量子問題:你永遠無法真正知道未來

By: bitcoinmagazine.com|2026/09/23 17:10:13

人們已經討論了十多年量子電腦是否對比特幣網絡構成現實威脅。這在我自己首次發現比特幣的13年前就是一個嚴肅的話題。

自那時以來,無論是在理論還是實際工程方面,都取得了相當大的進展,當時我只是一個笨拙的傻瓜,試圖弄清楚這裡發生了什麼。

自那以後,已經達成了兩個主要的里程碑,這對於在未來十年左右實際生產出可行的量子電腦的可能性有實質性的影響。這並不意味著它將達到普及的程度,甚至對於擁有大量資本的人來說也不一定容易獲得。

但在不久的將來,生產出多台可行的機器是非常可能的。

錯誤修正的改進

第一個主要的改進是在錯誤修正方面。為了考慮在這種微小尺度下工作的固有噪音,實際上需要使用多個冗餘的物理量子位來獲得一個在計算中有用的邏輯量子位。

之前的最先進方法是表面碼,這是一種將多個物理量子位捆綁在一個網格中,並使用其中一些作為檢查量子位,定期“檢查”它們的鄰居,以確保超位置中沒有發生內部錯誤(而不會崩潰超位置)。每個網格的空位需要填充檢查量子位。

這一檢查量子位的要求創造了一個額外的開銷,總共可能接近每個邏輯量子位需要1,000個物理量子位,並且在規模上會變得很糟,因為檢查量子位只能檢查緊鄰的量子位。因此,每組量子位需要在等距間隔中有檢查器。

量子低密度奇偶檢查(qLDPC)碼消除了這一瓶頸,允許檢查量子位在大距離檢查其他量子位(通過交織的痕跡在芯片部分之間通信,或通過像中性原子設計那樣物理移動原子)跨越設備。這使得生產可靠的邏輯量子位所需的物理量子位數量減少了10倍。

這不是小事。雖然它可能不是一台完全功能的機器在提高效率方面取得進展,但它在支持生產完全功能量子電腦的工程過程中實現了實質性的效率增益。

基礎證明的進展

第二個進展與一個更基本的問題有關,即增加更多物理量子位是否會導致系統整體噪音的減少,而不是增加。這在目前仍然是理論,你必須記住,至今從未有一台完全功能的量子電腦能夠進行傳統計算機無法完成的計算。

谷歌使用他們的Sycamore(後來是Willow)芯片進行了一個實驗,以實驗性地驗證增加更多物理量子位的效果。要非常清楚,這不是進行計算的演示,而僅僅是演示在記憶中存儲信息而不會衰減。

他們通過使用由17個物理量子位、49個物理量子位和101個物理量子位組成的邏輯量子位,展示了隨著物理量子位數量的增加,邏輯錯誤率(數據損壞的頻率)降低。這一測試通過了一個關鍵的閾值,從獨立的物理量子位創建的邏輯量子位保持相干的時間超過了它所組成的任何單個物理量子位。

再次強調,這並不是跳躍到一台完全功能的量子電腦執行傳統機器無法完成的計算,但這是證明量子電腦基本假設之一的實質性進展。

人工智慧

這些並不是我們在這個問題空間中找到更好解決方案的唯一事情。人工智慧已經成為這些系統中的一個重要組成部分。它被用於實際從量子電腦中讀取和解碼信息的過程,這是實際在規模上使用它的一個大瓶頸。

人工智慧還被用於開發針對這類機器優化的新量子算法,考慮到最近人工智慧幫助解決(甚至駁斥現有猜想)數學領域的重大問題,考慮到人工智慧帶來重大突破的可能性並不是那麼瘋狂。

它們也被用於實際設計使用不同架構構建的實際物理量子電路。這是一個非常複雜的問題,實際上,找到在物理空間中佈置量子閘的最佳方式,以最小化量子級別的噪音,而不會創造出太多空白空間,從而引入延遲、低效率和其他問題。

這是一個非常可能會加速解決必要基本問題的因素。

前景展望

最終,在我看來,這歸結為一個問題:增加更多物理量子位減少噪音的假設在計算和主動操作量子信息時是否真的成立。

如果這一假設成立,並且在不久的將來沒有被實驗性地駁斥,那麼我認為在未來十年內生產出可行的量子電腦是非常現實的。

對這個問題投入了大量資源,在解決問題的各個方面取得了顯著(但不過於壓倒性的)進展,如果從根本上有辦法做到某件事,人類通常會找到解決方案。

我並不是說現在是驚慌的時候,但也不要低估這一可能性。

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