當人類還在為宇宙 138 億年的年齡驚嘆時，Google的一款量子晶片已經刷新了 “速度天花板”——Willow 晶片僅用 5 分鐘，就完成了當前最快超級電腦需要 10²⁵年才能搞定的計算任務。這一突破不僅讓量子計算的 “算力碾壓” 成為現實，更破解了困擾學界近 30 年的量子糾錯難題，標誌著全球量子計算從實驗室走向實用化邁出關鍵一步。一、核心突破：兩大 “全球之最” 改寫量子計算規則1. 算力鴻溝：5 分鐘完成超算 10²⁵年工作量Google在隨機電路採樣（RCS）基準測試中，用 Willow 晶片創造了史無前例的算力差距。這款搭載 105 個物理量子位元的晶片，在不到 5 分鐘內完成了一項複雜計算任務，而作為對比，當前全球頂級超級電腦 Frontier 即便全速運行，也需要耗費 10²⁵年 —— 這個時間是宇宙年齡的 700 多萬倍，遠遠超出人類已知的時間尺度。隨機電路採樣是量子計算領域的 “性能試金石”，專門用於檢驗量子電腦是否能完成經典電腦無法企及的任務。Willow 的表現不僅遠超上一代晶片，更讓量子計算的 “指數級加速” 從理論落地為現實。2. 糾錯革命：30 年難題終被攻克量子位元的 “脆弱性” 一直是行業痛點 —— 量子位元數量越多，越容易受環境干擾產生錯誤，導致計算失效。而 Willow 首次實現了 “低於閾值” 的量子糾錯能力：隨著物理量子位元陣列從 3×3 擴展到 5×5 再到 7×7，邏輯錯誤率不僅沒有增加，反而持續減半。這一突破的關鍵在於Google採用的表面碼糾錯技術，通過將資訊分佈到多個量子位元上，建構出 “即時糾錯安全網”，能在錯誤影響計算結果前就完成修復。更重要的是，Willow 的邏輯量子位元壽命比單個物理量子位元更長，真正實現了 “糾錯越徹底，性能越穩定” 的良性循環。二、硬核參數：105 個量子位元的 “精準進化”Willow 的成功並非單純追求量子位元數量，而是在 “質量與規模” 之間找到了最佳平衡點：量子字節態：105 個物理量子位元，採用 2D 網格架構，適配表面碼糾錯的工程實現需求；相干時間：量子位元保持量子狀態的時間達到 100 微秒，是上一代晶片的 5 倍，為長周期複雜計算提供了基礎；系統穩定性：可在接近絕對零度的低溫環境中，穩定運行最多 100 萬個計算周期，同時即時解碼錯誤並維持高性能；製造工藝：在Google聖巴巴拉專屬量子製造設施中打造，從晶片架構到門電路校準實現全流程最佳化，確保各元件高效協同。三、技術原理：量子計算為何能實現 “超時空加速”普通讀者可能對 “量子優勢” 感到抽象，其實核心在於兩大量子特性的突破應用：量子疊加：一個量子位元可同時表示 0 和 1 兩種狀態，105 個量子位元就能同時處理 2¹⁰⁵種可能 —— 這個數量遠超宇宙中所有原子的總和，讓平行計算能力實現指數級提升；量子糾纏：多個量子位元形成 “超距關聯”，即便相隔遙遠也能同步狀態，配合即時糾錯技術，讓大規模量子計算的穩定性從 “不可能” 變為 “可能”。簡單來說，經典電腦解決複雜問題需要 “逐個嘗試所有路徑”，而量子電腦能 “同時探索所有可能”，再通過糾錯技術篩選出正確答案，這就是 Willow 能實現算力碾壓的核心邏輯。四、全球競爭：量子賽道的 “雙雄並跑”Willow 的發佈，讓全球量子計算競爭進入白熱化階段。有趣的是，中國中科大潘建偉團隊同期推出的 “祖沖之三號” 量子晶片，同樣搭載 105 個量子位元，形成了 “雙峰並峙” 的格局：Google Willow：主打 “糾錯優先”，突破可擴展性瓶頸，為大規模量子電腦奠定基礎；祖沖之三號：側重 “位元質量”，單門保真度達 99.90%，在特定計算任務中實現 10¹⁵倍加速，性能表現同樣強悍。