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量子芯片來襲 谷歌微軟殺瘋了?

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用商業角度 破解世界變化」

這是「商業偵探佳」的第 134篇視頻

如果有人告訴你:3~5年后,沒人愿意買甚至不會再談論英偉達的芯片,GPU 行業直接Game Over……


——你會不會覺得這個人瘋了?

今天,我們就來聊聊量子芯片,它真的要來了么?


它為何可能顛覆英偉達的芯片霸主地位?最重要的,它將帶來怎樣的商業機遇與風險



量子芯片?啥東西?!

我們先搞清楚,量子到底是什么?

"量子" 這詞可能早被某寶的營銷玩壞了,讓人聽著就自帶“玄學”濾鏡。它聽起來很高端,但大多數人都似懂非懂。簡單來說,量子是物質和能量的最小單位,小到幾乎沒有物理大小。


比如,你可能聽說過光子嫩膚,這里的“光子”就是光的量子。但要澄清一點哦,光子嫩膚其實根本沒用到光子的量子屬性,準確點叫它“光能嫩膚”還更貼切。

那什么是量子芯片?量子芯片(Quantum Chip),顧名思義,就是利用量子力學的物理特性進行運算的芯片。那么,量子到底有什么特性?


最核心的概念就是疊加態(Superposition)。


聽不懂?薛定諤的貓就是一個典型的例子——簡單來說,就是多種狀態可以同時存在。

但這聽起來還是有點玄,我們具體看看它和 傳統芯片 有什么區別:

傳統芯片(CPU/GPU) 里的基本信息單位是 比特(Bit),它要么是 0,要么是 1,計算時需要 一個比特一個比特地按邏輯推演。


量子芯片(QPU) 里的基本信息單位是 量子比特(Qubit),它 既是 0 又是 1,是一種疊加態。而 多個量子比特組合在一起,就可以同時計算所有可能性,直接輸出答案。


聽著還有點暈,那我們拿走迷宮打個比方,英特爾的CPU就像一個人,一個路口一個路口一條路一條路地找出口;而英偉達的GPU呢,相當于這個人分身多個自己,每條路派一個,同時找出口;到了量子芯片Qpu,這個人就直接變身楊紫瓊,像她在《瞬息全宇宙》(《Everything Everywhere All at Once》)里一樣, 大家體會一下這個電影標題里的后半句All at once的意境,瞬時疊加了所有可能,類似來了個上帝視角,掌握了全局包括出口路線。是不是聽著就感覺快很多,量子芯片究竟厲害到什么程度呢?


下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段:

您提到過量子計算機非常強大,那究竟有多強大呢?

從計算能力來看,一臺量子計算機相當于1000個數據中心的總和,因此它們具有無窮能力!

聽起來是不是感覺GPU和它一比,都弱爆了!如果你能一個量子芯片搞定1000個采用GPU的數據中心的事,你還會想買GPU么?是不是對于英偉達和GPU行業是摧毀性打擊?

問題是,量子芯片要來了嗎?


量子芯片 準備好了嗎?

量子芯片真正落地,還需要攻克幾大難題:

1. “激發”出量子狀態難

理論上,我們的世界本質上就是量子世界。但問題是,誰真正見過量子?我們從未在現實中見過“瞬間移動”或“心有靈犀”這些量子特性,因為量子尺度極小,外界干擾過多。


它們的現象往往被抵消,無法在日常環境中顯現。因此,量子的許多“神奇特性”只能在極端實驗環境下被觀察到。

要真正激發量子狀態,目前有三條主要技術路線:


