量子技术领域的投资减少了大约50%（约12.5亿美元）。这一下降趋势被认为是由于风险投资市场的焦点转移至加快速度进行发展的生成式人工智能技术上。
尽管像Photonic、牛津量子电路公司和Quantinuum等公司宣布了数亿美元的融资增加，但总体上，更多资金正流向AI和生物技术等领域。量子行业还面临人才短缺的问题，加剧了这一挑战，许多公司正苦于寻找所需的物理学家、量子工程师、芯片设计师和计算机科学家。
量子计算行业正经历慢慢的变大的压力，政府需要动用其资源，展示其在创造商业经济价值方面的有效步骤。
南加州大学工程学教授丹尼尔·利达尔（Daniel Lidar）进而指出：“拥有首台真正有用的量子计算机的政府将掌握非凡的影响力。这就解释了为什么许多国家政府在量子计算领域投入巨资，为什么许多企业在这一技术上投下了数十亿美元的赌注。”
时间继续无声地流逝，而“时间的脚步”究竟有多快，目前尚难以预测。量子计算机，与传统计算机一样，易受内部及外部噪声的干扰，这可能会引起可靠性问题。但量子计算机的挑战更复杂，噪声可导致量子比特的退相干——即失去其叠加态，使得保持计算所需的量子状态变得难以捉摸，这不仅可能降低性能，甚至有可能完全摧毁性能。
实现大规模容错量子计算的竞赛更像是一场持久的马拉松，而非短跑。利达尔教授指出，尽管全球有数以千计的研究人员致力于解决量子计算面临的诸多难题，但距离实际应用可能还需5到10年的时间。
减少量子计算机错误的重要性逐渐被广泛认识到。单个的物理量子比特极易受到各种噪声源（如气温变化、电磁干扰或相互干扰）的退相干影响。退相干对于实现量子优势而言是灾难性的，因为受影响的量子比特将无法同时代表1和0，而只能呈现为经典的1或0。
量子纠错技术提供了一种克服噪声和退相干的方法。简而言之，它通过从一组受噪声影响的物理量子比特中构建无误差的逻辑量子比特。用一个简单的比喻，这就像通过重复“损坏的电话”游戏多次来解码原始消息，通过比较一组特性来收集足够的噪声信息进行错误修正。量子纠错的精确数学模型仍是一个高度活跃的研究领域，但一点是明确的：系统中的逻辑量子比特数量正成为评估量子硬件长期成功潜力的一个关键指标。
不同的量子比特模型对物理位与逻辑位之间所需比例的需求显著不同，这是一个令人惊讶的发现。有研究表明，光子学模型的比例可能低至2:1，而中性原子和捕获离子的比例接近10:1，超导模型的比例则可能高达1000:1。这在某些特定的程度上平衡了量子计算市场的竞争格局，使得像QuEra这样的挑战者有机会在高逻辑量子比特数的竞争中追赶甚至超过IBM和谷歌等行业巨头。
总之，转向“逻辑时代”的必要性已经显而易见，许多行业领导者在其最新的发展路线图中强调了这一点。然而，仅仅通过优化系统模块设计来减少误差是不够的，还必须考虑到系统的整体尺寸和功耗对长期成功的影响。
建造大型容错量子计算机的竞赛正在进行，增加逻辑量子比特数是硬件研发人员在短期内需要克服的关键障碍。然而，还有许多挑战依然存在，例如降低操纵和读出的复杂性以及减少对基础设施的需求。因此，尽管某些模式出现了早期竞争优势的迹象，但距离胜者的诞生还有非常长的路要走
克服与量子计算机硬件扩展相关的基础设施挑战绝非易事。目前，所有量子系统几乎都需冷却，无论采用低温恒温器还是激光技术。在这些系统中，占用空间最大的往往是冷却装置。随着逻辑量子比特数量的增加，冷却系统中容纳量子比特的空间变得日益紧张。
因此，众多硬件发展计划已转向采用模块化设计，将多个系统链接在一起。虽然量子计算旨在通过云计算解决高价值问题，对数据中心空间的大量需求并非绝对障碍，但在某些情况下，大型容错计算机可能的电力需求达到兆瓦级，足以使得考虑建立独立的小型模块化反应堆成为可能。为了真正沿着从真空管到智能手机的经典计算进化路线前进，我们现在应当着手缩小组件尺寸，然后扩展其功能。
