Google Quantum AI Deep Dive 2025: Пробивът в чипа на Ива и надпреварата за квантово превъзходство
⚡ TL;DR - Основни изводи
- Уилоу Чип: 105-кубитовият свръхпроводящ процесор постига експоненциално намаляване на грешките - първата система, която преминава бариерата за корекция на грешки под прага
- Алгоритъм на квантовите ехота: Демонстрирано 13 000-кратно ускорение спрямо суперкомпютър Frontier при симулация на физика - постигнато проверимо квантово предимство
- Случайна извадка на веригата (RCS): Завършване на бенчмарка за по-малко от 5 минути срещу 10 септилиона години за класическите компютри
- Пътна карта от пет етапа: Ясна рамка от откриването до внедряването в реални условия - с цел практически приложения до края на 2020 г.
- Интеграция на Cirq и Google Cloud: Рамката Python с отворен код и достъп до облак демократизира квантовата разработка
- Прогнози за 2026-2029 г: Фокусиране върху квантово усилени сензори, материалознание, откриване на лекарства със системи, устойчиви на грешки, до края на десетилетието
Квантови ехота: Към приложения в реалния свят - Google Quantum AI Официален (6:41)
🎯 Раздел 1: Чипът Willow - преодоляване на бариерата за корекция на грешки
1.1 От явор до върба: Квантовата еволюция на Google
През петте години след Sycamore постигна квантово превъзходство през 2019 г., Quantum AI е в непрестанен поход към практически квантови изчисления, устойчиви на грешки. През декември 2024 г. се очаква разкриването на Willow - Най-новият 105-кубитов свръхпроводящ процесор на Google - отбелязва преломен момент в това пътуване: за първи път квантова система постига експоненциално намаляване на грешката при увеличаване на размера.
Този пробив, публикуван в Nature, представлява кулминацията на десетилетия теоретична работа върху квантовата корекция на грешки. Постижението на Уилоу под прага корекцията на грешки означава, че с добавянето на повече кюбити от Google за създаване на по-големи логически кюбити грешките намаляват експоненциално, а не се увеличават - основно изискване за изграждане на милионни кюбити, устойчиви на грешки в квантовите компютри.
(свръхпроводимост)
(Quantum Echoes)
срещу 5 минути (Quantum)
(Състояние на техниката)
1.2 Техническа архитектура: Как работи Willow
Свръхпроводящи кубити: Willow използва свръхпроводящи кюбити от трансмонен тип, охладени до 15 миликелвина - по-студени от космическото пространство - за използване на квантовомеханични ефекти. Всеки кюбит представлява малка свръхпроводима верига, прекъсната от Джоузефсонов преход, образуващ анармоничен осцилатор, който може да съществува в състояния на суперпозиция.
Коригиране на грешките на повърхностния код: Екипът на Уилоу реализира два логически кюбита с повърхностен код за разстояние 7 и разстояние 5, като демонстрира, че по-големите логически кюбити (d=7 с 49 кюбита данни) показват половината от процента на грешки от по-малки (d=5 с 25 кюбита данни). Това експоненциално подобрение е свещеният граал на квантовата корекция на грешки - то означава, че мащабирането работи.
🔑 Ключов пробив: Декодиране в реално време
Декодерът за корекция на грешки на Willow работи в в реално време - тя може да идентифицира и коригира грешките по-бързо, отколкото те се натрупват. Системата използва персонализирана Декодер в реално време който обработва синдромни измервания с микросекундна латентност, което е от съществено значение за поддържане на логическата кохерентност на кюбита по време на дълги изчисления.
Подобрения на качеството на Qubit: Willow постига време на кохерентност T1, което се доближава до 100 микросекунди, в сравнение с ~50 микросекунди при предишните поколения. Нивото на грешките на двукубитовите гейтове е около 0,15% медиана, като най-добрите гейтове достигат 0,10% - приближавайки се до прага на повърхностния код от ~1%.
1.3 Избор на случайни вериги: Върховният еталон
За да демонстрира изчислителната мощ на Willow, Google стартира Избор на случайна верига (RCS) бенчмарк - задача, специално разработена така, че да е трудна за класическите компютри, но да е лесна за решаване за квантовите системи. Уилоу завърши изчислението на RCS в под 5 минути, задача, която би отнела на най-бързия суперкомпютър в света 10 септилиона (1025) години - много по-дълго от възрастта на Вселената.
Това не е просто трик. RCS служи като строг стрес тест на квантовия хардуер, изискващ прецизен контрол върху всички кюбити едновременно, като същевременно се поддържа квантова кохерентност по време на изчисленията. Способността на Google да изпълнява RCS в този мащаб показва, че Willow е преминала критичен праг в квантовия контрол.
Квантовият компютър на Google прави пробив - CBS News Coverage (2:59)
🚀 Раздел 2: Квантови ехота - проверимо квантово предимство
2.1 Отвъд квантовото превъзходство: Приложения в реалния свят
Докато квантовото превъзходство (сега често наричано "квантово предимство") доказва, че квантовите компютри могат да превъзхождат класическите системи по някои задачи, критиците изтъкнаха, че RCS няма практическо приложение. Обявяването на октомври 2025 г. на Квантови ехота променя всичко: Google демонстрира проверимо квантово предимство по научно полезен проблем.
