[谷歌] 比全球最强超算快一万三千倍!谷歌震撼发布
最新发布的“量子回声”算法不仅以可验证方式超越超级计算机，更让量子技术的现实应用进入倒计时。谷歌母公司Alphabet(GOOGL.O)旗下的量子计算团队在其“Willow”量子芯片上成功运行了一种可在其他类似平台上重复执行、并能超越传统超级计算机性能的算法。谷歌表示，这一突破为量子技术在未来五年内实现实用化应用铺平了道路。
这项名为“量子回声”（Quantum Echoes）的算法，详细内容发表于本周三的《自然》（Nature）期刊上。谷歌指出，该算法具有可验证性，也就是说它可以在另一台量子计算机上被重复运行。同时，其运行速度比全球最强超级计算机快了一万三千倍。谷歌表示，这一系列进展显示出量子计算在医学研究与材料科学领域的广泛潜力。
“可验证性是关键，它意味着我们向量子技术的现实应用迈出了巨大一步。”谷歌量子人工智能团队的研究科学家汤姆·奥布莱恩（Tom O’Brien）表示，他领导了这项研究的完成。“这一成果标志着我们正在真正逼近量子技术走向主流的那一刻。”
在此消息推动下，Alphabet股价周三一度上涨2.4%。
这一突破使谷歌距离实现量子计算所承诺的强大处理能力更近一步。微软、IBM以及众多初创企业也在积极追求这一目标。去年十二月，谷歌曾宣布，其Willow芯片在五分钟内解决了一道传统超级计算机需耗时一千仟兆年的难题。
量子计算机与传统计算机一样利用微小电路进行运算，但不同的是，它们能够并行执行计算，而非按顺序进行，因此速度极快。尽管多家公司已声称其量子平台性能超越经典计算机，但关键挑战仍在于找到实际应用场景。
未参与此次研究的计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）在邮件中表示，他对谷歌能够以可重复、可验证的方式超越超级计算机的进展“感到非常振奋”，并称这是“过去数年量子计算领域最大的难题之一”。不过他也提醒道，前路仍然漫长。
“要从这一成果迈向商业化应用，或者实现可扩展的容错机制（此次实验并未使用），都还面临巨大挑战。”阿伦森写道。
谷歌再度跑在量子竞赛前沿。
在另一篇尚未经过同行评审的合作论文中，科学家展示了该算法的一种潜在用途——通过计算原子间的距离来研究分子结构。该方法可应用于药物研发与材料科学，例如电池设计。不过谷歌研究团队估算，要实现这些应用，需要比现有设备大一万倍的量子计算机。
包括2025年诺贝尔物理学奖得主米歇尔·德沃雷（Michel H. Devoret）在内的谷歌团队表示，他们将继续通过扩大规模并提升计算精度，推动量子计算机迈向现实世界的实用阶段。
“未来当我们拥有更大规模的量子计算机时，就能够运行经典算法永远无法完成的计算。”德沃雷博士表示，他于2023年加入谷歌。
“这是一次具有实际意义的技术进步。”加州大学洛杉矶分校物理科学及电气与计算机工程教授普丽尼哈·纳朗（Prineha Narang）评价道，“过去我们听到很多硬件方面的突破，一度担心算法研究无法跟上，但这次他们证明事实并非如此。”
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还没人说话啊，我想来说几句
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“可验证性是关键，它意味着我们向量子技术的现实应用迈出了巨大一步。”谷歌量子人工智能团队的研究科学家汤姆·奥布莱恩（Tom O’Brien）表示，他领导了这项研究的完成。“这一成果标志着我们正在真正逼近量子技术走向主流的那一刻。”
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这一突破使谷歌距离实现量子计算所承诺的强大处理能力更近一步。微软、IBM以及众多初创企业也在积极追求这一目标。去年十二月，谷歌曾宣布，其Willow芯片在五分钟内解决了一道传统超级计算机需耗时一千仟兆年的难题。
量子计算机与传统计算机一样利用微小电路进行运算，但不同的是，它们能够并行执行计算，而非按顺序进行，因此速度极快。尽管多家公司已声称其量子平台性能超越经典计算机，但关键挑战仍在于找到实际应用场景。
未参与此次研究的计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）在邮件中表示，他对谷歌能够以可重复、可验证的方式超越超级计算机的进展“感到非常振奋”，并称这是“过去数年量子计算领域最大的难题之一”。不过他也提醒道，前路仍然漫长。
“要从这一成果迈向商业化应用，或者实现可扩展的容错机制（此次实验并未使用），都还面临巨大挑战。”阿伦森写道。
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在另一篇尚未经过同行评审的合作论文中，科学家展示了该算法的一种潜在用途——通过计算原子间的距离来研究分子结构。该方法可应用于药物研发与材料科学，例如电池设计。不过谷歌研究团队估算，要实现这些应用，需要比现有设备大一万倍的量子计算机。
包括2025年诺贝尔物理学奖得主米歇尔·德沃雷（Michel H. Devoret）在内的谷歌团队表示，他们将继续通过扩大规模并提升计算精度，推动量子计算机迈向现实世界的实用阶段。
“未来当我们拥有更大规模的量子计算机时，就能够运行经典算法永远无法完成的计算。”德沃雷博士表示，他于2023年加入谷歌。
“这是一次具有实际意义的技术进步。”加州大学洛杉矶分校物理科学及电气与计算机工程教授普丽尼哈·纳朗（Prineha Narang）评价道，“过去我们听到很多硬件方面的突破，一度担心算法研究无法跟上，但这次他们证明事实并非如此。”
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