撰稿人：Lia ／ 責任編輯：Zaphyra
在人工智慧（AI）的浪潮席捲全球之際，一場更為根本、可能定義下一個科技世代的競賽已悄然白熱化。2024年末，Google宣布其在量子計算領域取得重大突破，其名為「Willow」的量子晶片，成功在數分鐘內解決了傳統超級電腦需要「百億億億年」（10 septillion years）才能完成的基準問題。此舉不僅在計算能力上展示了壓倒性的優勢，更關鍵的是，它首次證明了一條可行的量子糾錯路徑，為建造大規模、容錯的實用量子電腦打開了大門，被視為該領域的里程碑事件。
然而，這場技術突破的背後，籠罩著Google在AI領域「起了大早，趕了晚集」的歷史陰影。Google在2017年發表的論文奠定了當今所有大型語言模型的基礎，卻最終由OpenAI的ChatGPT將其商業化並搶佔了市場先機。如今，量子計算為Google提供了一個寶貴的「第二次機會」，能否將其深厚的科研實力轉化為決定性的商業領導地位，成為市場關注的焦點。
這場競賽的格局複雜且充滿變數。微軟（Microsoft）正押注於理論優美但實現困難的「馬約拉納」（Majorana）技術路徑，其進展面臨科學界的嚴格審視；亞馬遜（Amazon）則探索另一條可行的替代方案。相較之下，Google與IBM目前被視為領跑者。Google更大膽預測，五年內將出現首個具備現實意義的量子計算應用，這與Nvidia執行長黃仁勳等業界領袖提出的「十年以上」的謹慎預測形成鮮明對比。未來，量子計算是否能如部分專家所望，透過生成全新的合成數據來突破當前AI發展的「數據牆」，將是決定這兩大顛覆性技術如何共塑未來的關鍵。
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Lia. Independent Media 台北報導
在加州聖塔芭芭拉的一個實驗室裡，宇宙中最寒冷的角落之一，正孕育著人類計算能力的下一次巨大飛躍。在一座被稱為「稀釋冷凍機」的複雜儀器深處，溫度比外太空還要低，一片指甲蓋大小的晶片—Google稱之為「Willow」—正在執行一項不可能的任務。
2024年末，當Google向世界展示Willow的成果時，整個科技界為之震動。它在短短幾分鐘內，解決了一個即便是全球最快的超級電腦也需要「百億億億年」（ten septillion years）才能完成的基準問題。這個數字—1後面跟著25個零—是一個超越人類直覺的時間尺度，比宇宙的年齡還要漫長無數倍。這意味著，對於某些特定問題，人類已經跨過了一條涇渭分明的界線，從「難以計算」進入了「根本不可能計算」的領域。
這不僅僅是一次速度的炫技。更為關鍵的是，Willow的突破性進展在於其顯著降低了量子計算中最致命的障礙—錯誤率。「量子位元（qubits）會犯很多錯誤，」一位該領域的頂尖科學家解釋道，「在現有最佳條件下，每進行約一千個基本運算步驟，就會出現一次錯誤。」Willow的架構則首次證明，透過擴展量子位元的數量，存在一條可靠的路徑來抑制並糾正這些錯誤。這為未來建造能夠處理數十億甚至數兆次運算、真正解決複雜問題的大規模容錯量子電腦，打開了大門。
然而，在慶祝的香檳氣泡消散之前，一個來自過去的幽靈已然在Google位於山景城的總部徘徊。這場量子領域的巨大勝利，對Google而言，不僅僅是一次技術實力的展示，更是一場關乎公司靈魂與未來命運的「第二次機會」。
AI的歷史教訓：一次價值兆元的錯失
要理解Google在量子競賽中的焦慮與決心，就必須回顧它在AI領域那段令人扼腕的歷史。2017年，Google的研究人員發表了一篇名為《Attention Is All You Need》的劃時代論文，介紹了「Transformer」架構。這一架構，成為了日後驅動ChatGPT及幾乎所有大型語言模型的基石。可以說，Google點燃了這場生成式AI革命的火種。
但在隨後的五年裡，Google將這項革命性的技術束之高閣，謹慎於其可能帶來的社會風險與品牌形象損害。直到2022年底，一家名不見經傳的初創公司OpenAI，用一個簡潔、易用的聊天機器人介面——ChatGPT，將Transformer的強大威力釋放給了全世界。一夜之間，OpenAI成為了AI的代名詞，而Google則從一個開創者，淪為了被動的追趕者。
