亚马逊云计算服务（AWS）近日发布了一款名为“Ocelot”（小豹猫）的全新量子计算芯片原型，标志着该公司在量子计算领域取得了重要进展。该芯片旨在解决量子计算机长期面临的纠错和扩展性难题。

量子计算领域竞争日趋激烈

随着谷歌和微软等科技巨头在量子计算领域不断取得突破，该领域的竞争日趋激烈。亚马逊此次发布的Ocelot芯片，进一步加剧了这场技术竞赛，各方都在竞相开发实用的量子计算机。

AWS量子硬件部门主管Oskar Painter表示，Ocelot芯片的独特之处在于其解决了量子计算机面临的一项根本性挑战：容易出错的问题。Painter在接受Business Insider采访时强调，Ocelot芯片在纠错和扩展性方面实现了突破。

亚马逊在《自然》杂志上发表的研究成果表明，与传统方法相比，Ocelot原型芯片在提高量子纠错效率方面潜力巨大，最高可达90%。Painter指出，纠错效率提升了大约5到10倍，这是一个显著的改进。他还补充道，尽管目前仍需将错误率降低10亿倍，但量子纠错技术有望应对这一挑战，最终弥合这一巨大差距。

量子比特的“薛定谔之猫”

量子计算是一个新兴的技术领域，它融合了计算机科学、数学和量子力学。与传统计算机使用二进制比特不同，量子计算依赖于被称为量子比特（qubit）的信息单元。

量子比特比二进制比特拥有更大的信息存储能力，并且可以同时存在于多个状态。然而，量子比特非常不稳定，难以测量，并且需要特定的条件（例如低光照或极低温环境）才能可靠地复制结果而不出错。这些问题长期以来阻碍了量子计算领域的发展。

一旦量子比特能够在足够大的规模上以可预测的方式运行，量子计算机就能比传统计算机更快地解决更复杂的计算问题。该领域的研究人员普遍认为，通过量子计算可以解决的问题，将有助于发现新药、促进恶劣气候下的可持续粮食生产、开发新型化合物，甚至破解我们当前的加密方法等。

亚马逊表示，Ocelot芯片使用了一种名为“猫比特”（cat qubits）的量子比特技术，该技术以著名的薛定谔的猫思想实验命名。亚马逊发言人称，这种技术能够从本质上抑制某些形式的错误，从而简化和减少构建完整量子计算机所需的量子纠错工作。

该发言人还表示，Ocelot芯片采用了一种独特的架构，将猫比特技术和额外的量子纠错组件集成到芯片中，并可以使用电子工业的制造工艺进行生产。

量子计算的“引爆点”

Painter和其他量子研究人员都认为，在功能完善且具有商业价值的量子计算机问世之前，必须在降低错误率和提高扩展性方面取得更大的进展。虽然亚马逊的新芯片并不意味着现在就能生产具有商业价值的量子计算机，但它是该领域最近一系列进展中的最新成果，这些进展激发了整个行业的活力，并暗示商业应用有望比预期更早到来。

Quantum Circuits的联合创始人兼首席科学家Rob Schoelkopf表示，亚马逊的研究成果“突显了更高效的纠错技术是确保可行的量子计算的关键”。他认为该公司的进展是“朝着探索和准备未来发展路线图迈出的良好一步”。

在亚马逊发布此消息大约一周前，微软也推出了其量子芯片Majorana 1。微软表示，其芯片由一种新的物质状态驱动，可以实现更稳定、可扩展和简化的量子计算。同样，谷歌也在去年12月宣布了其量子芯片Willow，该公司声称该芯片可以在不到五分钟的时间内完成一项标准基准计算。而这项任务需要目前速度最快的超级计算机花费10个百亿亿年的时间才能完成——这个时间超过了宇宙的年龄。

Painter表示：“我们确实正处于量子计算领域一个非常激动人心的时刻，你们听到了很多关于它的消息，因为这确实是一个真正的引爆点。”

谁处于领先地位？

马里兰大学联合量子研究所的理论凝聚态物理学家Sankar Das Sarma表示，亚马逊的Ocelot芯片是一种“更传统的超导芯片，可能类似于谷歌和IBM开发的芯片”，与微软最近发布的芯片相比——尽管他补充说，现在判断哪家公司在他们的发现中处于领先地位还为时过早。

Das Sarma在一封电子邮件中写道：“微软的工作是基于拓扑马约拉纳零模式，它也有一种超导体，但方式截然不同。特别是，微软的设备如果工作正常，就会受到拓扑保护，对纠错的需求最小，而AWS的说法似乎是他们在传统的纠错方案中取得了一些改进。这两种方法非常不同。”

该领域的研究人员正在密切关注亚马逊和其他公司的进展，希望证明量子技术将比预期更早地实现商业可行性。今年1月，英伟达首席执行官黄仁勋表示，我们距离该技术“非常有用”还有20年的时间，导致量子股票下跌。

量子弹性技术网络安全供应商Lastwall的首席技术官Troy Nelson表示，每家公司的公告都代表着量子计算机在走向运行的道路上又增加了一个组成部分。“未来仍有很多挑战。亚马逊在纠错方面取得的进展——并且已经导致了一些新的科学知识和纠错方面的发现——是以控制系统和芯片读数的复杂性和精密性为代价的，”Nelson说，“我们仍然处于原型阶段，我们仍然有几年的时间要走，但他们已经向前迈出了一大步。”