Google Quantum AI Deep Dive 2025: Willow Chip-gennembruddet og kapløbet om kvanteoverlegenhed
⚡ TL;DR - de vigtigste pointer
- Willow Chip: Superledende processor med 105 qubits opnår eksponentiel fejlreduktion - første system, der krydser fejlkorrektionsbarrieren under tærsklen
- Quantum Echoes Algorithm: Demonstreret 13.000 gange højere hastighed end Frontier-supercomputer i fysiksimulering - verificerbar kvantefordel opnået
- Random Circuit Sampling (RCS): Gennemførte benchmark på under 5 minutter mod 10 septillioner år for klassiske computere
- Køreplan i fem faser: Klare rammer fra opdagelse til implementering i den virkelige verden - med mål om praktiske anvendelser i slutningen af 2020'erne
- Cirq & Google Cloud-integration: Open source Python-framework med adgang til skyen demokratiserer kvanteudvikling
- Fremskrivninger for 2026-2029: Fokus på kvanteforbedret sensorik, materialevidenskab, lægemiddelopdagelse med fejltolerante systemer inden årtiets udgang
Kvanteekkoer: Mod anvendelser i den virkelige verden - Google Quantum AI Official (6:41)
🎯 Afsnit 1: Willow-chippen - bryder igennem fejlkorrektionsbarrieren
1.1 Fra platan til pil: Googles kvanteudvikling
I de fem år, der er gået siden Sycamore opnåede kvanteoverlegenhed i 2019, Quantum AI har været på en ubarmhjertig march mod praktisk, fejltolerant kvantecomputere. Afsløringen i december 2024 af Pil - Googles seneste superledende processor med 105 kvantebits - markerer et skelsættende øjeblik på denne rejse: det er første gang, at et kvantesystem har opnået Eksponentiel fejlreduktion når den skaleres op i størrelse.
Dette gennembrud blev offentliggjort i Naturener kulminationen på årtiers teoretisk arbejde med kvantefejlkorrektion. Willows opnåelse af under tærsklen Fejlkorrektion betyder, at når Google tilføjer flere qubits for at skabe større logiske qubits, falder fejlene eksponentielt i stedet for at stige - et grundlæggende krav for at bygge fejltolerante kvantecomputere med millioner af qubits.
(Superledende)
(Quantum Echoes)
vs 5 minutter (kvantum)
(Den nyeste viden)
1.2 Teknisk arkitektur: Hvordan Willow fungerer
Superledende Qubits: Willow bruger superledende qubits i transmon-stil, der er nedkølet til 15 millikelvin - koldere end det ydre rum - til at udnytte kvantemekaniske effekter. Hver qubit er en lille superledende sløjfe, der er afbrudt af en Josephson-overgang, som danner en anharmonisk oscillator, der kan eksistere i superpositionstilstande.
Fejlkorrektion af overfladekode: Willow-teamet implementerede to logiske qubits med distance-7 og distance-5 overfladekode og demonstrerede, at større logiske qubits (d=7 med 49 data-qubits) udviser halvdelen af fejlraten af mindre (d=5 med 25 data-qubits). Denne eksponentielle forbedring er den hellige gral inden for kvantefejlkorrektion - det betyder, at skalering virker.
🔑 Vigtigt gennembrud: Afkodning i realtid
Willows fejlkorrektionsdekoder fungerer i i realtid - kan det identificere og rette fejl hurtigere, end de akkumuleres. Systemet bruger en brugerdefineret Dekoder i realtid der behandler syndrom-målinger med mikrosekunders forsinkelse, hvilket er vigtigt for at opretholde logisk qubit-kohærens under lange beregninger.
Qubit kvalitetsforbedringer: Willow opnår T1-kohærenstider, der nærmer sig 100 mikrosekunder, op fra ~50 mikrosekunder i tidligere generationer. To-qubit gate-fejlrater er omkring 0,15% median, hvor de bedste gates når 0,10% - hvilket nærmer sig overfladekodens tærskel på ~1%.
1.3 Stikprøver af tilfældige kredsløb: Det ultimative benchmark
For at demonstrere Willows regnekraft kørte Google en Stikprøvekontrol af tilfældige kredsløb (RCS) benchmark - et problem, der er specielt designet til at være svært for klassiske computere, men overkommeligt for kvantesystemer. Willow gennemførte RCS-beregningen i under 5 minutteren opgave, der ville tage verdens hurtigste supercomputer 10 septillioner (1025) år - langt længere end universets alder.
Det er ikke bare et trick. RCS fungerer som en streng stresstest af kvantehardware, der kræver præcis kontrol over alle qubits på samme tid og samtidig opretholder kvantekohærens i hele beregningen. Googles evne til at køre RCS i denne skala viser, at Willow har krydset en kritisk tærskel inden for kvantekontrol.
Googles kvantecomputer får gennembrud - CBS' nyhedsdækning (2:59)
🚀 Afsnit 2: Kvanteekkoer - verificerbar kvantefordel
2.1 Ud over kvanteoverlegenhed: Anvendelser i den virkelige verden
Mens kvanteoverlegenhed (nu ofte kaldet "kvantefordel") beviste, at kvantecomputere kan udkonkurrere klassiske systemer på nogle opgaver, påpegede kritikere, at RCS ikke har nogen praktisk anvendelse. Meddelelsen fra oktober 2025 om Kvante-ekkoer ændrer alt: Google demonstrerede verificerbar kvantefordel på et videnskabeligt nyttigt problem.