Алгоритъмът Quantum Echoes симулира динамиката на квантовите системи, за да измери корелатори извън времеви порядък (OTOC) - величина, която разкрива как квантовата информация се кодира в системите с много тела. Този проблем има пряко отношение към:
- Спектроскопия с ядрен магнитен резонанс (ЯМР): Разширяване на ЯМР техниките за изследване на сложна молекулна динамика
- Физика на кондензираната материя: Разбиране на квантовия хаос и термизацията в материалите
- Изследване на квантовата гравитация: Изследване на информационните парадокси на черните дупки и холографския дуализъм
- Откриване на лекарства: Симулиране на нагъването на протеини и молекулярни взаимодействия
(Willow Processor)
(Фронтиер в ORNL)
(Може да се провери)
(симулация на OTOC)
2.2 Науката за квантовото ехо
Алгоритъмът Quantum Echoes използва защита на симетрията и след селекцията техники за усилване на квантовия сигнал на интерференчните ефекти на OTOC(2). Ето защо той е толкова мощен:
- Проверимост: За разлика от RCS, класическите компютри могат да проверяват резултатите от Quantum Echoes в по-малки случаи, което осигурява увереност при по-големи изчисления.
- Научна полезност: Алгоритъмът решава проблеми, които вълнуват физиците, а не синтетични бенчмаркове
- Мащабируемост: Експоненциалното квантово предимство нараства с размера на проблема, което прави по-големите квантови системи все по-ценни.
- Устойчивост: Алгоритъмът е устойчив на шум, като постига съотношение сигнал/шум 2-3 дори на шумящ средно-мащабен квантов хардуер (NISQ).
Демонстрацията през октомври 2025 г. се проведе Квантово ехо на Подмножество от 65 кюбита на процесора на Willow, завършвайки симулацията за 2,1 часа в сравнение с 3,2 години за суперкомпютъра Frontier в Националната лаборатория Оук Ридж - най-бързият класически суперкомпютър в света. Важното е, че Google може да провери квантовите резултати спрямо класическите симулации на по-малки екземпляри, потвърждавайки точността им.
"Quantum Echoes" е първият случай, в който постигаме проверимо квантово предимство в научнополезен проблем. Това е моментът, който областта чакаше - квантови компютри, които решават реални проблеми по-бързо от класическите системи, с резултати, на които можем да се доверим."
- Хартмут Невен, директор на Google Quantum AI
2.3 Последици за близкосрочните приложения
Пробивът в областта на квантовото ехо отваря вратата към практическо квантово предимство в периода 2026-2029 г. за специфични приложения:
- Материалознание: Симулиране на фазови преходи и екзотични квантови материали
- Откриване на лекарства: Моделиране на взаимодействията между протеини и лиганди и реакционни пътища
- Квантова химия: Изчисляване на молекулни свойства за катализ и съхранение на енергия
- Физика на кондензираната материя: Разбиране на високотемпературната свръхпроводимост и топологичните материали
Google изчислява, че квантово усилена ЯМР спектроскопия може да стане практически приложим до пет години, позволявайки на фармацевтичните компании да изследват молекулните структури и динамика по начин, невъзможен с класическите методи.
Квантовият компютър на Google току-що промени всичко - 13 000 пъти по-бърз от суперкомпютрите! (3:15)
🗺️ Раздел 3: Пътна карта за квантова полезност на петте етапа
3.1 Рамка на Google за разработване на квантови приложения
През ноември 2025 г. Google Quantum AI публикува петстепенна рамка очертаване на пътя от абстрактни квантови алгоритми до внедрени реални приложения. Тази пътна карта, подробно описана в arXiv:2511.09124, предоставя най-всеобхватната досега визия за това как квантовите изчисления ще преминат от изследователски лаборатории към производствени среди.
Цел: Разработване на нови квантови алгоритми, които предлагат теоретични експоненциални или полиномиални ускорения в сравнение с класическите методи.
Статус: Публикувани са стотици алгоритми; сред основните постижения са алгоритъмът на Шор (факторинг), алгоритъмът на Гроувър (търсене), алгоритъмът HHL (линейни системи) и вариационните квантови алгоритми (VQE) за химията.
Предизвикателства: Много алгоритми изискват хардуер, устойчив на грешки; не е ясно кои от тях ще се окажат полезни на практика.
Цел: Идентифицирайте конкретни проблемни случаи, в които квантовото предимство може да бъде демонстрирано и проверено в сравнение с класическите методи.
Статус: ✅ Постигнато с Quantum Echoes (октомври 2025 г.): Първото проверимо квантово предимство при научно полезен проблем - симулация на OTOC с 13 000-кратно ускорение.
Ключова информация: Фокусирайте се върху проблеми, при които квантовите резултати могат да бъдат проверени класически на по-малки примери, след което да се разширят до режими, при които класическата симулация става невъзможна.
Цел: Свързване на проблемните примери от етап II с конкретни случаи на употреба в реалния свят, които осигуряват икономическа или научна стойност.
Статус: 🔄 В процес на изпълнение: Quantum Echoes дава възможност за разширяване на ЯМР спектроскопията; създават се партньорства в областта на фармацевтиката и материалознанието.
Предизвикателство: "Пропаст в знанията" между разработчиците на квантови алгоритми и експертите в областта (химици, материалисти, дизайнери на лекарства). AI се проучва като мост за сканиране на литературата и идентифициране на връзките.
Времева рамка: Google очаква първите реални приложения на квантовото предимство да се появят след 5 години (2030 г.) за квантово засилено засичане и молекулярна симулация.
Цел: Извършване на подробна оценка на ресурсите - колко логически кюбита, врати, време за изпълнение и нива на грешки са необходими за внедряване в производството.
Пример: Моделирането на FeMoco (желязо-молибденов кофактор в ензима нитрогеназа) за приложения на торове първоначално изискваше 1011 Тофоли, врати и 109 физически кюбити (оценки от 2010 г.). До 2025 г. подобрените алгоритми ще намалят това число до 108-109 порти и 106 кюбити - все още е трудно, но се приближава към осъществимост.
