谷歌宣布“量子霸权”，IBM：哦？

谷歌公司10月23日表示，一台实验量子处理器在几分钟内完成了一台传统超级计算机需要1万年才能完成的计算任务，从而实现了里程碑式的技术飞跃。与此同时，谷歌还在《自然》（Nature）杂志上发表论文，正式声明自己以实现量子霸权。

但谷歌的竞争对手国际商业机器股份有限公司（IBM）连发驳斥，认为谷歌这是在炒作，两个科技界大佬在量子计算领域的争论瞬间成为热门话题。

什么是量子霸权？

网友们请放下你准备搜索的键盘，让我来解释一下“什么是量子霸权”。

Quantum Supremacy，中文翻译为量子霸权，这里的“霸权”并不是我们常理解的霸权主义的那个“霸权”，量子霸权属于专有名词，意思是在处理同一个问题时，量子计算拥有了超越所有经典计算机的计算能力，实现了量子计算机的特有优势。

实现量子霸权，将代表超越经典的量子计算能力从理论走进实验，标志着一个新的计算能力飞跃时代的开始。当前实现量子霸权绝非易事，而且，实现量子霸权也只是一个开始，离实现实际的量子计算机尚有很大距离。

自 2011 年约翰·普瑞斯基尔（John Preskill） 教授在一次演讲中提出“量子霸权”的概念，IBM、Google、Intel、微软，以及一些创业公司就开始加大对量子计算的投资和研发；该领域的竞争也越来越激烈。

谷歌和IBM都已分别在2017年11月和2018年3月宣称实现了50个和72个量子位的原型机。但在物理实验上，此前还没有任何一台量子设备在实际实验中展现出这种能力。谁能够证明这种能力，谁就能号称实现量子霸权。

谷歌“自封”量子霸权？

根据量子物理学的理论，量子计算是高速信息处理的开发科技。现代计算机使用0或1比特(bit)为代表的电子或光学的脉冲流，只有“开”和“关”两种状态。

一台量子计算机存储数据方式是是“量子比特(Qubit)”，即电子或光子等亚原子颗粒，可以是介于0和1之间的任何状态。对这些亚原子颗粒的操控就能比普通二进制数据处理产生更强的计算力和更高的计算速度。

9月底，谷歌提交给NASA的一篇论文被泄露，该论文声称谷歌已经能够利用一台 53 量子比特的量子计算机实现传统架构计算机无法完成的任务——在世界第一超算Summit需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。

据悉这份论文后来引发了较多争议，最终并未获学界认可。

创造出“量子霸权”这个术语的 John Preskill 教授警告，这一成果目前还仅存在于谷歌的论文中，并不代表量子计算机会在现实生活中有此等表现。

后来，这篇论文被 NASA 删除。有消息称，论文被删是因为谷歌的研究尚未经过同行评审和讨论就被 NASA 发表，这是不符合流程的。另一方面，谷歌和 NASA 都拒绝证实论文的真实性。

不过谷歌在10月23日发布博客，称在《自然》（Nature）杂志上发表了一篇论文，其位于加州圣巴巴拉的研究实验室已经实现量子霸权，谷歌也成为世界上首个宣称实现“量子霸权”的公司。谷歌首席执行官桑德尔·皮查伊(Sundar Pichai)在文章中说，谷歌一共花费了13年的时间来达成这一突破。

一般观点认为，量子计算机至少需要 49 个“量子比特”才能达成“霸权”目标。量子比特与传统计算机的比特具有截然不同的特性，传统计算器只能在一个比特中表达“1”或者“0”，但由于量子效应，量子字节的位置、方向、动量等数值无法得到明确定义，因此能够同时表示“1”和“0”组成的叠加(superposition)状态。

根据谷歌CEO皮查伊文章，所以如果你有2个量子比特，就会同时有四种可能状态，这种计算状态会呈“指数级”增长。

IBM：我反对！

IBM也在努力实现这个目标，在这之前，谷歌已经凭借着庞大的量子计算机规模在竞争中处于领先地位。2018年，谷歌展示了73量子比特计算机，该计算器明显强于位列第二的竞争对手IBM在今年9月18日公布的53量子比特研究成果。

