量子芯片冰箱背后，藏着什么信息？

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　　文 | 根新未来，作者 | 陈根
　　量子科技正在成为国之利器。作为全球瞩目的前沿科技，2022年诺贝尔物理学奖就授予了三位科学家，表彰其在量子信息科学研究方面所做的贡献。
　　实际上，量子技术并不是一个很新的技术，从量子力学的建立到应用，已历时一百多年。现在，量子技术正在从实验室走向商业市场——据安徽省量子计算工程研究中心消息，国产首个用于保存量子芯片的＂冰箱＂研制成功，并投入国内首条量子芯片生产线使用。
　　＂量子芯片冰箱＂意义几何？我国的量子技术市场化又走到哪一步了？
　　不是真的冰箱
　　当然，＂量子芯片冰箱＂并不是真的冰箱，甚至和我们熟知的冰箱也有很大差异。
　　要知道，量子芯片是量子计算机的核心部件。与经典的集成电路芯片不同，集成电路芯片多用第一代半导体材料硅作为基础，制造成各种各样的硅基电子芯片产品，目前，集成电路芯片在智能手机、汽车、电视等终端领域广泛应用。不过，集成电路芯片的性能也面临摩尔定律极限的考验。
　　而从理论上说，量子芯片是可以绕开传统硅基芯片制造必备的光刻机的，量子芯片将量子线路集成在基片上，通过量子碰撞技术以进行信息的处理和传输，制造方面几乎用不到光刻机。测试结果显示，量子芯片的性能至少是电子芯片的千倍以上，其应用范围也更广。
　　但困难的地方在于，量子芯片需要经过复杂的系统生产过程，像环境温度、洁净程度、噪声、振动、电磁波以及微小杂质颗粒等，都会对其产生影响。
　　量子芯片之所以需要冰箱，正是因为量子芯片对保存环境要求极高。尤其是量子芯片中的超导材料容易和空气中的氧气、水分子产生化学反应，量子芯片如果不妥善保存，将会影响量子芯片的性能。就像食物暴露在空气中＂氧化腐烂＂一样，量子芯片也会因为＂不新鲜＂而无法使用。
　　如果流片过程中或者流片完成的量子芯片样品储存环境不达标，超导量子芯片就会吸附各类杂质，其关键部件——比如约瑟夫森结、超导电容等就会因此老化，导致量子比特频率一致性变差、量子芯片相干时间降低，最终量子芯片的性能发生恶化。采用自主研发的量子芯片高真空存储箱来放置量子芯片可避免这一问题发生。因此，为保证量子芯片的正常使用，量子芯片必须放在特定的真空容器内，并保持极低的温度，这才有了我国首款＂量子芯片冰箱＂。
　　具体来看，我国首款＂量子芯片冰箱＂本质上是一个量子芯片高真空存储箱，由安徽省量子计算工程研究中心研发，它可以为量子芯片提供高真空的保存环境，就像是＂量子芯片冰箱＂一样。研发人员用它调节存储空间的室内压强，从而给量子芯片＂保鲜＂，避免其失去效用。＂
　　此外，这款量子芯片高真空存储箱还具有三个保存腔体，单个腔体可独立操作；同时配备了智能监控系统，可实时监控真空度，为芯片保存过程提供稳定的高真空环境。研发人员还研发了人机交互功能界面，可实现设备全自动化操作。＂量子芯片冰箱＂让量子芯片的未来储存有了着落，而量子芯片冰箱更重要的意义，却是在于为国内首条量子芯片生产线增添了最后一步。
　　今年1月底，中国第一条量子芯片生产线在安徽合肥宣布诞生，而实现这一切的是位于安徽合肥的本源量子公司。具体来看，合肥本源量子是国内第一家量子计算公司，并打造了出国内首条量子芯片生产线，在这条生产线中，本源量子打造了无损探针台，激光退火仪等多套量子芯片工业母机，还有国内首个量子芯片工业软件＂本源坤元＂也出自本源量子之手。
　　当前，本源量子已研发出多台中国量子计算机，并成功交付一台24比特超导量子计算机给用户使用，使我国成为世界上第三个具备量子计算机整机交付能力的国家。这条产线2022年1月投入运营，在这一年的时间里，陆续导入24台量子芯片生产相关的工艺设备，孵化出了3套自研的量子芯片专用设备，生产了1500多个批次流片试制的产品，交付了多个批次的量子芯片以及量子放大器等产品。
　　科技革命的战略制高点
　　当前，量子计算机被誉为新一轮科技革命的战略制高点，能够在众多关键技术领域提供超越经典计算机极限的核心计算能力，在新材料研发、生物医疗、金融分析乃至人工智能领域将发挥重要的作用。
　　在过去几年里，量子已经从一个脚注变成了全球安全议程的首位。迄今为止，已有17个国家制定了国家量子战略，还有4个国家正在制定这些战略。
