Google Quantum AI 深度探究 2025：Willow 晶片突破與量子領域的競賽
⚡ TL;DR - 主要觀點
- Willow Chip： 105 位元超導處理器實現指數級錯誤減少 - 首個跨越低於閾值錯誤修正障礙的系統
- 量子迴響演算法： 在物理模擬中展示了比前沿超級電腦快 13,000 倍的速度 - 實現了可驗證的量子優勢
- 隨機電路取樣 (RCS)： 在 5 分鐘內完成基準測試，相較於傳統電腦的 10 septillion 年。
- 五階段路線圖： 從發現到實際部署的明確框架 - 以 2020 年代末的實際應用為目標
- Cirq 與 Google Cloud 整合： 具備雲端存取功能的開放原始碼 Python 框架讓量子開發民主化
- 2026-2029 年預測： 專注於量子增強傳感、材料科學、藥物發現與十年前的容錯系統
量子迴響：邁向真實世界的應用 - Google Quantum AI Official (6:41)
🎯第 1 節：Willow 晶片 - 突破錯誤修正障礙
1.1 從梧桐到柳樹：Google 的量子演進
五年來 Sycamore 在 2019 年實現量子至上, Quantum AI 一直在朝實用、容錯量子運算的方向不懈邁進。2024 年 12 月揭幕的 柳樹 - Google 最新的 105 位元超導處理器 - 標誌著這段旅程的分水嶺時刻：任何量子系統首次達到 指數級誤差降低 當它的尺寸擴大時。
這項突破發表於 自然Willow在量子誤差校正方面的理論研究已達數十年之久。Willow 的成就 門檻以下 錯誤修正意味著當 Google 增加更多的量子位元來建立更大的邏輯量子位元時，錯誤會以指數方式減少而不是增加，這是建立百萬量子位元容錯量子電腦的基本要求。
(超導)
(量子回聲）
vs 5 分鐘（量子）
(技術現況)
1.2 技術架構：Willow 如何運作
超導 Qubits： Willow 使用冷卻至 15 毫開氏度（比外太空還冷）的跨門式超導量子位元來利用量子機械效應。每個量子位元都是一個由約瑟夫遜結 (Josephson junction) 中斷的微小超導迴路，形成一個可以以疊加狀態存在的非諧振盪器。
表面編碼錯誤校正： Willow 團隊實現了兩個距離-7 和距離-5 的表面代碼邏輯量子位元，證明較大的邏輯量子位元 (d=7 與 49 個資料量子位元) 會展現 誤差率減半 更小的量子位元 (d=5 與 25 個資料量子位元)。這種指數級的改善是量子錯誤修正的聖杯 - 它代表縮放是有效的。
🔑關鍵突破：即時解碼
Willow 的錯誤修正解碼器以 實時 - 它可以在錯誤累積之前快速識別和糾正錯誤。系統使用自訂的 即時解碼器 它能以微秒級的延遲處理綜合測量，對於在長時間運算中維持邏輯量子位元的一致性非常重要。
Qubit 品質改善： Willow 的 T1 相干時間接近 100 微秒，高於前幾代的 ~50 微秒。二量子位元閘門誤差率中值約為 0.15%，最佳閘門達到 0.10% - 接近 ~1% 的表面代碼臨界值。
1.3 隨機電路取樣：終極基準
為了展示 Willow 的計算能力，Google 進行了一項 隨機電路取樣 (RCS) 基準 - 一個專門設計為對古典電腦而言困難，但對量子系統而言容易解決的問題。Willow 在 5 分鐘內這項任務需要世界上最快的超級計算機 10 septillion (1025) 年 - 遠遠超過宇宙的年齡。
這並非一般的小把戲。RCS 是量子硬體的嚴格壓力測試，需要同時精確控制所有量子位元，並在整個計算過程中維持量子相干性。Google 能以如此規模執行 RCS，證明 Willow 已跨越量子控制的臨界點。
Google 的量子電腦取得突破 - CBS 新聞報導 (2:59)
🚀 第 2 節：量子回波 - 可驗證的量子優勢
2.1 超越量子至上：現實世界的應用
雖然量子優越性（現在常稱為「量子優勢」）證明量子電腦可以在以下方面超越經典系統 一些 任務，批評者指出 RCS 並無實際用途。2025 年 10 月宣佈 量子迴響 改變一切：Google 展示了 在科學上有用的問題上可驗證的量子優勢.