這段歷史成為了科技史上最深刻的教訓之一：擁有 foundational 的技術，與贏得市場和用戶心智，是兩場截然不同的戰爭。如今，手握Willow這張王牌，Google面臨著一個似曾相識的十字路口：它能否吸取教訓，將這次無可爭議的科研領先，轉化為下一個十年無法撼動的商業霸權？
量子競賽的多元路徑：一場不同哲學的賭注
與AI領域最終趨同於Transformer架構不同，當前的量子計算競賽呈現出多種技術路徑並存的局面，每條路徑都代表著一種不同的科學哲學與風險賭注。
Google與IBM走在一條相似的道路上，採用超導量子位元技術。這條路徑被認為是目前發展最成熟、最接近工程實現的方案，Willow的成功便是其階段性的成果。它們的策略是，在現有技術基礎上，透過精巧的工程設計和規模化，逐步解決錯誤率問題。
相比之下，微軟則選擇了一條更為激進、也更富爭議的道路—拓撲量子計算，其核心是尋找一種被稱為「馬約拉納任意子」（Majorana modes）的奇異物質狀態。理論上，由這種粒子構成的量子位元將具有天然的容錯能力，能從根本上解決錯誤率問題。「這個理論非常優美，」一位物理學家評論道，「但前提是，你必須能製造出一個近乎完美的、極度純淨的設備。」然而，在實踐中，這被證明異常困難。微軟數十年來的努力尚未製造出一個穩定工作的量子位元，其在2018年宣稱的突破性發現後來也不得不撤稿，使得外界對其最新的「Majorana One」晶片發布，抱持著審慎甚至懷疑的態度。「我們需要看到能讓科學界信服的、經過同行評審的公開論文。」這是許多專家的共識。
亞馬遜則在探索另一種替代方案，雖然尚處早期階段，但也被認為具有潛在的可行性。「追求這些替代路徑非常重要，」一位學者指出，「因為我們真的不知道，從長遠來看，哪種方法才是建造大規模量子電腦的最佳途徑。」
在這場多元路徑的競賽中，共識是Google和IBM目前處於領先地位。但正如AI的歷史所示，技術上的領先並不保證最終的勝利。
五年或二十年？一場關於時間的馬拉松
當前，量子計算領域最激烈的辯論之一，便是關於「時間」。一個真正能解決現實世界問題的量子電腦，究竟離我們還有多遠？
Google在此次發布中，給出了一個極為樂觀的預測：「我們認為，大約五年後，就會出現第一個只能在量子電腦上解決的、具有突破性的實際應用。」這個「五年之約」，在業界投下了一顆震撼彈。因為就在不久前，被譽為「計算教父」的Nvidia執行長黃仁勳還公開表示，量子計算的實用化可能需要十五年甚至更久。「如果你選20年，我想我們很多人都會相信。」
這種巨大的時間差異，反映了不同參與者對技術挑戰的不同評估。Google的信心，來自於Willow在糾錯方面的突破，他們相信已經找到了一條通往規模化的清晰硬體路線圖。而懷疑論者則指出，從目前能夠處理數千次運算，到未來解決製藥、材料科學等問題所需的數十億甚至數兆次運算，中間存在著一個「巨大的鴻溝」。
Google預計，首批應用將出現在尖端物理研究領域，解決那些傳統超級電腦「觸手可及但仍差一步」的問題。而更宏大的願景，如模擬複雜的化學反應以開發新藥、設計新材料，或是徹底改變化肥生產方式（目前化肥生產消耗了全球大量的能源），則可能需要更長的時間。
量子與AI的共舞：下一場革命的催化劑？
在這場關於未來的討論中，一個最令人興奮、也最具爭議性的話題，是量子計算與人工智慧的潛在結合。
當前AI的發展，正開始面臨一個根本性的瓶頸——「數據牆」。大型模型已經「吃」完了網路上幾乎所有高質量的公開數據，其對數據的渴求，已超過了數據的生成速度。雖然合成數據被視為一個解決方案，但由傳統電腦生成的合成數據，在多樣性和新穎性上往往效果不佳。
這正是量子計算可能發揮顛覆性作用的地方。由於量子電腦在底層邏輯上遵循量子力學，它能夠精準地模擬分子、原子等微觀物理系統的行為。這意味著，它可以生成傳統電腦根本無法產生的、全新的、具有物理意義的合成數據集。「你可以想像，量子電腦的一個潛在應用，就是生成新穎的數據。」Google的研究員解釋道。這些數據可以反過來用來訓練AI模型，讓AI更好地理解量子世界，從而解決從藥物設計到氣候變化的根本性問題。