　　根据《量子计算报告（Quantum Computing Report）》，自20世纪80年代中期以来，中国在量子研究方面的投资估计为250亿美元。其顶级量子科学家潘建伟在2016年领导发射了世界上第一颗量子卫星，并在2021年公布了当时创纪录的56比特量子计算机。中国2021年3月公布的第十四个五年规划，也将掌握量子技术作为政策重点。
　　事实上，对于我国来说，量子技术也是我们弯道超车不容错过的好机会。比如，根据OpenAI披露的相关数据，在算力方面，GPT-3.5在微软Azure AI超算基础设施（由V100GPU组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约 3640PF-days，也就是说，假如每秒计算一千万亿次，都需要计算 3640 天，需要 7-8 个投资规模 30 亿、算力 500P 的数据中心才能支撑运行。
　　庞大的算力需求也带来了庞大的运算成本，根据国盛证券估算，以英伟达DGXA100为基础，需要3,798台服务器，对应542个机柜。为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量，初始算力投入成本约为7.59亿美元。
　　本质上，算力问题，反映的其实是经典计算在人工智能加速发展上遇到的阻碍，尤其是算力瓶颈。一方面，在芯片制作工艺越来越接近物理极限的情况下，经典算力的提升变得越来越困难；另一方面，由于可持续发展和降低能耗的要求，使得通过增加数据中心的数量来解决经典算力不足问题的举措也不现实。因此，提高算力的同时又能降低能耗是亟待解决的关键问题。在这样的背景下，量子计算成为大幅提高算力的重要突破口。
　　作为未来算力跨越式发展的重要探索方向，量子计算具备在原理上远超经典计算的强大并行计算潜力。经典计算机以比特（bit）作为存储的信息单位，比特使用二进制，一个比特表示的不是＂0＂就是＂1＂。但是，在量子计算机里，情况会变得完全不同，量子计算机以量子比特（qubit）为信息单位，量子比特可以表示＂0＂，也可以表示＂1＂。
　　并且，由于叠加这一特性，量子比特在叠加状态下还可以是非二进制的，该状态在处理过程中相互作用，即做到＂既1又0＂，这意味着，量子计算机可以叠加所有可能的＂0＂和＂1＂组合，让＂1＂和＂0＂的状态同时存在。正是这种特性使得量子计算机在某些应用中，理论上可以是经典计算机的能力的好几倍。
　　可以说，量子计算机最大的特点就是速度快。以质因数分解为例，每个合数都可以写成几个质数相乘的形式，其中每个质数都是这个合数的因数，把一个合数用质因数相乘的形式表示出来，就叫做分解质因数。比如，6可以分解为2和3两个质数；但如果数字很大，质因数分解就变成了一个很复杂的数学问题。1994年，为了分解一个129位的大数，研究人员同时动用了1600台高端计算机，花了8个月的时间才分解成功；但使用量子计算机，只需1秒钟就可以破解。
　　一旦量子计算与人工智能结合，将产生独一无二的价值。从可用性看，如果量子计算可以真正参与到人工智能领域，不仅将提供更强大的算力，超越现今费时费力建造的 ChatGPT 模型，而且能有效降低能耗，极大推动可持续发展。
　　当然，量子计算的市场化之路并不容易，首先，需要实现运算的精度，也就是发出的指令需要得到确定的结果，而不是概率。目前，量子计算机还无法达到所谓的计算精度，甚至同一个问题，用同一台量子计算机计算，最终可能每次的运算结果都不一样。
　　其次，要降低量子芯片的运行环境。目前大多数量子芯片都是属于低温超导量子芯片，必须在零下273度左右的条件下才能运行。比如谷歌的悬铃木量子计算机，需要的条件是零下273.12度。我国的九大量子计算机，探测部分需要的条件是零下269.12度，IBM的鱼鹰量子计算机，需要的条件是零下269.15度。严苛的超低温环境，极大阻碍了量子芯片技术的发展速度。
　　最后，要降低量子芯片的相关成本。如果要创造出零下273度的超低温环境，就需要配合数百万美元的制冷设备，不仅成本高昂，而且体积巨大。所以，量子芯片距离真正的商用还有很远的路要走，预计到2030年才会进入量子商用元年，更不要说量子芯片运用到终端消费级市场了。
　　但无论如何，从我国的第一条量子芯片生产线，再到量子芯片冰箱，量子技术势在必行。（本文首发钛媒体APP）