IBM这次也马上对谷歌确立量子主宰地位的宣称提出了质疑，理由是一台现代计算机也可以在两天半的时间里同样理想地解决谷歌的问题，而不是谷歌宣称的一万年。

IBM指出，量子主宰地位只有在“量子计算机能够完成传统计算机无法完成的工作时”，才算确立。公司表示，谷歌完成了一次“可畏的挑战”，但并没有跨越那道门槛。

IBM 近日在 Arxiv 上发表了一篇由五名研究人员合著的论文来驳斥谷歌的观点。“我们敦促业界用质疑的态度来对待这一历史上的首次‘宣称’，即量子计算机能够实现经典计算机不能实现的任务。”IBM表示，“谷歌声称自己实现量子霸权的说法具有误导性，让人们以为自己进入了一个新的计算时代，而量子计算机和经典计算机之间的巨大差异并不会让两者分割，而是在未来协同工作。”

虽然，IBM 本次拆台谷歌看起来似乎是一个充满挑衅的举动，但 IBM 顶级量子研究人员兼量子计算总裁（也是本次论文的合著者之一）Jay Gambetta 表示，他们的动机主要是基于技术问题；更重要的是对“量子霸权”这种说法的不满，而不是存心与谷歌对抗。

谷歌：反对无效！

尽管IBM想要淡化谷歌的成就，不过科学研究界人士对此表示欢迎，《纽约时报》称科学家将此成果与莱特兄弟1903年的首次飞机飞行相提并论。

谷歌对此表示，尽管利用一台处理机完成一次计算可能是有限的，但这只是第一步。皮查伊也予以还击，并把首次实现“量子霸权”的意义与莱特兄弟的首次试飞相提并论。皮查伊表示：“人类的首架飞机飞行时间只有12秒，因此也不可能有实际的应用。但这证明了飞机飞行的可能性。”

也许在未来十年内，人们都无法看到量子计算机给世界带来实际的改变。但谷歌预测，量子计算机的潜在应用包括飞机和汽车轻量化电池的设计以及药物设计等。

谷歌也承认，量子计算机要实现必要的计算能力，还需要工程界和科学界很多年的努力。“但是我们看到了这条路是清晰的，并且会一致朝前走。”谷歌表示。

谷歌还表示，他们将尽快开发一款能够“容忍噪音和错误”的量子计算机。这种量子计算机原则上能够处理任何问题。理论上讲，它们需要更强大的处理器，能够包容更多的量子比特，而且为了达到纠错功能，还需要机器冗余。不过业内预计，要实现这样的技术至少还要等上10年左右。

业内怎么看？

一位量子信息技术的从业人员在接受第一财经采访时表示：“通过论文的预印本补充材料可以看出，谷歌用作对比的经典算法降低了经典计算机的‘智商’，是拿完全没有优化过的‘最笨’的算法来进行对比，因此有点夸大对比结果之嫌。”

如果像IBM所说的，经典计算机需要2.5天解决的问题，量子计算机用了200秒解决，这与谷歌宣称的一万年与200秒的对比，效果上打了不少折扣，也就是说量子计算机的优势并不那么明显。

但由于“量子霸权”并没有对量子计算机比经典计算机快多少做出定义，理论上只要量子计算机被证明快于经典计算机，都能被视为实现“量子霸权”。

麻省理工学院教授Peter Shor认为，量子计算机和经典计算机的速度是很难做比较的。“这就好像无法回答‘火车要比船快多少的问题’。”Shor教授在近期上海举行的一场墨子沙龙上表示，“这不仅仅取决于运输方式，还取决于目的地在哪里。”

Shor指出，公众的一个误区是往往局限于计算机的速度多快，而忽视了它的记忆和储存。他解释道：“量子计算机上的每一步几乎肯定要比传统计算机要复杂，但是量子计算机可以利用量子力学特性的算法，大大减少所需要的部署，从而加快计算的速度，这个是传统计算机所不具备的。”

对于量子计算机的商业化前景，谷歌表示：“对于量子计算的保守估计，投资者预计只能在长期获得回报。尽管如此，我们依然认为，随着小型的量子计算机会在5年内逐渐兴起，短期的回报仍然是有可能的，虽然这些设备无法实现完全的纠错功能。”

“霸权”与“优势”

Quantum Supremacy 中的 Supremacy ，本身就有至高无上的意思，中文直接把它翻译为“霸权”也没毛病，把它的标准翻译为“称霸标准”，但是这较容易引发误会和反感。