Quantum Echoes-algoritmen simulerer dynamikken i kvantesystemer for at måle korrelatorer uden for tidsorden (OTOC'er) - en størrelse, der afslører, hvordan kvanteinformation krypteres i systemer med mange legemer. Dette problem er direkte relevant for:
- Nuklear magnetisk resonans (NMR) spektroskopi: Udvidelse af NMR-teknikker til at undersøge kompleks molekylær dynamik
- Kondenseret stofs fysik: Forståelse af kvantekaos og termalisering i materialer
- Forskning i kvantegravitation: Undersøgelse af informationsparadokser i sorte huller og holografisk dualitet
- Opdagelse af lægemidler: Simulering af proteinfoldning og molekylære interaktioner
(Willow Processor)
(Grænse ved ORNL)
(Verificerbar)
(OTOC-simulering)
2.2 Videnskaben bag kvanteekkoer
Quantum Echoes-algoritmen udnytter Beskyttelse af symmetri og efter udvælgelse teknikker til at forstærke kvantesignalet fra OTOC(2)-interferenseffekter. Her er grunden til, at det er så kraftfuldt:
- Verificerbarhed: I modsætning til RCS kan klassiske computere verificere Quantum Echoes-resultater på mindre instanser, hvilket giver tillid til større beregninger.
- Videnskabelig anvendelighed: Algoritmen løser problemer, som fysikere faktisk interesserer sig for, ikke syntetiske benchmarks
- Skalerbarhed: Den eksponentielle kvantefordel vokser med problemets størrelse, hvilket gør større kvantesystemer stadig mere værdifulde
- Robusthed: Algoritmen er modstandsdygtig over for støj og opnår signal/støj-forhold på 2-3, selv på støjende mellemskala kvantehardware (NISQ).
Demonstrationen i oktober 2025 kørte Quantum Echoes på en 65-qubit delmængde af Willows processor og gennemførte simuleringen på 2,1 timer mod 3,2 år for Frontier-supercomputeren på Oak Ridge National Laboratory - verdens hurtigste klassiske supercomputer. Afgørende er det, at Google kunne verificere kvanteresultaterne i forhold til klassiske simuleringer på mindre instanser, hvilket bekræftede nøjagtigheden.
"Quantum Echoes er første gang, vi har opnået en verificerbar kvantefordel på et videnskabeligt brugbart problem. Det er det øjeblik, feltet har ventet på - kvantecomputere, der løser virkelige problemer hurtigere end klassiske systemer, med resultater, vi kan stole på."
- Hartmut Neven, direktør for Google Quantum AI
2.3 Konsekvenser for anvendelser på kort sigt
Gennembruddet med Quantum Echoes åbner døren til praktisk kvantefordel inden for tidsrammen 2026-2029 til specifikke anvendelser:
- Materialevidenskab: Simulering af faseovergange og eksotiske kvantematerialer
- Opdagelse af lægemidler: Modellering af protein-ligand-interaktioner og reaktionsveje
- Kvantekemi: Beregning af molekylære egenskaber til katalyse og energilagring
- Kondenseret stofs fysik: Forståelse af højtemperatursuperledning og topologiske materialer
Google vurderer, at kvanteforstærket NMR-spektroskopi kan blive praktisk inden for fem år og gøre det muligt for medicinalvirksomheder at undersøge molekylære strukturer og dynamikker på måder, der er umulige med klassiske metoder.
Googles kvantecomputer har lige ændret alt - 13.000× hurtigere end supercomputere! (3:15)
🗺️ Afsnit 3: Fem-trins-køreplanen til kvante-nyttiggørelse
3.1 Googles ramme for udvikling af kvanteapplikationer
I november 2025 offentliggjorde Google Quantum AI en fem-trins-ramme der skitserer vejen fra abstrakte kvantealgoritmer til implementerede applikationer i den virkelige verden. Denne køreplan, som er beskrevet i arXiv:2511.09124giver den hidtil mest omfattende vision for, hvordan kvantecomputere vil gå fra forskningslaboratorier til produktionsmiljøer.
Målsætning: Udvikle nye kvantealgoritmer, der giver teoretisk eksponentielle eller polynomielle hastighedsforøgelser i forhold til klassiske metoder.
Status: Hundredvis af algoritmer er udgivet; store milepæle omfatter Shors algoritme (faktorisering), Grovers algoritme (søgning), HHL-algoritmen (lineære systemer) og variational quantum eigensolvers (VQE) til kemi.
Udfordringer: Mange algoritmer kræver fejltolerant hardware; det er uklart, hvad der vil vise sig nyttigt i praksis.
Målsætning: Identificer konkrete problemstillinger, hvor kvantefordele kan demonstreres og verificeres i forhold til klassiske metoder.
Status: ✅ Opnået med Quantum Echoes (oktober 2025): Første verificerbare kvantefordel på et videnskabeligt nyttigt problem - OTOC-simulering med 13.000 gange højere hastighed.
Vigtig indsigt: Fokuser på problemer, hvor kvanteresultater kan verificeres klassisk på mindre instanser og derefter skaleres til regimer, hvor klassisk simulering bliver umulig.
Målsætning: Forbind fase II-problemstillinger med specifikke brugssager i den virkelige verden, der giver økonomisk eller videnskabelig værdi.
Status: 🔄 I gang med at arbejde: Quantum Echoes muliggør udvidelser af NMR-spektroskopi; der dannes partnerskaber inden for medicinal- og materialevidenskab.
Udfordring: "Videnskløft" mellem kvantealgoritmeudviklere og domæneeksperter (kemikere, materialeforskere, lægemiddeldesignere). AI undersøges som en bro til at scanne litteratur og identificere forbindelser.
Tidslinje: Google vurderer, at de første anvendelser af kvantefordele i den virkelige verden vil finde sted om 5 år (2030) til kvanteforbedret sensorik og molekylær simulering.
Målsætning: Udfør detaljeret ressourceestimering - hvor mange logiske qubits, gates, køretid og fejlrater er nødvendige for produktionsimplementering.
