7月10日，記者從安徽省量子計算工程研究中心了解到，中國移動通信有限公司研究院（下稱“中國移動研究院”）與本源量子計算科技（合肥）股份有限公司（下稱“本源量子”）成功實現全國首例基于通用量子計算機真機的算法驗證，初步結果滿足預期要求。

中國移動研究院未來研究院院長崔春風介紹，中國移動當前處于5G運營和6G研發階段。5G的核心能力是增強移動寬帶、大規模接入和超低時延高可靠通信，實現人-人連接的增強與物-物連接。6G將是感知、通信、計算、智能、大數據、安全融合的移動信息網絡，將實現人-機-物的泛在連接，成為物理世界與虛擬世界的橋梁。

因此，相比5G，6G將面臨更大規模業務優化、更大規模網絡優化、更大規模信號處理和機器學習大模型訓練等計算難題，經典計算與算法面臨著巨大壓力。

而算力強大，正是量子計算機的最大特征。當前，全球量子計算正穩步發展，已經在一些高算力需求行業得到試點性應用?！拔覀兿雵L試從一些典型場景中的小規模問題入手，來評估和驗證量子計算在通信網絡，尤其是6G中的應用可行性?！贝薮猴L說。

“九章”量子計算機打破極限

近日，中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊與中國科學院上海微系統與信息技術研究所、國家并行計算機工程技術研究中心合作。

構建了113個光子144模式的量子計算原型機“九章二號”，在求解高斯玻色取樣問題上，比目前全球最快的超級計算機快億億億倍。這是繼去年成功構建76個光子100模式的量子計算原型機“九章”后，中國在量子計算領域取得的又一重大突破。

高斯玻色取樣是一種用于演示量子計算優越性的數學問題，也就是說，它是一種量子計算機可以比經典計算機快得多地求解的問題。具體來說，GBS問題是要從一個特定的概率分布中隨機抽取若干個樣本，并統計它們出現的頻率。這個概率分布是由一個復數矩陣決定的，而這個矩陣又可以用一個光學干涉裝置來實現。換句話說，GBS問題就是要用光學干涉裝置來模擬一個復雜的概率分布，并從中采樣。

“九章”量子計算機利用了光子作為量子比特的特點，通過激光、分束器、相位器、探測器等光學元件，構建了一個復雜的多光子干涉線路。這個線路就相當于一個高維度的復數矩陣，可以用來實現GBS問題所需的概率分布。

當激光通過這個線路時，每個光子都會在不同的路徑上發生干涉和疊加，從而形成一個復雜的量子態。當這些光子被探測器檢測到時，就相當于從這個量子態中采樣了一個樣本。由于量子力學的不確定性和隨機性，每次采樣得到的結果都可能不同，但是它們都服從于同一個概率分布。通過重復多次采樣，并統計各種結果出現的頻率，就可以求解GBS問題。

我國可以快速求解GBS問題，是因為它利用了量子力學的疊加和干涉原理，使得每個光子都可以同時存在于多個路徑上，從而實現了高維度的并行計算。相比之下，經典計算機要求解GBS問題，就必須模擬每個光子的行為，以及它們之間的相互作用，這需要大量的計算資源和時間。

根據目前已正式發表的最優化經典算法，“九章二號”在高斯玻色取樣這一問題上的處理速度比最快的超級計算機快億億億倍，比“九章”快100億倍?！熬耪露枴?毫秒可算出的問題，全球“最快超算”需30萬億年。

AI算力的終極目標

大模型算力之爭，短期看GPU自研，中期看存算、Chiplet，那么被投資人視為新計算方向的量子計算在其中又能扮演什么角色？

事實上，VC對量子計算的關注不只限于此次ChatGPT的熱潮，AR/VR、5G等新應用場景的不斷涌現，以及各類型的應用場景爆發式增長，讓市場對算力的需求水漲船高，產業亟待挖掘具有顛覆性的計算形式。

量子計算作為一種新型架構的計算，可以實現指數級算力提升，更可謂是不得不關注的焦點。

據企查查數據顯示，2017年至今，國內量子計算賽道共完成31起融資事件，公開披露融資金額超25億元，融資主要發生在2021年及以后，占比近7成。其中圖靈量子、本源量子、量旋科技、玻色量子、國儀量子等在近年獲多輪融資。

對于這一疑問，量旋科技CEO項金根對量子計算跟經典計算機的算力差距，給出了飛機和地面交通工具的比喻。

他表示，當下存算、光芯片、其他一些封裝的改進技術，本質上還是經典計算機的范疇，它運算的原理跟GPU本質上沒有太大改變，更多是在傳統的框架下做的一些改進，使得人工智能的芯片效率更高。

對于現有的AI芯片、存算一體或其他封裝技術對AI算力的提升，項金根表示認可，同時他也認為需要不同維度去看不同解決方案對算力的助力，這里面不一定存在最優解。

“未來，量子計算機肯定能夠助力人工智能。AI需要的算力會越來越多，到 2030 年左右可能不光是算力，連耗電量都是非?？植赖臄祿?。所以要真正解決AI大規模的算力需求，量子計算機是一個很有潛力的應用方向，而且量子計算機的運算模式跟人工智能有天然的貼合性，量子計算機可以加速AI的一些應用場景，而AI亦可以加速量子計算的研發，優化其操控精度?！?/p>

那么，如此具有革命性的量子計算何時能應用到AI領域？項金根認為，到2030年行業發展順利進入容錯量子計算階段，將可能是一個落地的時間點。

相較于項金根給出的10年之約，俞悅認為量子計算相關算法在一些行業特定任務上的嘗試落地，在這個時間點可能會有一些結果，至于解決AI的通用任務上，他則相對保守地給出了“50年”的看法。甚至投了圖靈量子的聯想創投也表示，量子計算從產業化的角度看，仍挑戰諸多，充滿機遇。

聯想創投坦言，量子計算落地需要解決百萬量子比特操縱能力、低環境要求、高集成度等核心問題，具有較高的入局門檻，其產業化仍面臨技術路徑不確定、人才儲備稀缺、產業鏈配套早期以及無法用傳統的邏輯、電路思維進行推導和復刻的四大痛點。

如此看來，這些問題待解之下，量子計算就略微顯得理想豐滿、現實骨感。

此外，俞悅還指出，從邏輯上說，量子計算肯定能解決很多算力問題，但即便如此，還需要結合成本，才能知道量子計算是不是一個從投入產出看的最佳方案。

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