7月10日(ri)，記者從(cong)安(an)徽省量(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)工程研(yan)究(jiu)中心了解(jie)到，中國移(yi)動(dong)通信有限公(gong)司研(yan)究(jiu)院（下(xia)(xia)稱“中國移(yi)動(dong)研(yan)究(jiu)院”）與本(ben)源量(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)科(ke)技（合肥(fei)）股份(fen)有限公(gong)司（下(xia)(xia)稱“本(ben)源量(liang)子(zi)”）成功實現(xian)全國首(shou)例基于(yu)通用(yong)量(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)機真機的(de)算(suan)法驗證，初步結果滿足(zu)預期要求。

中國移動(dong)研(yan)(yan)究院(yuan)(yuan)未來(lai)研(yan)(yan)究院(yuan)(yuan)院(yuan)(yuan)長(chang)崔(cui)春風介紹，中國移動(dong)當前(qian)處于5G運營和(he)6G研(yan)(yan)發階(jie)段。5G的核心能力(li)是(shi)增強(qiang)移動(dong)寬(kuan)帶(dai)、大(da)規模接(jie)入和(he)超低時(shi)延高(gao)可靠通信(xin)，實(shi)現人-人連(lian)(lian)接(jie)的增強(qiang)與物(wu)-物(wu)連(lian)(lian)接(jie)。6G將是(shi)感知、通信(xin)、計算、智能、大(da)數據、安全融合的移動(dong)信(xin)息網絡，將實(shi)現人-機(ji)-物(wu)的泛(fan)在連(lian)(lian)接(jie)，成為物(wu)理(li)世(shi)界與虛擬世(shi)界的橋梁。

因此，相比(bi)5G，6G將(jiang)面(mian)臨更大規(gui)模業(ye)務優化(hua)、更大規(gui)模網(wang)絡優化(hua)、更大規(gui)模信(xin)號處(chu)理和機器學(xue)習大模型訓練等(deng)計算難題，經典計算與算法(fa)面(mian)臨著巨大壓(ya)力。

而算(suan)(suan)力(li)(li)強(qiang)大(da)，正是量子(zi)計(ji)算(suan)(suan)機(ji)的最(zui)大(da)特(te)征。當前，全球量子(zi)計(ji)算(suan)(suan)正穩(wen)步發展，已經在一(yi)些高算(suan)(suan)力(li)(li)需(xu)求(qiu)行業得到試點性應(ying)用。“我們想嘗試從一(yi)些典(dian)型場景中的小規模問題入(ru)手，來評估和驗證量子(zi)計(ji)算(suan)(suan)在通信網(wang)絡，尤其是6G中的應(ying)用可行性。”崔春風說。

“九章”量子計算機打破極限

近(jin)日，中(zhong)國(guo)科學技術大學潘(pan)建偉、陸朝陽等組成的研究(jiu)團隊與中(zhong)國(guo)科學院上海微系統與信息(xi)技術研究(jiu)所、國(guo)家并行計算(suan)機工(gong)程技術研究(jiu)中(zhong)心合作。

構(gou)(gou)建了113個(ge)光(guang)(guang)子(zi)144模式(shi)的(de)(de)量(liang)子(zi)計算(suan)(suan)原型(xing)機(ji)“九章(zhang)二號”，在求(qiu)解高(gao)斯玻色取樣問題上，比目前(qian)全球最快(kuai)的(de)(de)超級計算(suan)(suan)機(ji)快(kuai)億(yi)億(yi)億(yi)倍。這是繼去年成功構(gou)(gou)建76個(ge)光(guang)(guang)子(zi)100模式(shi)的(de)(de)量(liang)子(zi)計算(suan)(suan)原型(xing)機(ji)“九章(zhang)”后，中國(guo)在量(liang)子(zi)計算(suan)(suan)領域(yu)取得的(de)(de)又一重大(da)突破。

高(gao)斯玻(bo)色取樣(yang)是一(yi)種用于(yu)演示量子計(ji)(ji)算優越性的(de)(de)數(shu)(shu)學問題(ti)，也(ye)就(jiu)是說(shuo)，它是一(yi)種量子計(ji)(ji)算機可(ke)(ke)以(yi)比經典計(ji)(ji)算機快得多地求解的(de)(de)問題(ti)。具體來(lai)說(shuo)，GBS問題(ti)是要從(cong)一(yi)個(ge)特定(ding)的(de)(de)概率分布(bu)中隨機抽取若(ruo)干個(ge)樣(yang)本(ben)，并統計(ji)(ji)它們出現(xian)(xian)的(de)(de)頻率。這個(ge)概率分布(bu)是由一(yi)個(ge)復數(shu)(shu)矩陣決定(ding)的(de)(de)，而這個(ge)矩陣又可(ke)(ke)以(yi)用一(yi)個(ge)光(guang)(guang)學干涉(she)裝(zhuang)置來(lai)實現(xian)(xian)。換(huan)句話說(shuo)，GBS問題(ti)就(jiu)是要用光(guang)(guang)學干涉(she)裝(zhuang)置來(lai)模擬一(yi)個(ge)復雜的(de)(de)概率分布(bu)，并從(cong)中采樣(yang)。

