量子芯片來襲 谷歌微軟殺瘋了？

「用商業角度 破解世界變化」

這是「商業偵探佳」的第 134篇視頻

如果有人告訴你：3～5年后，沒人愿意買甚至不會再談論英偉達的芯片，GPU 行業直接Game Over……

——你會不會覺得這個人瘋了？

今天，我們就來聊聊量子芯片，它真的要來了么？

它為何可能顛覆英偉達的芯片霸主地位？最重要的，它將帶來怎樣的商業機遇與風險？

量子芯片？啥東西？！

我們先搞清楚，量子到底是什么？

"量子" 這詞可能早被某寶的營銷玩壞了，讓人聽著就自帶“玄學”濾鏡。它聽起來很高端，但大多數人都似懂非懂。簡單來說，量子是物質和能量的最小單位，小到幾乎沒有物理大小。

比如，你可能聽說過光子嫩膚，這里的“光子”就是光的量子。但要澄清一點哦，光子嫩膚其實根本沒用到光子的量子屬性，準確點叫它“光能嫩膚”還更貼切。

那什么是量子芯片？量子芯片（Quantum Chip），顧名思義，就是利用量子力學的物理特性進行運算的芯片。那么，量子到底有什么特性？

最核心的概念就是疊加態（Superposition）。

聽不懂？薛定諤的貓就是一個典型的例子——簡單來說，就是多種狀態可以同時存在。

但這聽起來還是有點玄，我們具體看看它和 傳統芯片 有什么區別：

傳統芯片（CPU/GPU） 里的基本信息單位是 比特（Bit），它要么是 0，要么是 1，計算時需要 一個比特一個比特地按邏輯推演。

量子芯片（QPU） 里的基本信息單位是 量子比特（Qubit），它 既是 0 又是 1，是一種疊加態。而 多個量子比特組合在一起，就可以同時計算所有可能性，直接輸出答案。

聽著還有點暈，那我們拿走迷宮打個比方，英特爾的CPU就像一個人，一個路口一個路口一條路一條路地找出口；而英偉達的GPU呢，相當于這個人分身多個自己，每條路派一個，同時找出口；到了量子芯片Qpu，這個人就直接變身楊紫瓊，像她在《瞬息全宇宙》（《Everything Everywhere All at Once》）里一樣， 大家體會一下這個電影標題里的后半句All at once的意境，瞬時疊加了所有可能，類似來了個上帝視角，掌握了全局包括出口路線。是不是聽著就感覺快很多，量子芯片究竟厲害到什么程度呢？

下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段：

您提到過量子計算機非常強大，那究竟有多強大呢？

從計算能力來看，一臺量子計算機相當于1000個數據中心的總和，因此它們具有無窮能力！

聽起來是不是感覺GPU和它一比，都弱爆了！如果你能一個量子芯片搞定1000個采用GPU的數據中心的事，你還會想買GPU么？是不是對于英偉達和GPU行業是摧毀性打擊？

