量子难题：你永远无法真正了解未来

十多年来，人们一直在争论量子计算机是否会对比特币网络构成现实威胁。超过13年前，当我第一次接触比特币时，这就是一个备受讨论的话题。

自从很久以前那个笨手笨脚、努力弄明白这里究竟发生了什么的我开始关注这件事以来，无论是理论研究还是现实工程领域，都已经取得了相当大的进展。

此后，我们实现了两个重要的里程碑，它们实质性地提高了未来十年左右实际造出一台可行量子计算机的可能性。但这并不意味着它必然会普及，甚至不意味着拥有大量资本的人能够相对轻松地获得它。

不过，在不久的将来，确实很有可能造出若干台可行的量子计算机。

纠错能力的改进

第一个重大进步体现在纠错方面。由于在如此微小的尺度上运作存在固有噪声，要获得一个在实际计算中有用的逻辑量子比特，就必须使用多个冗余的物理量子比特。

此前最先进的方法是表面码：将多个物理量子比特捆绑在一个网格中，并将其中一些用作校验量子比特，定期“检查”相邻量子比特，以确保叠加态内部没有发生错误（同时不使叠加态坍缩）。每个网格中的空位都需要由校验量子比特填补。

对校验量子比特的需求会带来额外开销，最终每个逻辑量子比特可能需要接近 1,000 个物理量子比特。规模扩大后情况会变得糟糕，因为校验量子比特只能检查紧邻自己的量子比特。因此，每组量子比特都需要按等距间隔配置校验量子比特。

量子低密度奇偶校验（qLDPC）码消除了这一瓶颈，使校验量子比特能够检查设备中相距较远的其他量子比特（可以通过交织的线路在芯片的不同区域之间传递信息，也可以像中性原子设计那样直接移动原子）。这使得制造可靠逻辑量子比特所需的物理量子比特数量减少了 10x。

这可不是小事。尽管这并不意味着一台完全可用的机器已经在提高效率方面取得进展，但它确实意味着量子计算机工程制造流程的效率有了实质性提升，而这些流程正是造出一台完全可用的量子计算机的基础。

验证基本原理方面的进展

第二个进展涉及一个更根本的问题：增加物理量子比特是否会降低系统整体噪声，而不是让噪声增加。目前，这仍然只是理论。你还必须记住，直到今天，还没有一台完全可用的量子计算机能够端到端地完成经典计算机无法完成的计算。

Google 使用其 Sycamore 芯片（之后又使用 Willow 芯片）进行实验，验证增加物理量子比特数量所产生的影响。需要特别说明的是，这并非计算能力的演示，而只是展示如何将信息存储在内存中而不发生衰减。

他们使用由 17 个物理量子比特、49 个物理量子比特和 101 个物理量子比特组成的量子比特组来构建逻辑量子比特，并证明随着物理量子比特数量增加，逻辑错误率——即数据损坏的频率——会降低。这项测试跨过了一个关键门槛：由独立物理量子比特构成的逻辑量子比特，其相干时间超过了组成它的任何单个物理量子比特。

再强调一次，这并不意味着我们已经实现飞跃，造出一台能够完成经典计算机无法完成之计算的完全可用量子计算机，但这确实是在验证量子计算机所依赖的一项基本假设方面取得的实质性进展。

人工智能

我们在这一领域找到更好解决方案的，并不只有上述这些问题。人工智能已经成为这些系统的重要组成部分。它正被用于从量子计算机中读取和解码信息的实际流程，而这正是大规模应用量子计算机的一大瓶颈。

人工智能还被用于开发针对这类机器优化的新量子算法。鉴于近期人工智能帮助解决数学领域重大难题（甚至推翻现有猜想）的案例频出，设想人工智能带来重大突破，其实并不是多么离谱的想法。

人工智能也被用于设计采用不同架构的实际物理量子电路。这是一个非常复杂的问题：要在物理空间中找到量子门的最佳布局方式，以尽可能减少量子层面的噪声，同时又不能留下太多空白空间，以免造成延迟、效率低下以及其他待解决的问题。

这一因素很可能会极大加速解决必要基本问题的进程。

未来展望

归根结底，在我看来，这一切取决于一个问题：增加物理量子比特能够降低噪声这一假设，在计算和主动操纵量子信息时是否依然成立。

如果这一假设成立，并且在不久的将来也没有被实验推翻，那么我认为，在未来十年内造出一台可行量子计算机是完全有现实可能性的。

大量资源正投入这一难题，解决其中各个环节的工作也取得了显著（但还谈不上压倒性）的进展；而如果某件事从根本上说是可行的，人类通常最终都能找到办法。

我不是说现在就该恐慌，但也别低估这种可能性。