来源：华尔街见闻
谷歌CEO宣布，谷歌最新的量子计算芯片Willow在基准测试中取得了惊人的成绩：在不到 5 分钟内完成了一项标准计算，而这需要顶尖超算超过 10^25 年——比宇宙年龄还长！Willow的成就主要体现在两个方面：指数级减少错误、性能吊打超级计算机。
刚刚谷歌 CEO 劈柴哥激动地宣布，谷歌最新的量子计算芯片 Willow 已经问世！Willow 在基准测试中取得了惊人的成绩：在不到 5 分钟内完成了一项标准计算，而这需要顶尖超算超过 10^25 年——比宇宙年龄还长！
消息一出，连马斯克都惊叹：“Wow！”
劈柴哥还提议未来用 SpaceX 的星舰在太空里建个量子集群，马斯克表示：“这很可能会发生。” 任何一个自尊的文明至少应该达到卡尔达肖夫 II 型文明。马斯克认为，我们目前仅处于 I 型文明的 5% 以下。为了达到 30% 左右，我们需要在所有沙漠或高度干旱的地区放置太阳能电池板
劈柴哥对此表示赞同，并表示我们应该更多地扩展太阳能，而不是去寻找替代方案
Sam Altman 也送上了祝贺
Willow 的成就主要体现在两个方面
指数级减少错误：
这是量子计算领域长久以来的一大挑战。通常情况下，使用的量子比特越多，发生的错误就越多。但 Willow 实现了随着量子比特数量的增加，错误率反而指数级下降。谷歌在国际顶级期刊《自然》杂志上发表的结果显示，他们测试了从 3x3、5x5 到 7x7 不同大小的量子比特网格，每次都能将错误率减半。这被称为“低于阈值”，是自 1995 年 Peter Shor 提出量子纠错以来一直未能攻克的难题。 这次的成果也是超导量子系统上实时纠错的首次成功案例之一，对于任何有用的计算都至关重要，因为如果不能足够快地纠正错误，计算就会在完成之前被破坏。此外，这也是一个“超越盈亏平衡”的演示，其中量子比特阵列的寿命比单个物理量子比特的寿命更长，这是一个无法伪造的标志，表明纠错正在改善整个系统。作为第一个低于阈值的系统，这是迄今为止为可扩展逻辑量子位构建的最令人信服的原型。
性能吊打超级计算机：
谷歌使用了随机电路采样 （RCS） 基准测试来衡量 Willow 的性能。RCS 由谷歌团队率先提出，现在已成为业界广泛使用的标准，它是目前可以在量子计算机上进行的最难的经典基准测试。Willow 的测试结果令人震惊：它在不到 5 分钟的时间内完成了一项计算，而这在当今最快的超级计算机之一上需要 10^25 年，也就是 10 万亿亿年。这个数字远远超过了物理学中的已知时间尺度，也远远超过了宇宙的年龄。这也印证了量子计算发生在多个平行宇宙中的观点，与我们生活在一个多重宇宙中的想法相符，这是 David Deutsch 最初提出的预测。 值得注意的是，谷歌对 Frontier 超算的评估是基于保守假设的，例如假设可以完全访问辅助存储（即硬盘驱动器），且没有任何带宽开销——这对 Frontier 来说是一个慷慨且不切实际的允许
更详细的技术细节：
105 个量子比特： Willow 拥有 105 个量子比特，在量子纠错和随机电路采样这两个系统基准测试中均实现了业界最佳性能
T1 时间提升 5 倍： T1 时间（衡量量子比特保持激发态的时间）接近 100 微秒，比上一代芯片提升了 5 倍
先进的制造设施： Willow 是在谷歌位于圣巴巴拉的最先进制造工厂生产的，该工厂是全球少数几个为此目的从零开始建造的工厂之一。系统工程在量子芯片的设计和制造过程中至关重要：芯片的所有组件，例如单量子比特和双量子比特门、量子比特复位和读出，都必须同时进行良好的工程设计和集成
未来展望，高级AI
谷歌的下一个挑战是在今天的量子芯片上演示第一个“有用的、超越经典的”计算，它与现实世界的应用相关。他们乐观地认为 Willow 一代芯片可以帮助他们实现这一目标。他们邀请研究人员、工程师和开发者通过查看他们的开源软件和教育资源（包括他们在 Coursera 上的新课程）加入他们的行列，在那里开发者可以学习量子纠错的要点，并帮助他们创建可以解决未来问题的算法。
劈柴哥认为，
高级 AI 将显著受益于量子计算。量子算法有基本的缩放规律作为支撑，正如我们用 RCS 看到的那样。对于许多对人工智能至关重要的基础计算任务，也存在类似的缩放优势。因此，量子计算对于收集经典机器无法访问的训练数据、训练和优化某些学习架构以及对量子效应很重要的系统进行建模将是不可或缺的。这包括帮助我们发现新药、为电动汽车设计更高效的电池，以及加速聚变和新能源替代品的进展。许多此类未来改变游戏规则的应用程序在经典计算机上将不可行；它们正等待着量子计算来解锁
太逆天了，个人感觉这是谷歌继Transformer后又一个改变人类历史的成果
文章来源：AI寒武纪，原文标题：《重磅！谷歌Willow量子芯片横空出世：解决量子计算三十年难题，马斯克惊叹，Altman祝贺》
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