兩者的技術路線雖有差異，但都證明 105 個量子位元是當前超導量子計算的 “黃金數量”—— 既能支撐核心技術突破，又能控制系統複雜度，為後續商用化提供了可行方案。五、未來應用：從實驗室走向千行百業的想像空間隨著糾錯難題的破解和算力的爆發式增長，Willow 為量子計算的商用化打開了廣闊前景：藥物研發：精準模擬分子結構和化學反應，將新藥研發周期從 10 年縮短至 1-2 年；新能源突破：最佳化電池材料設計、模擬核聚變反應，助力高效清潔能源技術落地；人工智慧：為大模型訓練提供超算級算力支援，突破當前 AI 的算力瓶頸；密碼學：推動後量子密碼技術發展，建構更安全的網路通訊體系。Google量子 AI 負責人哈特穆特・內文直言：“Willow 是迄今為止最可信的可擴展邏輯量子位元原型，讓我們離解決現實世界問題的實用量子電腦越來越近。”六、行業影響：量子計算邁入 “實用化倒計時”Willow 的突破不僅是Google的技術勝利，更將推動全球量子計算產業加速發展。當前，Google已開放開放原始碼軟體和教育資源，邀請全球開發者參與量子演算法創新；而隨著量子糾錯技術的成熟，量子電腦的規模有望在未來 5-10 年內從百級量子位元擴展至千級、萬級，真正實現 “量子計算即服務” 的商業化模式。從 Sycamore 到 Willow，從 “量子優勢” 到 “實用可期”，量子計算正在以遠超預期的速度改變世界。這場由Google引領的技術革命，不僅將重塑科技競爭格局，更將為人類解決能源危機、疾病難題、氣候挑戰等全球性問題提供全新工具。 (大視覺小傳達)

一、這次到底“突破”在那裡？如果把通往實用量子計算的路分成兩道“門檻”，第一道是量子糾錯閾值（error-correction threshold）：當物理誤差降到閾值以下，邏輯位元的誤差會隨編碼規模指數級下降；第二道是可驗證的量子優勢：在真實硬體上完成一類計算，既超過最強經典超算，又能可重複驗證結果不是“玄學巧合”。Willow 在 2024—2025 年把這兩道門先後推開。2024：閾值之下。 Google在 Nature 發表論文，首次在新一代超導處理器 Willow 上展示距離 5 與距離 7 的表面碼量子儲存，邏輯誤差率隨碼距每增加 2 降低 Λ=2.14±0.02 倍；在 101 個物理位元（49 個資料位元 + 48 個測量位元 + 4 個洩漏清除位元）的距離 7 邏輯位元上，每輪糾錯誤差 0.143%，而且邏輯壽命超過最佳物理位元 2.4 倍，表明已“越過盈虧平衡點（breakeven）”。2025：可驗證優勢。 同一平台上，Google發佈並在 Nature 論文中論證“Quantum Echoes”，在 Willow 上跑出相對頂級超算約 1.3 萬倍的速度提升，且結果可由同級量子裝置重複驗證。這不是一次“跑分更快”的新聞，而是糾錯有效與演算法有效的雙驗證，二者疊加，決定了實用化的加速拐點。二、關鍵資料快速讀懂指數級誤差抑制（Λ）：在 3×3、5×5、7×7 三個邏輯格點規模上，邏輯誤差率分別按 2.14 倍的因子被壓低，符合“閾值之下”的理論預言（誤差隨碼距指數下降）。即時解碼：在距離 5 的實驗中整合即時解碼，平均解碼延遲 ~63 μs，裝置糾錯循環時鐘 1.1 μs（每秒可跑約 90.9 萬輪），這是把糾錯從“離線堆數”推進到“線上系統工程”的關鍵。核心器件指標：Willow 105 位元，平均連通度 3.47；單位元門平均誤差 0.035%，雙位元 CZ 門 0.33%，讀出誤差 0.77%；另一顆用於隨機電路取樣（RCS）的 Willow 晶片在 iSWAP-like 門上把誤差進一步壓到 0.14%，T₁ 均值最高 ~98 μs。