量子計算或許會成為破解算力荒的重要一環。

記者丨楊月涵

AI“奇點”臨近，摩爾定律持續幾年的失效爭議突然銷聲匿跡，在技術的大潮下，人們仿佛達成了某種高度的默契。替代摩爾定律的是一條業內流傳的AI算力增長曲線，曲線顯示，大約每隔4個月，AI的計算需求就會翻倍，緊接著，算力缺口的探討逐漸升溫。

(相關資料圖)

在2023中關村論壇上，北京量子院正式發布了“Quafu”量子計算云平臺，最多可同時操控136個量子比特的屬性，讓“Quafu”成為國內規模最大、單芯片比特數最早的云平臺。而在云平臺發布的十天前，量子計算初創公司玻色量子剛剛發布100量子比特相干光量子計算機，取名“天工量子大腦”。

人工智能和量子計算，在算力的“撮合”下，交匯出了巨大的想象空間——量子計算是否會成為人工智能時代算力的終極解決辦法？

當量子計算上云

2023中關村論壇前沿信息科技展臺量子信息展區，將“C位”留給了量子計算云平臺。

“這里顯示的是比特數，有10比特、18比特、136比特三種可以選擇。”展臺前，北京量子院量子計算云平臺團隊博士后楊智鵬不時要為有興趣的觀眾展示云平臺的操作過程，不同于實驗室里復雜的操作，在這里，他只需要連上網，點點鼠標就夠了。

“Quafu”團隊創始成員、北京量子信息科學研究院博士后王正安解釋稱，在實際情況中，超導量子計算機是一套非常復雜的機器，在使用上有很多具體的問題要解決。“比如在進行實驗之前，需要將整套設備校準到一個比較良好的運行狀態，這個過程可能就需要幾天甚至幾個月的時間。而一段時間之后，由于環境的噪聲影響，它的狀態會逐漸變差，最后到達不可用的狀態，這時就要重新校準。此外我們在超導量子計算機的操控、量子程序的編譯、錯誤的矯正等方面都做了非常多工作。”他表示。

“最關鍵的是，只有設備還不夠，需要專業的人員去操作，這其中涉及到很多專業知識和經驗性的東西，這樣的人才在國內也很稀缺。”王正安稱，把量子計算機復雜的各個基礎部分做好，讓更多有需要的人只通過簡單的操作就能使用，也是云平臺項目成立的初衷之一。

楊智鵬介紹：“量子計算云平臺意味著用戶只需要通過網絡連接我們的服務器，服務器就可以調用量子計算的設備，再返回相應的計算結果，這樣研究者們就可以更方便地利用量子計算的資源去研究他們的問題。”

目前“Quafu”量子計算云平臺已對用戶開放測試，只需要注冊賬號就能免費使用。據悉，云平臺的注冊用戶數已經超過了2000人，包括高校、研究單位、企業以及愛好者等。

簡化操作背后，更實際的問題還是成本。據了解，量子芯片需要的低溫環境以及配套的測控設備價格不菲，以云平臺的方式共享量子資源，提供研究手段，就是一個比較簡單的解決高成本的方式。

在王正安看來，對于公眾，云平臺主要起到的是引導作用，通過提供量子真機，讓人們對量子計算有更真實的感受和體驗；而對于科研院所、高校和企業中的科研人員，云平臺則是一個合作角色，可以提供量子資源，助力有關量子計算的科學研究。“這兩部分相輔相成，量子計算的生態才能逐漸壯大。”

從不避諱談“錢”

生態是一個信號。當一項技術開始走出實驗室談生態的時候，距離真正的應用可能就不再是一件遙不可及的事情了。量子計算也需要“下凡”，賦能行業的可能性直線拉升。

量子計算蘊藏著驚人的潛力。不同于經典計算中，總是處于0或1確定狀態的二進制模式，量子計算不僅能夠包含0和1，還能包含0和1同時存在的疊加態，這也意味著一個有n個量子比特的量子計算機，可以同時處于2的n次方種可能，算力呈現指數級別的增長。

目前量子計算技術路線呈現百花齊放的態勢，主要的技術路徑包括超導、離子阱及光量子等，在超導方面，布局者主要是IBM、谷歌、英特爾以及國內的本源量子、國盾量子等，離子阱路線則包括霍尼韋爾以及國內的啟科量子等。

玻色量子選擇更“相信光”。據介紹，玻色量子自研的“天工量子大腦”具有100個計算量子比特，已達國際領先水平，經過數十個實際案例的測試驗證，其求解速度比經典優化算法平均加速超過100倍，平均求解結果也優于經典算法120%。