量子迴響演算法模擬量子系統的動態，以量度 時序外相關器 (OTOC) - 一個揭示量子資訊在多體系統中如何擾亂的量。這個問題直接與下列各項相關：
- 核磁共振 (NMR) 光譜： 擴展 NMR 技術以探測複雜的分子動力
- 凝聚态物理学： 瞭解材料中的量子混沌和熱化
- 量子引力研究： 研究黑洞資訊悖論與全息二元性
- 藥物發現： 模擬蛋白質折疊和分子相互作用
(Willow 處理器)
(Frontier at ORNL)
(可驗證)
(OTOC 模擬)
2.2 量子迴聲背後的科學原理
量子迴響演算法利用 對稱保護 和 篩選後 技術來放大 OTOC(2) 干擾效應的量子訊號。以下是它如此強大的原因：
- 可驗證： 與 RCS 不同，經典電腦可以在較小的實例上驗證量子回波的結果，為較大的計算提供信心
- 科學實用性： 演算法解決的是物理學家真正關心的問題，而非合成基準
- 可擴充性： 指數量子優勢會隨著問題大小而成長，使得大型量子系統的價值日益增加
- 穩健性： 該演算法對雜訊具有彈性，即使在有雜訊的中階量子 (NISQ) 硬體上也能達到 2-3 的信噪比。
2025 年 10 月的示範在一台 65 位元子集 的處理器，在 2.1 小時內完成模擬，而世界上最快的古典超級電腦 - 橡樹嶺國家實驗室的 Frontier 超級電腦則需 3.2 年。最重要的是，Google 可以在較小的實例上，以經典模擬來驗證量子結果，確認其準確性。
量子迴響」代表我們首次在科學上有用的問題上，取得可驗證的量子優勢。這是這個領域一直在等待的時刻 - 量子電腦解決實際問題的速度比經典系統更快，而且結果值得我們信賴"。
- Hartmut Neven，Google Quantum AI 主管
2.3 對近期應用的影響
量子迴響的突破開啟了通往 在 2026-2029 年的時間框架內具有實際的量子優勢 適用於特定應用：
- 材料科學： 模擬相變和奇異量子材料
- 藥物發現： 蛋白質-配體互作及反應路徑建模
- 量子化學： 計算催化和能量儲存的分子特性
- 凝聚态物理学： 瞭解高溫超導性和拓樸材料
Google 估計 量子增強 NMR 光譜學 可能在五年內實現，使製藥公司能夠以傳統方法無法達到的方式探測分子結構和動態。
Google 的量子電腦改變了一切 - 速度比超級電腦快 13,000 倍！(3:15)
🗺️ 第 3 節：通往量子效用的五階段路線圖
3.1 Google 的量子應用程式開發架構
2025 年 11 月，Google Quantum AI 發佈了一項 五階段架構 勾勒出從抽象量子演算法到實際應用的部署路徑。此路線圖詳列於 arXiv:2511.09124量子運算」提供了最全面的願景，說明量子運算將如何從研究實驗室過渡到生產環境。
目標： 開發新的量子演算法，與傳統方法相比，理論上可提供指數級或多項式的速度提升。
狀態： 發表數百種演算法；主要里程碑包括 Shor 演算法 (因式分解)、Grover 演算法 (搜尋)、HHL 演算法 (線性系統)，以及用於化學的變量子求解器 (VQE)。
挑戰： 許多演算法都需要容錯硬體；不清楚哪些會在實務中證明有用。
目標： 找出量子優勢可以與經典方法相較之下得到證明和驗證的具體問題實例。
狀態： ✅ 以 Quantum Echoes (2025 年 10 月) 達成： 首次在有用的科學問題上驗證量子優勢 - OTOC 模擬速度提升 13,000 倍。
關鍵洞察力： 將焦點放在量子結果可以在較小的實例上進行經典驗證的問題上，然後再擴展到經典模擬變得不可能的情況。
目標： 將第 II 階段的問題實例與提供經濟或科學價值的特定實際使用案例相連結。
狀態： 🔄 進行中： Quantum Echoes 實現 NMR 光譜擴展；製藥與材料科學的合作夥伴關係正在建立中。
挑戰： 量子演算法開發人員與領域專家（化學家、材料科學家、藥物設計師）之間的「知識差距」。正在探索 AI 作為掃描文獻和找出關聯的橋樑。
時間表： Google 預計在 5 年後 (2030 年) 首次將量子優勢應用於量子增強感測與分子模擬。
目標： 執行詳細的資源估算 - 生產部署需要多少邏輯位元、閘、運行時間和錯誤率。
範例： 模擬 FeMoco（氮酶酵素中的鐵鉬輔助因子）的肥料應用原本需要 1011 托福利門和 109 物理比特（2010 年估計值）。到 2025 年，改進後的演算法可將其減少至 108-109 閘門和 106 量子位元 - 仍然令人望而生畏，但已接近可行性。
焦點： 演算法最佳化、電路編譯、錯誤修正碼選擇、軟硬體共同設計。
時間表： 2020 年代中期至 2030 年代初期，容錯系統陸續上線。