Et eksempel: Simulering af FeMoco (jern-molybdæn-kofaktor i nitrogenase-enzym) til gødningsanvendelse krævede oprindeligt 1011 Toffoli-porte og 109 fysiske qubits (estimater fra 2010). I 2025 havde forbedrede algoritmer reduceret dette til 108-109 porte og 106 qubits - stadig skræmmende, men nærmer sig realiserbarhed.
Fokus: Algoritmeoptimering, kredsløbskompilering, valg af fejlkorrektionskode, hardware-software co-design.
Tidslinje: Midt i 2020'erne til begyndelsen af 2030'erne, når fejltolerante systemer kommer online.
Målsætning: Integrer kvantecomputere i produktionsworkflows sammen med klassisk HPC, cloud-infrastruktur og domænespecifikke softwarestakke.
Krav: Kvantefordel på fuld end-to-end-applikation (ikke bare en beregningsunderrutine); skalerbar adgang via cloud-API'er; uddannet arbejdsstyrke; lovgivningsmæssige rammer.
Status: 🔮 Fremtiden (2030'erne): Ingen applikationer er nået til fase V endnu. Google Quantum AI, IBM Quantum og andre leverandører bygger cloud-infrastruktur i forventning.
3.2 "Algoritme-først"-tilgangen
Googles køreplan lægger vægt på en Algoritme-først udviklingsstrategi: Start med fase II (at finde verificerbare kvantefordele på probleminstanser) i stedet for at springe direkte til fase III med identifikation af brugssager. Hvorfor det?
- Verifikation er afgørende: Uden mulighed for at verificere kvanteresultater kan du ikke stole på dem til applikationer med høj indsats
- Der er huller i vores viden: Kvanteforskere mangler ofte domæneekspertise og omvendt - det kræver systematisk udforskning at finde forbindelser
- Tilfældigheder er vigtige: Nogle af de bedste anvendelser kan komme fra uventede forbindelser (f.eks. kvanteekkoer, der muliggør NMR-udvidelser, som ikke var indlysende på forhånd).
- Ressourceestimater udvikler sig: Fase IV-optimering kan reducere ressourcekravene med størrelsesordener, hvilket gør tidligere umulige applikationer gennemførlige
🤝 At bygge bro over videnskløften med AI
Google udforsker brugen af store sprogmodeller (LLM'er) til at bygge bro over videnskløften mellem kvantealgoritmeforskere og domæneeksperter. Ved at træne AI-systemer til at scanne litteratur om fysik, kemi og materialevidenskab håber de automatisk at kunne identificere forbindelser mellem kvantealgoritmer (fase II) og problemer i den virkelige verden (fase III). Dette "AI for quantum application discovery"-initiativ repræsenterer en innovation på metaniveau i udviklingen af kvantecomputere.
💻 Afsnit 4: Softwarestakken - Cirq og Google Quantum AI-platformen
4.1 Cirq: Googles open source kvante-rammeværk
Cirq er Googles Python-bibliotek til at skrive, simulere og køre kvantekredsløb på Googles kvanteprocessorer og anden understøttet hardware. Cirq blev udgivet i 2018 og aktivt udviklet frem til 2025 og er blevet en af de mest populære kvanteprogrammeringsrammer sammen med IBM's Qiskit og Rigettis PyQuil.
Vigtige funktioner:
- Understøttelse af native gate-sæt: Cirq er designet til kvantehardware på kort sigt med indbygget understøttelse af de gatesæt, der bruges på Googles superledende processorer (f.eks. √iSWAP, sycamore-gates).
- Realistisk modellering af støj: Indbyggede støjmodeller for superledende qubits, herunder T1/T2-dekohærens, gatefejl og målefejl
- Kompilering af brugerdefinerede kredsløb: Finkornet kontrol over kredsløbskompilering og optimering til specifikke hardwaretopologier
- Integration med TensorFlow Quantum: Problemfri interop med TensorFlow Kvantum til hybrid kvante-klassisk maskinlæring
- Adgang til skyen: Direkte integration med Google Quantum AI kvanteprocessorer via Google Cloud
| Rammeværk | Virksomhed | Primær hardware | Sprog | Vigtige styrker |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | Superledende qubits (Sycamore, Willow) | Python | NISQ-fokus på kort sigt; TensorFlow-integration; realistiske støjmodeller | |
| Qiskit | IBM | Superledende qubits (Heron, Condor) | Python | Største økosystem; omfattende algoritmebibliotek; adgang til skyen |
| PennyLane | Xanadu | Photonic (Borealis); agnostiske plugins | Python | Fokus på kvante-maskinlæring; autodiff; hardware-agnostisk |
| Q# | Microsoft | Topologiske qubits (fremtid); simulatorer | Q# (C#-lignende) | Fejltolerant fokus; ressourceestimering; Azure-integration |
| Braket SDK | Amazon | Hardware-agnostisk (IonQ, Rigetti, OQC) | Python | Adgang til flere leverandører; AWS-økosystem; pay-per-shot-priser |
4.2 Google Quantum AI-platform: Adgang til skyen
Forskere og udviklere kan få adgang til Googles kvanteprocessorer via Google Cloud ved hjælp af Cirq. Fra 2025 leverer Google:
- Quantum Computing Service: API-adgang til Googles kvanteprocessorer med kvotebaseret tildeling
- Kvantesimulatorer: Højtydende klassiske simulatorer til kredsløb op til ~30-40 qubits
- Forskningspartnerskaber: Google Quantum AI samarbejder med akademiske institutioner og virksomheder om at tilbyde dedikeret kvanteprocessortid til forskningsprojekter
- Uddannelsesmæssige ressourcer: Vejledninger, codelabs og Læringsmateriale til uddannelse i kvantecomputere
I modsætning til IBM's åbne Quantum Network-tilgang (som giver fri offentlig adgang til nogle systemer), er Googles adgang til kvantehardware mere begrænset og kræver typisk forskningspartnerskaber eller kommercielle aftaler. Google kompenserer dog med omfattende uddannelsesressourcer og adgang til simulatorer.