Фокус: Оптимизация на алгоритми, компилиране на схеми, избор на код за корекция на грешки, съвместно проектиране на хардуер и софтуер.
Времева рамка: от средата на 2020-те до началото на 2030-те години, когато системите, устойчиви на грешки, ще бъдат пуснати в експлоатация.
Цел: Интегрирайте квантовите компютри в производствените работни процеси заедно с класическите HPC, облачната инфраструктура и специфичните за областта софтуерни стекове.
Изисквания: Квантово предимство на цялостно приложение от край до край (а не само на изчислителна подпрограма); мащабируем достъп чрез API в облака; обучена работна сила; регулаторни рамки.
Статус: 🔮 Бъдеще (2030 г.): Все още няма заявления, които да са достигнали етап V. Google Quantum AI, IBM Quantum и други доставчици изграждат облачна инфраструктура в очакване.
3.2 Подходът "първо по алгоритъм"
Пътната карта на Google набляга на стратегия за разработване, ориентирана към алгоритми: започнете с Етап II (намиране на проверимо квантово предимство при проблемни случаи), вместо да преминавате направо към Етап III - идентифициране на случаи на употреба. Защо?
- Проверката е от решаващо значение: Без възможност за проверка на квантовите резултати не можете да им се доверите за приложения с високи залози.
- Съществуват пропуски в знанията: Изследователите в областта на квантовите технологии често не разполагат с експертни познания в тази област и обратно - намирането на връзки изисква систематично проучване.
- Случайността е от значение: Някои от най-добрите приложения могат да дойдат от неочаквани връзки (напр. квантовите ехота, които позволяват разширяване на ЯМР, не са били очевидни априори)
- Оценките на ресурсите се развиват: Етап IV на оптимизацията може да намали изискванията за ресурси с порядъци, което прави невъзможни преди това приложения.
🤝 Преодоляване на пропастта в знанията с AI
Google проучва възможностите за използване на големи езикови модели (LLM) за преодоляване на разликата в знанията между изследователите на квантови алгоритми и експертите в областта. Чрез обучение на системите AI да сканират литература по физика, химия и материалознание, те се надяват автоматично да идентифицират връзките между квантовите алгоритми (етап II) и проблемите от реалния свят (етап III). Тази инициатива "AI за откриване на квантови приложения" представлява иновация на метаравнище в развитието на квантовите изчисления.
💻 Раздел 4: Софтуерният стек - Cirq и платформата Google Quantum AI
4.1 Cirq: Квантова рамка с отворен код на Google
Cirq е библиотеката на Google за Python за писане, симулиране и изпълнение на квантови схеми на квантовите процесори на Google и друг поддържан хардуер. Пусната през 2018 г. и активно разработвана до 2025 г., Cirq се превърна в една от най-популярните рамки за квантово програмиране наред с Qiskit на IBM и PyQuil на Rigetti.
Основни характеристики:
- Поддържане на родния набор от врати: Cirq е проектиран за квантов хардуер в близко бъдеще, като поддържа набор от гейтове, използвани в свръхпроводящите процесори на Google (напр. √iSWAP, sycamore гейтове).
- Реалистично моделиране на шума: Вградени модели на шума за свръхпроводящи кюбити, включително декохеренция T1/T2, грешки на порта и грешки при измерване
- Изготвяне на потребителски схеми: Фино управление на компилирането и оптимизирането на схеми за специфични хардуерни топологии
- Интеграция с TensorFlow Quantum: Безпроблемно взаимодействие с TensorFlow Квант за хибридно квантово-класическо машинно обучение
- Достъп до облака: Директна интеграция с квантовите процесори на Google Quantum AI чрез Google Cloud
| Рамка | Компания | Първичен хардуер | Език | Основни силни страни |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | Свръхпроводящи кюбити (Sycamore, Willow) | Python | Близък фокус върху NISQ; интегриране на TensorFlow; реалистични модели на шума | |
| Qiskit | IBM | Свръхпроводящи кюбити (Heron, Condor) | Python | Най-голямата екосистема; обширна библиотека с алгоритми; достъп до облак |
| PennyLane | Xanadu | Photonic (Borealis); агностични плъгини | Python | Фокус върху квантовото машинно обучение; автодиференциране; хардуерна агностика |
| Q# | Microsoft | Топологични кюбити (бъдеще); симулатори | Q# (C#-подобен) | Фокус, устойчив на грешки; оценка на ресурсите; интеграция с Azure |
| Braket SDK | Amazon | Хардуерна агностика (IonQ, Rigetti, OQC) | Python | Достъп на множество доставчици; екосистема на AWS; ценообразуване "плащане за бройка |
4.2 Платформа Google Quantum AI: Достъп до облак
Изследователите и разработчиците имат достъп до квантовите процесори на Google чрез Google Cloud използване на Cirq. От 2025 г. насам Google предоставя:
- Квантова изчислителна услуга: API достъп до квантовите процесори на Google с разпределение на база квоти
- Квантови симулатори: Високопроизводителни класически симулатори за вериги до ~30-40 кюбита
- Партньорства за научни изследвания: Google Quantum AI си партнира с академични институции и компании, за да осигури специално време за квантов процесор за изследователски проекти
- Образователни ресурси: Уроци, кодови лаборатории и учебни материали за обучение по квантови изчисления
За разлика от отворения подход на квантовата мрежа на IBM (който осигурява свободен публичен достъп до някои системи), достъпът до квантов хардуер на Google е по-ограничен и обикновено изисква партньорства за научни изследвания или търговски споразумения. Въпреки това Google компенсира с обширни образователни ресурси и достъп до симулатори.