毕竟称王称霸的，最后都没什么好下场。

就连 John Preskill 教授自己最近也开始反思“量子霸权”一词的不妥之处。

IBM 也提出了自己的意见，认为“霸权”和“实现量子霸权”等字眼会误导公众。首先，正如上文所提到的，真正的量子霸权尚未实现；其次，每种计算机都具有其独特的优势，因此，量子计算机也不会凌驾于传统计算机之上。所以在谷歌声称实现量子霸权的时候，IBM 也提出了另一个概念，叫做量子优势（Quantum Advantage），听起来是不是更好接受一点？

而学界认为，IBM 提出的量子优势，与量子霸权已经不属于一个概念范畴。量子优势针对的是真实的应用场景，展现出量子计算超越经典计算的能力。言下之意，就是量子优势不仅要体现出计算能力的碾压，还得催生出商业价值来。所以 IBM 的研究之路与谷歌又有所不同，主要是联合了多家大型企业研究部署量子计算云平台，快速实现商业价值。

两个名词的背后，是两个不同的研究方向，或者说两种不同的利益驱使。

不管是量子霸权也好，量子优势也好，没有人能预测它在什么时候到来，我们只需要知道，有关它的真实研究成果，最终影响的是国家乃至世界的量子技术发展格局。量子计算很有可能成为第四次工业革命的其中一个分支，所以各方大佬都很急，但急也没有用，重要的还是尊重科研规律。

被 NASA 删除的“量子霸权”论文

以下是谷歌论文《Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor》的大部分内容，供大家参考：

引言

20 世纪 80 年代早期，Richard Feynman 提出，量子计算机将成为解决物理、化学难题的有效工具，因为用传统计算机模拟大规模量子系统的开销呈指数级增长。实现 Feynman 所描述的愿景需要面临理论和实验方面的重大挑战。首先，量子系统能否被设计为一个足够大的计算（希尔伯特）空间来执行计算并且错误率够低、速度够快呢？其次，我们能否提出一个对经典计算机来说很难但对量子计算机来说很容易的问题？谷歌的研究者通过一个超导量子比特处理器在一个新的基准任务中解决了上面两个问题。该实验是迈向量子霸权的一个里程碑事件。

谷歌的研究者通过实验证明，量子加速可以在现实世界的系统中实现，而且不受任何潜在物理定量的限制。量子霸权也预示着有噪声的中等规模量子（Noisy Intermediate- Scale Quantum，NISQ）技术的到来。该基准任务可以直接应用于生成可证明的随机数；这种计算能力也可以用于优化、机器学习、材料科学、化学等领域。然而，完全实现量子计算还需要设计具有容错能力的逻辑量子比特。

为了实现量子霸权，研究者在误差校正方面也实现了许多技术突破。他们开发了快速、高保真门，可以在二维量子比特阵列上同时执行。他们使用交叉熵基准（XEB）在组件和系统层面校准了用到的量子计算机，并对其进行了基准测试。最后，他们使用组件级的保真度来准确预测整个系统的性能，进一步表明量子信息在扩展至大型系统时表现与预期一致。

实现量子霸权的计算任务

为了展示量子霸权，研究者在一个伪随机量子电路输出的采样任务中将他们的量子计算机与当前最强的超级计算机进行了比较。随机电路是进行基准测试的一个合理选择，因为它们没有结构，因此可以保证有限的计算难度。研究者通过重复应用单量子比特和双量子比特逻辑运算来设计一组量子比特纠缠的电路。对量子电路的输出进行采样，可以产生一组比特串（bitstring），如 {0000101, 1011100, ...}。由于量子干涉，比特串的概率分布类似于激光散射中的光干扰产生的斑点强度模式，因此，一些比特串比其他比特串更容易出现。随着比特数和门循环数量的增加，用经典计算机计算这种概率分布的难度呈指数级增加。

构建和表征高保真的处理器

图 1：Sycamore 量子处理器。a. 该处理器的布局，有 54 个量子比特，每个量子比特用耦合器（蓝色）与四个最近的量子比特相连；b. Sycamore 芯片的光学图像。

研究者设计了一个名为“Sycamore 的”量子处理器，包含一个由 54 个 transmon 量子比特组成的二维阵列，每个量子比特都以可调的方式与周围四个最近邻的量子比特耦合。连接是向前兼容的，使用表层代码进行误差修正。该设备的一个关键系统设计突破是实现高保真的单和双量子比特运算，这不仅是在隔离的情况下，而且在对多个量子比特同时进行门运算的情况下，还能进行实际的计算。

