过去十多年，衡量量子计算机是否”超纲”的主流方法是随机电路采样（RCS）——让量子计算机生成复杂到经典计算机无法高效复现的模式。难点在于验证：问题越难，越难以证明量子计算机的答案正确，除非对量子计算机内部做很强的假设。这次发布的三篇论文，各自换了一套”可验证”的思路，绕开了这个死结。

74 量子比特：商用硬件首次在物理问题上胜出

第一篇由 IBM 与量子软件公司 Qedma 主导，合作方包括日本理化学研究所（RIKEN）和量子电路模拟公司 BlueQubit。研究团队利用最多 74 个量子比特的电路，追踪了一个二维弗洛凯—伊辛模型（Floquet Ising model）中磁化强度随时间的演化，并观测到了持续振荡的行为。

这项研究最有意思的地方在于它如何”打败”经典方法。团队用 IBM 量子计算机（搭载 Heron 处理器，通过云端开放）运行 Qedma 的误差抑制与缓解软件 QESEM，所得结果在多种独立估算器之间始终保持一致。作为对照，经典模拟由 RIKEN 的旗舰超算”富岳”（Fugaku）和 BlueQubit 提供，采用了两种思路截然不同的策略。但随着系统规模增大，没有任何一种经典方法能在量子实验所达到的尺度上给出一致可靠的答案——两种经典方法之间甚至出现了相互矛盾。研究还跨硬件平台做了独立验证：在 Quantinuum 的离子阱系统上重复部分实验，行为一致，进一步说明观测到的物理来自真实的量子系统，而非设备特有的误差。

这也是首次用商用硬件和软件实现量子优势：无需特制的科研装置，云端即可调用的量子计算机已经能充当探索物理的”可信仪器”。相关电路与结果已公开发布在”量子优势追踪器”（Quantum Advantage Tracker）上，供社区持续检验。

70 逻辑量子比特：把验证编进计算本身

第二篇由 IBM 与芝加哥大学合作完成，论文题为《用可验证高保真度采样困难电路》。它要解决的是另一个长期痛点：如何在纠错电路上同时拿到”算得快”和”算得对”的双重证明。

团队用一种被称为”掺杂克利福德采样”的结构化方案替代了随机电路采样。核心技巧是，在一个本来可被经典高效模拟的克利福德电路中，策略性地掺入 T 门——这种非克利福德门让计算在经典层面变得困难，同时保留纠错与验证所需的结构。关键在于，这些电路被嵌入”时空码”中：辅助量子比特分布在空间和时间两个维度上，在计算过程中就能检测错误。

演示中，一项 70 个逻辑量子比特的计算在保持实际执行效率的同时，实现了约 10 倍的等效门误差降低，执行了 2415 个逻辑双比特操作和 468 个逻辑 T 门。这套电路在 IBM 量子计算机上约 15 分钟完成，而领先的经典模拟方法面临”不可行的运行时间”。芝加哥大学副教授比尔·费弗曼（Bill Fefferman）评价，验证仍是确立实验性量子优势的最大挑战之一，这项实验发展出更好的技术来刻画噪声下困难量子态的保真度。

56 量子比特：在”没有标准答案”时建立信任

第三篇由量子软件公司 Algorithmiq 主导。它关注的是一个更本质的问题：当经典计算机根本给不出可靠答案时，凭什么相信量子计算机？

研究团队设计了一种量子算法，用来估算算符洛施密特回声（Operator Loschmidt Echo，OLE）——一个追踪信息与能量如何在电池电解液、化学催化剂等非均匀无序量子材料中传播的关键量。他们的 56 量子比特实验进入了一个区间：至少三个顶级经典模拟团队的方法给出了相互矛盾的预测，且都与量子计算结果不符。

这项工作的贡献在于提出了一套”在没有可靠经典答案时建立信任”的策略：把同一套误差缓解方法应用到具有不同噪声特征的五台量子计算机上，得到了彼此一致的结果，使量子计算成为所有候选方法中最可信的描述。也就是说，与其追问经典计算机能否复现量子结果，不如转而验证用于描述和消除量子计算机误差的模型本身是否成立。

从”跑分”到”用起来”

三篇论文都收录在”量子优势追踪器”中，这个由经典与量子计算组织联合发起的公开评估平台，用于系统追踪量子优势的有力候选、并衡量其与最优经典方法之间的差距。除 IBM 系的三项成果外，追踪器还收录了 Q-CTRL、BlueQubit 和印度比拉理工学院等机构的提交。

甘贝塔在声明中强调，重点已经从单纯对系统进行基准测试，转向利用这些系统开展科学研究、探索实际应用。IBM 首席执行官阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）给出了迄今最清晰的商业化时间表：量子计算将在 2028 或 2029 年对 IBM 的营收和利润产生”可测量的影响”，到 2030 年代末释放万亿美元级别的价值。IBM 已宣布在未来五年投入超过 100 亿美元用于量子研发，目标是在 2029 年交付首台大规模容错量子计算机”IBM Quantum Starling”。

需要明确的是，”量子优势”不等于”全面超越”。这类演示仍是在精心构造的任务上，针对特定问题域确立优势，距离通用、可规模化的量子计算解决实际问题还有距离。但它至少改变了外界评估量子计算机的方式：不再只问”算得比经典快吗”，而是问”算对了，而且能被证明算对了吗”。

来源：IBM 官方新闻室 / IBM Quantum 博客（2026 年 7 月 30 日）、Ars Technica、量子位；三篇论文分别由 IBM 与 Qedma、芝加哥大学、Algorithmiq 合作完成。