抓住風(fēng)口

本期要點：這次有什么不一樣？這么牛的技術(shù)為啥還是救不了谷歌？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

科技前沿總是會給我們帶來很多驚喜，但真正重要的是判斷這些進(jìn)展中有多少能產(chǎn)生實際價值。

10月22日，谷歌的一個消息又讓科技圈為之沸騰：谷歌的量子芯片只用了2.1小時便算完了當(dāng)今最快的超級計算機需要3.2年才能完成的任務(wù)，速度提升了足足13000倍！

最近，谷歌的量子人工智能（Quantum AI）團(tuán)隊可謂捷報頻傳。

10月初，他們的首席科學(xué)家米歇爾·德沃雷（Michel Devoret）和約翰·馬丁尼斯（John M. Martinis）才與其導(dǎo)師約翰·克拉克（John Clarke）共同榮獲了2025年諾貝爾物理學(xué)獎。如今他們的Willow量子處理器又創(chuàng)佳績，實現(xiàn)了全球首次可驗證的量子優(yōu)勢。

具體說來，谷歌研究團(tuán)隊提出了“Quantum Echoes”（量子回聲）算法，使量子計算機能夠完成經(jīng)典超級計算機難以實現(xiàn)的任務(wù)。這個算法就像是給量子計算機做的一次精密體檢，以超強糾錯的方式，來證明量子計算機在復(fù)雜任務(wù)上的計算結(jié)果真實可信。

這個算法可以在核磁共振成像（NMR）中大顯身手。

科研人員發(fā)現(xiàn)，量子處理器得出的結(jié)果與傳統(tǒng)核磁共振測量高度一致，同時還能顯示出后者觀察不到的細(xì)微信息，也就可以對分子和材料結(jié)構(gòu)進(jìn)行更加精細(xì)的探測。最直接的應(yīng)用就是新藥研發(fā)，通過利用量子增強的核磁共振更準(zhǔn)確地分析藥物分子與疾病靶點的結(jié)合方式，可以加速藥物篩選和設(shè)計流程。

因此，谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai）也表示，這一成果是邁向量子計算實際應(yīng)用的重要一步。受消息刺激，谷歌母公司Alphabet股價也應(yīng)聲上漲超2%。

我們認(rèn)為，谷歌在量子計算領(lǐng)域的研究雖然非常重要，但這是科研上的進(jìn)步。它無法解決全球當(dāng)下最迫切的AI算力短缺問題。同時，量子計算距離實現(xiàn)商業(yè)價值仍有至少數(shù)年時間，對于谷歌而言屬于“遠(yuǎn)水難解近渴”。

這次不一樣？

首先，我們該如何理解這次量子計算的進(jìn)展呢？

13000倍的速度？經(jīng)典計算要被顛覆了？這些說法基本上都是為了博眼球而找的戲碼。

2019年，谷歌其實就已經(jīng)通過53個量子比特完成了經(jīng)典計算機幾乎不可能完成的隨機電路取樣任務(wù)?？闪赀^去了，這件事除了給大家留下一些夸張的數(shù)字外，沒有產(chǎn)生任何價值。

其中的關(guān)鍵點就在于量子計算是個黑箱，它的結(jié)果不一定正確。即使是一家市值數(shù)千億美元的制藥公司，有錢去嘗試量子計算來設(shè)計新藥，但當(dāng)高管得知計算結(jié)果可能有效也可能無效，恐怕也不會用這個方法吧。

所以，這次谷歌的量子回聲算法其實是解決了計算結(jié)果的可靠性問題，才為其商業(yè)化打下了信任的基礎(chǔ)。這也是谷歌CEO說量子計算在邁向?qū)嶋H應(yīng)用的原因。

不是GPU

但我覺得，也需要科普一下，量子計算機可不是下一代GPU，它甚至跑不順你的辦公軟件。

一聽到比最快的超級計算機還快13000倍，估計很多人的想法就是它將一舉解決AI大模型的算力短缺問題，英偉達(dá)是不是要危險了？

這是一個徹頭徹尾的誤解。至少在未來十年內(nèi)，量子計算機只是一種專用計算加速器，只適用于少數(shù)特定類型的問題，距離成為通用計算設(shè)備還很遠(yuǎn)。