4.3 Quantum AI-campus: Infrastruktur i stor skala
Googles Quantum AI Campus i Santa Barbara, Californien, er et af verdens mest avancerede kvantecomputeranlæg. Campus blev indviet i 2021 og udvidet frem til 2025 og har følgende funktioner:
- Dedikerede fabrikationsfaciliteter: Specialfremstillede renrum til fremstilling af superledende qubits optimeret til hurtig prototyping
- Kryogenisk infrastruktur: Dusinvis af fortyndingskøleskabe køler kvanteprocessorer ned til 15 millikelvin
- Kontrolelektronik: Kontrolsystemer til rumtemperatur med feedback i realtid til fejlkorrektion
- Integration af datacentre: Samlokaliseret klassisk HPC til hybride kvante-klassiske algoritmer og simulering
Campus repræsenterer over $1 mia. i infrastrukturinvesteringer og beskæftiger hundredvis af forskere, ingeniører og teknikere, der arbejder med kvantehardware, -software, -algoritmer og -applikationer.
Sådan programmerer du en kvantecomputer ved hjælp af Cirq - IBM Technology Tutorial (6:00)
🔮 Afsnit 5: Fremskrivninger for 2026-2029 - vejen til fejltolerance
5.1 Køreplan for hardware: Ud over Willow
Selv om Google ikke har offentliggjort en detaljeret køreplan for hardware efter Willow (i modsætning til IBM's detaljerede Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling-plan), antyder brancheanalytikere og Google-publikationer følgende bane:
Målsætning: Demonstrer 10-20 logiske qubits, der fungerer samtidigt med fejlkorrektion under tærsklen.
Hardware: ~500-1000 fysisk qubit-processor optimeret til overfladekode; forbedret forbindelse til magisk tilstandsdestillation.
Milepæl: Kør fejltolerante algoritmer i lille skala (f.eks. kvantefaseestimering på små molekyler) med logiske qubits.
Målsætning: Udvikle en modulær kvantecomputerarkitektur med flere forbundne kvanteprocessorer.
Hardware: Kvanteforbindelser, der muliggør kommunikation mellem separate kvanteprocessorer; hvert modul indeholder 100-500 qubits.
Milepæl: Demonstrer distribueret kvanteberegning med logiske qubits, der deles på tværs af moduler.
Målsætning: Nå 100+ logiske qubits, der er i stand til at køre videnskabeligt nyttige fejltolerante algoritmer.
Hardware: 10.000+ fysiske qubit-systemer med avancerede fejlkorrektionskoder (muligvis ud over overfladekoder; f.eks. paritetskontrolkoder med lav densitet).
Applikationer: Kvantekemiske simuleringer til lægemiddelopdagelse; materialevidenskab; optimeringsproblemer inden for logistik og finans.
5.2 Algoritmeudvikling: Fra NISQ til fejltolerant
Googles strategi for udvikling af algoritmer bygger bro mellem støjende kvanteenheder i mellemstørrelse (NISQ) som Willow og fremtidige fejltolerante systemer:
- 2025-2026: NISQ-applikationer: Fokus på variationelle kvantealgoritmer (VQA), der er støjresistente: variationelle kvanteegenløsere (VQE), kvanteapproksimative optimeringsalgoritmer (QAOA), kvante-maskinlæring (QML).
- 2026-2027: Fejlbehæftet NISQ: Kombiner NISQ-hardware med fejlreduktionsteknikker (ekstrapolering af nulstøj, probabilistisk fejlannullering) for at udvide anvendeligheden uden fuld fejlkorrektion
- 2027-2029: Tidlig fejltolerant: Kør fejltolerante algoritmer i lille skala på 10-100 logiske qubits: kvantefaseestimering, kvantekemisimuleringer, kvantesøgning på strukturerede problemer
- 2029+: Fejltolerant i forsyningsskala: Målproblemer, der kræver 100-1000 logiske qubits: kryptografi (Shors algoritme), materialeopdagelse, lægemiddeldesign, finansiel modellering
5.3 Fokusområder for applikationer
Baseret på Googles femtrins køreplan og gennembruddet med Quantum Echoes prioriterer virksomheden følgende applikationsvertikaler i 2026-2029:
(Molekylær simulering)
(Catalyst Design)
(Foldning af proteiner)
(NMR-forbedring)
Kvanteforstærket sensorik (2026-2030)
Quantum Echoes-algoritmen muliggør direkte kvanteforstærket NMR-spektroskopi til farmaceutisk forskning og udvikling. Google vurderer, at dette kan blive en kommercielt levedygtig applikation inden for 5 år, så medicinalfirmaer kan undersøge molekylære strukturer med en hidtil uset følsomhed.
Materialevidenskab (2027-2031)
Simulering af materialer på kvanteniveau (superledere, topologiske materialer, katalysatorer) kræver løsning af komplekse problemer med elektronisk struktur. Google samarbejder med materialevidenskabelige virksomheder om at identificere målmolekyler, hvor kvantesimulering giver fordele i forhold til klassiske DFT-beregninger (density functional theory).
Opdagelse af lægemidler (2028-2032)
Modellering af protein-ligand-bindingsinteraktioner, forudsigelse af lægemiddelmolekylers egenskaber og simulering af biokemiske reaktionsveje er store udfordringer inden for computerbaseret biologi. Google samarbejder med farmaceutiske partnere om at udvikle kvantealgoritmer til disse problemer, selvom de fleste applikationer kræver fejltolerante systemer med 100+ logiske qubits.