超導量子:當前最成熟的路線,代表企業包括 IBM、谷歌。例如,谷歌 2023 年的量子處理器聲稱6 秒完成傳統計算機 47 年的計算任務。


離子阱:比超導量子更穩定,但計算速度較慢,代表企業有 IonQ 和 Honeywell。

光子量子:核心部件不需要超低溫,理論上可行性高,但結構復雜,規模化難度大。中科大研發的“九章”量子計算機就采用了光子路線。


2. 量子計算普及仍然遙遠

這幾條技術路線其實都已經造出了量子計算機,但距離真正普及還很遙遠。

看看谷歌 2023 年的量子處理器,已經宣稱達到了“量子霸權”,但它的計算能力僅相當于70 個量子比特


相比之下,傳統芯片的計算單位早已達到上億個比特,量子計算仍然處于起步階段。

另外,量子計算機的硬件龐大、造價昂貴,谷歌的量子芯片設備體積巨大、成本高昂,離真正的商業化應用還有很長的路要走。


3. 計算錯誤率高,不夠穩定

比技術普及更棘手的問題是,量子計算的錯誤率依然非常高。

量子比特的計算是疊加了無數種可能的結果,最終呈現哪一個答案,受到諸多干擾因素的影響,結果可能并不穩定。因此,量子計算目前仍然面臨巨大的計算誤差挑戰。

以谷歌 2023 年的量子計算機為例,它的邏輯比特計算錯誤率高達 2.914%。


雖然這對行業來說是進步,但想象一下,如果你的電腦在計算過程中頻繁出錯,你還敢用嗎?

這也是為什么,在 2024 年 CES 上,英偉達 CEO 黃仁勛仍然表示,量子計算真正到來可能還需要 20 到 30 年。


不過別急著為英偉達松口氣,黃仁勛的講話既反映出QPU的開發難度,同時也側面反映出英偉達內部量子芯片的開發進展肯定不是很順利。而科學的發展的速度,總是被類似Chatgpt和DeekSeek這樣冒出來的另類,改寫發展的軌跡,過去不到100天,兩件事把量子芯片商業化大大加快,都和英偉達沒有關系。


量子芯片 大事件!

第一件大事:谷歌發布新一代量子芯片 Willow

2023 年 12 月 9 日,谷歌宣布開發出新一代量子芯片 Willow


大家可能會好奇,這次的計算能力有多炸裂?確實炸裂,0 多到數不過來。


但更關鍵的是,它攻克了一個困擾量子計算 30 年的難題——顯著降低錯誤率。


最驚人的是,量子比特越多,錯誤率反而越低,這意味著量子計算可以在大規模環境下保持可控的穩定性,不再只是實驗室里的“炫技”,而是真正向實用化邁進。


它是怎么做到的?原理超級復雜,但可以粗略理解為“大型投票團 + 仲裁機制”。對于每個計算結果,系統會進行集體投票表決,再通過 “仲裁”篩選錯誤結果,最終確保輸出的計算更加可靠。

這次突破意味著,量子計算不再是實驗室里的概念性實驗,而是可以走向真正的應用,至少可以當個實習生了。


第二件大事:微軟發布全球首個拓撲量子芯片

2024 年 2 月 19 日,微軟宣布成功制造出全球首個拓撲量子芯片——“馬約拉納 1 號”。


為什么這事更重要?因為微軟沒有沿用目前主流的三大量子技術路線(超導、離子阱、光子),而是選擇了一條完全不同的路徑——拓撲量子計算

這一路線被認為有望大幅提升量子芯片的性能和穩定性,解決當前量子計算最頭疼的問題。

拓撲量子計算是什么?


這個“拓撲”概念聽起來復雜,其實最早是個數學理論,研究在拉伸、扭曲、彎曲等形變下,物體不變的核心特性。


最經典的案例就是甜甜圈和咖啡杯——在拓撲學看來,它們是一樣的!因為兩者都有一個洞,不管怎么拉伸、折疊,變成手套、輪胎、花瓶……只要洞還在,拓撲學上就認為它們是同一種東西


真的達到我們中國人說的“萬變不離其宗”。


拓撲量子芯片 真那么厲害嗎?

那拓撲量子芯片是啥?說白了就是利用拓撲學概念,通過特殊物理粒子構建更穩定的量子比特來做芯片。有啥好處?


之前提到的超導量子、離子阱、光子三條路線,可以理解成“用一盤散沙堆的城堡”,雖然能建起來,但結構脆弱,容易受外界干擾,風一吹就塌。而且規模化很難,一旦量子比特數量增加,出錯率也會大幅提升。

拓撲量子計算則像“用樂高積木搭建的城堡”——結構穩定,不容易受外界干擾,誤差小,計算更精準。


同時,它的規模化潛力巨大,不是幾十、幾百個量子比特,而是未來可能直接沖擊百萬級別!


這么好的路線為什么那么多公司不做么?因為雖然相關技術理論很早就有了,但過去一直無法真正實現,所以幾乎只有微軟一直在堅持探索。他們這次突破,號稱是發現了新材料,終于讓拓撲量子計算成為可能。


難怪微軟在 1 月,黃仁勛發表前面那番言論后馬上貼臉開大,表示不用等20,30年,今年就是“量子準備就緒之年”


只是目前微軟發布的相關研究還在接受科學界的審查,但如果最終被證實成立,那量子計算離我們就真的不遠了!

