2025年1月2日 - 信報
Google的量子人工智能團隊（Google Quantum AI）最近報告指出，他們成功地使用表面碼（surface code）實現了邏輯量子位元（qubits）的糾錯（error correction）能力，且誤差率隨着編碼距離增長呈指數下降。這項成就無疑是量子計算領域的一個突破，但是否意味着我們距離破解加密或模擬分子反應的量子未來已經不遠了？答案可能比量子疊加態更模糊。
傳統電腦用0和1來表示訊息，遇到錯誤通常只需要多幾個位元來糾正，類似於把每個0寫成000，每個1寫成111。然而，量子世界卻不像這樣簡單。量子位元不僅容易受到外界干擾，還有更多種錯誤模式，讓「多即是多」變成了「多即是麻煩」。
從Google突破說起
早期研究學者認為，要把錯誤率控制在0.01%（萬分之一）以下，才有可能進行有效的量子錯誤糾正。不過，隨着理論的深入驗證，研究員終於發現一條蛻變之路。
1995年，俄國物理學家Alexei Kitaev被視為量子界的超級英雄。他提出的表面碼不僅使錯誤檢測更簡單，還讓容錯閾值（error threshold）達到約為1%，比早期量子程式碼的閾值高100倍。這一突破猶如給量子電腦注入了一劑強心針，讓研究者們看到了實現大規模量子計算的希望。
然而，實踐總是殘酷的，表面碼需要大量的物理量子位元來編碼一個邏輯量子位元，數量之多令人咋舌，這對實驗室的設備和技術都是一個極高的要求。
經過多年的調試和無數次的失敗後，Google Quantum AI終於在2023年迎來了突破性進展。從稱為「distance-3」代碼到「distance-5」（總共有49個量子位元），再到2024年，使用最新的量子位元晶片「Willow」測試「distance-7」，錯誤率竟然以一半的速度下降──這正是理論所預測的那樣。這一結果不僅讓團隊如釋重負，也讓整個量子計算界為之振奮。
儘管取得了令人鼓舞的進展，量子電腦的全尺寸應用仍然遙遠。要實現實用的量子計算，需要的不僅是數十甚至數百個邏輯量子位元，而是成千上萬，甚至上百萬個物理量子位元。這代表研究者們還需要在硬件設計、錯誤糾正算法以及系統集成等多方面不斷突破。
此外，不同的量子位元技術也在競相追逐這一目標。雖然目前還無法確定哪種技術最終會成為主流，但多樣化的探索無疑為量子計算的未來增添了更多可能性。
財務數據的荒謬邏輯
量子計算領域的競爭愈來愈像一場硬件戰爭。Google、IBM等公司都在賽跑，但還沒有明顯的領跑者。Google的突破雖然給量子計算界是強心針，但並不意味着量子革命即將到來。正如Google前研究主管Martinis所說，從「幾個晶體管」到「幾十億個晶體管」的進化花了數十年，量子計算可能需要同樣漫長的時間。
儘管在量子計算這片仍處於早期階段的科技前沿，投資者的熱情往往比技術本身更令人注目。部分「量子概念股」已然漲成了一個令人眼花繚亂的泡泡。
先看兩家稍具實力的股份：IonQ和Rigetti Computing。根據最新季度財報，IonQ投入了3300萬美元的研發費用（R&D spending），而Rigetti規模更小，也有1200萬美元的投入。儘管這些數字遠不及Alphabet（Google母公司）旗下的量子團隊每年投入數億美元，但至少顯示了它們對技術研發的重視。
然而，一家號稱「量子計算未來之星」的Quantum Computing Inc.，上季度研發支出僅僅200萬美元，這甚至連一台普通量子計算機的原型機開發成本都不夠，更別提「打造高性能量子系統」這樣雄心勃勃的目標了。這樣的研發投入，與其說是量子計算公司，倒不如說是個披着量子外衣的市場炒作機器。
Google的突破突顯了量子計算領域的巨大潛力，也提醒投資者，這是一場漫長而艱巨的技術馬拉松，而非短暫的衝刺。在這個充滿希望但也充滿炒作的領域，切勿被華麗的辭藻所迷惑，而應理性分析，避免被困在量子泡沫之中。
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