4.3 Кампусът Quantum AI: Инфраструктура в голям мащаб
Google Кампус Quantum AI в Санта Барбара, Калифорния, е едно от най-модерните съоръжения за квантови изчисления в света. Открит през 2021 г. и разширяван до 2025 г., кампусът разполага с:
- Специализирани производствени съоръжения: Персонализирани чисти помещения за производство на свръхпроводящи кюбити, оптимизирани за бързо създаване на прототипи
- Криогенна инфраструктура: Десетки хладилници за разреждане охлаждат квантови процесори до 15 миликелвина
- Електроника за управление: Системи за контрол на стайната температура с обратна връзка в реално време за коригиране на грешки
- Интеграция на центрове за данни: Съвместно разположени класически HPC за хибридни квантово-класически алгоритми и симулации
В кампуса са инвестирани над $1 милиарда евро в инфраструктура и работят стотици изследователи, инженери и техници, които се занимават с квантов хардуер, софтуер, алгоритми и приложения.
Как да програмирате квантов компютър с помощта на Cirq - IBM Technology Tutorial (6: 00)
🔮 Раздел 5: Прогнози за 2026-2029 г. - пътят към толерантност към грешки
5.1 Пътна карта за хардуера: Отвъд Willow
Макар че Google не е публикувала подробна пътна карта за хардуера след появата на Willow (за разлика от подробния план на IBM за Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling), анализаторите от индустрията и публикациите на Google предполагат следната траектория:
Цел: Демонстриране на 10-20 логически кюбита, работещи едновременно с корекция на грешки под прага.
Хардуер: Процесор с ~500-1000 физически кюбита, оптимизиран за повърхностен код; подобрена свързаност за дестилация на магически състояния.
Основен етап: Изпълнение на малки алгоритми, устойчиви на грешки (напр. квантова оценка на фазата на малки молекули), с логически кюбити.
Цел: Разработване на модулна архитектура за квантови изчисления с множество свързани квантови процесори.
Хардуер: Квантови връзки, позволяващи комуникация между отделни квантови процесори; всеки модул съдържа 100-500 кюбита.
Основен етап: Демонстрирайте разпределени квантови изчисления с логически кюбити, споделени между модули.
Цел: Постигнете над 100 логически кюбита, способни да изпълняват полезни за науката алгоритми, устойчиви на грешки.
Хардуер: Система от над 10 000 физически кюбита с усъвършенствани кодове за корекция на грешки (евентуално отвъд повърхностните кодове; напр. кодове за проверка на четността с ниска плътност).
Приложения: Симулации на квантова химия за откриване на лекарства; материалознание; оптимизационни проблеми в логистиката и финансите.
5.2 Разработване на алгоритъм: От NISQ до устойчивост на грешки
Стратегията на Google за разработване на алгоритми запълва празнината между шумовите квантови устройства от среден мащаб (NISQ) като Willow и бъдещите системи, устойчиви на грешки:
- 2025-2026 г.: Приложения на NISQ: Фокусирайте се върху вариационни квантови алгоритми (VQA), които са устойчиви на шум: вариационни квантови решаващи алгоритми (VQE), квантов приблизителен оптимизационен алгоритъм (QAOA), приложения за квантово машинно обучение (QML).
- 2026-2027 г.: NISQ с грешки: Комбиниране на хардуера на NISQ с техники за намаляване на грешките (екстраполация с нулев шум, вероятностно анулиране на грешки) за разширяване на полезността без пълна корекция на грешки
- 2027-2029: ранна толерантност към неизправности: Изпълнение на малки алгоритми, устойчиви на грешки, върху 10-100 логически кюбита: квантова оценка на фази, квантови химични симулации, квантово търсене на структурирани проблеми
- 2029+: Толерантност към повреди от комунален мащаб: Целеви проблеми, изискващи 100-1000 логически кюбита: криптография (алгоритъм на Шор), откриване на материали, проектиране на лекарства, финансово моделиране.
5.3 Области на приложение
Въз основа на петстепенната пътна карта на Google и пробива в областта на квантовото ехо компанията дава приоритет на следните вертикални приложения за периода 2026-2029 г:
(Молекулярно моделиране)
(Catalyst Design)
(Сгъване на протеини)
(Подобряване на ЯМР)
Квантово усъвършенствани сензори (2026-2030 г.)
Алгоритъмът Quantum Echoes дава възможност за квантово усилена ЯМР спектроскопия за фармацевтична научноизследователска и развойна дейност. Google смята, че това може да се превърне в търговски жизнеспособно приложение в рамките на 5 години, което ще позволи на фармацевтичните компании да изследват молекулярни структури с безпрецедентна чувствителност.
Материалознание (2027-2031 г.)
Симулирането на материали на квантово ниво (свръхпроводници, топологични материали, катализатори) изисква решаването на сложни проблеми на електронната структура. Google си партнира с компании в областта на материалознанието, за да идентифицира целеви молекули, при които квантовата симулация предлага предимства пред класическите изчисления на теорията на функционалната плътност (DFT).
Откриване на лекарства (2028-2032 г.)
Моделирането на взаимодействията при свързване на белтъци и лиганди, прогнозирането на свойствата на лекарствените молекули и симулирането на биохимични реакционни пътища са големи предизвикателства в изчислителната биология. Google работи с фармацевтични партньори за разработване на квантови алгоритми за тези проблеми, въпреки че повечето приложения изискват системи, устойчиви на грешки, с над 100 логически кюбита.
Оптимизация (2029+)
Въпреки че QAOA (квантов алгоритъм за приблизителна оптимизация) може да работи на хардуера на NISQ, постигането на квантово предимство при реални оптимизационни проблеми (логистика, оптимизация на портфолио, верига за доставки) вероятно изисква системи, устойчиви на грешки. Google проучва хибридни квантово-класически подходи в партньорство с клиенти на Google Cloud.