RCS 極限跑分：在 103 位元、深度 40 的 RCS 基準上，Willow 約 5 分鐘完成，經典超算估算為 10²⁵ 年量級。這些數字共同指向一點：擴到更大規模，邏輯位元會更好用而不是更糟，這是過去 30 年量子糾錯要解決的核心難題。三、Quantum Echoes：為什麼它不是“又一個無用跑分”Quantum Echoes 是對“時間反演回聲”思想的工程化落地：讓量子系統先按某序列演化，再施加擾動，最後精確反演演化過程，從回聲訊號中讀出體系的細微結構。數學上對應二階 OTOC（OTOC(2)） 的測量，它在長時間尺度上仍對體系微觀動力學敏感，且包含經典難以高效模擬的干涉結構。在 Willow 上，這一演算法被實現為高門數、海量測量的系統級實驗：Google稱在項目期間完成了兆級測量，並給出單/雙位元門保真度分別約 99.97%/99.88%，讀出 99.5% 的“全陣列”指標，從速度到精度為“可驗證”提供了物理基礎。更重要的是，Echoes 不是“只會隨機取樣”的標準題，而是與物理/化學表徵直接相關：論文與解讀展示了它對哈密頓量學習（Hamiltonian learning）與 NMR 光譜的潛在價值，媒體與學術評論也將其視為“更貼近真實科學問題”的一類任務。四、與大眾敘事的三點澄清“能不能破密？”——不能，差得遠。 Google明確表示 Willow 只有 105 個物理位元，距離可破現代公鑰密碼（需要百萬級物理位元）還有很長距離，NIST 的後量子密碼標準也已在推進與落地。“五分鐘 vs 10²⁵ 年”是啥？ 這是 RCS 基準的對比，意義在於測量“量子複雜度”上限，不等於任何實際業務都能“秒殺”經典演算法。“可驗證優勢”≠“通用優勢”。 Echoes 是“可驗證”且“超越經典”的一類物理演算法，但離“任意實用工作負載都贏”還有階段性差距。包括 Nature 新聞在內的報導也提醒學界保持健康的懷疑與交叉驗證。五、工程視角：Willow 為什麼能扛住系統級實驗？器件與製造：相對上一代 Sycamore，Willow 的平均 T₁ 提升到 ~68 μs（糾錯晶片）/ ~98 μs（RCS 晶片）；洩漏管理（|2⟩ 態清除）、多級復位等面向糾錯的電路細節一併工程化。解碼與軟體：整合神經網路解碼器與匹配綜合（matching synthesis）等平行路徑，並用強化學習細調匹配圖權重；在裝置端完成百萬輪糾錯的長時穩定運行。系統速度：門時標在幾十到數百納秒，配合高讀出速率，允許在“回聲”協議中進行海量採樣，支撐統計顯著性與可重複驗證。六、但門檻仍在：三大硬骨頭相關誤差與“誤差地板”：在重複碼實驗中出現“每小時一次”的相關誤差突發，造成約 10⁻¹⁰ 級的邏輯誤差地板，機制仍在排查。這提醒我們：系統擴大後，稀有事件可能主導失效。解碼延遲：儘管實現了即時解碼，但在更大規模或某些操作上，50–100 μs 的延遲仍可能成為瓶頸，需要軟硬體協同最佳化。規模化代價：Google自己也估算，要把邏輯誤差推到 10⁻⁶ 等級，可能需要上千個物理位元/邏輯格，更別提通用容錯還要數以百萬計的物理位元與外設級擴展。七、橫向參照：生態競合的真實版圖囚禁離子路線近一年也在“邏輯優於物理”上給出亮眼樣例（如 Quantinuum 在非區域碼/Steane 碼上的超保本邏輯糾纏與 qLDPC 方向探索），顯示不同物理平台正在多路徑逼近容錯。超導路線（Google、IBM 等）繼續押注高速度×工藝可製造性的組合；社區對“閾值之下”的認可度較高，但也會要求與經典模擬的不斷“拉鋸驗證”。結論不是“誰贏了”，而是糾錯真的在多平台開始生效。