Optimering (2029+)
Mens QAOA (quantum approximate optimization algorithm) kan køre på NISQ-hardware, kræver det sandsynligvis fejltolerante systemer at opnå kvantefordele på optimeringsproblemer i den virkelige verden (logistik, porteføljeoptimering, forsyningskæde). Google undersøger hybride kvante-klassiske tilgange i samarbejde med Google Cloud-kunder.
5.4 Konkurrencelandskab: Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| Virksomhed | 2025 Status | 2026-2029 Køreplan | Vigtige styrker | Udfordringer |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Willow 105 qubits; QEC under tærsklen; 13.000× fordel | Modulær arkitektur; 100+ logiske qubits inden 2029 | Første QEC under tærsklen; verificerbar fordel ved Quantum Echoes; dyb AI/ML-ekspertise | Begrænset ekstern adgang; mindre antal qubits end IBM; stram økosystemkontrol |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (sidst i 2025); Loon QEC-demo; Starling-køreplan til 2029 | 200 logiske qubits inden 2029; 100 mio. gates; FTQC i stor skala | Detaljeret offentlig køreplan; åben cloud-adgang; største kvante-netværk (200+ partnere) | QEC endnu ikke under tærsklen; konkurrerer med egen klassisk forretning; langsommere gate-tider |
| Atom Computing | Neutralt atom med 1.225 qubits (2024); skalering til 1.500+ (2025) | 5.000+ qubits inden 2027; fejltolerant inden 2028 | Højeste antal rå qubits; lang kohærens; rekonfigurerbar forbindelse | Gate-hastigheder langsommere end superledende; QEC umoden; begrænset softwarestak |
| IonQ | IonQ Forte Forte (36 qubits, #AQ 35); Tempo (2025) er rettet mod #AQ 64+. | 100+ qubits inden 2028; fejlkorrigerede logiske qubits | Højeste gate-fidelitet (99,9%+); alle-til-alle-forbindelse; lang kohærens | Lavt antal qubits i forhold til konkurrenterne; udfordringer med skalering af fangede ioner; begrænsede algoritmedemonstrationer |
| QuEra / Harvard | 256-qubit neutralt atom (Aquila); analog kvantesimulering | 1.000+ qubit-systemer; hybrid analog-digital | AWS Braket-adgang; stærke akademiske bånd; programmerbar Rydberg-fysik | Analog-first (begrænset gate-model); tidlig kommercialiseringsfase; mindre virksomhed |
⚠️ Løbet er ved at være kørt
Googles Willow-demonstration har intensiveret konkurrencen inden for kvantecomputere. IBM reagerede med at annoncere en fremskyndet køreplan (Nighthawk, Loon). Atom Computing annoncerede partnerskaber med DARPA og kommercielle kunder. IonQ skaffede yderligere finansiering til at opskalere systemer med fangede ioner. Kinas kvanteindsats (Zuchongzhi, Jiuzhang fotoniske systemer) fortsætter med at udvikle sig, men med færre offentlige detaljer. Perioden 2026-2029 vil afgøre, hvilke virksomheder der opnår praktiske kvantefordele på kommercielt relevante problemer.
🌐 Afsnit 6: Googles kvanteøkosystem og partnerskaber
6.1 Akademiske samarbejder
Google Quantum AI har dybe forbindelser til førende universiteter:
- UC Santa Barbara: Samlokaliseret campus; fælles fakultetsansættelser; pipeline af ph.d.-studerende
- Caltech: Samarbejde om kvantefejlkorrektionsteori; medforfatter til Willow Nature-artikel
- MIT: Udvikling af kvantealgoritmer; forskning i kvante-maskinlæring
- Harvard: Kvantefysik med mange legemer; forskning i kolde atomovergange
- Stanford: Kvante-netværk; forskning i kvantekryptografi
6.2 Virksomhedspartnerskaber
I modsætning til IBM's brede Quantum Network forfølger Google målrettede strategiske partnerskaber:
- Google Cloud-kunder: Udvalgte virksomhedspartnere (unavngivne) udforsker kvantealgoritmer til branchespecifikke problemer
- Farmaceutiske virksomheder: Partnerskaber, der udforsker kvanteforstærket lægemiddelopdagelse (detaljer under NDA)
- Materialevidenskabelige virksomheder: Samarbejde om katalysatordesign til energianvendelse
6.3 Quantum AI-forskningsinitiativer
Google udnytter sin AI-ekspertise til at fremskynde udviklingen af kvantecomputere:
- TensorFlow Quantum: Open source-bibliotek til hybrid kvante-klassisk maskinlæring
- AI til kvantekontrol: Brug af maskinlæring til at optimere qubit-kalibrering og gate-sekvenser
- LLM'er til opdagelse af kvanteapplikationer: Eksperimentel brug af store sprogmodeller til at identificere kvante-klassiske forbindelser
- Kvante-neurale netværk: Forskning i kvanteanaloger til dyb læring
🎓 Interaktive AI-forskningsoplæg
🤖 Udforsk disse emner med AI-assistenter
Kopier og indsæt disse beskeder i ChatGPT, Claude eller andre AI-assistenter for at udforske Google Quantum AI's gennembrud i dybden:
"Forklar, hvordan Googles Willow-chip opnår kvantefejlkorrektion under tærsklen ved hjælp af overfladekoder. Hvilken betydning har det, at den logiske qubit med afstand 7 har den halve fejlrate af den logiske qubit med afstand 5? Hvad er ressourcekravene (fysiske qubits, gate-tider, målecyklusser) for at skalere overfladekoder til 100 logiske qubits?"
"Nedbryd Googles Quantum Echoes-algoritme til måling af out-of-time-order-korrelatorer (OTOC'er). Hvorfor er dette problem svært for klassiske computere, men overkommeligt for kvantesystemer? Hvordan opnår algoritmen en verificerbar kvantefordel? Hvad er konsekvenserne for NMR-spektroskopi og lægemiddelopdagelse?"
