从百比特芯片到整机交付，这家量子计算公司正将量子算力推向可调用服务

量子比特可以同时处于0和1的叠加态，彼此之间还能纠缠关联。每多一个量子比特，计算空间的维度就翻一倍。

叠加性和纠缠性相结合，使得我们可以将上述「爆炸性」增长的组合可能性快速编码到这个指数级增长的计算空间内。再通过合理设计的量子算法，我们可以将有用的结果通过量子干涉「浮现」出来。

量子处理器（QPU）就是沿着这条路发展起来的，被视为继CPU和GPU之后的第三种算力。

CPU和GPU难以企及之处，正是QPU有望大显身手的领域。

经典算力堆量解决不了的问题，换一种计算范式，也许就有了出路。

GPU够不到的天花板

经典算力无能为力的问题，已经不胜枚举。

分子结构计算是最典型的一类。

一个中等大小的蛋白质分子，包含数以万计的电子（这还只是在考虑外层电子的情况下），要模拟这些电子之间的量子行为，经典计算机需要追踪的状态数量会随电子数量指数级增长。

哪怕动用全球现有算力的总和，要精确模拟这样一个分子的量子行为，经典计算机依然束手无策。

事实上，全球超算有很大一部分算力就花在量子化学计算上，但即便如此，能解决的问题仍然有限。

经典计算机只能逐一尝试，规模一大就彻底算不动。

不只是规模问题，密码学的情况更微妙。

以RSA为代表的公钥加密算法，其安全性建立在「经典计算机解不动大数分解」这个前提上。

一旦量子计算机达到足够规模，Shor算法（量子质因数分解算法）理论上可以在可接受的时间内完成大数分解，现有加密体系的根基就会被动摇。

这些问题的背后，统统指向经典计算的能力边界。

前面已经介绍过，量子计算正是解决这些问题的一剂良方。

不过还有一个问题，QPU和现有算力之间到底是什么关系？

相干科技创始人兼CEO金贻荣，在超导量子电路领域做了近20年，同时担任北京量子信息科学研究院生态建设团队负责人。

根据他的判断，未来的算力格局会是多种计算能力并存。

「未来要解决的多半是复杂问题，而复杂问题很难靠单一技术解决，需要多种技术结合。我判断未来会是融合计算，量子计算和经典超算、智算等多种算力结合，形成新的计算生态。」

这种融合和AI的关系尤其紧密。

AI训练中大量的优化任务，比如大规模参数搜索、模型架构探索，底层都涉及组合爆炸。

几百个超参数的调优空间、数十亿参数的梯度寻优，搜索空间随变量数量成倍膨胀，恰好落在QPU擅长的区间里。

不过，这并不意味着QPU马上就能帮到AI。

金贻荣认为，量子计算属于计算层，是底层能力；AI属于应用层，建立在计算之上。有了更强的计算能力，才会有更好的AI。而当前我们仍处在量子计算工程化的关键阶段，仍在与「噪声」做激烈的斗争。

为此他表示，眼下比较现实的方向，是先用AI帮助量子计算做校准、参数优化和故障诊断。借助AI尽快提升量子计算的能力，从而让量子计算更快反向赋能AI。

量子计算规模化，还差些什么？

量子算力的计算原理已经成立，但从实验室走到产业，距离还很远。

最绕不开的一道门槛就是成本。

量子计算机造价高昂，运维流程复杂，芯片需要在接近绝对零度的极低温环境中运行，配套的测控系统、低温线路和校准软件都是重资产投入。

对大多数想用量子算力的团队来说，自己买一台整机并不现实。

即便通过云服务或租用等方式解决了成本问题，编程方式仍然是一道障碍。

经典计算的开发者写Python、写C++，面对的是经过几十年发展的成熟编程语言和开发工具链。

量子计算完全不同。

使用者需要把计算任务拆解成一个个量子门，再手动编排这些量子门的执行顺序和作用对象，组成一条量子线路。

这个过程类似于直接用汇编语言编程。

用金贻荣的话说，「使用量子计算基本要手动编写一个个量子门组成的线路，好比过去必须懂机器码、懂汇编才能编程。而汇编有很高的门槛，这种状态下很难形成广泛的生态。」

除了用户使用门槛，硬件层面同样还没准备好。

过去几年，量子计算机的量子比特数从几十扩展到了几百、再到上千，但比特数量并不等于算力。

精度不够、错误率没降下来，规模再大也无法投入实用。

想要把实验室原型机，做成能稳定运行的整机产品，中间还需要大量的系统工程。

能调用多少算力，要看可用比特有多少、单位时间能跑多少层线路，这由芯片、测控、软件和校准共同决定，任何一环跟不上，算力都无法有效输出。

尽管还未大规模落地，量子计算目前已经在金融风控、分子模拟等场景中开始探索。

当然，这些探索大多还停留在验证阶段，真正大规模的应用爆发，还要等基础设施再成熟一步。

至于成熟之后会长成什么样，目前行业还没有统一共识。

就像Transformer出现之前，很少有人想到今天会有这么多AI Agent；互联网刚出现时，大家以为它主要用来做数字图书馆。

言外之意，量子计算真正的大规模应用场景，还有非常大的想象空间。

从芯片，到量子云服务

要把量子算力从实验室推向产业，成本、易用性、工程等问题需要同时推进解决。

国内已经有企业在沿着这条路走。

相干科技2023年10月成立，孵化于北京量子信息科学研究院的超导量子计算团队。公司的业务，是把量子算力变成一种可以交付的服务。

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