Willow 的價值，是把“規模越大越好”從理論與小樣本驗證，推進到系統級與演算法級的組合展示。八、對科研與產業的直接啟發材料與分子科學：Echoes/OTOC 作為“量子回聲顯微鏡”，對哈密頓量學習、NMR 遠端偶極探測等任務給出更靈敏的觀測與更快的採樣路徑，可成為下一代光譜/成像方法的計算後端。AI × 科學計算：海量、可重複的量子實驗資料（而不是一次性“炫技跑分”）可成為訓練/校準物理模型的資料來源，這一點在路透社、科普媒體的跟進中被反覆強調。密碼與合規：短期無需恐慌“明天就破密”，但PQC 遷移是必須的技術債與合規債；NIST 已發佈首批標準與整合指南，企業應按部就班完成關鍵鏈路的量子加固。九、我們如何解讀“可驗證優勢”的行業位置？比“量子霸權”更務實：2019 年的“超越經典”更多是複雜性學意義上的勝利；2025 年的 Echoes 由於其物理內涵（OTOC、哈密頓學習）與可重複驗證特徵，更接近“可迭代工具”。不是“萬能鑰匙”，但它可疊加：當閾值之下的糾錯與可驗證演算法在同一平台疊加，下一里程碑——長壽命邏輯位元與容錯門集——就不再是“紙面路線圖”，而是可被加速的工程閉環。十、給企業與研究團隊的“行動清單”研究側：圍繞 Echoes/OTOC 的問題化（如非平衡量子相、混合相互作用體系、黑洞/混沌模型）與驗證化（跨平台重複、與經典近似法的邊界對比）雙線推進。工程側：投入解碼器硬體化與低溫電子學整合，把 50–100 μs 的延遲壓低一個數量級；針對“每小時一次”的相關誤差建立探測—診斷—遮蔽鏈路。產業側：啟動與材料/化學/生命科學的共同題設（高通量 Echoes 測量 + 反演學習），把“可驗證優勢”轉化為可驗證產出（資料與模型）。同時平行PQC 遷移，優先改造長壽命與高價值資料鏈路。結語：Willow 是“平台拐點”，不是“終點”真正重要的不是某個單點“跑分”，而是能否把工程、演算法與驗證綁在一起。Willow 用兩年時間給出了一個可複製的範式：閾值之下的糾錯 + 可驗證的演算法 + 系統級的速度與穩定性。這並不意味著“明年就有萬能量子機”，但它首次讓“越做越大越好用”成為現實工程事實。從今天起，量子計算的討論，應該更少考慮“飆大數”，更多聚焦“做對題”。 (AI Xploring)

3.2年的任務，2.1小時搞定。我沒開玩笑。這是Google最新的量子晶片剛幹出來的事。順便說下，領銜這篇Nature論文的，是剛拿諾獎的大佬。我剛看完成果報告，說實話，最讓我震驚的不是這個速度（雖然13000倍的提升確實很誇張），而是藏在速度背後的幾個細節。這篇論文（剛登上Nature，由新晉諾獎得主Michel Devoret領銜，總計超過200位作者參與）像一聲響指，把“量子計算”從遙遠的科幻拽入了“工程現實”。圖：Google發表在 Nature 上的論文今天我就來扒一扒，這次突破到底牛在那，尤其是那5個容易被忽略的驚人事實。💡 事實一：從3年多，縮短到2小時這次最抓眼球的，就是這個速度差。Google在Willow量子晶片上跑一個演算法，只用了 2.1 小時。而目前世界最快的超算“Frontier”，模擬同樣任務，預計需要 3.2 年。這等於Google第一次真正做到了“可驗證的量子優勢”。這幾年，AI圈的目標已經從“量子霸權”（聽著玄乎，但容易被推翻）轉向了更實在的兩個目標：量子實用性：能幹點有用的活兒量子優勢：比傳統電腦幹得快這次突破，就是對第二點的堅實證明，也給第一點打了個好基礎。🧠 事實二：關鍵在於“可驗證”這個詞，才是這次突破的核心。“可驗證”，是跟2019年Google那次“量子霸權”的爭議做對比。當時那次雖然動靜很大，但後來很快被數學家找到了新演算法，用傳統電腦追上了，導致很多人（包括我）都覺得Google那是在“吹牛”。