圖片來源@視覺中國
文 | 陳根
自1982年物理學家理查德 費曼首次提出如何利用量子力學的特性來徹底改變計算以來，量子計算就成為人們最為看好的技術之一。擁有高出普通計算機數十甚至數百倍算力的量子計算機，是吸引了無數科技公司、大型學術團體以及各國政府的研究熱點。
各公司
，甚至
各國
都將注意力集中於量子計算系統遠超當今“經典”計算系統的優勢，即實現所謂的“量子優越性”
。
然而，儘管谷歌在兩年前就宣稱已經達到這一里程碑，但量子優越性的實現並沒有解決一個經典計算機不可能解決的實際問題，且IBM和其他公司很快表明，可以透過對經典計算機進行調整來抵消谷歌量子計算系統的一些所謂優勢。
自此，量子計算系統解決實際問題成為新的競爭方向——量子技術商業化受到越來越多的關注。
IonQ執行長彼得 查普曼預計，基於量子優勢的首個實際應用將正式開啟量子時代。但事實上，目前，科學家們、商業機構都並沒有研製出可擴充套件的、商用級的量子計算機樣機。量子技術的商業化似乎仍舊遙遠。
提高算力，降低能耗
量子力學是物理學中研究亞原子粒子行為的一個分支，而運用神秘的量子力學的量子計算，
則超越了經典牛頓物理學極限的特性，對於實現計算能力的指數級增長則成為科技界長期以來的夢想
。
經典計算機以位元（bit）作為儲存的資訊單位，位元使用二進位制，一個位元表示的不是“0”就是“1”。但是，在量子計算機裡，情況會變得完全不同，量子計算機以量子位元（qubit）為資訊單位，量子位元可以表示“0”，也可以表示“1”，還可以做到“既1又0”，這意味著，量子計算機可以疊加所有可能的“0”和“1”組合，讓“1”和“0”的狀態同時存在。
也就是說，經典計算機中的2位暫存器一次只能儲存一個二進位制數，而量子計算機中的2位量子位元暫存器可以同時保持所有4個狀態的疊加。當量子位元的數量為n個時，量子處理器對n個量子位執行一個操作就相當於對經典位執行2n個操作，這使得量子計算機的處理速度大大提升。
與傳統計算機相比，量子計算機能夠實現算力呈指數級規模拓展和爆發式增長，形成
“
量子優越性
”
。
量子計算
除了
實現
算力的提升外的
另一核心優勢
，就
是
降
低能耗
。眾所周知，在經典計算機中，能耗是一大技術難題。處理器對輸入兩串資料的異或操作，而輸出結果只有一組資料，計算之後資料量自然也會減少，
根據能量守恆定律，消失的資料訊號必然會產生熱量
。
因此，經典計算的整合度越高，散熱越困難。隨著摩爾定律漸近極限，以後的計算能力的提高只能依靠堆積更多的計算晶片，這將導致更大的能耗。
但量子計算中，輸入多少組資料輸出依舊是多少組資料，計算過程中資料量沒有改變，計算過程也就沒有能耗。
這
意味著，只有在最後測量的時候產生了能耗。而經典計算在每一個位元的計算過程中都將產生能耗
。
在提高算力和降低能耗的開源節流的核心優勢下，量子計算必然是擺脫當前計算機產業發展技術路徑與顛覆未來的新技術。
當前，針對一些傳統行業來說，大量研發環節所面臨的計算壓力已經顯現，尤其那些在分子領域進行研發的產業，以現有人類科技的計算能力，所消耗的時間和成本巨大，比如，生物製藥、化工、能源等；還有另外一些本就對計算能力要求較高的科技行業，亦是量子計算實現商業應用的領域，比如，搜尋、數字安全、人工智慧、機器學習以及當前大火的元宇宙等。
毋庸置疑，如果沒有量子技術這種超運算的技術，這些產業和領域將很難依靠當前的晶片以及計算機運算技術來處理龐大的資料，
並且實現資料超遠距、超高速、超安全的傳輸、計算與應用。
以計算化學為例，模擬一種相對基礎的分子（如咖啡因）將需要一臺10的48次方位元的傳統計算機，這相當於地球上原子數量的10%。而模擬青黴素則需要10的86次方位元——這個數字比可觀測宇宙中的原子數量總和都要大。傳統計算機永遠無法處理這種任務，但在量子領域，這樣的計算則成為可能。
量子計算正吸金
當前，量子計算越來越受到重視。作為打破摩爾定律、實現計算機算力指數級增長的新興技術，吸引了無數科技公司、大型學術團體為其投入。
事實上，儘管對量子計算行業未來的預測各不相同，但幾乎所有觀點都認為其規模將是巨大的
。正如量子資訊跟蹤網站 “量子計算報告”的運營者道格·芬克（Doug Finke）所說：“我認為量子計算的市場到2025年前後能達到10億美元，且可能在2030年前達到50-100億美元。” 後者的價值相當於今天高效能計算市場的10%-20%。根據霍尼韋爾（Honeywell）的估計，未來30年量子計算的價值可能達到1萬億美元。
基於量子計算的廣闊市場前景，也就不難理解為什麼量子計算的商業化能能吸引到大量公共和私人的投資
。
主流風投以及大公司已經開始押注私人量子計算公司。