5.4 Конкурентен пейзаж: Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| Компания | 2025 Статус | Пътна карта за 2026-2029 г. | Основни силни страни | Предизвикателства |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Ива 105 кюбита; QEC под прага; 13 000× предимство | Модулна архитектура; над 100 логически кюбита до 2029 г. | Първият QEC под прага; проверимо предимство на Quantum Echoes; задълбочен опит в областта на AI/ML | Ограничен външен достъп; по-малък брой кюбити спрямо IBM; строг контрол на екосистемата |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (в края на 2025 г.); демонстрационна версия на Loon QEC; пътна карта на Starling до 2029 г. | 200 логически кюбита до 2029 г.; 100 млн. врати; FTQC в комунален мащаб | Подробна публична пътна карта; отворен достъп до облака; най-голямата квантова мрежа (над 200 партньори) | QEC все още не е под прага; конкурира се със собствена класическа дейност; по-бавно време за излизане |
| Atom Computing | Неутрален атом с 1 225 кюбита (2024 г.); мащабиране до 1 500+ (2025 г.) | над 5 000 кюбита до 2027 г.; устойчивост на грешки до 2028 г. | Най-голям брой необработени кюбити; дълга кохерентност; преконфигурируема свързаност | Скорости на гейта, по-ниски от тези на свръхпроводниците; незряла QEC; ограничен софтуерен стек |
| IonQ | IonQ Forte Forte (36 кюбита, #AQ 35); Tempo (2025) цели #AQ 64+ | над 100 кубита до 2028 г.; логически кубити с корекция на грешките | Най-висока вярност на портата (99,9%+); свързаност от всички към всички; дълга кохерентност | Нисък брой кюбити спрямо конкурентите; предизвикателства, свързани с мащабирането на уловените йони; ограничени демонстрации на алгоритми |
| QuEra / Харвард | Неутрален атом с 256 кюбита (Aquila); аналогова квантова симулация | над 1000 кюбита; хибридни аналогово-цифрови системи | Достъп до AWS Braket; силни академични връзки; програмируема физика на Ридберг | Аналогова технология (модел с ограничен брой потребители); ранен етап на комерсиализация; по-малка компания |
⚠️ Състезанието се разгаря
Демонстрацията на Willow на Google засили конкуренцията в областта на квантовите изчисления. IBM отговори с ускорени съобщения за пътната карта (Nighthawk, Loon). Atom Computing обяви партньорства с DARPA и търговски клиенти. IonQ привлече допълнително финансиране за разширяване на системите с уловени йони. Усилията на Китай в областта на квантовите технологии (Zuchongzhi, Jiuzhang photonic systems) продължават да се развиват, макар и с по-малко публични подробности. Периодът 2026-2029 г. ще определи кои компании ще постигнат практическо квантово предимство при решаването на търговски значими проблеми.
🌐 Раздел 6: Квантова екосистема и партньорства на Google
6.1 Академични сътрудничества
Google Quantum AI поддържа дълбоки връзки с водещи университети:
- Калифорнийският университет в Санта Барбара: Съвместно разположен кампус; съвместни назначения на преподаватели; тръбопровод за докторанти
- Калтех: Сътрудничество в областта на квантовата теория за корекция на грешки; съавтор на статията Willow Nature
- MIT: Разработване на квантов алгоритъм; изследване на квантовото машинно обучение
- Харвард: Квантова физика на многото тела; изследване на кръстосването на студени атоми
- Станфорд: Квантови мрежи; изследвания в областта на квантовата криптография
6.2 Корпоративни партньорства
За разлика от широката квантова мрежа на IBM, Google се стреми към целенасочени стратегически партньорства:
- Клиенти на Google Cloud: Избрани корпоративни партньори (неназовани), които проучват квантови алгоритми за специфични за индустрията проблеми
- Фармацевтични компании: Партньорства за проучване на квантово подобрено откриване на лекарства (подробности в рамките на NDA)
- Фирми, занимаващи се с материалознание: Сътрудничество в областта на проектирането на катализатори за енергийни приложения
6.3 Изследователски инициативи на Quantum AI
Google използва своя опит в областта на AI, за да ускори разработването на квантови изчисления:
- TensorFlow Квант: Библиотека с отворен код за хибридно квантово-класическо машинно обучение
- AI за квантов контрол: Използване на машинно обучение за оптимизиране на калибрирането на кюбита и последователностите на гейтовете
- LLM за откриване на квантови приложения: Експериментално използване на големи езикови модели за идентифициране на квантово-класически връзки
- Квантови невронни мрежи: Изследване на квантови аналози на дълбокото обучение
🎓 Интерактивни изследователски задачи AI
🤖 Разгледайте тези теми с асистентите на AI
Копирайте и поставете тези подкани в ChatGPT, Claude или други асистенти AI, за да проучите в дълбочина пробивите на Google Quantum AI:
"Обяснете как чипът Willow на Google постига подпрагова квантова корекция на грешки с помощта на повърхностни кодове. Какво е значението на това, че логическият кюбит от разстояние 7 има половината от процента на грешки на логическия кюбит от разстояние 5? Какви са изискванията към ресурсите (физически кюбити, време на порта, цикли на измерване) за увеличаване на повърхностните кодове до 100 логически кюбита?"
"Разбиване на алгоритъма Quantum Echoes на Google за измерване на корелатори извън времето (OTOCs). Защо този проблем е труден за класическите компютри, но е решим за квантовите системи? Как алгоритъмът постига проверимо квантово предимство? Какви са последиците за ЯМР спектроскопията и откриването на лекарства?"