這源于量子計算原理的非通用性。量子比特利用疊加和糾纏，可以在某些組合爆炸類的問題上展現(xiàn)指數(shù)級優(yōu)勢，例如模擬量子物理過程、破解特定加密算法等。這些任務(wù)恰恰是經(jīng)典計算機最頭疼的。

然而，當(dāng)前AI大模型訓(xùn)練領(lǐng)域，所需完成的是矩陣乘法運算?，F(xiàn)代經(jīng)典計算機和GPU集群已經(jīng)針對這種任務(wù)進(jìn)行了高度優(yōu)化，性能逆天的量子計算機在這個領(lǐng)域卻甚至不如一塊普通顯卡，無法緩解眼下AI行業(yè)最緊缺的算力瓶頸。

因此，量子計算機的使命也不是要去取代超級計算機或云服務(wù)器，而是和經(jīng)典計算機協(xié)同完成任務(wù)。經(jīng)典計算負(fù)責(zé)通用計算的主體工作，量子部分作為加速器攻克其中最困難的特定環(huán)節(jié)。

例如，在藥物研發(fā)中，經(jīng)典超級計算機負(fù)責(zé)常規(guī)的數(shù)據(jù)處理和模擬框架，而在關(guān)鍵的分子量子態(tài)計算則調(diào)用量子處理器來完成，從而大幅壓縮整體的計算時間。

當(dāng)然，我們也指出過，量子計算對廣泛使用的RSA、ECC等加密體系確實構(gòu)成潛在威脅。當(dāng)量子計算發(fā)展到一定程度，有可能會讓現(xiàn)有數(shù)字安全體系頃刻間失效。加緊部署抗量子加密算法，無疑非常關(guān)鍵，這也是目前的重要前沿研究領(lǐng)域之一。

谷歌仍在困境

我想說到了這兒，也許你也會發(fā)現(xiàn)，谷歌在量子計算上的突破很難給自己帶來可觀的商業(yè)回報，屬于遠(yuǎn)水救不了近火。

最近谷歌的股價又在不斷創(chuàng)新高。但別忘了，自2022年底ChatGPT3.5推出以來，谷歌就面臨著一個商業(yè)困境：AI大模型對谷歌核心業(yè)務(wù)——搜索廣告所構(gòu)成的直接威脅。因為人們不用搜索也能獲得答案，自然也就不看廣告了。

谷歌也不得不加入這場AI競賽，推出了Gemini等大模型，并在搜索中加入AI概覽和AI Agent等功能。

但燒錢就能自保嗎？也不行。和微軟、Meta受益于這輪AI浪潮不同，谷歌卻是在革自己的命，用收入尚不確定的新業(yè)務(wù)，去替代每年帶來千億美元穩(wěn)定收入的搜索業(yè)務(wù)。

所以，未來谷歌的生死關(guān)在于，能否用AI推出短期內(nèi)能快速取得巨額收入利潤的應(yīng)用，從而擺脫對搜索廣告業(yè)務(wù)的依賴。可是，無論是AI搜索、還是AI Agent領(lǐng)域，谷歌都面臨著激烈競爭，既不是技術(shù)最厲害的，也沒有率先建立明確的商業(yè)模式，前景令人擔(dān)憂。

相比之下，量子計算再重要，在五年內(nèi)轉(zhuǎn)化為收入和利潤都不是件簡單的事。目前，量子計算也只是科研投入和戰(zhàn)略儲備，只能給谷歌帶來錦上添花的遠(yuǎn)景想象，但撐不起谷歌當(dāng)前3 萬億美元的市值。所以，隨著AI搜索的普及，五年內(nèi)看到谷歌走下坡路的概率應(yīng)該相當(dāng)大。

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