而這一次，“可驗證”的意思是：這結果是實打實的，可重複的，在同等級量子電腦上都能得到相同答案。這個特性太關鍵了。它意味著量子計算，終於從一個“一次性”的實驗煙花，變成了一個“可靠”的科學工具。這才是真正能拿來幹活的底氣。⚙️ 事實三：核心技術“量子回波”這次突破的核心演算法，叫“量子回波”。（也叫回聲）我必須再提一遍：領銜這篇論文的大佬（Michel Devoret），就是因為在相關量子領域的貢獻，剛拿了諾貝爾獎。圖：諾貝爾獎得主、Google量子硬體首席科學家 Michel Devoret所以，這套演算法基本就是“諾獎等級”的操作。這演算法幹了啥？Google打了個比方，特生動：這就像不僅能在海底用聲納找到一艘沉船，還能清晰地讀出船體上的銘牌。（說人話就是：精度高到變態）它的工作流大概是：讓量子系統“正向播放”。中途，給一個量子位元“戳一下”（施加擾動）。然後，讓整個系統“精確倒帶”。最後“聆聽”倒帶回來的“回波”。通過分析這個回波，科學家就能知道系統內部的動態。就像Google自己說的：“就像望遠鏡和顯微鏡開闢了新的、看不見的世界一樣，這項實驗是朝著‘量子示波器’（quantum-scope）邁出的一步。”📈 事實四：首個實用場景“分子標尺”你可能以為這東西是用來破解比特幣的（這個我們後面說）。但它第一個實用的場景，是當一把“分子標尺”——用來做基礎科學研究。Google用它來增強“核磁共振”（NMR）技術，能量出比以前更長距離的原子間相互作用。這有啥用？用處太大了。比如：藥物研發：幫科學家看清藥物分子是怎麼和靶點精確結合的。材料科學：幫科學家分析新電池、新聚合物的分子結構。更騷的操作在這：AI + 量子 = 王炸現在像 AlphaFold 這樣的AI模型很牛，但它們受限於“高品質的訓練資料”。而量子電腦（用“分子標尺”這種技術），恰好能生成AI需要的那種、傳統電腦算不出來的高精度分子資料。AI + 量子這波要是聯手，真可能把藥物研發這事給徹底掀桌了。這也暴露了Google的野心：它內部的尖端技術（量子、AI、製藥）未來能互相“喂招”，這才是最可怕的。🤖 事實五：比特幣的“量子威脅”？看到這，肯定有人（比如我）又開始慌了：比特幣是不是要涼了？理論上，強大的量子電腦確實能破解現在的加密技術。但先別慌。有專家出來說了（密歇根大學教授），量子技術離真正威脅到現代密碼學，還有很長的路要走，幾年內還不是現實風險。而且，就算轉向“後量子時代”的加密方案，挑戰也巨大。比如，新的加密方案會導致“金鑰”和“簽名”變得超級大，這會極大增加網路流量和區塊大小，區塊鏈這種系統根本吃不消。儘管如此，這次Google的成果（尤其是“可驗證性”），無疑是一個強有力的提醒：後量子時代的安全問題，這個鐘，已經開始倒計時了。總結：一個新時代的開端所以，Google這次突破，給我的感覺是：量子計算，終於從一個實驗室裡的“理論奇觀”，變成了“可靠、能用”的工具。感覺離我們普通人的生活，又近了一步。 (AI范兒)

劃時代的突破：微軟量子晶片來了！當全球科技巨頭還在為“量子霸權”爭得火熱時，微軟（Microsoft）悄然亮出了一張王牌——拓撲量子晶片。近日，微軟宣佈其量子計算團隊在量子硬體領域取得里程碑式進展，一款基於全新架構的量子晶片即將從實驗室走向現實。這不僅是算力的指數級飛躍，更可能徹底改寫人工智慧、材料科學、密碼學等領域的遊戲規則！ 【為什麼微軟量子晶片QPU如此特別？】 不同於Google、IBM等公司採用的超導量子位元技術，微軟另闢蹊徑，押注拓撲量子位元（Topological Qubits）。這一技術源自2016年諾貝爾物理學獎得主的研究，被譽為“量子計算的聖盃”。 超強穩定性：傳統量子位元極易受環境干擾，而拓撲量子位元通過特殊材料（如馬約拉納費米子）實現“物理糾錯”，抗干擾能力提升百倍，大幅降低運算錯誤率。