“九章”量(liang)子(zi)計(ji)算機利(li)用了光(guang)子(zi)作為量(liang)子(zi)比特的(de)(de)特點，通過(guo)激光(guang)、分束(shu)器、相位器、探(tan)測(ce)器等光(guang)學元件(jian)，構建(jian)了一個復(fu)雜的(de)(de)多光(guang)子(zi)干涉線路(lu)。這個線路(lu)就相當于(yu)一個高維(wei)度的(de)(de)復(fu)數矩陣，可以用來實現GBS問題所(suo)需的(de)(de)概率分布。

當激光(guang)通(tong)過(guo)(guo)這個(ge)線路時，每個(ge)光(guang)子(zi)(zi)都會(hui)在不同的路徑上發生干涉和疊加，從而形(xing)成(cheng)一個(ge)復(fu)雜(za)的量子(zi)(zi)態。當這些(xie)光(guang)子(zi)(zi)被探測器檢測到時，就(jiu)相當于(yu)從這個(ge)量子(zi)(zi)態中(zhong)采(cai)樣了一個(ge)樣本。由于(yu)量子(zi)(zi)力學的不確定性(xing)和隨機性(xing)，每次采(cai)樣得到的結(jie)(jie)果(guo)都可能不同，但是它(ta)們都服從于(yu)同一個(ge)概率(lv)(lv)分布。通(tong)過(guo)(guo)重復(fu)多次采(cai)樣，并(bing)統計各種結(jie)(jie)果(guo)出現的頻率(lv)(lv)，就(jiu)可以求解GBS問題。

我國(guo)可以快速求(qiu)解GBS問(wen)題(ti)，是因(yin)為它利用了量子力(li)學的(de)(de)疊加和干涉(she)原理，使得每(mei)個光子都可以同時(shi)存(cun)在于多個路徑上，從而(er)實現了高維度的(de)(de)并行計(ji)算。相比(bi)之下，經典計(ji)算機要(yao)求(qiu)解GBS問(wen)題(ti)，就必須模擬每(mei)個光子的(de)(de)行為，以及它們之間(jian)的(de)(de)相互(hu)作(zuo)用，這(zhe)需要(yao)大量的(de)(de)計(ji)算資(zi)源和時(shi)間(jian)。

根據目前已正式發表的最(zui)優化經典算(suan)(suan)(suan)法，“九章(zhang)二(er)號”在高斯玻(bo)色取樣這一(yi)問(wen)題上的處理速度(du)比最(zui)快(kuai)的超(chao)級(ji)計算(suan)(suan)(suan)機快(kuai)億億億倍(bei)，比“九章(zhang)”快(kuai)100億倍(bei)。“九章(zhang)二(er)號”1毫(hao)秒可算(suan)(suan)(suan)出的問(wen)題，全球(qiu)“最(zui)快(kuai)超(chao)算(suan)(suan)(suan)”需30萬億年。

AI算力的終極目標

大模型算(suan)力之爭，短期看GPU自研，中期看存算(suan)、Chiplet，那么被(bei)投資(zi)人視為新計算(suan)方向的量子(zi)計算(suan)在其中又(you)能扮(ban)演什么角色？

事實(shi)上，VC對量(liang)子(zi)計算(suan)的關(guan)注(zhu)不只限于此次ChatGPT的熱潮，AR/VR、5G等(deng)新(xin)應用場景的不斷涌(yong)現(xian)，以及各(ge)類型的應用場景爆發式(shi)增長，讓市場對算(suan)力的需(xu)求水(shui)漲船高，產業(ye)亟(ji)待挖掘具有顛覆性的計算(suan)形式(shi)。

量子計算(suan)作為一種(zhong)新型(xing)架構的計算(suan)，可(ke)以實現指數級算(suan)力提升，更可(ke)謂是不得不關(guan)注的焦點。

據企查(cha)查(cha)數據顯(xian)示，2017年(nian)至今，國內量(liang)子(zi)計算賽道(dao)共(gong)完成31起(qi)融(rong)(rong)資事件，公(gong)開披露融(rong)(rong)資金額超(chao)25億元，融(rong)(rong)資主要(yao)發生(sheng)在(zai)2021年(nian)及以(yi)后，占比近(jin)7成。其中圖靈量(liang)子(zi)、本源量(liang)子(zi)、量(liang)旋科技、玻(bo)色量(liang)子(zi)、國儀量(liang)子(zi)等(deng)在(zai)近(jin)年(nian)獲(huo)多輪(lun)融(rong)(rong)資。