問題是，量子芯片要來了嗎？

量子芯片 準備好了嗎？

量子芯片真正落地，還需要攻克幾大難題：

1. “激發”出量子狀態難

理論上，我們的世界本質上就是量子世界。但問題是，誰真正見過量子？我們從未在現實中見過“瞬間移動”或“心有靈犀”這些量子特性，因為量子尺度極小，外界干擾過多。

它們的現象往往被抵消，無法在日常環境中顯現。因此，量子的許多“神奇特性”只能在極端實驗環境下被觀察到。

要真正激發量子狀態，目前有三條主要技術路線：

超導量子：當前最成熟的路線，代表企業包括 IBM、谷歌。例如，谷歌 2023 年的量子處理器聲稱6 秒完成傳統計算機 47 年的計算任務。

離子阱：比超導量子更穩定，但計算速度較慢，代表企業有 IonQ 和 Honeywell。

光子量子：核心部件不需要超低溫，理論上可行性高，但結構復雜，規模化難度大。中科大研發的“九章”量子計算機就采用了光子路線。

2. 量子計算普及仍然遙遠

這幾條技術路線其實都已經造出了量子計算機，但距離真正普及還很遙遠。

看看谷歌 2023 年的量子處理器，已經宣稱達到了“量子霸權”，但它的計算能力僅相當于70 個量子比特。

相比之下，傳統芯片的計算單位早已達到上億個比特，量子計算仍然處于起步階段。

另外，量子計算機的硬件龐大、造價昂貴，谷歌的量子芯片設備體積巨大、成本高昂，離真正的商業化應用還有很長的路要走。

3. 計算錯誤率高，不夠穩定

比技術普及更棘手的問題是，量子計算的錯誤率依然非常高。

量子比特的計算是疊加了無數種可能的結果，最終呈現哪一個答案，受到諸多干擾因素的影響，結果可能并不穩定。因此，量子計算目前仍然面臨巨大的計算誤差挑戰。

以谷歌 2023 年的量子計算機為例，它的邏輯比特計算錯誤率高達 2.914%。

雖然這對行業來說是進步，但想象一下，如果你的電腦在計算過程中頻繁出錯，你還敢用嗎？

這也是為什么，在 2024 年 CES 上，英偉達 CEO 黃仁勛仍然表示，量子計算真正到來可能還需要 20 到 30 年。

不過別急著為英偉達松口氣，黃仁勛的講話既反映出QPU的開發難度，同時也側面反映出英偉達內部量子芯片的開發進展肯定不是很順利。而科學的發展的速度，總是被類似Chatgpt和DeekSeek這樣冒出來的另類，改寫發展的軌跡，過去不到100天，兩件事把量子芯片商業化大大加快，都和英偉達沒有關系。

量子芯片 大事件！

第一件大事：谷歌發布新一代量子芯片 Willow

2023 年 12 月 9 日，谷歌宣布開發出新一代量子芯片 Willow。

大家可能會好奇，這次的計算能力有多炸裂？確實炸裂，0 多到數不過來。

但更關鍵的是，它攻克了一個困擾量子計算 30 年的難題——顯著降低錯誤率。

最驚人的是，量子比特越多，錯誤率反而越低，這意味著量子計算可以在大規模環境下保持可控的穩定性，不再只是實驗室里的“炫技”，而是真正向實用化邁進。

它是怎么做到的？原理超級復雜，但可以粗略理解為“大型投票團 + 仲裁機制”。對于每個計算結果，系統會進行集體投票表決，再通過 “仲裁”篩選錯誤結果，最終確保輸出的計算更加可靠。

這次突破意味著，量子計算不再是實驗室里的概念性實驗，而是可以走向真正的應用，至少可以當個實習生了。

第二件大事：微軟發布全球首個拓撲量子芯片

2024 年 2 月 19 日，微軟宣布成功制造出全球首個拓撲量子芯片——“馬約拉納 1 號”。

為什么這事更重要？因為微軟沒有沿用目前主流的三大量子技術路線（超導、離子阱、光子），而是選擇了一條完全不同的路徑——拓撲量子計算。

這一路線被認為有望大幅提升量子芯片的性能和穩定性，解決當前量子計算最頭疼的問題。

拓撲量子計算是什么？

這個“拓撲”概念聽起來復雜，其實最早是個數學理論，研究在拉伸、扭曲、彎曲等形變下，物體不變的核心特性。

最經典的案例就是甜甜圈和咖啡杯——在拓撲學看來，它們是一樣的！因為兩者都有一個洞，不管怎么拉伸、折疊，變成手套、輪胎、花瓶……只要洞還在，拓撲學上就認為它們是同一種東西。

真的達到我們中國人說的“萬變不離其宗”。

拓撲量子芯片 真那么厲害嗎？

那拓撲量子芯片是啥？說白了就是利用拓撲學概念，通過特殊物理粒子構建更穩定的量子比特來做芯片。有啥好處？

之前提到的超導量子、離子阱、光子三條路線，可以理解成“用一盤散沙堆的城堡”，雖然能建起來，但結構脆弱，容易受外界干擾，風一吹就塌。而且規模化很難，一旦量子比特數量增加，出錯率也會大幅提升。

而拓撲量子計算則像“用樂高積木搭建的城堡”——結構穩定，不容易受外界干擾，誤差小，計算更精準。

同時，它的規模化潛力巨大，不是幾十、幾百個量子比特，而是未來可能直接沖擊百萬級別！

這么好的路線為什么那么多公司不做么？因為雖然相關技術理論很早就有了，但過去一直無法真正實現，所以幾乎只有微軟一直在堅持探索。他們這次突破，號稱是發現了新材料，終于讓拓撲量子計算成為可能。