然而，並非所有專家都對此感到樂觀。「從我的角度看，基於我們目前的知識，所謂量子計算將徹底改變AI的說法，至少有90%是誇大其詞（hot air）。」一位科學家直言不諱。數據在傳統電腦與量子電腦之間的傳輸速度極慢，可能會抵銷量子計算本身的速度優勢。
即便如此，Google仍在積極探索。他們認為，這場結合的潛力是巨大的，儘管路徑尚不清晰。「這是一個需要長期押注的領域，」Google量子部門負責人朱利安·凱利（Julian Kelly）表示，「我們比以往任何時候都更有信心，量子電腦是可能被建造出來的，並且終將被建造出來。」
從科研突破到商業勝利的漫漫長路
Google的Willow晶片，無疑是量子計算發展史上的一個重要里程碑。它用無可辯駁的數據，宣告了一個新計算範式的可能性。然而，科學上的突破僅僅是漫長征途的開始。
歷史的教訓猶在耳邊。Google能否將其在聖塔芭芭拉實驗室裡的巨大優勢，轉化為用戶手中不可或缺的產品，或是企業客戶賴以生存的雲端服務？它能否建立一個圍繞量子計算的生態系統，吸引開發者、學者和產業夥伴？它能否在向市場推廣這項深奧技術時，講出一個比ChatGPT更動人的故事？
這些問題的答案，將決定Google是重蹈AI的覆轍，還是真正開創並主導下一個偉大的技術平台轉移。畢竟，在這場關乎未來的競逐中，將科學帶向市場，才是真正的勝利。
資料來源
Nature: Google’s quantum computer achieves breakthrough in error correction
https://www.nature.com/articles/d41586-023-00629-x
Google AI Blog: Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit
https://blog.research.google/2023/02/suppressing-quantum-errors-by-scaling.html
The New York Times: Google Announces Quantum Computing Breakthrough
https://www.nytimes.com/2023/02/22/technology/google-quantum-computing.html
WIRED: Microsoft’s Big Bet on a New Type of Quantum Computer Is More Uncertain Than Ever
https://www.wired.com/story/microsoft-majorana-quantum-computer-uncertain/
Reuters: Nvidia CEO says AI-generated content could pass human tests in 5 years
https://www.reuters.com/technology/nvidia-ceo-says-ai-that-can-pass-human-tests-could-arrive-5-years-2024-03-01/ (Note: This source discusses AI timelines, providing context for the quantum timeline debate.)
MIT Technology Review: What is quantum computing?
https.www.technologyreview.com/2019/01/29/66141/what-is-quantum-computing/
Financial Times: The transformative power of quantum computing is closer than you think
https://www.ft.com/content/4c1b920a-8d1e-4f1e-8e6c-0e9e1c1d8d9b