"Сравнете и съпоставете подхода на свръхпроводящите кюбити на Google (Willow) със свръхпроводящите кюбити на IBM (Nighthawk), уловените йони на IonQ, неутралните атоми на Atom Computing и фотониката на PsiQuantum. Какви са компромисите по отношение на скоростта на порта, времето за кохерентност, свързаността, мащабируемостта и корекцията на грешки? Коя модалност е най-вероятно да постигне първа квантовите изчисления в комунален мащаб и защо?"
"Анализирайте петстепенната рамка на Google за разработване на квантови приложения (Откриване, Намиране на проблемни случаи, Предимство в реалния свят, Инженеринг за използване, Внедряване на приложението). Какво е предизвикателството, свързано с "недостига на знания" в етап III? Как Google използва AI, за да преодолее тази празнина? Дайте примери за алгоритми на всеки етап към 2025 г."
"Сравнете рамката Cirq на Google с Qiskit на IBM по отношение на: 1) хардуерна абстракция и поддръжка на собствен набор от гейтове, 2) възможности за моделиране и симулация на шум, 3) библиотеки с алгоритми и фокус върху приложенията, 4) достъп до облак и наличност на хардуер, 5) общност от разработчици и зрялост на екосистемата. Коя рамка трябва да избере един квантов разработчик през 2025 г. и защо?"
"Правете разлика между "квантово превъзходство", "квантово предимство" и "проверимо квантово предимство". По какво се различава демонстрацията на Sycamore на Google през 2019 г. (RCS за 200 секунди срещу 10 000 години класическа) от демонстрацията на Quantum Echoes през 2025 г. (13 000-кратно ускорение на симулацията на OTOC)? Защо проверяемостта е от решаващо значение за приемането в реалния свят? Кога ще видим квантово предимство при търговски ценни проблеми?"
❓ Често задавани въпроси (ЧЗВ)
Основни разлики:
- Етап на коригиране на грешките: Willow е първият, който демонстрира подпрагова квантова корекция на грешки (грешките намаляват експоненциално с увеличаването на размера на логическия кюбит). Процесорът Loon на IBM демонстрира ключови компоненти за защита от грешки, но все още не е постигнал пълно мащабиране под прага.
- Брой на кубитите: Willow има 105 кюбита срещу 120 кюбита на IBM Nighthawk (в края на 2025 г.). Condor на IBM достигна 1121 кюбита (2023 г.), но не беше оптимизиран за корекция на грешки.
- Архитектура: И в двата случая се използват свръхпроводящи трансмонови кюбити с корекция на грешките чрез повърхностен код. IBM се фокусира върху топологията на тежката шестоъгълна решетка, а Google използва 2D квадратна решетка.
- Софтуерен стек: Google предлага Cirq (по-фокусиран върху NISQ, интеграция с TensorFlow). IBM предлага Qiskit (по-голяма екосистема, по-устойчиви на грешки алгоритми, по-широк достъп до облак).
- Откритост: IBM предоставя широк публичен достъп до квантови процесори чрез IBM Quantum Network (безплатно ниво + премиум). Достъпът до хардуера на Google е по-ограничен и изисква партньорства.
Долна линия: Google е водеща в демонстрациите на корекция на грешки; IBM е водеща в мащаба на кюбита, прозрачността на публичната пътна карта и отвореността на екосистемата.
Какво представлява: Quantum Echoes е квантов алгоритъм, който симулира динамиката на квантови системи с много тела, за да измерва корелатори извън времевия ред (OTOC) - величини, които разкриват как квантовата информация се кодира в сложни системи.
Защо това е важно:
- Първото проверимо квантово предимство на научен проблем: Демонстрирано 13 000-кратно ускорение спрямо суперкомпютър Frontier при решаване на проблем, който действително интересува физиците (а не просто синтетичен бенчмарк като Random Circuit Sampling).
- Проверимост: Класическите компютри могат да проверяват резултатите от Quantum Echoes на по-малки инстанции, осигурявайки увереност в по-големи квантови изчисления - от решаващо значение за доверието в квантовите резултати.
- Близкосрочни приложения: В рамките на ~5 години ще се създаде възможност за квантово усилена ЯМР спектроскопия за фармацевтична научноизследователска и развойна дейност, характеризиране на материали и биохимия.
- Път към толерантност към грешки: Демонстрира, че съществуват полезни квантови алгоритми в режим NISQ (преди пълна устойчивост на грешки), което мотивира разработването на хардуер в близко бъдеще.
Технически подробности: Алгоритъмът използва защита от симетрия и постселекция за усилване на смущаващите сигнали OTOC(2). Алгоритъмът е устойчив на шум (съотношение сигнал/шум 2-3 на хардуера на NISQ) и мащабира експоненциално квантовото предимство с увеличаване на размера на проблема.
Времева линия по области на приложение:
- 2026-2027 г.: Квантово усъвършенствани сензори: Google смята, че квантово усилената ЯМР спектроскопия (чрез Quantum Echoes) може да стане практическа до 5 години за фармацевтични приложения.
- 2027-2029: Симулации в областта на материалознанието: Квантова симулация на малки молекули, катализатори и екзотични материали за компании, желаещи да приемат технологии на ранен етап. Необходими са ~50-100 логически кюбита.
- 2029-2031: Откриване на лекарства: Квантова симулация на взаимодействия между протеини и лиганди, реакционни пътища и молекулни свойства в мащаб, полезен за фармацевтичните компании. Необходими са 100-500 логически кюбита.
- 2031-2035: Оптимизация и финанси: Квантово предимство на реални оптимизационни проблеми (логистика, оптимизация на портфолио, верига за доставки). Необходими са 500-1 000 логически кюбита и сложна корекция на грешки.