目標： 將量子電腦與傳統 HPC、雲端基礎架構及特定領域軟體堆疊整合至生產工作流程。
要求： 量子優勢在於完整的端對端應用程式 (不只是計算子程式)；透過雲端 API 的可擴充存取；訓練有素的工作團隊；法規架構。
狀態： 🔮 未來（2030 年代）： 目前尚未有任何應用程式達到第五階段。Google Quantum AI、IBM Quantum 及其他廠商正在建置雲端基礎架構，期待中。
3.2 「演算法第一」方法
Google 的路線圖強調 演算法第一的開發策略：從第 II 階段（在問題實例上尋找可驗證的量子優勢）開始，而不是直接跳到第 III 階段的用例鑑定。為什麼？
- 驗證非常重要： 如果無法驗證量子結果，您就無法在高風險應用上信任它們
- 存在知識缺口： 量子研究人員通常缺乏領域的專業知識，反之亦然 - 要找到關聯需要有系統的探索
- 偶然性很重要： 一些最佳的應用可能來自於意想不到的聯繫（例如，量子迴響使 NMR 擴展在先驗上並不顯而易見）
- 資源估計不斷演變： 第 IV 階段最佳化可將資源需求降低幾個數量級，使以前不可能的應用變得可行
使用 AI 🤝縮短知識差距
Google 正在探索使用大型語言模型 (LLM) 來彌補量子演算法研究人員與領域專家之間的知識差距。透過訓練 AI 系統掃描物理、化學與材料科學文獻，他們希望能自動找出量子演算法 (第二階段) 與實際問題 (第三階段) 之間的關聯。這項「AI 用於量子應用發現」計畫代表了量子運算發展的元層級創新。
第 4 節：軟體堆疊 - Cirq 與 Google Quantum AI 平台
4.1 Cirq：Google 的開放原始碼量子框架
Cirq 是 Google 的 Python 函式庫，用於在 Google 的量子處理器和其他支援的硬體上編寫、模擬和運行量子電路。Cirq 於 2018 年發佈，並積極開發至 2025 年，已與 IBM 的 Qiskit 和 Rigetti 的 PyQuil 並列成為最流行的量子編程框架之一。
主要功能：
- 原生閘道集支援： Cirq 專為近期量子硬體設計，原生支援 Google 超導處理器上使用的閘道集 (例如：√iSWAP、sycamore 閘道)
- 真實雜訊建模： 內建超導量子位元雜訊模型，包括 T1/T2 退相干、閘門誤差和量測誤差
- 自訂電路編譯： 針對特定硬體拓樸結構，對電路編譯和最佳化進行細粒度控制
- 與 TensorFlow Quantum 整合： 與 量子張力流 量子古典混合機器學習
- 雲端存取： 直接與 Google Quantum AI 量子處理器整合，透過 Google 雲端
| 架構 | 公司簡介 | 主要硬體 | 語言 | 主要優勢 |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | 超導準位元（Sycamore，Willow） | Python | 近期 NISQ 重點；TensorFlow 整合；現實噪音模型 | |
| Qiskit | IBM | 超導量子位元 (Heron, Condor) | Python | 最大的生態系統；廣泛的演算法庫；雲端存取 |
| 篙蓮 | Xanadu | 光子 (Borealis)；不可知外掛程式 | Python | 量子機器學習的重點；自動擴散；硬體相容性 |
| Q# | 微軟 | 拓樸量子位元（未來）；模擬器 | Q# (C#-like) | 容錯重點；資源估算；Azure 整合 |
| Braket SDK | 亞馬遜 | 與硬體無關 (IonQ、Rigetti、OQC) | Python | 多供應商存取；AWS 生態系統；按次付費定價 |
4.2 Google Quantum AI 平台：雲端存取
研究人員和開發人員可以透過以下方式存取 Google 的量子處理器 Google 雲端 使用 Cirq。截至 2025 年，Google 提供：
- 量子運算服務： 透過 API 存取 Google 的量子處理器，並依配額進行分配
- 量子模擬器： 適用於高達 ~30-40 位元電路的高效能經典模擬器
- 研究夥伴關係： Google Quantum AI 與學術機構和公司合作，為研究專案提供專用量子處理器時間
- 教育資源： 教學、編碼實驗和 學習材料 量子計算教育
與 IBM 的開放式量子網路方法 (提供某些系統的免費公開存取) 不同，Google 的量子硬體存取受到較多限制，通常需要研究夥伴或商業協議。不過，Google 以廣泛的教育資源和模擬器存取權作為補償。
4.3 Quantum AI 校園：規模基礎建設