2025年2月20日，北京大學物理學院現代光學研究所王劍威教授和龔旗煌教授課題組與山西大學蘇曉龍教授課題組合作，在國際頂級學術期刊《自然》（Nature）上發表一項以《基於整合光量子頻率梳晶片的連續變數多體量子糾纏》（“Continuous-variable multipartite entanglement in an integrated microcomb”）為題的突破性研究成果 Nature審稿人高度評價並指出：“這項工作首次在光學晶片上實現多位元連續變數量子糾纏，這一成果為可擴展量子資訊處理奠定了重要里程碑。”（This is the first time that multipartite entanglement is realized on an optical chip, which constitutes an important milestone for scalable quantum information） 這是在國際上首次實現了基於整合光量子晶片的連續變數簇態量子糾纏，為光量子晶片的大規模擴展及其在量子計算、量子網路和量子資訊等領域的應用奠定了重要基礎 我們一起扒一扒這篇論文：

在所有人都在談論 iPhone 16e 的國行價格時，微軟首發的量子計算晶片 Majorana 1 也化身科技圈的汪峰，被搶去了不少聲浪。 但作為現象級新聞，被微軟 CEO 薩提亞·納德拉稱之為不是技術炒作，而是世界級科技的 Majorana 1，還是值得拿出來說道說道的。 包括馬斯克也激動地轉發納德拉的推文，盛讚量子計算的突破越來越多，也從側面印證了 Majorana 1 的份量。 Majorana 1 巴掌大小，卻能解決全球超算難題？

【新智元導讀】就在剛剛，微軟全球首個拓撲架構量子晶片Majorana 1橫空出世，一枚晶片將整合百萬量子位元，勝過地球上全部超算，從此，物質有了第四種形態，量子電腦可能會在幾年內實現！微軟苦研20年的成果，從此將徹底改變世界。 物質有三態，固液氣。但從今天起，物理學教科書要徹底被改寫了！ 凌晨，微軟團隊重磅發佈全球首個基於拓撲架構的量子晶片——Majorana 1。 這塊巴掌大的晶片，未來將容納一百萬個量子位元。

近年來，中國在量子晶片技術領域取得了顯著進展，為計算領域的潛在革命性變化奠定了基礎。量子晶片通過處理量子位元（qubits），能夠實現比傳統矽基晶片快得多的資料處理速度。這一技術的突破不僅有望重塑全球技術標準，還將在加密、人工智慧和複雜系統建模等領域帶來深遠影響。 中國政府高度重視量子技術的發展，近年來投入了大量資金，並推動學術界與工業界之間的緊密合作。通過建立獨特的生態系統，中國旨在加速量子晶片的開發和應用。目前，中國已經啟動了多個試點項目，並與全球企業建立了合作夥伴關係，以推進量子晶片技術的商業化和實際應用。 量子晶片的核心優勢在於其能夠處理量子位元，從而實現指數級的資料處理速度。與傳統晶片逐個處理位元不同，量子晶片利用量子位元的疊加和糾纏特性，能夠同時處理多個計算任務，極大地提高了計算效率。這一技術的突破有望為全球網路安全、人工智慧和複雜系統建模等領域帶來變革性的變化。 中國量子晶片技術的進步離不開學術界與工業界的緊密合作。大學和研究機構與科技巨頭及初創公司攜手，共同推動量子研究的邊界。這種合作模式不僅產生了多個試點項目，還促成了國際合作夥伴關係，重點關注加密、複雜系統建模和人工智慧的實際應用。教育機構與商業企業之間的協同作用為創新和加速發展營造了一個充滿活力的環境。