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谷歌Willow芯片魔态培养技术将错误率降低40倍

谷歌宣布攻克量子计算最大瓶颈之一:Willow 芯片将错误率降低 40 倍

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作者:Jose Antonio Lanz,Decrypt

编译:深潮 TechFlow

深潮导读:谷歌量子 AI 团队最新发表在《Science》上的论文显示,其 Willow 芯片成功将稀缺且消耗极快的“魔态”错误率降低了 40 倍。这项被称为“魔态培养”的突破,不仅大幅降低了建造实用量子计算机的物理开销,也让 RSA-2048 与比特币椭圆曲线加密面临的理论威胁距离现实更近了一步。

核心要点速览

谷歌量子人工智能团队(Google Quantum AI)周四宣布,一项名为“魔态培养”(magic state cultivation)的技术在其 Willow 芯片上将错误率降低了约 40 倍,生产出保真度高达 99.99% 的魔态。

魔态是运行高价值量子程序必不可少的“单次消耗型资源”。谷歌表示,根据一些学术估算,以往制造魔态的开销可能占到一台量子计算机全部算力的 95%。

“培养技术”也是谷歌此前预测“攻破 RSA-2048 加密所需的含噪物理量子比特可降至 100 万个以下”的核心底牌之一;不过在破译密码层面上,依然需要魔态的错误率逼近百亿分之一。

从理论论文走向真实物理芯片

谷歌表示,它已经把量子计算领域最有前景的理论构想之一,变成了真实芯片上可运行的技术。

在周四发表于顶级学术期刊《 Science 》的一篇论文中,谷歌量子 AI 团队展示了在其最新的 Willow 处理器上,魔态培养技术成功将错误率降低了约 40 倍。

让量子计算机的建造更加廉价,其影响远远超出了基础物理实验室的范畴:这不仅将大幅提前量子计算在药物设计、新材料研发等领域的实际应用,也将加速它有能力攻破保护银行登录凭据和比特币钱包的加密算法的那一天。

为什么魔态是量子计算的最大瓶颈?

量子计算机运行在量子比特(Qubit)之上。与传统比特只能非 0 即 1 不同,量子比特可以同时处于 0 和 1 的叠加态,从而使其能够并行探索大量可能的结果。然而,量子比特异常脆弱:些许的热量或微弱的电磁噪声就会让量子比特发生翻转,导致整个计算崩溃。这就是为什么整个量子行业都对“量子纠错”极度痴迷,即把单一信息分散存储在大量物理量子比特中,以便及时捕获并修正错误。

量子纠错能够很好地处理基础逻辑操作,但一个真正有商业价值的复杂程序还需要一类更高阶的操作,而这类操作无法通过相同的方式得到保护。为了执行这些操作,机器必须首先制造出“魔态”(Magic States)。它们的作用就像这些复杂运算的单次消耗型燃料电池:一旦被使用,就会立即被耗尽。

制造高纯度、低噪声的魔态历来代价极其高昂。谷歌援引相关估算指出,制造魔态的花费有时高达整台量子计算机算力总容量的 95%,导致真正留给实际业务计算的算力所剩无几。

以“培养”替代“蒸馏”:精简过滤的全新路径

早在 2004 年,著名物理学家 Sergei Bravyi 和 Alexei Kitaev 提出了标准的解决方案,即“魔态蒸馏”(Magic State Distillation)。该方法收集大量含噪的劣质魔态,经过层层筛选提纯出少数高纯度魔态。蒸馏法虽然有效,但需要建造庞大且专用的物理量子比特“工厂”,除了提纯别无他用。

2024 年,谷歌研究人员提出了一种成本更低的替代方案,命名为“魔态培养”(Magic State Cultivation)。与庞大的工厂不同,这项技术像一个精密过滤器:它先将一个粗糙的原始魔态注入芯片的一个极小区域,随后对其进行一系列连环检测,直接丢弃每一个检测出瑕疵的尝试,仅保留并持续培养那些无瑕疵的幸存状态。研究团队在最初的论文中甚至大胆推测,在实际工程中可能永远不再需要传统的二次蒸馏。

“在谷歌量子 AI 的 Willow 处理器上,我们的协议相对于未经培养的原始状态实现了极其显著的 40 倍错误率降低。我们获得了逻辑保真度达到 99.99% 创纪录水平的 T 态,”谷歌在声明中表示。

在实验中,只有约 8% 的尝试能够完全通过所有检测,这意味着芯片每挑选出一个合格的高纯度魔态,就要主动丢弃超过 90% 的初始尝试。

加密安全防线与比特币面临的长期审视

魔态培养技术正是研究员 Craig Gidney 做出重磅预测的核心依据之一。他在 2025 年预测,攻破主流的 RSA-2048 加密所需的含噪量子比特可以压缩至 100 万个以下,相比他在 2019 年估算的 2000 万个骤降了 20 倍。在本次实验之前,该培养机制仅在纯理论和超级计算机模拟中得到过检验。

今年 3 月,谷歌量子 AI 团队与以太坊基金会研究员 Justin Drake 以及斯坦福大学著名密码学家 Dan Boneh 联合发表的一份白皮书中进一步收紧了这一预测:破解比特币椭圆曲线加密算法(阻止任何人从公钥推导私钥的数学基石)所需的物理量子比特数量可能不到 50 万个。

不过,目前尚没有任何人的加密钱包会因此被盗。本次实验最多仅使用了 Willow 芯片 105 个量子比特中的 54 个,且论文明确指出,要真正因式分解 RSA-2048 密钥,所需要的魔态错误率必须低至约百亿分之一,这比谷歌刚刚取得的 99.99% 保真度还要纯净近 100 万倍。

谷歌表示,下一步计划是在更大规模的硬件阵列上运行魔态培养。团队预计,只要将 Willow 处理器的底层硬件噪声降低一半,魔态的错误率就能进一步被压缩至十万分之二左右,因为该工艺中的错误率与芯片噪声水平的立方成正比下降。

更进一步:量化金融体系

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