量子電腦又話快到爆:Majorana 2 背後仲未解決嘅現實
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量子電腦又話快到爆:Majorana 2 背後仲未解決嘅現實

圖片:via The Verge — https://www.theverge.com/science/959466/quantum-computer-majorana-2-microsoft-trump-eo
TechLab 編輯部(譯)·

政府同企業時間表好進取,但短期都唔會取代 GPU 或 AI server

今次熱返,係因為時間表突然好近

量子電腦呢排又上返頭條,值得睇嘅位唔係消費者會有新機買,而係幾個大玩家一齊將時間表推到好近。The Verge 6 月 30 日報道,到 2026 年中,量子電腦仲未有一次大家公認做到具商業價值嘅實用任務;現有機器太細、錯誤太多,仲做唔到藥物模擬、破 RSA 呢啲成日俾人擺上台嘅大用途。呢句聽落好掃興,但其實係睇清成個行業最重要嘅底線。

一隻寫住 Microsoft Majorana 2 嘅金色量子晶片放喺枱面

圖片:Microsoft

白宮講 2028,Microsoft 講 2029

特朗普政府 6 月 22 日簽咗兩份行政命令:一份推國家量子策略,設立 QC-ADDS,想喺能源部設施交付一部可以推動量子科學研究嘅電腦,90 日內整理技術規格,180 日內研究同私人企業合作,兼設立評估中心;另一份推 post-quantum cryptography,要求聯邦政府嘅高價值資產同高影響系統喺 2030 年底前改用 PQC key establishment,2031 年底前改 digital signatures。呢個訊號幾清楚:政府都知量子電腦未係日常工具,但已經要當基建同保安風險先處理。

Majorana 2 最怕係公司 claim 蓋過科學驗證

Microsoft 6 月 2 日發表 Majorana 2,官方講新材料 stack 令 qubit parity lifetime 平均去到 20 秒,部分個案去到一分鐘,可靠度高過上一代 1,000 倍,公司亦話 2029 年有機會做出可擴展、具商業價值嘅量子電腦。問題係,Science News 指出相關論文仲係 preprint,Nature 報道亦話研究者仲有保留;批評者 Henry Legg 質疑 Microsoft 未證明真係做到可用嘅 Majorana / topological qubit。某個硬件指標好咗,距離做出成部穩定可用嘅量子電腦,仲有好長路。

真正卡住嘅係錯誤

量子 bit,或者 qubit,好易受噪音、材料缺陷、溫度同控制訊號影響。運算愈長,錯誤就愈疊愈多,所以行業家下追嘅唔止係 physical qubit 數量,而係 logical qubit:用好多粒 physical qubits 包住一粒可靠啲嘅 qubit,再即時計算同修正錯誤。幾條硬件路線各有玩法,但核心考題一樣:要用少啲 physical qubits 做到穩陣嘅 logical qubits,仲要喺運算期間快到追得切錯誤。

Demo 靚,同有用有距離

近年幾次 error correction demo 證明呢方面有真進步;DARPA 嘅 Quantum Benchmarking Initiative 講得仲直接,目標係驗證有冇任何路線可以喺 2033 年前做到「對業界真正有用」,即係計算價值要高過成本。呢個講法其實好實際,因為量子電腦唔係用嚟收 email、開 Excel、剪片,亦唔會取代 CPU、GPU 或 AI server。就算成功,佢多數都係雲端或超算中心入面嘅專用加速器,俾研究員同企業解分子、材料、某啲優化問題。

同 AI 嘅關係,唔好倒轉睇

Microsoft 今次用 Majorana 2 綁住 Discovery agentic AI 一齊講,話 AI 幫手管理量測、製造流程、搵材料缺陷同提出新假設。呢個方向合理,因為 AI 可以加快科學研發,但量子電腦即刻幫你訓練 LLM,距離仲遠。大型模型家下主要食矩陣運算、記憶體頻寬同高速互連,GPU / TPU 仲係主場;量子比較似長期研究工具,唔係下一輪 AI server 升級清單入面嘅標準件。

密碼學最貼地,但唔係明天就爆

RSA / ECC 受量子威脅,理論核心由 Shor algorithm 1994 年已經講清楚;白宮今次另一份行政命令都係針對 collect now, decrypt later 呢種風險。不過實務上,NIST 2024 年已經發布 ML-KEM、ML-DSA、SLH-DSA 三個主要 PQC 標準,NIST CSRC 亦叫機構開始遷移。公司 IT 同安全團隊短期最實際嘅工作,係盤點用緊咩加密、供應商幾時支援 PQC、證書同 key management 點改;買雲端量子服務試玩,暫時幫唔到生產環境。

睇宣傳,問三條問題

見到「量子 + AI」課程、雲端服務或者股票故事,可以直接問三樣:有幾多 logical qubits?可以穩定跑幾長嘅 gate sequence?解緊嘅題目係真有人用傳統電腦多年都搞唔掂,定係專登為 demo 設計?如果答案淨係得 qubit 數、估值、政府資金,咁就當宣傳睇。量子電腦值得學、值得跟,但短期唔使當成下一部 GPU server。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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