Google 的 Quantum AI 校園 是全球最先進的量子運算設施之一。該校園於 2021 年揭幕，並將擴建至 2025 年，其特色包括：
- 專用的製造設備： 專為快速原型製造而優化的客製化超導量子位元製造無塵室
- 低溫基礎設施： 數十台稀釋冰箱將量子處理器冷卻至 15 毫開氏度
- 控制電子元件： 具備即時回饋功能的室溫控制系統可進行錯誤修正
- 資料中心整合： 混合量子-古典演算法與模擬的同地古典 HPC
該研究園區的基礎設施投資超過 10 億美元，雇用了數百名研究人員、工程師和技術人員，從事量子硬體、軟體、演算法和應用的研究。
如何使用 Cirq 為量子電腦編程 - IBM 技術教學 (6:00)
🔮 第 5 節：2026-2029 年預測 - 通往容錯之路
5.1 硬體路線圖：超越 Willow
雖然 Google 並未公開發佈 Willow 之後的詳細硬體發展藍圖 (不像 IBM 詳細的 Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling 計劃)，但業界分析師和 Google 出版物都提出了以下的發展軌跡：
目標： 示範 10-20 個邏輯位元同時運作，並具備低於閾值的錯誤修正功能。
硬體： ~500-1000 實體量子位處理器，針對表面程式碼進行最佳化；改良連接性，以進行魔態蒸餾。
里程碑： 使用邏輯量子位元執行小規模的容錯演算法 (例如小分子的量子相位估計)。
目標： 開發具有多個連接量子處理器的模組化量子運算架構。
硬體： 量子互連可讓獨立的量子處理器之間進行通訊；每個模組包含 100-500 個量子位元。
里程碑： 展示分散式量子運算，各模組共享邏輯量子位元。
目標： 達到 100+ 邏輯量子位元，能夠運行科學上有用的容錯演算法。
硬體： 10,000+ 個物理量位元系統，配備先進的錯誤修正編碼（可能超越表面編碼；例如低密度奇偶校驗編碼）。
應用： 用於藥物發現的量子化學模擬；材料科學；物流和金融的最佳化問題。
5.2 演算法開發：從 NISQ 到容錯
Google 的演算法開發策略彌補了像 Willow 之類的雜訊中階量子 (NISQ) 裝置與未來容錯系統之間的差距：
- 2025-2026：NISQ 應用程式： 專注於抗雜訊的變量量子演算法 (VQA)：變量量子易解演算法 (VQE)、量子近似最佳化演算法 (QAOA)、量子機器學習 (QML) 應用。
- 2026-2027：錯誤緩衝的 NISQ： 結合 NISQ 硬體與錯誤緩解技術（零雜訊外推、機率性錯誤消除），在不進行完全錯誤修正的情況下擴展效用
- 2027-2029: 早期容錯： 在 10-100 個邏輯量子位元上執行小型容錯演算法：量子相位估計、量子化學模擬、結構問題的量子搜尋
- 2029+:公用事業規模的容錯能力： 需要 100-1000 個邏輯位元的目標問題： 密碼學 (Shor 演算法)、材料發現、藥物設計、金融建模
5.3 應用重點領域
根據 Google 的五階段路線圖和量子回聲突破，該公司在 2026-2029 年的優先應用垂直領域如下：
(分子模擬)
(催化設計)
(蛋白質折疊)
(NMR 增強)
量子增強感測 (2026-2030)
量子回波演算法可直接將量子增強 NMR 光譜應用於藥物研發。Google 估計這可能在 5 年內成為商業上可行的應用，讓藥廠以前所未有的靈敏度探測分子結構。
材料科學 (2027-2031)
模擬量子層級的材料（超導體、拓樸材料、催化劑）需要解決複雜的電子結構問題。Google 正與材料科學公司合作，找出量子模擬比經典密度函數理論 (DFT) 計算更具優勢的目標分子。
藥物發現 (2028-2032)
建模蛋白質與配體的結合互動、預測藥物分子特性，以及模擬生化反應路徑，都是計算生物學的重大挑戰。Google 正與製藥業夥伴合作，針對這些問題開發量子演算法，不過大多數應用都需要具備 100+ 邏輯量子位元的容錯系統。
最佳化 (2029+)
雖然 QAOA (量子近似最佳化演算法) 可以在 NISQ 硬體上執行，但要在現實世界的最佳化問題 (物流、組合最佳化、供應鏈) 上達到量子優勢，很可能需要容錯系統。Google 正與 Google Cloud 客戶合作，探索混合量子-古典方法。
