二十年的拓扑量子路线

微软押注的是”拓扑量子比特”路线，核心在于利用一种被称为 Majorana 准粒子的特殊量子态。这种粒子最早由意大利物理学家 Ettore Majorana 在 1930 年代预言，但长期未被实验确证。与超导、中性原子、光子等方案相比，拓扑量子比特理论上对外部噪声更鲁棒，因而被微软视为实现可扩展量子计算机的关键路径。

然而，这条路线争议不断。2018 年，微软研究团队曾在《自然》期刊发表论文，声称发现 Majorana 粒子证据；2021 年，该论文因数据分析问题被撤稿。2025 年，微软发布 Majorana 1 芯片时，同样遭遇学界对其证据充分性的质疑。2026 年 6 月，微软又推出 Majorana 2，宣称新量子比特的平均相干时间从 Majorana 1 的毫秒级提升至约 20 秒，可靠性提高约 1000 倍，并计划到 2029 年造出可用的量子计算机。

数据不公开引发科学界反弹

引发争议的并非技术路线本身，而是微软对原始数据的处理态度。Alam 表示，出于商业敏感性，团队无法公开科学家所要求的粒度数据，并认为传统同行评议流程太慢，”两年前的成果现在才发论文，已经跟不上这个快速变化的世界”。

这一态度遭到部分同行批评。D-Wave Quantum 首席开发官 Trevor Lanting 指出，外部专家有能力可靠评估此类技术声明，回避审查可能意味着结果经不起推敲。圣安德鲁斯大学物理学家 Henry Legg 也曾评论，微软的量子研究”似乎已经脱离了科学范畴，进入了信仰领域”。

2029 年的时间表是信心还是赌注？

微软并非孤例。IBM、谷歌、Quantinuum 等公司均在加速量子计算布局。谷歌 2024 年底发布的 Willow 芯片声称实现了低于阈值的逻辑错误率，走的是超导路线；微软则坚持拓扑路线，强调长期可扩展性。

面对质疑，微软选择用最终产品回应。Alam 称，公司目标”黑白分明”：把机器造出来，让它自己说话。无论这一目标能否如期实现，微软与科学界的这场张力都揭示了一个现实——当尖端技术走出实验室、进入商业竞争，”可重复”与”可保密”之间的平衡将越来越难把握。

来源：WIRED / BBC / Live Science

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。

量子计算为什么被寄予厚望

与使用二进制比特（0 或 1）处理数据的传统计算机不同，量子计算机采用「量子比特」，其「叠加态」特性允许系统同时评估海量可能性。这一能力对人工智能尤其有价值：量子计算机可以更快地求解复杂的优化问题、增强机器学习效果、模拟分子间的相互作用等。

目前公开上市的量子计算纯业务公司主要有三家：IonQ 采用「囚禁离子」技术路线，目标是改进 AI 模型并为科研生成更优质的数据；Rigetti 使用超导量子比特构建量子计算机，客户可结合现有 AI 原生工具调用其算力；两家公司都通过云平台提供服务，并寻求与微软 Azure、亚马逊 AWS、谷歌云等基础设施供应商集成。D-Wave 则专注于「量子退火」这一细分技术，虽然只适用于优化和采样问题，但在物流、金融、药物研发等领域已有实际应用场景。

三家纯业务公司的财务现实

文章指出，这三家公司的技术仍以科研为主。尽管商用系统和云服务正在扩张，但距离交付具备「可测量量子优势」的企业级容错量子计算机，仍有数年之遥。

财务层面的问题更为直接：三家公司虽然都有一定收入，也获得了政府补贴支持，但持续录得大额经营亏损，且都依赖反复增发股票来支撑研发投入，导致股东权益不断被稀释。

估值方面的数字则更为夸张：IonQ 的市销率（P/S）约为 58 倍，而 Rigetti 和 D-Wave 的市销率都接近 480 倍。对于仍在烧钱、尚未实现盈利或自我造血的公司而言，这样的估值水平反映的是极端投机情绪，而非业务基本面。

为什么答案是英伟达

Spatacco 认为，对于想在投资组合中配置量子计算敞口的投资者来说，英伟达是更值得考虑的选择。

理由在于，英伟达通过 CUDA-Q 平台为量子计算提供了不可或缺的经典计算基础设施。该平台支持横跨 GPU、CPU 和量子处理器的「混合量子-经典编程」。随着量子 AI 规模扩大，这些系统将越来越依赖英伟达的生态来运行让经典计算与量子计算高效协同的新一代算法。换句话说，无论最终哪家量子公司胜出，英伟达都是那座绕不开的「桥梁」。

估值同样是加分项：英伟达当前市盈率（P/E）约为 32 倍，处于近七年来的最低水平。这一折价意味着，量子计算普及与 AI 基础设施持续扩张的潜在收益，尚未被完全反映到股价之中。

文章总结称，买入英伟达既能捕捉数据中心建设潮的近期动能，又能以「加杠杆」的方式押注未来十年量子计算的长期进展——这比在市销率数百倍的纯概念股上豪赌，要稳妥得多。

需要提醒的是，以上观点仅为原文作者的分析判断，不构成投资建议。

来源：The Motley Fool（via Yahoo Finance），作者 Adam Spatacco

今天读到一篇关于量子计算初创公司Oratomic的报道，很有意思，分享给大家。

核心消息

Oratomic刚刚完成了3亿美元的A轮融资，投资方阵容相当豪华：Khosla、Arch、Spark Capital、General Catalyst、Bezos Expeditions和Index Ventures等顶级风投都参与了。

这家公司成立才几个月，凭什么拿到这么多钱？原因在于他们的目标足够大胆：

用1万个量子比特（或更少），在本十年末造出容错量子计算机。

为什么这很重要？

传统观点认为，要破解现代加密算法（比如RSA），需要超过100万个量子比特才能实现容错计算。而Oratomic声称他们能把门槛降低到1万量子比特左右——这相当于把成本和时间表都大幅压缩了。

创始人Dolev Bluvstein（来自Caltech）表示，他们聚集了一批顶级专家，“来得比预期更快地拿出了清晰的路线图”。

行业背景

量子计算一直被视为下一个计算范式革命，特别适合：

• 破解复杂加密（Shor算法）
• 模拟分子和原子行为

但瓶颈一直很明确：量子比特太脆弱，容易出错。传统方案是用大量量子比特做冗余纠错，但这带来了巨大的资源消耗。

有意思的是，行业正在加速。据PitchBook数据，2025年量子计算风投创下历史新高——39亿美元投向了127笔交易。研究员Dimitri Zabelin的点评很到位：“这个行业已经从争论可行性，进入到比拼执行力的阶段。”

我的看法

Oratomic的“纠错效率”路线如果真能走通，意义不亚于当年从大型机到PC的跃迁。当然，创业公司做“颠覆性技术”承诺的不少，最终要看落地。

不过从另一个角度看，这么多顶级资本同时押注一家成立几个月的公司，至少说明：量子计算正在从实验室走向工程化竞争。

值得持续关注。