"Sammenlign Googles superledende qubit-tilgang (Willow) med IBM's superledende qubits (Nighthawk), IonQ's fangede ioner, Atom Computings neutrale atomer og PsiQuantums fotonik. Hvad er kompromiserne i gate-hastighed, kohærenstid, konnektivitet, skalerbarhed og fejlkorrektion? Hvilken modalitet er mest tilbøjelig til at opnå kvantecomputere i stor skala først og hvorfor?"
"Analyser Googles femtrinsramme for udvikling af kvanteapplikationer (opdagelse, finde problemtilfælde, fordele i den virkelige verden, teknik til brug, implementering af applikationer). Hvad er udfordringen med "videnskløften" i fase III? Hvordan bruger Google AI til at bygge bro over denne kløft? Giv eksempler på algoritmer på hvert trin fra 2025."
"Sammenlign Googles Cirq-framework med IBM's Qiskit med hensyn til: 1) hardwareabstraktion og understøttelse af native gate-sæt, 2) støjmodellering og simuleringsfunktioner, 3) algoritmebiblioteker og applikationsfokus, 4) cloud-adgang og hardware-tilgængelighed, 5) udviklerfællesskab og økosystemets modenhed. Hvilket framework bør en kvanteudvikler vælge i 2025, og hvorfor?"
"Skeln mellem 'kvanteoverlegenhed', 'kvantefordel' og 'verificerbar kvantefordel'. Hvordan adskilte Googles Sycamore-demonstration i 2019 (RCS på 200 sekunder vs. 10.000 år klassisk) sig fra Quantum Echoes-demonstrationen i 2025 (13.000× hurtigere OTOC-simulering)? Hvorfor er verificerbarhed afgørende for anvendelse i den virkelige verden? Hvornår vil vi se kvantefordele på kommercielt værdifulde problemer?"
❓ Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Vigtige forskelle:
- Milepæl for fejlkorrektion: Willow er den første til at demonstrere kvantefejlkorrektion under tærsklen (fejl falder eksponentielt, når den logiske qubit-størrelse øges). IBM's Loon-processor demonstrerer vigtige fejltolerante komponenter, men har endnu ikke opnået fuld skalering under tærsklen.
- Antal Qubits: Willow har 105 qubits mod IBM Nighthawks 120 qubits (sidst i 2025). IBM's Condor nåede 1.121 qubits (2023), men var ikke optimeret til fejlkorrektion.
- Arkitektur: Begge bruger superledende transmon-qubits med overfladekodefejlkorrektion. IBM fokuserer på tung-hex-gittertopologi; Google bruger et 2D-firkantet gitter.
- Software-stak: Google tilbyder Cirq (mere NISQ-fokuseret, TensorFlow-integration). IBM tilbyder Qiskit (større økosystem, mere fejltolerante algoritmer, bredere cloud-adgang).
- Åbenhed: IBM giver omfattende offentlig adgang til kvanteprocessorer via IBM Quantum Network (gratis niveau + premium). Googles hardwareadgang er mere begrænset og kræver partnerskaber.
På bundlinjen: Google er førende inden for demonstrationer af fejlkorrektion; IBM er førende inden for qubit-skala, gennemsigtighed i den offentlige køreplan og åbenhed i økosystemet.
Hvad det er: Quantum Echoes er en kvantealgoritme, der simulerer dynamikken i kvantesystemer med mange legemer for at måle OTOC'er (out-of-time-order correlators) - størrelser, der afslører, hvordan kvanteinformation krypteres i komplekse systemer.
Hvorfor det er vigtigt:
- Første verificerbare kvantefordel på et videnskabeligt problem: Demonstreret 13.000 gange højere hastighed end Frontier-supercomputeren på et problem, som fysikere faktisk interesserer sig for (ikke bare et syntetisk benchmark som Random Circuit Sampling).
- Verificerbarhed: Klassiske computere kan verificere Quantum Echoes-resultater på mindre instanser, hvilket giver tillid til større kvanteberegninger - afgørende for tilliden til kvanteresultater.
- Anvendelser på kort sigt: Muliggør kvanteforstærket NMR-spektroskopi inden for ~5 år til farmaceutisk R&D, materialekarakterisering og biokemi.
- Vejen til fejltolerance: Demonstrerer, at der findes nyttige kvantealgoritmer i NISQ-regimet (før fuld fejltolerance), hvilket motiverer hardwareudvikling på kort sigt.
Tekniske detaljer: Algoritmen bruger symmetribeskyttelse og post-selektion til at forstærke OTOC(2)-interferenssignaler. Den er modstandsdygtig over for støj (signal/støj-forhold 2-3 på NISQ-hardware) og skalerer eksponentielt i kvantefordel, når problemets størrelse øges.
Tidslinje efter anvendelsesområde:
- 2026-2027: Kvanteforstærket sensorik: Google vurderer, at kvanteforstærket NMR-spektroskopi (via Quantum Echoes) kan blive praktisk inden for 5 år til farmaceutiske anvendelser.
- 2027-2029: Simuleringer af materialevidenskab: Kvantesimulering af små molekyler, katalysatorer og eksotiske materialer for virksomheder, der er villige til at anvende teknologi på et tidligt stadie. Kræver ~50-100 logiske qubits.
- 2029-2031: Opdagelse af lægemidler: Kvantesimulering af protein-ligand-interaktioner, reaktionsveje og molekylære egenskaber i en skala, der er nyttig for medicinalvirksomheder. Kræver 100-500 logiske qubits.
- 2031-2035: Optimering og finansiering: Kvantefordel ved optimeringsproblemer i den virkelige verden (logistik, porteføljeoptimering, forsyningskæde). Kræver 500-1.000 logiske qubits og sofistikeret fejlkorrektion.