5.4 競爭格局：Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| 公司簡介 | 2025 狀態 | 2026-2029 路線圖 | 主要優勢 | 挑戰 |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Willow 105 位元；低於閾值的 QEC；13,000 倍的優勢 | 模組化架構；2029 年達到 100+ 邏輯位元 | 第一個低於閾值的 QEC；量子回波可驗證的優勢；深厚的 AI/ML 專業知識 | 有限的外部存取；相對於 IBM 較小的量子位元數；嚴密的生態系統控制 |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q（2025 年末）；Loon QEC 演示；2029 年 Starling 路線圖 | 到 2029 年達到 200 個邏輯量子位元；1 億個閘道；公用設施規模的 FTQC | 詳細的公開路線圖；開放雲端存取；最大的量子網路（200 多家合作夥伴） | QEC 尚未低於臨界值；與自己的古典業務競爭；閘門時間較慢 |
| Atom Computing | 1,225 位元中性原子 (2024)；擴充至 1,500+ (2025) | 到 2027 年達到 5,000+ 位元；到 2028 年達到容錯能力 | 最高原始量子位元數；長相干性；可重組連接性 | 閘極速度慢於超導；QEC 不成熟；軟體堆疊有限 |
| 離子Q | IonQ Forte Forte（36 位元，#AQ 35）；Tempo（2025）針對 #AQ 64+ | 到 2028 年達到 100+ 位元；錯誤校正邏輯位元 | 最高閘極保真度 (99.9%+)；全對全連通性；長相干性 | 與競爭對手相比，量子位元數較低；困擾離子擴充的挑戰；有限的演算法演示 |
| QuEra / 哈佛 | 256 位元中性原子 (Aquila)；類比量子模擬 | 1,000+ 位元系統；類比數位混合系統 | AWS Braket 存取；強大的學術聯繫；可編程 Rydberg 物理學 | 類比先行 (有限門檻模式)；早期商業化階段；規模較小的公司 |
⚠️ 競賽白熱化
Google 的 Willow 展示激化了量子運算的競爭。IBM 以加速路線圖公告 (Nighthawk, Loon) 作為回應。Atom Computing 宣佈與 DARPA 及商業客戶合作。IonQ 募集了更多資金來擴展困離子系統。中國在量子領域的努力（祖沖之、九章光子系統）雖然較少公開細節，但仍持續向前邁進。2026-2029 年將決定哪些公司在商業相關問題上取得實際量子優勢。
第 6 節：Google 的量子生態系統與合作夥伴
6.1 學術合作
Google Quantum AI 與頂尖大學保持深厚的聯繫：
- 加州大學聖塔芭芭拉分校： 共用校園；共同聘任教職員；博士生管道
- 加州理工學院： 合作研究量子錯誤校正理論；與人合作撰寫 Willow Nature 論文
- 麻省理工學院： 量子演算法開發；量子機器學習研究
- 哈佛 量子多體物理學；冷原子交叉研究
- 斯坦福 量子網路；量子密碼學研究
6.2 企業夥伴
與 IBM 廣泛的量子網路不同，Google 追求有針對性的策略夥伴關係：
- Google Cloud 客戶： 精選企業合作夥伴 (未具名) 探索針對特定產業問題的量子演算法
- 製藥公司： 探索量子增強藥物發現的合作夥伴（詳情請參閱 NDA）
- 材料科學公司： 合作設計能源應用的催化劑
6.3 Quantum AI 研究計畫
Google 利用其 AI 專業技術加速量子運算的發展：
- TensorFlow Quantum： 混合量子古典機器學習的開放源碼函式庫
- AI 用於量子控制： 使用機器學習來最佳化量子位校正和閘序
- 量子應用發現的 LLM： 實驗性使用大型語言模型來識別量子古典關聯
- 量子神經網路： 深度學習的量子類比研究
互動式 AI 研究提示
與 AI 助手探索這些主題
將這些提示複製並貼入 ChatGPT、Claude 或其他 AI 助理，深入探索 Google Quantum AI 的突破：
「解釋 Google 的 Willow 晶片如何利用表面碼達到低於閾值的量子錯誤修正。距離 7 邏輯量子位元的錯誤率是距離 5 邏輯量子位元的一半，這有什麼意義？將表面碼擴大到 100 個邏輯量子位元的資源需求 (物理量子位元、閘倍數、量測週期) 是多少？"
"破解 Google 的量子迴聲演算法，以測量時序外相關器 (OTOC)。為什麼這個問題對於經典電腦很困難，但對於量子系統卻很容易解決？該演算法如何達到可驗證的量子優勢？對 NMR 光譜學和藥物發現有何影響？"
「比較 Google 的超導 qubit 方法 (Willow)、IBM 的超導 qubit (Nighthawk)、IonQ 的受困離子、Atom Computing 的中性原子以及 PsiQuantum 的光子。在閘極速度、連貫時間、連通性、擴充性和錯誤修正方面有哪些權衡？哪種模式最有可能首先實現公用規模的量子運算，為什麼？"