下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段:

我知道量子芯片已經非常接近了,那到底有多近呢?

無論谷歌是否提出了具體方案并明確表示了什么,實際上還得3到5年時間來實現。

不過發展正在加速,不僅是微軟,亞馬遜也推出了量子云服務。畢竟技術的發展有時可是呈指數級的。


至于英偉達,如果不能快速跟上,或者沒有找到能和微軟等技術更“ready”的公司合作的機會,那可能就要面對“降維打擊”了。

說到這,大家是不是感覺量子芯片只是科技行業,巨頭們的暗戰,可以說,你、我,都應該對量子時代的到來有所準備,這才是真正巨大的風口。


量子芯片 將撼動哪些領域?!

先說近在眼前的,量子芯片還沒完全落地,但資本市場和 VC 產業已經開始躁動,從去年12月谷歌發布Willow開始,Rigetti Computing等量子概念股就開始大幅波動,注意哦,大幅波動證明市場熱情高漲,但同時風險也非常大。


另外微軟發布拓撲量子芯片不到一周的時間,以色列量子計算初創企業Quantum Machine就宣布完成1.7億美元的C輪融資,資本加速押注這一賽道。


再說長遠一點,我們正面臨一場“硬件革命”:首先量子芯片真正進入商業普及階段,最直接的變化就是硬件基礎設施的大升級:像數據中心、超級計算機、服務器 需要替換成量子架構。


云計算行業可能面臨重組,AWS、Azure、Google Cloud,阿里云可能迎來新一輪洗牌。


而英偉達如果在量子芯片上跟不上,可能會像英特爾錯失 AI 時代一樣,被行業邊緣化。

緊跟著,受芯片算力限制的硬件,如 AR/VR、自動駕駛、AIoT 設備,可能迎來真正的爆發期。整個硬件產業都要重新大洗牌。

與此同時,大量依賴計算能力的行業都會直接受益,比如新藥研發:量子計算可以模擬和加速分子分析,降低藥物研發成本。新材料開發:量子計算可以精確模擬各種材料特性,推動超導材料、納米材料等突破。再說到大家現在最關心的AI ,它的訓練時間可能從數周縮短到數小時,我們可能很快看到新一輪突破。

另外在金融上,量子計算可以提高交易速度,特別是在高頻交易,優化算法


當然金融交易是零和游戲,先用上量子計算的玩家可能短期獲得優勢,但一旦所有機構都上量子,市場競爭只會更卷。

除了剛才說到的這些,像交通管理、物流、航空航天等等都會因為量子計算的到來變得更高效更合理。


大家還可以找找自己所在行業的可能切入點。


誰將面臨量子威脅?

這么強大的計算能力,帶來的全是好事嗎?難道沒有什么危險嗎?當然有,首先網絡安全風險!

下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段:

您能否詳細說明一下量子計算可能帶來的風險?

風險很可能是巨大的。例如,已有 40 年歷史的 RSA 加密算法 以及 三重加密 保障,都是在多年前開發的。它們之所以被廣泛使用,是因為當前的計算機需要 1000 年 才能破解這些加密技術。

然而,量子計算機改變了這一局面。具備足夠計算能力的量子計算機將能夠瞬間破解 RSA 和三重加密,從而對整個網絡安全體系構成威脅。

一旦量子計算機突破這一壁壘,它們將能夠破解一切——包括:


? 信用卡信息
? 汽車聯網系統
? 云端數據
? 銀行賬戶與金融服務
? 醫療記錄

這些計算機的強大之處在于,它們幾乎可以摧毀現有的所有加密防護,基本上沒有什么能夠阻止它們帶來的潛在破壞。

還記得“千年蟲”帶來的全球恐慌嗎?


量子計算的安全挑戰可能比它更大,但危機也意味著機遇,網絡安全產業將迎來巨大市場。像 Carlos 的公司 SEALSQ 這樣的企業,已經在開發抗量子攻擊的加密技術。


希望在量子計算真正普及之前,迭代出好的安全解決方案和產品。

美國國父本杰明·富蘭克林曾說過說過:By failing to prepare, you are preparing to fail(不做準備,就是在準備失敗)。


科技變革已經在加速,希望大家都能提前布局,這也是我做這個視頻的初衷。你怎么看?歡迎留言討論!

文中非原創視頻截圖且未標明出處圖片來自網絡

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