- 2035+: Kryptografi: Shors algoritme bryder RSA-kryptering (kræver millioner af fysiske qubits, tusindvis af logiske qubits). Post-kvante-kryptografi vil være bredt implementeret til den tid, hvilket mindsker truslen.
Forbehold: Disse tidslinjer forudsætter fortsatte eksponentielle fremskridt inden for fejlkorrektion, qubit-skalering og algoritmeudvikling. Uventede gennembrud (f.eks. bedre fejlkorrektionskoder, algoritmiske forbedringer) kan fremskynde tidslinjerne; uforudsete vejspærringer kan forsinke dem.
Gennemsigtighed i køreplanen:
- IBM: Mest gennemsigtig - detaljeret offentlig køreplan frem til 2029 (Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling) med specifikke qubit-tællinger, gate-tællinger og milepæle for fejlkorrektion.
- Google: Mindre specifik post-Willow-køreplan offentligt tilgængelig. Fem-trins applikationsramme giver strategisk retning, men mangler detaljer om hardware-milepæle.
- Atom Computing: Annonceret skalering til 5.000+ qubits inden 2027 og fejltolerance inden 2028 (neutrale atomer). Ambitiøst, men mindre detaljeret om fejlkorrektion.
- IonQ: Køreplanen fokuserer på algoritmisk qubit (#AQ) metrisk skalering; målet er #AQ 64+ inden 2025, 100+ inden 2028. Mindre vægt på antallet af rå qubits.
Teknisk tilgang:
- Google og IBM: Begge forfølger superledende qubits med overfladekodefejlkorrektion - lignende veje med forskellige udførelsesdetaljer.
- Atom Computing & QuEra: Neutrale atomer giver højere qubit-antal og lang kohærens, men langsommere gates og mindre moden fejlkorrektion.
- IonQ & Honeywell/Quantinuum: Fangede ioner giver den højeste gate-fidelitet (99,9%+) og alle-til-alle-forbindelse, men står over for skaleringsudfordringer.
- PsiQuantum & Xanadu: Fotoniske tilgange lover drift ved stuetemperatur og netværksarkitekturer, men kræver millioner af fysiske qubits for at opnå fejltolerance.
På bundlinjen: Googles styrke er demonstreret fejlkorrektion under tærsklen og en verificerbar kvantefordel. IBM's styrke er en gennemsigtig køreplan og et åbent økosystem. Atom Computing er førende i antallet af rå qubits. IonQ fører i gate-fidelitet. 2026-2029 vil afgøre, hvilken tilgang der skalerer mest effektivt.
Google Quantum AI adgang:
- Forskningspartnerskaber: Primær adgangsvej. Google samarbejder med akademiske institutioner og udvalgte virksomheder om kvanteforskningsprojekter og stiller dedikeret processortid til rådighed.
- Google Cloud (begrænset): Nogle kvantecomputertjenester via Google Cloud, men adgangen til avanceret hardware (som Willow) er begrænset.
- Cirq-simulatorer: Open source-simulatorer er gratis tilgængelige via Cirq for kredsløb op til ~30-40 qubits (afhængigt af sammenfiltring).
- Uddannelsesmæssige ressourcer: Omfattende vejledninger, codelabs og dokumentation på quantumai.google.
IBM Quantum Access (mere åben):
- Gratis niveau: IBM Quantum Network tilbyder gratis adgang til udvalgte kvanteprocessorer (typisk 5-7 qubits og nogle 27-qubits systemer) til alle, der tilmelder sig.
- Premium adgang: IBM Quantum Premium giver adgang til avancerede systemer (Heron, Nighthawk) for betalende kunder og premium forskningspartnere.
- Cloud-simulatorer: Højtydende simulatorer tilgængelige via IBM Quantum Platform.
- Største økosystem: 200+ medlemmer i IBM Quantum Network, herunder universiteter, nationale laboratorier og Fortune 500-virksomheder.
Andre muligheder:
- Amazon Braket: Adgang til flere leverandører (IonQ, Rigetti, OQC, QuEra) via AWS med pay-per-shot-priser.
- Microsoft Azure Quantum: Adgang til IonQ, Quantinuum, Rigetti via Azure-skyen.
- IonQ Cloud: Direkte adgang til IonQ's systemer med fangede ioner.
Anbefaling: Hvis du vil lære kvanteprogrammering, kan du starte med IBM's gratis niveau (Qiskit) eller AWS Braket. Til banebrydende forskning kan du forfølge akademiske partnerskaber med Google eller IBM. Til kommerciel udforskning skal du evaluere AWS Braket eller IBM Quantum Premium baseret på algoritmebehov.
Hvad "under tærsklen" betyder: I kvantefejlkorrektion er "tærsklen" den maksimale fysiske qubit-fejlrate, under hvilken tilføjelse af flere qubits til en logisk qubit falder den logiske fejlrate i stedet for at øge den. For overfladekoder er den teoretiske tærskel omkring 1% pr. gate.
Hvorfor det er svært: Historisk set oplevede alle kvantesystemer logiske fejlrater øge når man opskalerer logiske qubits (flere qubits = flere fejl, der akkumuleres). Det skabte en ond cirkel, der forhindrede fremskridt i retning af fejltolerance.
Willows præstation: Google demonstrerede, at en distance-7 logisk qubit (49 data-qubits) har halvdelen af fejlraten af en distance-5 logisk qubit (25 data-qubits) - eksponentiel forbedring. Det er første gang, at et kvantesystem har krydset barrieren under tærsklen.
Hvorfor det er vigtigt:
- Validerer fejlkorrektionsteorien: Beviser, at kvantefejlkorrektion med overfladekode fungerer i praksis, ikke kun i teorien.
- Aktiverer skalering: Med en ydeevne under tærsklen kan Google nu skalere til 100, 1.000, 10.000+ qubit-systemer med tillid til, at de logiske fejlrater fortsat vil falde.