"分析 Google 的量子應用程式開發五階段架構 (發現、尋找問題實例、真實世界優勢、使用工程、應用程式部署)。第三階段的「知識差距」挑戰是什麼？Google 如何使用 AI 來彌補這個差距？提供截至 2025 年每個階段的演算法範例"。
「比較 Google 的 Cirq 架構與 IBM 的 Qiskit，兩者的優勢在於1) 硬體抽象與原生門集支援，2) 噪音建模與模擬能力，3) 演算法函式庫與應用程式重點，4) 雲端存取與硬體可用性，5) 開發人員社群與生態系統成熟度。量子開發人員在 2025 年應該選擇哪一種框架，為什麼？"
"區分「量子優勢」、「量子優勢」和「可驗證的量子優勢」。Google 2019 年的 Sycamore 演示（200 秒內的 RCS 對比 10,000 年的經典）與 2025 年的 Quantum Echoes 演示（在 OTOC 模擬上加速 13,000 倍）有何不同？為什麼可驗證性對於現實世界的採用至關重要？我們何時才能在具有商業價值的問題上看到量子優勢？
❓ 常見問題 (FAQ)
主要差異：
- 錯誤修正里程碑： Willow 是第一個展示低於閾值量子錯誤校正 (錯誤會隨著邏輯量子位元大小的增加而呈指數遞減) 的公司。IBM 的 Loon 處理器展示了關鍵的容錯元件，但尚未達到完全低於閾值的擴充。
- Qubit 數量： Willow 有 105 位元比特，IBM Nighthawk 則有 120 位元比特（2025 年底）。IBM 的 Condor 已達到 1,121 位元 (2023 年)，但未針對錯誤修正進行最佳化。
- 建築： 兩者都使用表面碼錯誤校正的超導 transmon qubits。IBM 著重於重六方晶格拓樸；Google 則使用二維方格。
- 軟體堆疊： Google 提供 Cirq (更專注於 NISQ、整合 TensorFlow)。IBM 提供 Qiskit（更大的生態系統、更多容錯演算法、更廣泛的雲端存取）。
- 開放性： IBM 透過 IBM Quantum Network 提供廣泛的公共量子處理器存取（免費層級 + 高級）。Google 的硬體存取限制較多，需要合作夥伴。
底線： Google 在糾錯示範方面領先；IBM 在量子比特規模、公開路線圖透明度和生態系統開放度方面領先。
它是什麼？ Quantum Echoes 是一種量子演算法，可模擬多體量子系統的動態，以量度時序外關聯因子 (OTOC)--揭示複雜系統中量子資訊如何擾亂的量。
為什麼重要？
- 科學問題上第一個可驗證的量子優勢： 在物理學家真正關心的問題上 (不只是隨機電路取樣 (Random Circuit Sampling) 之類的合成基準)，展示了比前沿超級電腦快 13,000 倍的速度。
- 可驗證： 古典電腦可以在較小的實例上驗證量子迴響的結果，為較大的量子計算提供信心 - 這對於量子結果的信任度至關重要。
- 近期應用： 在 ~5 年內實現量子增強 NMR 光譜，用於藥品研發、材料表徵和生物化學。
- 容錯之路： 證明有用的量子演算法存在於 NISQ 體系中（在完全容錯之前），推動近期的硬體開發。
技術細節： 該演算法使用對稱保護和後選擇來放大 OTOC(2) 干擾訊號。該演算法對雜訊具有彈性 (在 NISQ 硬體上的信噪比為 2-3)，而且隨著問題大小的增加，量子優勢也會以指數方式擴大。
應用領域的時間表：
- 2026-2027：量子增強感測： Google 估計量子增強 NMR 光譜（透過量子回波）可在 5 年內實現製藥應用。
- 2027-2029: 材料科學模擬： 為願意採用早期技術的公司提供小分子、催化劑和特殊材料的量子模擬。需要 ~50-100 個邏輯量子位元。
- 2029-2031: 藥物發現： 量子模擬蛋白質與配體之間的互動、反應路徑，以及對製藥公司有用的分子特性。需要 100-500 個邏輯量子位元。
- 2031-2035:最佳化與財務： 量子在現實世界最佳化問題上的優勢（物流、組合最佳化、供應鏈）。需要 500-1,000 個邏輯量子位元和精密的錯誤修正。
- 2035+:密碼學： Shor 的演算法破解 RSA 加密（需要數百萬物理量位元、數千邏輯量位元）。屆時，後量子加密技術將被廣泛部署，減輕威脅。
注意事項： 這些時間表假設在錯誤修正、量子位元擴充和演算法開發方面持續取得指數級的進展。意料之外的突破 (例如，更好的錯誤更正碼、演算法的改進) 可能會加速時程；而意料之外的路障可能會延遲時程。
