亚马逊加入量子计算竞赛，宣布推出新的“Ocelot”芯片
快速阅读: 《商业内幕》消息，亚马逊推出新型量子计算芯片“美洲虎”，在错误校正和可扩展性方面取得突破，有望大幅减少错误率。尽管离商用量子计算机仍有距离，亚马逊的进展显示该领域正迅速发展。微软和谷歌也在量子计算领域取得进展，推动技术商业化进程。
亚马逊网络服务周四推出了其新的量子计算芯片“美洲虎”的原型。该公司表示，“美洲虎”在错误校正和可扩展性方面实现了突破。随着谷歌和微软最近取得的进展，量子计算领域正在升温。亚马逊网络服务周四发布了其量子芯片原型——“美洲虎”，这在开发功能性量子计算机的竞争中取得了进展。“美洲虎”的独特之处在于它解决量子计算机基本挑战的方式，即它们容易出现的错误。亚马逊网络服务量子硬件部门负责人奥斯卡·佩恩特向《商业内幕》表示：“美洲虎的不同之处和特别之处在于它解决量子计算机基本挑战的方式，即它们容易出现的错误。”
亚马逊在同行评审期刊《自然》上发表的研究中称，“美洲虎”在错误校正和可扩展性方面实现了突破——这是长期以来阻碍该领域发展的两个关键问题。该公司表示，“美洲虎”原型展示了量子错误校正效率提高高达90%的潜力，与传统方法相比。苹果的新VR头盔能做什么？
“这种效率提高了5到10倍，所以这是一个相当显著的减少，”佩恩特说。“我们仍然需要将错误率降低约10亿倍——因此差距巨大——但事实证明量子错误校正能够应对这一挑战，并且最终我们可以弥合这个巨大的差距。”
薛定谔的量子位
量子计算是一个正在增长的技术领域，结合了计算机科学、数学和量子力学。它依赖于称为量子位的信息单元，而不是经典计算中使用的二进制位。量子位比二进制位携带更多信息，并且可以同时存在于多个状态。然而，它们不稳定，难以测量，并且需要特定条件（如低光照或极冷环境）才能可靠地复制结果而不产生错误，这多年来一直减缓了该领域的进展。但当它们在足够大的规模上表现得可预测时，量子位使量子计算机能够比经典计算机更快地解决更复杂的计算问题。
该领域的研究人员一致认为，通过量子计算可以解决的计算可以帮助发现新药物、促进恶劣气候下的可持续食品生长、开发新的化学化合物或破解现有的加密方法等。亚马逊表示，“美洲虎”芯片采用了名为“猫量子比特”的技术，这个名字来源于著名的薛定谔的猫思想实验。这种技术内在地抑制某些形式的错误，简化并减少了构建全功能量子计算机所需的量子错误校正，一位发言人说。
亚马逊的一位发言人向《商业内幕》表示，这款芯片具有独特的架构，集成了“猫量子比特”技术和额外的量子错误校正组件，这些组件可以使用从电子行业借来的工艺制造。
量子“转折点”
在全功能量子计算机商业化之前，佩恩特和其他量子研究人员一致认为他们必须在错误减少和可扩展性方面取得更多进展。虽然亚马逊的新芯片并不意味着目前已有商用的量子计算机投产，但它是在该领域一系列近期进展中的最新一项，这些进展激发了整个行业，并表明商业应用可能会比预期来得更快。
相关报道量子电路联合创始人兼首席科学家罗布·舒尔科普夫表示，亚马逊的研究成果突显了高效错误校正对于实现可行的量子计算至关重要。他形容该公司的进展是朝着探索和准备未来路线图迈进了一步，以进一步发展量子技术。亚马逊的宣布是在微软发布其量子芯片“Majorana 1”大约一周后。微软表示，其芯片由一种新的物质状态提供动力，允许进行更稳定、可扩展和简化的量子计算。同样，谷歌在去年12月宣布了其量子芯片“Willow”，该公司表示该芯片可以在不到五分钟的时间内执行标准基准计算。而这项任务需要当前最快的超级计算机耗时10的25次方年才能完成——这一时间跨度超过了宇宙的年龄。
“我们真的正处于量子计算非常激动人心的时代，你听到很多关于它的消息，因为这是一个真正的转折点，”佩恩特说。
谁领先？
马里兰大学联合量子研究所的理论凝聚态物理学家桑卡尔·达斯·萨尔马向《商业内幕》表示，亚马逊的“美洲虎”芯片是一种“更为传统的超导芯片”，可能类似于谷歌和IBM最近开发的那种，但他补充说现在还太早，无法判断哪家公司在研究上领先。“微软的工作基于拓扑Majorana零模态，这也包含一个超导体，但方式截然不同，”达斯·萨尔马在给BI的电子邮件中写道。“特别是，如果微软设备正确工作，它将受到拓扑保护，对错误校正的需求最小，而AWS声称他们已经在传统的错误校正方案中做出了一些改进。这两种方法非常不同。”
该领域的研究人员密切关注亚马逊和其他公司的发展，希望证明量子技术会比预期更早实现商业化。今年1月，英伟达CEO黄仁勋表示，我们距离这项技术变得“非常有用”还有20年，导致量子股票下跌。Lastwall网络安全提供商的首席技术官特洛伊·尼尔森向《商业内幕》表示，每家公司的公告都代表了行业在通往功能量子计算机道路上使用的另一块基石。“前方还有很多挑战。亚马逊在错误校正方面所取得的进展——它带来了新的科学知识和错误校正方面的发现——是以控制系统的复杂性和芯片读出的复杂性为代价的，”尼尔森说。“我们仍处于原型阶段，还需要多年时间，但他们已经向前迈进了一大步。”
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