论文将讨论以下要点：

在一个超导电路中，导电电子凝聚成宏观量子态，使电流和电压具有量子物理特性。该量子计算机使用的是 transmon 量子比特，可以看做是 5-7GHz 的非线性超导谐振器。该量子比特被编码为谐振电路的两个最低量子本征态。每个 transmon 有两个控制器：一个用来激发量子比特的微波驱动器，另一个用来调整频率的磁通控制器。每个量子比特被连接到一个用于读取其状态的线性谐振器。

如下图 1 所示，每个量子比特也使用一个新的可调耦合器与周围相邻的量子比特相连。该耦合器的设计可以实现从 0 到 40MHz 的量子间耦合快速调整。由于一个量子比特不能正常工作，该装置其实使用了 53 个量子比特和 86 个耦合器。

图 2. 系统规模的 Pauli 和测量误差。a.Pauli 误差（黑、绿、蓝）的经验累积分布函数和度数误差（橙）；b. 展示单量子比特和双量子比特 Pauli 误差的热图。

量子霸权的保真度估计

伪随机量子电路生成的门序列（gate sequence）如下图 3 所示。形成「量子霸权电路」的门序列设计用于将创建高度纠缠态（highly entangled state）所需的电路深度最小化，从而保证计算复杂性和经典难度。

图 3：量子霸权电路的控制操作。a. 实验中使用的量子电路示例；b. 单量子比特和双量子比特门的控制信号波形图。

图 4：量子霸权演示。

确定经典计算开销

谷歌研究者模拟了实验中用在经典计算机上的量子电路，这样做是为了实现两个目的：（1）在可能的情况下通过可简化的电路来计算 F_XEB，进而验证量子处理器和基准测试方法（上图 4a）；（2）估算 F_XEB 以及采样硬件电路所需的经典计算开销（上图 4b）。在多达 43 个量子比特的情况下，研究者利用薛定谔算法（SA）来模拟完整量子态的演化，发现 Jülich 超级计算机（10 万核心、250TB）能运行最大的用例。

如果超出 43 量子比特，则没有足够的 RAM 来存储量子态。对于量子比特数量更多的情况，研究者利用薛定谔-费曼混合算法（hybrid Schrödinger-Feynman algorithm，SFA）在谷歌数据中心运行，以计算单个比特串的振幅。SFA 算法将电路分解为两个量子比特块，并在使用一种类似于费曼路径积分的方法将它们连接起来之前，通过薛定谔算法高效地模拟每个量子比特块。虽然 SFA 算法更能节约内存，但随着连接量子比特块的路径和门数量的指数增长，电路深度也相应增加，因而该算法的计算开销也呈指数增加。

在谷歌云服务器上，研究者做出估计，利用 SFA 算法执行 0.1% 保真度的同一任务（m = 20）将花费 50 万亿核心小时（core-hour），消耗 1 拍瓦（petawatt）时的能量。然而，对量子处理器上的电路采样 300 万次只需 600 秒，采样时间受限于控制硬件通信。事实上，量子处理器纯工作时间约为 30 秒。这个最大电路的比特串样本在网络上存档。

人们可能想知道，算法创新能够将经典模拟提高多少。基于复杂性理论，研究者做出假设，该算法任务的开销在 n 和 m 上都是指数级的。的确，过去数年，模拟算法一直在稳步改进。研究者希望最终实现较本文中更低的模拟开销，但预计将始终会被更大量子处理器上的硬件提升所超越。

未来会怎么样？

凡此种种，量子处理器最终实现了量子计算领域的霸权。谷歌研究者期望量子处理器的计算能力可以继续以双指数率增长：模拟量子电路的经典开销随计算体积的增大而增加，并且硬件的提升将有可能遵循量子处理器的摩尔定律，使得计算体积每几年就增大一倍。为了保持双指数增长率并最终提供能够运行 Shor 或 Grover 等已知的量子算法所需的计算体积，量子误差校正工程将成为以后的关注重点。

由 Bernstein 和 Vazirani 制定的“扩展邱奇-图灵论题（Extended Church-Turing Thesis）”声称，图灵机器可以有效地模拟任何“合理的”计算模型。谷歌研究者的实验表明，现在有一种计算模型可能违背了这种说法。他们已经利用物理实现的量子处理器（非常低的误差率）在多项式时间进行随机的量子电路采样，但目前对于经典计算机而言不存在有效的方法。得益于这些进展，量子计算正从一个研究课题过渡到一项能够开发新的计算能力的技术，并且离有价值的短期量子应用只缺少有创造性的算法了。

责编：Luffy Liu

本文综合自Nature、NASA、威锋网、第一财经、央视新闻报道