- 2035+: Криптография: Алгоритъмът на Шор за разбиване на RSA криптиране (изисква милиони физически кюбити и хиляди логически кюбити). Постквантовата криптография ще бъде широко използвана дотогава, което ще намали заплахата.
Предупреждения: Тези срокове предполагат непрекъснат експоненциален напредък в коригирането на грешки, мащабирането на кюбитите и разработването на алгоритми. Неочаквани пробиви (напр. по-добри кодове за корекция на грешки, алгоритмични подобрения) могат да ускорят сроковете; непредвидени пречки могат да ги забавят.
Прозрачност на пътната карта:
- IBM: Най-прозрачна - подробна публична пътна карта до 2029 г. (Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling) с конкретни бройки кюбити, бройки портали и етапи за коригиране на грешки.
- Google: По-малко конкретна пътна карта след появата на Willow е публично достъпна. Петстепенната рамка за приложения осигурява стратегическа насока, но липсват подробности за хардуерните етапи.
- Atom Computing: Обявено е мащабиране до над 5000 кюбита до 2027 г. и устойчивост на грешки до 2028 г. (неутрални атоми). Амбициозно, но не толкова подробно относно спецификата на корекцията на грешки.
- IonQ: Пътната карта се фокусира върху алгоритмичното мащабиране на метриката на кюбита (#AQ); целта е #AQ 64+ до 2025 г., 100+ до 2028 г. По-малко се набляга на суровия брой кюбити.
Технически подход:
- Google и IBM: И двете се занимават със свръхпроводими кюбити с корекция на грешки с повърхностен код - сходни пътища с различни детайли на изпълнение.
- Atom Computing и QuEra: Неутралните атоми предлагат по-голям брой кюбити и дълга кохерентност, но по-бавни портали и по-слабо развита корекция на грешки.
- IonQ и Honeywell/Quantinuum: Хванатите в капан йони предлагат най-висока точност на затвора (99,9%+) и свързаност "от всички към всички", но са изправени пред предизвикателства, свързани с мащабирането.
- PsiQuantum и Xanadu: Фотонните подходи обещават работа при стайна температура и мрежови архитектури, но изискват милиони физически кюбити за устойчивост на грешки.
Долна линия: Силата на Google е в демонстрираната корекция на грешки под прага и проверимото квантово предимство. Силата на IBM е в прозрачната пътна карта и отворената екосистема. Atom Computing води по брой на суровите кюбити. IonQ е водещ по отношение на верността на порта. В периода 2026-2029 г. ще се определи кой подход е най-ефективен.
Достъп до Google Quantum AI:
- Партньорства за научни изследвания: Основен маршрут за достъп. Google си сътрудничи с академични институции и избрани компании по проекти за квантови изследвания, като предоставя специално процесорно време.
- Google Cloud (Limited): Някои услуги за квантови изчисления се предоставят чрез Google Cloud, но достъпът до най-съвременния хардуер (като Willow) е ограничен.
- Симулатори Cirq: Симулатори с отворен код, достъпни безплатно чрез Cirq, за схеми до ~30-40 кюбита (в зависимост от заплитането).
- Образователни ресурси: Обширни уроци, кодови лаборатории и документация в quantumai.google.
IBM Quantum Access (по-отворен):
- Безплатно ниво: Квантовата мрежа на IBM предлага безплатен достъп до избрани квантови процесори (обикновено 5-7 кюбита и някои системи с 27 кюбита) за всеки, който се регистрира.
- Премиум достъп: IBM Quantum Premium осигурява достъп до най-съвременните системи (Heron, Nighthawk) за платени клиенти и първокласни изследователски партньори.
- Симулатори на облаци: Високопроизводителни симулатори, достъпни чрез IBM Quantum Platform.
- Най-голямата екосистема: Над 200 членове в квантовата мрежа на IBM, включително университети, национални лаборатории и компании от Fortune 500.
Други опции:
- Amazon Braket: Достъп на множество доставчици (IonQ, Rigetti, OQC, QuEra) чрез AWS с ценообразуване "заплащане за бройка".
- Microsoft Azure Quantum: Достъп до IonQ, Quantinuum, Rigetti чрез облака Azure.
- IonQ Cloud: Директен достъп до системите за уловени йони на IonQ.
Препоръка: За да научите квантово програмиране, започнете с безплатното ниво на IBM (Qiskit) или AWS Braket. За авангардни изследвания потърсете академични партньорства с Google или IBM. За комерсиално проучване оценете AWS Braket или IBM Quantum Premium въз основа на нуждите на алгоритмите.
Какво означава "под прага": В квантовата корекция на грешки "прагът" е максималната скорост на грешка на физически кюбит, под която добавянето на повече кюбити към логически кюбит намалява логическата грешка, вместо да я увеличава. За повърхностни кодове теоретичният праг е около 1% на вход.
Защо е трудно: В миналото всяка квантова система е имала логически грешки увеличаване на при увеличаване на логическите кюбити (повече кюбити = повече грешки). Това създава порочен кръг, който не позволява да се постигне напредък в областта на устойчивостта на грешки.
Постижението на Уилоу: Google демонстрира, че логически кюбит от разстояние 7 (49 кюбита данни) има половината от процента на грешки на разстояние 5 логически кюбита (25 кюбита данни) - експоненциално подобрение. Това е първият случай, когато квантова система преминава бариерата под прага.
Защо е значим:
- Потвърждава теорията за корекция на грешките: Доказва, че квантовата корекция на грешки с повърхностен код работи на практика, а не само на теория.
- Активира мащабирането: С производителност под праговата стойност Google вече може да разширява мащаба си до 100, 1000 и над 10 000 кюбита с увереност, че процентът на логическите грешки ще продължи да намалява.