對于(yu)這(zhe)一疑(yi)問，量(liang)旋科技CEO項(xiang)金根對量(liang)子計算跟經(jing)典計算機的(de)算力差距(ju)，給出了飛機和地面(mian)交通工具的(de)比喻(yu)。

他表(biao)示，當下存算(suan)、光芯片(pian)(pian)、其他一些封裝(zhuang)的(de)改進(jin)技術，本質(zhi)上還(huan)是經典計算(suan)機(ji)的(de)范疇，它運算(suan)的(de)原理跟(gen)GPU本質(zhi)上沒(mei)有太大改變，更多是在(zai)傳統的(de)框(kuang)架下做(zuo)的(de)一些改進(jin)，使得人工智能(neng)的(de)芯片(pian)(pian)效率(lv)更高。

對(dui)于現有的(de)AI芯片、存(cun)算(suan)一體或其(qi)他(ta)封裝技術對(dui)AI算(suan)力(li)的(de)提升，項(xiang)金(jin)根表示認可，同(tong)時他(ta)也認為需要不(bu)同(tong)維度去看不(bu)同(tong)解決方(fang)案對(dui)算(suan)力(li)的(de)助力(li)，這里面不(bu)一定(ding)存(cun)在最優解。

“未來，量(liang)子計算(suan)機肯定能(neng)夠(gou)助力(li)(li)(li)人工(gong)智能(neng)。AI需要的算(suan)力(li)(li)(li)會越來越多(duo)，到 2030 年左右可能(neng)不(bu)光是算(suan)力(li)(li)(li)，連(lian)耗電量(liang)都是非常恐怖的數據級。所(suo)以(yi)(yi)要真正解決AI大規(gui)模(mo)的算(suan)力(li)(li)(li)需求，量(liang)子計算(suan)機是一(yi)個(ge)很有(you)潛力(li)(li)(li)的應(ying)用方向，而且(qie)量(liang)子計算(suan)機的運算(suan)模(mo)式跟人工(gong)智能(neng)有(you)天然的貼合性(xing)，量(liang)子計算(suan)機可以(yi)(yi)加(jia)速(su)AI的一(yi)些應(ying)用場景(jing)，而AI亦可以(yi)(yi)加(jia)速(su)量(liang)子計算(suan)的研發(fa)，優(you)化其操控精度。”

那么，如此(ci)具有革命性的量子計(ji)算何時能應用到AI領域？項金根認為(wei)，到2030年(nian)行業發展順利進入(ru)容錯量子計(ji)算階段，將可能是(shi)一個落地的時間點。

相(xiang)較(jiao)于(yu)項金(jin)根(gen)給出的(de)(de)10年(nian)之約(yue)，俞悅認為量子計算相(xiang)關算法在一些行業(ye)特定任(ren)務上(shang)的(de)(de)嘗試落地(di)，在這個時(shi)間點可(ke)能會有一些結果，至于(yu)解(jie)決AI的(de)(de)通用任(ren)務上(shang)，他(ta)則相(xiang)對保(bao)守地(di)給出了“50年(nian)”的(de)(de)看(kan)法。甚至投了圖靈(ling)量子的(de)(de)聯想創投也表示，量子計算從產業(ye)化(hua)的(de)(de)角度看(kan)，仍挑戰諸多，充滿(man)機遇。

聯(lian)想創投坦言(yan)，量(liang)(liang)子(zi)計算落(luo)地需要解決百萬量(liang)(liang)子(zi)比(bi)特操(cao)縱(zong)能(neng)力(li)、低(di)環境要求、高集成度(du)等(deng)核心問題(ti)，具有較高的(de)入局門(men)檻，其產(chan)業化仍面臨技術路(lu)徑不確定、人才儲(chu)備稀缺、產(chan)業鏈配套早期(qi)以及無(wu)法用傳統的(de)邏(luo)輯(ji)、電路(lu)思(si)維進行推(tui)導和復刻的(de)四大痛點。

如此(ci)看來，這(zhe)些問(wen)題待解之下，量(liang)子計算(suan)就略微顯得(de)理想豐(feng)滿、現實骨感。

此外，俞悅還(huan)指出，從邏輯上(shang)說，量子計算(suan)(suan)肯定能(neng)(neng)解決很多算(suan)(suan)力問題(ti)，但即便如(ru)此，還(huan)需要結合成本，才能(neng)(neng)知道量子計算(suan)(suan)是(shi)不是(shi)一個(ge)從投入(ru)產出看的(de)最(zui)佳方(fang)案。

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