- Vejen til fejltolerance: QEC under tærsklen er en forudsætning for at bygge fejltolerante kvantecomputere i stor skala, som kan køre Shors algoritme, kvantekemi i stor skala osv.
- Konkurrencemæssig milepæl: Google er den første til at demonstrere dette offentligt. IBM's Loon-processor demonstrerer nøglekomponenter, men har endnu ikke vist eksponentiel skalering på tværs af flere kodedistancer.
Hvad bliver det næste? Google skal nu demonstrere 10-20 logiske qubits, der fungerer samtidigt, langvarige logiske operationer (tusindvis af fejlkorrektionscyklusser) og universelle logiske gatesæt (ikke kun hukommelse). Det er de næste milepæle mod fejltolerant kvantecomputere.
🎯 Konklusion: Googles kvanteoverlegenhed ... og hvad der kommer bagefter
Google Quantum AI's resultater i 2025 - Willows fejlkorrektion under tærsklen og Quantum Echoes' verificerbare kvantefordel - repræsenterer vendepunkter i kvantecomputernes historie. For første gang har vi bevis at kvantefejlkorrektion skalerer, som teorien forudsiger, og beviser at kvantecomputere kan løse videnskabeligt nyttige problemer hurtigere end klassiske supercomputere.
Men der er stadig udfordringer. Willows 105 qubits og 2-3 logiske qubits er langt fra de 100-1.000 logiske qubits, der er nødvendige for transformative anvendelser. Selv om Quantum Echoes-algoritmen er banebrydende, gælder den for en snæver klasse af fysiksimuleringer. Googles femtrins-køreplan anerkender udfordringen med "videnskløften": At forbinde kvantealgoritmer med anvendelser i den virkelige verden kræver et tværfagligt samarbejde, som knap nok er begyndt.
Vinduet 2026-2029 bliver afgørende. Google skal omsætte Willows gennembrud inden for fejlkorrektion til 10-100 logiske qubit-systemer, mens IBM skalerer sin Starling-køreplan til 200 logiske qubits. Atom Computing og IonQ vil skubbe alternative qubit-modaliteter i retning af brugsskala. Nystartede virksomheder som PsiQuantum (fotonik) og Rigetti (superledning) vil forfølge nichefordele. Kinas kvanteindsats er mindre gennemsigtig, men udvikler sig fortsat hurtigt.
Kapløbet om fejltolerante kvantecomputere er ikke længere et spørgsmål om hvis men når - og hvilken virksomhed, der kommer først. Googles algoritme-først-tilgang, dybe AI-ekspertise og Santa Barbara-infrastruktur placerer virksomheden som en frontløber. Men IBM's åbne økosystem, detaljerede køreplan og Quantum Network-partnerskaber giver en konkurrerende vision om bredt funderet kvanteinnovation.
Til udviklere, forskere og virksomheder: Nu er det tid til at engagere sig. Lær kvanteprogrammering via Cirq eller Qiskit. Udforsk potentielle kvantealgoritmer til dit domæne. Samarbejd med kvanteleverandører for at identificere Stage III use cases. De virksomheder, der forstår kvantes styrker og begrænsninger i dag, vil være i stand til at udnytte kvantefordelen, når den kommer i slutningen af 2020'erne og begyndelsen af 2030'erne.
Kvantecomputerrevolutionen er ikke længere hypotetisk. Den er her - og accelererer.
📚 Kilder og referencer
- Google Quantum AI-blog: Mød Willow, vores topmoderne kvantechip (9. december 2024)
- Nature Publication: Kvantefejlkorrektion under overfladekodens tærskel
- Googles forskningsblog: At få kvantefejlkorrektion til at fungere
- Google Quantum AI-blog: Gennembruddet for Quantum Echoes-algoritmen (22. oktober 2025)
- Nature Publication: Verificerbar kvantefordel i fysiksimulering
- Google Quantum AI: Køreplan i fem trin til kvanteværktøj (13. november 2025)
- arXiv Preprint: Den store udfordring med kvanteapplikationer
- Google Quantum AI: Cirq: Python-rammeværk til kvantecomputere
- Google Quantum AI: Vores laboratorium - Quantum AI Campus
- The Quantum Insider: Google Quantum AI viser 13.000 gange højere hastighed end verdens hurtigste supercomputer
- CBS News: Googles kvantecomputer får gennembrud
- Forbes: Google AI skitserer fem-trins-køreplan for at gøre kvantecomputere brugbare
Artikel #2 af 20 i Top 20 Quantum Computing Companies Deep Dive Series
Næste artikel Artikel #3 - IonQ: Kvantecomputere med fangede ioner og jagten på #AQ 100
Forrige: Artikel #1 - IBM Quantum Deep Dive 2025
Kristof GeorgeAI-strateg, fintech-konsulent og udgiver af QuantumAI.co
Kristof George er en erfaren digital strateg og fintech-udgiver med over et årtis erfaring i krydsfeltet mellem kunstig intelligens, algoritmisk handel og online finansiel uddannelse. Som drivkraften bag QuantumAI.co har Kristof kurateret og udgivet hundredvis af ekspertvurderede artikler, der udforsker fremkomsten af kvanteforbedret handel, AI-baserede markedsforudsigelsessystemer og næste generations investeringsplatforme.
Hvorfor stole på Kristof George?
✅ Erfaring: 10+ år inden for fintech-publicering, affiliate compliance og udvikling af AI-indhold.
🧠 Ekspertise: Dyb viden om algoritmiske handelsplatforme, kvantecomputertendenser og det udviklende lovgivningsmæssige landskab.
🔍 Autoritet: Citeret på tværs af brancheblogs, kryptoanmeldelsesnetværk og uafhængige vagthundefora.
🛡 Troværdighed: Forpligtet til faktatjek, afsløring af svindel og fremme af etisk AI-anvendelse i finansverdenen.