- Път към толерантност към грешки: QEC под прага е предпоставка за изграждане на устойчиви на грешки квантови компютри, способни да изпълняват алгоритъма на Шор, мащабна квантова химия и др.
- Конкурентен етап: Google е първата компания, която демонстрира това публично. Процесорът Loon на IBM демонстрира ключови компоненти, но все още не е показал експоненциално мащабиране на множество кодови разстояния.
Какво следва: Сега Google трябва да демонстрира 10-20 логически кюбита, работещи едновременно, дълготрайни логически операции (хиляди цикли на корекция на грешки) и универсални логически гейтове (не само памет). Това са следващите етапи към устойчивите на грешки квантови изчисления.
🎯 Заключение: Квантовото превъзходство на Google... и какво следва
Постиженията на Google Quantum AI от 2025 г. - коригирането на грешки под прага на Willow и проверимото квантово предимство на Quantum Echoes - представляват преломни точки в историята на квантовите изчисления. За първи път имаме доказателство че квантовата корекция на грешките е мащабна, както предвижда теорията, и доказателства че квантовите компютри могат да решават полезни за науката проблеми по-бързо от класическите суперкомпютри.
Въпреки това предизвикателствата остават. 105-те кюбита на Willow и 2-3 логически кюбита са далеч от 100-1000 логически кюбита, необходими за трансформиращи приложения. Алгоритъмът Quantum Echoes, макар и новаторски, се прилага за тесен клас физични симулации. В петстепенната пътна карта на Google се признава предизвикателството на "недостига на знания": свързването на квантовите алгоритми с реални случаи на употреба изисква интердисциплинарно сътрудничество, което едва е започнало.
Периодът 2026-2029 г. ще бъде решаващ. Google трябва да превърне пробива на Willow в областта на корекцията на грешки в системи с 10-100 логически кюбита, докато IBM разширява своята пътна карта за Starling до 200 логически кюбита. Atom Computing и IonQ ще прокарат алтернативни кюбитови модалности към мащаба на комуналните услуги. Стартъпи като PsiQuantum (фотоника) и Rigetti (свръхпроводимост) ще се стремят към нишови предимства. Квантовите усилия на Китай, макар и по-малко прозрачни, продължават да се развиват бързо.
Надпреварата за устойчиви на грешки квантови изчисления вече не е въпрос на ако но когато - и коя компания ще стигне първа. Подходът на Google, ориентиран към алгоритмите, задълбоченият опит в областта на AI и инфраструктурата в Санта Барбара я поставят на челно място. Но отворената екосистема на IBM, подробната пътна карта и партньорствата на Quantum Network предлагат конкурентна визия за широкообхватни квантови иновации.
За разработчици, изследователи и компании: Сега е моментът да се включите. Научете квантово програмиране чрез Cirq или Qiskit. Проучете потенциалните квантови алгоритми за вашата област. Партнирайте си с доставчици на квантови технологии, за да идентифицирате случаи на употреба на етап III. Компаниите, които разбират силните страни и ограниченията на квантовата технология днес, ще бъдат в състояние да се възползват от квантовото предимство, когато то се появи в края на 2020-те и началото на 2030-те години.
Квантовата компютърна революция вече не е хипотетична. Тя е тук - и се ускорява.
📚 Източници и референции
- Блог на Google Quantum AI: Запознайте се с Willow, нашия модерен квантов чип (9 декември 2024 г.)
- Публикация на Nature: Квантова корекция на грешки под прага на повърхностния код
- Блог за проучвания на Google: Осъществяване на квантова корекция на грешки
- Блог на Google Quantum AI: Алгоритъмът Quantum Echoes е пробив (22 октомври 2025 г.)
- Публикация на Nature: Проверимо квантово предимство във физичната симулация
- Google Quantum AI: Пътна карта от пет етапа към квантовата полезност (13 ноември 2025 г.)
- arXiv Preprint: Голямото предизвикателство на квантовите приложения
- Google Quantum AI: Cirq: Рамка на Python за квантови изчисления
- Google Quantum AI: Нашата лаборатория - Кампус Quantum AI
- Квантовият инсайдер: Quantum AI на Google показва 13 000-кратно увеличение на скоростта спрямо най-бързия суперкомпютър в света
- CBS News: Квантовият компютър на Google прави пробив
- Forbes: Google AI очертава пътна карта от пет етапа, за да направи квантовите изчисления полезни
Член #2 от 20 в поредицата "Топ 20 компании за квантови изчисления
Следващия: Статия #3 - IonQ: Квантови изчисления с хванати йони и търсене на #AQ 100
Предишна: Статия #1 - IBM Quantum Deep Dive 2025
Кристоф ДжорджAI стратег, консултант по финтех и издател на QuantumAI.co
Кристоф Джордж е опитен дигитален стратег и финтех издател с над десетгодишен опит в сферата на изкуствения интелект, алгоритмичната търговия и онлайн финансовото образование. Като движеща сила зад QuantumAI.co, Кристоф е подготвил и публикувал стотици експертно рецензирани статии, които изследват възхода на квантово-усилената търговия, системите за прогнозиране на пазара, базирани на AI, и инвестиционните платформи от следващо поколение.
Защо да се доверяваме на Кристоф Джордж?
✅ Опит: 10+ години в областта на финтех изданията, спазването на правилата за афилиейт и разработването на съдържание за AI.
🧠 Експертиза: Дълбоки познания за платформите за алгоритмична търговия, тенденциите в областта на квантовите изчисления и променящата се регулаторна среда.
🔍 Авторитетност: Цитирани са в блогове за индустрията, мрежи за криптопрегледи и независими форуми за наблюдение.
🛡 Достоверност: Ангажира се с проверка на факти, разкриване на измами и насърчаване на етичното приемане на AI във финансите.