同時，“天工量子大腦”也實現了上百規模光量子之間的“全連接”控制，具備完整的可編程能力，即對應不同的應用場景和不同算法，硬件無需修改，完全通過軟件配置即可實現可擴展、可編程。玻色量子副總裁陳亮認為，這是量子計算從理論量子優勢向實用量子優勢發展的重要里程碑。

陳亮列舉出了光量子路線的諸多優勢，包括相干時間長、抗外界干擾能力強、量子比特數更易于實現超大規模化等，但最根本的原因還在于光量子路線在商業化方面的可行性。

比如不需要絕對零度附近的超低溫超導環境，在室溫下即可運行的條件大大降低了成本，該路線的設備也可以升級復用現有的半導體和光學通信設備生產線，無需構建新的生產線和加工流程，極大地降低了商業化門檻。

在交流的過程中，陳亮從不避諱“錢”的問題，他直言，玻色量子更強調的就是“實用型”光量子計算平臺研發和商業應用落地，也就是做“實用化，能用且有用”的量子計算機，光量子路線的選擇，同樣是出于這樣的考量。

但對整個量子計算領域來說，真正商業化的到來或許還沒那么快。王正安提到，一旦利用好量子疊加和糾纏帶來的并行計算能力，經典計算機將完全無法比擬。但是能夠充分發揮這種量子算力的算法目前還非常少，能解決的實際問題在現在看來也十分有限。

“而在實驗層面的難點則在于量子態非常脆弱，要實現容錯的量子計算需要足夠的操控精度以及大量冗余的量子比特進行糾錯。”王正安表示，因此大規模量子比特的集成以及其計算保真度的提升是量子計算的主要目標。

誰是量子界的英特爾

量子計算蘊含的巨大潛力也與當下人工智能競賽引發的“算力荒”形成了閉環。今年4月，因需求量過大，ChatGPT Plus銷售一度暫停，計算資源供不應求的討論瞬間被引爆。

OpenAI的報告曾顯示，訓練一次1746億參數的GPT-3模型需要的算力約3640PFlop/s-day，即假如每秒計算一千萬億次，也需要計算3640天，對應訓練成本超過1200萬美元，而歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3三次迭代的GPT-3.5模型，參數量已從1.17億增至1750億，預訓練數據量從5GB增至45TB。

國內也是如此，人工智能大模型點燃算力爆點之前，包括自動駕駛、元宇宙等領域的技術研發就已經對算力提出了更高的要求。信通院的數據顯示，2016-2021年間，我國算力規模平均每年增長46%，截至目前，以計算機為代表的算力產業規模達到2.6萬億元，直接帶動經濟總產出2.2萬億元。

公開資料顯示，當前算力已經成為數字經濟的核心生產力，數據和應用的多樣性驅動不同計算架構齊頭并進。ARM、RISC-V等通用計算技術路線全面迸發， GPU、NPU、DPU等異構智算平臺繁榮發展，算力的多樣性特征已廣為顯現。

量子計算或許會成為破解算力荒的重要一環。今年2月，華安證券的一份研報顯示，ChatGPT帶來大模型時代變革，算力與網絡設施建設成為剛需。量子計算產業蓬勃發展。相較經典計算機算力呈指數級爆發式增長。目前量子計算機已被證明在特定計算任務上具備指數加速能力，即實現所謂的“量子霸權”。

王正安也表示，量子計算和人工智能的結合是目前量子計算領域的研究熱點之一，因為人工智能突破瓶頸很可能需要借助量子計算提供的超越經典方式的計算能力。

“算力之于人工智能時代，就好比土地之于農耕時代、石油之于內燃機時代，未來的技術之爭少不了算力之爭，而量子計算能為算力帶來飛躍式的提升，是人工智能競爭的核心資源之一。”中科創星創始合伙人米磊判斷，一旦量子計算實現突破，脫穎而出的量子計算企業市值對標的就是當下的英特爾、英偉達等公司。

中科創星也密切關注量子科技領域的前沿技術，投資了本源量子和中科酷原兩家量子計算領域公司。其中本源量子是中國第一家量子計算公司，也是中國首個研發出工程化超導量子計算機和量子計算機操作系統的公司。

但是從技術發展階段上看，量子技術領域仍處于萌芽階段。米磊認為，投資量子技術就要有耐心，以十年為周期布局，做長期奮戰的打算。目前，我國在量子科技方面的專利數量、質量較歐美國家還有差距，仍需國內一些機構和企業持續投資這一領域。

王正安提到，從目前的趨勢來看，量子計算需要和經典計算手段共同發展。也就是說，量子計算在未來較長的時間內可能先作為一種協助經典計算的手段出現，即所謂的量子協處理器。之后才會出現純量子的“殺手锏”應用，這時是量子計算作為主導地位，經典手段是輔助。

編輯丨林琴

圖片丨北京商報、壹圖網

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