陳根：量子晶片冰箱背後，藏着什麼資訊？

文/陳根

量子科技正在成為國之利器。作為全球矚目的前沿科技，2022年諾貝爾實體學獎就授予了三位科學家，表彰其在量子資訊科學研究方面所做的貢獻。

實際上，量子技術并不是一個很新的技術，從量子力學的建立到應用，已曆時一百多年。現在，量子技術正在從實驗室走向商業市場——據安徽省量子計算工程研究中心消息，國産首個用于儲存量子晶片的“冰箱”研制成功，并投入國内首條量子晶片生産線使用。

“量子晶片冰箱”意義幾何？大陸的量子技術市場化又走到哪一步了？

不是真的冰箱

當然，“量子晶片冰箱”并不是真的冰箱，甚至和我們熟知的冰箱也有很大差異。

要知道，量子晶片是量子計算機的核心部件。與經典的內建電路晶片不同，內建電路晶片多用第一代半導體材料矽作為基礎，制造成各種各樣的矽基電子晶片産品，目前，內建電路晶片在智能手機、汽車、電視等終端領域廣泛應用。不過，內建電路晶片的性能也面臨摩爾定律極限的考驗。

而從理論上說，量子晶片是可以繞開傳統矽基晶片制造必備的光刻機的，量子晶片将量子線路內建在基片上，通過量子碰撞技術以進行資訊的處理和傳輸，制造方面幾乎用不到光刻機。測試結果顯示，量子晶片的性能至少是電子晶片的千倍以上，其應用範圍也更廣。

但困難的地方在于，量子晶片需要經過複雜的系統生産過程，像環境溫度、潔淨程度、噪聲、振動、電磁波以及微小雜質顆粒等，都會對其産生影響。

量子晶片之是以需要冰箱，正是因為量子晶片對儲存環境要求極高。尤其是量子晶片中的超導材料容易和空氣中的氧氣、水分子産生化學反應，量子晶片如果不妥善儲存，将會影響量子晶片的性能。就像食物暴露在空氣中“氧化腐爛”一樣，量子晶片也會因為“不新鮮”而無法使用。

如果流片過程中或者流片完成的量子晶片樣品儲存環境不達标，超導量子晶片就會吸附各類雜質，其關鍵部件——比如約瑟夫森結、超導電容等就會是以老化，導緻量子比特頻率一緻性變差、量子晶片相幹時間降低，最終量子晶片的性能發生惡化。采用自主研發的量子晶片高真空存儲箱來放置量子晶片可避免這一問題發生。是以，為保證量子晶片的正常使用，量子晶片必須放在特定的真空容器内，并保持極低的溫度，這才有了大陸首款“量子晶片冰箱”。

具體來看，大陸首款“量子晶片冰箱”本質上是一個量子晶片高真空存儲箱，由安徽省量子計算工程研究中心研發，它可以為量子晶片提供高真空的儲存環境，就像是“量子晶片冰箱”一樣。研發人員用它調節存儲空間的室内壓強，進而給量子晶片“保鮮”，避免其失去效用。”

此外，這款量子晶片高真空存儲箱還具有三個儲存腔體，單個腔體可獨立操作；同時配備了智能監控系統，可實時監控真空度，為晶片儲存過程提供穩定的高真空環境。研發人員還研發了人機互動功能界面，可實作裝置全自動化操作。“量子晶片冰箱”讓量子晶片的未來儲存有了着落，而量子晶片冰箱更重要的意義，卻是在于為國内首條量子晶片生産線增添了最後一步。

今年1月底，中國第一條量子晶片生産線在安徽合肥宣布誕生，而實作這一切的是位于安徽合肥的本源量子公司。具體來看，合肥本源量子是國内第一家量子計算公司，并打造了出國内首條量子晶片生産線，在這條生産線中，本源量子打造了無損探針台，雷射退火儀等多套量子晶片工業母機，還有國内首個量子晶片工業軟體“本源坤元”也出自本源量子之手。