量子比特密度——即量子比特的物理大小，是影响基础设施需求的重要的条件。某些技术声称在此方面有着非常明显优势。当前估计表明，超导和光子学设计能在每片芯片上集成数千量子比特；捕获离子技术能达到数万量子比特；而硅自旋技术有望集成达数十亿量子比特。集成密度的局限部分取决于量子态的物理尺寸和现有的制造技术。硅自旋技术的优势主要来自于半导体行业在晶体管和CMOS制造方面的高度优化技术。
微软也在致力于开发具备硬件保护的马约拉纳量子比特和微米级尺寸，特别强调了实现“实用大小单模块机器”的优势。然而，由于串扰和其他噪声源的影响，不同技术间量子比特所需间距的变化仍存在不确定性。
除了量子比特本身外，操纵和读取系统往往是占用空间最大的部分。例如，随着量子比特数从数百增至数千，对微波布线、互连和激光器的需求可能变得不再实际。
因此，多个团队正在研究更优化的操纵和操控方法。例如，SEEQC公司为超导量子比特开发了一种数字化片上模拟控制的替代方案，这种方法在其他量子技术体系中也日益受到重视。同样，牛津离子技术公司（Oxford Ionics）最近申请了“电子量子比特控制”的专利，这是一种用于离子阱技术的片上接口。
实际上，无论是新兴的初创公司还是根深蒂固的行业巨头，他们在解决“布线挑战”方面的努力几乎遍及各处。面向未来，保持量子技术栈的灵活性相较于垂直整合的方法，在应对这一挑战上显得更为有利。
目前，量子计算机主要在专业科学实验室中运行。然而，随着量子计算机能力的提升，将这些系统部署到更广泛的环境中的兴趣日益浓厚。企业正考虑将量子计算机用于实际应用，而量子初创公司希望将它们部署在数据中心，紧邻潜在客户的现有IT设施。
为了创造量子效应所需的特定环境，需要采用与传统计算截然不同的技术和支持基础设施。同时，为便于数据交换，这些系统要与传统系统保持接近。这为公司能够带来了挑战，因为它们通常不会在充满多个客户的商业空间内部署如此前沿的技术——IBM上周在大学校园内安装的量子计算机除外。
许多量子计算机依赖于液氮和氢-3的极端冷却，这些物质处理起来既困难又潜在危险，在数据中心环境中尚无先例。超冷系统的外形设计也并非适合标准机架；例如，Blufors的最大型Kide系统能冷却约1000个量子比特，高度接近3米，直径为2.5米，需要的地面能够承担重量的能力达到约7000公斤。
其他量子技术依赖高功率激光和敏感的光学装置。尽管这些设备没有超冷系统那样高或重，但它们需要更大的空间和机械隔离。
变革即将来临。牛津量子电路公司（OQC）已经在两个主机托管数据中心部署了量子计算机，分别位于英国伦敦郊外的Cyxtera设施和日本东京的Equinix设施。Cyxtera的部署需要对设施的结构、安全和操作的过程做出调整。
目前，制造和销售量子处理器的公司，如Quandela、Quantinuum、IQM和Atom Computing等的产量非常有限，仅有个位数，而IBM则在生产数量上遥遥领先，已生产了数十台设备。
随着量子比特数和用例的增加，主机托管/批发提供商将出现类似模式的机会，尽管量子计算机需要符合高密度AI的要求，但也需要独特的“住宿条件”，通常在同一建筑内。
量子计算提供商通过云服务提供对其内部实验室量子计算机的访问，但随着需求增加，这一些企业开始构建更多系统，在大多数情况下要更多专用空间。
在这个竞争非常激烈的行业中，未来几年将决定哪种策略最大有可能实现持久的量子商业优势，任务涉及减少误差、增加逻辑量子比特数的同时优化资源效率，以及考虑门速度、算法开发等重要的条件。鉴于此项任务的复杂性，许多公司可能难以在本十年存活。
尽管面临重重困难，但量子计算在金融、医疗、可持续发展和安全等领域改变世界的潜力，依然是各国和企业竞相追逐的目标。