難怪微軟在 1 月，黃仁勛發表前面那番言論后馬上貼臉開大，表示不用等20，30年，今年就是“量子準備就緒之年”。

只是目前微軟發布的相關研究還在接受科學界的審查，但如果最終被證實成立，那量子計算離我們就真的不遠了！

下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段：

我知道量子芯片已經非常接近了，那到底有多近呢？

無論谷歌是否提出了具體方案并明確表示了什么，實際上還得3到5年時間來實現。

不過發展正在加速，不僅是微軟，亞馬遜也推出了量子云服務。畢竟技術的發展有時可是呈指數級的。

至于英偉達，如果不能快速跟上，或者沒有找到能和微軟等技術更“ready”的公司合作的機會，那可能就要面對“降維打擊”了。

說到這，大家是不是感覺量子芯片只是科技行業，巨頭們的暗戰，可以說，你、我，都應該對量子時代的到來有所準備，這才是真正巨大的風口。

量子芯片 將撼動哪些領域？！

先說近在眼前的，量子芯片還沒完全落地，但資本市場和 VC 產業已經開始躁動，從去年12月谷歌發布Willow開始，Rigetti Computing等量子概念股就開始大幅波動，注意哦，大幅波動證明市場熱情高漲，但同時風險也非常大。

另外微軟發布拓撲量子芯片不到一周的時間，以色列量子計算初創企業Quantum Machine就宣布完成1.7億美元的C輪融資，資本加速押注這一賽道。

再說長遠一點，我們正面臨一場“硬件革命”：首先量子芯片真正進入商業普及階段，最直接的變化就是硬件基礎設施的大升級：像數據中心、超級計算機、服務器 需要替換成量子架構。

云計算行業可能面臨重組，AWS、Azure、Google Cloud，阿里云可能迎來新一輪洗牌。

而英偉達如果在量子芯片上跟不上，可能會像英特爾錯失 AI 時代一樣，被行業邊緣化。

緊跟著，受芯片算力限制的硬件，如 AR/VR、自動駕駛、AIoT 設備，可能迎來真正的爆發期。整個硬件產業都要重新大洗牌。

與此同時，大量依賴計算能力的行業都會直接受益，比如新藥研發：量子計算可以模擬和加速分子分析，降低藥物研發成本。新材料開發：量子計算可以精確模擬各種材料特性，推動超導材料、納米材料等突破。再說到大家現在最關心的AI ，它的訓練時間可能從數周縮短到數小時，我們可能很快看到新一輪突破。

另外在金融上，量子計算可以提高交易速度，特別是在高頻交易，優化算法。

當然金融交易是零和游戲，先用上量子計算的玩家可能短期獲得優勢，但一旦所有機構都上量子，市場競爭只會更卷。

除了剛才說到的這些，像交通管理、物流、航空航天等等都會因為量子計算的到來變得更高效更合理。

大家還可以找找自己所在行業的可能切入點。

誰將面臨量子威脅？

這么強大的計算能力，帶來的全是好事嗎？難道沒有什么危險嗎？當然有，首先網絡安全風險！

下面是和網絡安全專家卡洛斯·莫雷拉的采訪片段：

您能否詳細說明一下量子計算可能帶來的風險？

風險很可能是巨大的。例如，已有 40 年歷史的 RSA 加密算法 以及 三重加密 保障，都是在多年前開發的。它們之所以被廣泛使用，是因為當前的計算機需要 1000 年 才能破解這些加密技術。

然而，量子計算機改變了這一局面。具備足夠計算能力的量子計算機將能夠瞬間破解 RSA 和三重加密，從而對整個網絡安全體系構成威脅。

一旦量子計算機突破這一壁壘，它們將能夠破解一切——包括：

? 信用卡信息
? 汽車聯網系統
? 云端數據
? 銀行賬戶與金融服務
? 醫療記錄

這些計算機的強大之處在于，它們幾乎可以摧毀現有的所有加密防護，基本上沒有什么能夠阻止它們帶來的潛在破壞。

還記得“千年蟲”帶來的全球恐慌嗎？

量子計算的安全挑戰可能比它更大，但危機也意味著機遇，網絡安全產業將迎來巨大市場。像 Carlos 的公司 SEALSQ 這樣的企業，已經在開發抗量子攻擊的加密技術。

希望在量子計算真正普及之前，迭代出好的安全解決方案和產品。

美國國父本杰明·富蘭克林曾說過說過：By failing to prepare, you are preparing to fail（不做準備，就是在準備失敗）。

科技變革已經在加速，希望大家都能提前布局，這也是我做這個視頻的初衷。你怎么看？歡迎留言討論！

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