路線圖透明度：
- IBM： 最透明 - 到 2029 年的詳細公開路線圖（Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling），包含具體的量子位元數、閘數和錯誤修正里程碑。
- Google： 未公開具體的Willow後路線圖。五階段應用架構提供策略方向，但缺乏硬體里程碑細節。
- Atom Computing： 宣佈在 2027 年前擴充至 5,000+ qubits，並在 2028 年前達到容錯能力 (中性原子)。雄心勃勃，但對於錯誤修正的具體細節則不太詳盡。
- IonQ： 路線圖著重於演算法量子位元 (#AQ) 的縮放；目標是到 2025 年 #AQ 達到 64 以上，到 2028 年達到 100 以上。較少強調原始量子位元數。
技術方法：
- Google 與 IBM： 兩者都追求具有表面碼錯誤校正功能的超導量子位元 - 相似的路徑卻有不同的執行細節。
- Atom Computing & QuEra： 中性原子可提供較高的量子位元數和較長的相干性，但閘門速度較慢，錯誤修正也較不成熟。
- IonQ & Honeywell/Quantinuum： 誘捕離子可提供最高的閘極保真度 (99.9%+) 和全對全的連通性，但卻面臨擴充的挑戰。
- PsiQuantum & Xanadu： 光子方法可在室溫下運作並提供網路架構，但需要數百萬個實體量子位元才能達到容錯功能。
底線： Google 的優勢在於低於閾值的錯誤修正和可驗證的量子優勢。IBM 的優勢在於透明的路線圖與開放的生態系統。Atom Computing 在原始量子位元數方面領先。IonQ 則在門保真度方面領先。2026-2029 年將決定哪一種方法的規模最有效。
Google Quantum AI 存取：
- 研究合作夥伴： 主要存取路徑。Google 與學術機構和特定公司合作進行量子研究專案，提供專屬的處理器時間。
- Google Cloud (有限公司)： 透過 Google Cloud 提供一些量子運算服務，但存取尖端硬體 (如 Willow) 受到限制。
- Cirq 模擬器： 可透過 Cirq 免費取得開放原始碼模擬器，適用於高達 ~30-40 個量子位元的電路 (視纏結情況而定)。
- 教育資源： 廣泛的教學、codelabs 和說明文件位於 quantumai.google.
IBM Quantum Access (更開放)：
- 免費層： IBM Quantum Network 可讓任何註冊的人免費使用精選的量子處理器 (通常為 5-7 量子位元及某些 27 量子位元系統)。
- 高級存取： IBM Quantum Premium 可讓付費客戶和優質研究合作夥伴使用尖端系統 (Heron、Nighthawk)。
- 雲端模擬器： 透過 IBM Quantum Platform 提供高效能模擬器。
- 最大的生態系統： IBM Quantum Network 有 200 多名成員，包括大學、國家實驗室、財富 500 大企業。
其他選項：
- Amazon Braket： 透過 AWS 進行多廠商存取 (IonQ、Rigetti、OQC、QuEra)，按次付費。
- Microsoft Azure Quantum： 透過 Azure 雲端存取 IonQ、Quantinuum、Rigetti。
- IonQ Cloud： 直接進入 IonQ 的困擾離子系統。
建議： 若要學習量子程式設計，可從 IBM 的免費層級 (Qiskit) 或 AWS Braket 開始。若要進行尖端研究，請與 Google 或 IBM 尋求學術合作。若要進行商業探索，請根據演算法需求評估 AWS Braket 或 IBM Quantum Premium。
何謂「低於臨界值」： 在量子錯誤糾正中，「臨界值」是最大的物理量子位元錯誤率，低於此臨界值，邏輯量子位元就會增加更多的量子位元。 下降 而不是增加邏輯錯誤率。對於表面代碼，理論上的臨界值約為每個閘極 1%。
為什麼很困難？ 歷史上，每個量子系統都有邏輯錯誤率 增加 當擴大邏輯量子位元時 (更多的量子位元 = 累積更多的錯誤)。這造成了一個惡性循環，妨礙了容錯能力的進展。
Willow 的成就： Google 證明一個距離為 7 的邏輯量子位元（49 個資料量子位元）具有 誤差率減半 的距離-5 個邏輯量子位元 (25 個資料量子位元) - 呈指數級的改善。這是第一次有量子系統跨越低於閾值的障礙。
為何意義重大？
- 驗證誤差修正理論： 證明表面碼量子纠錯在實踐中是可行的，而不僅僅是理論上。