Google、IBM、Honeywell 這樣體量的公司正在大量投資量子計算，包括自研、私募股權投資、合作等手段。最近的一份報告稱，僅2021年，就有超過10億美元的私人投資用於量子計算研究。
其中，大多數專案、公司處於早期階段，多為種子輪、A輪，甚至是孵化/加速狀態。值得注意的是，投資量子計算的主體有很大特殊性，由於量子計算的超強計算能力、量子密碼構成的通訊網路的加密性，“國家隊投資”在其中扮演了不可或缺的推動力量。
事實上，除了主流投資機構、大型公司參與到了其中，類似美國 DOE、CIA、NASA、加拿大 STDC、澳大利亞電信等“國家隊”角色起到了不小的助推作用。
它們以捐贈、投資、孵化等形式推動量子計算的科研和商業化。例如谷歌的量子計算專案之一則涉及與 NASA 合作，將該技術的最佳化能力應用於太空旅行。
此外，美國政府準備投入約12億美元到國家量子計劃（ NQI）專案中。該專案在2018年末正式啟動，為學術界和私營部門的量子資訊科學研發提供總體框架。英國國家量子技術計劃（NQTP）於2013年啟動並承諾在10年內投入10億英鎊，目前該計劃已進入第二階段。
對於我國來說，儘管
我國科技公司相比美國進入量子計算領域時間較晚，但近年來行業領軍公司和科研院所也開始陸續在量子計算領域進行佈局
。2021年“兩會”期間，量子資訊科技首次被提及，成為了中國面向“十四五”重點突圍的核心技術之一，同時也是“國家安全和全面發展”的七個戰略領域之一。
科技巨頭方面，騰訊於2017年進軍量子計算領域，提出用“ABC2。0”技術佈局，即利用人工智慧、機器人和量子計算，構建面向未來的基礎設施。華為於2012年起開始從事量子計算的研究，量子計算作為華為中央研究院資料中心實驗室的重要研究領域，研究方向包括了量子計算軟體，量子演算法與應用等。阿里則透過建立實驗室進行以硬體為核心的全棧式研發，另一方面是構建生態，與產業鏈的上中下游的合作伙伴探索落地應用。
可以看見，不論是科技公司、初創公司，都對量子計算寄予厚望且滿懷熱情。
技術需突破，規模難量產
量子計算的顛覆性是可預見的，但是，想要量子計算真正投入到有用的生產生活中，仍有一段距離。由於技術仍處於開發階段，當量子科技從學術落地到企業商業化過程中時，該行業依然存在技術突破、規模量產難走的現實困境。
當前，量子計算商業化仍停留在技術探索階段
。儘管目前，量子計算已經在理論與實驗層面取得了一些重大突破，包括美國、歐洲、中國在內的一些國家，都在量子技術層面取得了不同的突破與成就，也有了一些相應的商業運用。
但目前這些商業運用都還處於早期階段，或者說是處於技術的探索運用階段。
比如，量子位元需要量子相干性以形成量子糾纏，這相當於經典計算機需要有增益的電晶體。但如何實現大規模和相干性則是量子計算機系統面臨的最大挑戰。這些問題即使在理論上也是難以解決的，因為量子資訊無法被複制，而量子計算機中的子系統相互糾纏，這導致所有設計都要以全域性的角度來思考。
並且，目前還不完美的量子計算機還需要獲得更多改進。淺量子電路需要更高的柵極保真度和更多穩定性以限制去相干。量子退火機器則需要在連線性，控制精度和相干時間方面得到改進。
從商業化角度來說，目前量子科技賽道的企業幾乎沒有實現累計盈利。
由於技術壁壘較高，企業研發投入動輒高達數十億，產品卻依舊不斷試錯中，商業化難以開拓。以IonQ為例，作為一家專注於量子計算的獨角獸公司，根據該公司釋出的財務資料，2019年、2020年，該公司實現收入20萬美元、0美元，而淨虧損分別為892。6萬美元、1542。4萬美元，商業化程度極低，投入資金大部分為研發費用。
道格·芬克追蹤了200多家量子技術初創企業
後
，預計絕大多數在10年內將不復存在，至少不復以目前的形式存在
。他表示：“可能會有一些贏家，但也會有很多輸家，有些將倒閉，有些將被收購，有些將被合併。”
可以看劇，儘管目前的量子計算技術獲得了一系列的突破，也處於不斷突破的過程中，世界各國政府也都非常重視，並投入了大量的財力、人力，但距離真正的規模性商業化還需要一段路要走。
規模商業化需要的是對技術穩定性的要求，這與實驗性與小規模應用有著本質的區別
。
目前量子計算技術面臨的核心問題還是在實證物理階段的困擾，在理論物理階段已經基本成熟，但進入實證物理階段的時候，我們需要的是讓這個難以琢磨以及極為不穩定的量子糾纏能夠成為一種可掌握的“穩定性”技術。
總體而言，量子計算的未來是樂觀的，關於量子計算商業化的一切都才剛剛開始。到目前為止，我們可能只發現了量子計算的冰山一角，無論量子計算的首個實際應用是出於哪個科技企業，還是來自試圖應用這項技術的其他資料服務公司、銀行、製藥公司或製造商，這場關於量子計算的競賽都已經開始。