- 啟用縮放： 有了低於臨界值的效能，Google 現在可以擴充至 100、1,000、10,000 以上的量子位元系統，並有信心邏輯錯誤率會持續降低。
- 容錯之路： 低於閾值的 QEC 是建立公用規模容錯量子電腦的先決條件，可運行 Shor 演算法、大規模量子化學等。
- 競爭力里程碑： Google 是第一個公開展示這一技術的公司。IBM 的 Loon 處理器展示了關鍵元件，但尚未在多個程式碼距離中展現指數級擴充。
下一步是什麼？ Google 現在必須展示同時運作的 10-20 個邏輯量子位元、長時間邏輯運算 (數千個錯誤修正週期)，以及通用邏輯閘組 (不只是記憶體)。這些都是邁向容錯量子運算的下一個里程碑。
🎯結論：Google 的量子優勢... 以及接下來的發展
Google Quantum AI 在 2025 年的成就 - Willow 低於閾值的錯誤修正和 Quantum Echoes 可驗證的量子優勢 - 代表了量子運算歷史的轉折點。我們第一次 證物 量子錯誤修正的規模與理論預測的一樣，而且 證據 量子電腦能比傳統超級電腦更快速地解決科學上有用的問題。
然而，挑戰依然存在。Willow的105個量子位元和2-3個邏輯量子位元，與改革性應用所需的100-1,000個邏輯量子位元相差甚遠。量子迴響演算法雖然具有突破性，但只適用於狹窄的物理模擬類別。Google 的五階段路線圖承認「知識差距」的挑戰：要將量子演算法與實際應用案例相連結，需要跨學科的合作，而這方面的合作才剛開始。
2026-2029 年的窗口期將是決定性的。 Google 必須將 Willow 的錯誤修正突破轉換為 10-100 個邏輯量子位元系統，而 IBM 則將其 Starling 路線圖擴展至 200 個邏輯量子位元。Atom Computing 和 IonQ 將推動其他量子位元模式達到實用規模。PsiQuantum (光子學) 和 Rigetti (超導) 等新創公司將追求利基優勢。中國在量子領域的努力雖然不太透明，但仍在快速發展。
容錯量子運算的競賽不再是一個 如果 但是 當 - 以及哪家公司最先達成目標。Google 以演算法為先的方法、深厚的 AI 專業知識，以及 Santa Barbara 基礎架構，使其成為領先者。但 IBM 的開放式生態系統、詳細的路線圖，以及量子網路合作夥伴關係，則為基礎廣泛的量子創新提供了與之競爭的願景。
適用於開發人員、研究人員和公司： 現在正是參與的好時機。透過 Cirq 或 Qiskit 學習量子程式設計。為您的領域探索潛在的量子演算法。與量子廠商合作，找出第三階段的使用案例。當量子優勢在 2020 年代末和 2030 年代初來臨時，今天就能瞭解量子優勢和限制的公司，將有能力發揮量子優勢。
量子運算革命不再是假設。它就在這裡，而且還在加速。
Ὅ來源與參考資料
- Google Quantum AI 部落格： 見見我們最先進的量子晶片 Willow (2024年12月9日)
- 自然出版： 表面碼閾值以下的量子誤差校正
- Google 研究部落格： 讓量子纠錯發揮作用
- Google Quantum AI 部落格： 量子迴響演算法的突破 (2025年10月22日)
- 自然出版： 物理模擬中可驗證的量子優勢
- Google Quantum AI： 量子實用性的五階段路線圖 (2025年11月13日)
- arXiv 預印本： 量子應用的巨大挑戰
- Google Quantum AI： Cirq：量子運算的 Python 框架
- Google Quantum AI： 我們的實驗室 - Quantum AI 校園
- 量子內幕： Google Quantum AI 的速度比世界上最快的超級電腦快 13,000 倍
- CBS 新聞： Google 的量子電腦取得突破
- 福布斯： Google AI 勾勒量子運算的五階段發展藍圖
第 #2 條，共 20 項 前 20 大量子運算公司深度探究系列中的公司
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Kristof GeorgeAI 策略師、金融科技顧問兼 QuantumAI.co 發行商
Kristof George 是一位經驗豐富的數位策略師和金融科技出版商，在人工智慧、演算法交易和線上金融教育的交叉領域擁有超過十年的經驗。身為 QuantumAI.co 的幕後推手，Kristof 已經策劃並發表了數百篇專家評論文章，探討量子增強交易、基於 AI 的市場預測系統以及次世代投資平台的興起。
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