目前，本源量子已研發出多台中國量子計算機，并成功傳遞一台24比特超導量子計算機給使用者使用，使大陸成為世界上第三個具備量子計算機整機傳遞能力的國家。這條産線2022年1月投入營運，在這一年的時間裡，陸續導入24台量子晶片生産相關的工藝裝置，孵化出了3套自研的量子晶片專用裝置，生産了1500多個批次流片試制的産品，傳遞了多個批次的量子晶片以及量子放大器等産品。

科技革命的戰略制高點

目前，量子計算機被譽為新一輪科技革命的戰略制高點，能夠在衆多關鍵技術領域提供超越經典計算機極限的核心計算能力，在新材料研發、生物醫療、金融分析乃至人工智能領域将發揮重要的作用。

在過去幾年裡，量子已經從一個腳注變成了全球安全議程的首位。迄今為止，已有17個國家制定了國家量子戰略，還有4個國家正在制定這些戰略。

根據《量子計算報告（Quantum Computing Report）》，自20世紀80年代中期以來，中國在量子研究方面的投資估計為250億美元。其頂級量子科學家潘建偉在2016年上司發射了世界上第一顆量子衛星，并在2021年公布了當時創紀錄的56比特量子計算機。中國2021年3月公布的第十四個五年規劃，也将掌握量子技術作為政策重點。

事實上，對于大陸來說，量子技術也是我們彎道超車不容錯過的好機會。比如，根據OpenAI披露的相關資料，在算力方面，GPT-3.5在微軟Azure AI超算基礎設施（由V100GPU組成的高帶寬叢集）上進行訓練，總算力消耗約 3640PF-days，也就是說，假如每秒計算一千萬億次，都需要計算 3640 天，需要 7-8 個投資規模 30 億、算力 500P 的資料中心才能支撐運作。

龐大的算力需求也帶來了龐大的運算成本，根據國盛證券估算，以英偉達DGXA100為基礎，需要3,798台伺服器，對應542個機櫃。為滿足ChatGPT目前千萬級使用者的咨詢量，初始算力投入成本約為7.59億美元。

本質上，算力問題，反映的其實是經典計算在人工智能加速發展上遇到的阻礙，尤其是算力瓶頸。一方面，在晶片制作工藝越來越接近實體極限的情況下，經典算力的提升變得越來越困難；另一方面，由于可持續發展和降低能耗的要求，使得通過增加資料中心的數量來解決經典算力不足問題的舉措也不現實。是以，提高算力的同時又能降低能耗是亟待解決的關鍵問題。在這樣的背景下，量子計算成為大幅提高算力的重要突破口。

作為未來算力跨越式發展的重要探索方向，量子計算具備在原理上遠超經典計算的強大并行計算潛力。經典計算機以比特（bit）作為存儲的資訊機關，比特使用二進制，一個比特表示的不是“0”就是“1”。但是，在量子計算機裡，情況會變得完全不同，量子計算機以量子比特（qubit）為資訊機關，量子比特可以表示“0”，也可以表示“1”。

并且，由于疊加這一特性，量子比特在疊加狀态下還可以是非二進制的，該狀态在處理過程中互相作用，即做到“既1又0”，這意味着，量子計算機可以疊加所有可能的“0”和“1”組合，讓“1”和“0”的狀态同時存在。正是這種特性使得量子計算機在某些應用中，理論上可以是經典計算機的能力的好幾倍。

可以說，量子計算機最大的特點就是速度快。以質因數分解為例，每個合數都可以寫成幾個質數相乘的形式，其中每個質數都是這個合數的因數，把一個合數用質因數相乘的形式表示出來，就叫做分解質因數。比如，6可以分解為2和3兩個質數；但如果數字很大，質因數分解就變成了一個很複雜的數學問題。1994年，為了分解一個129位的大數，研究人員同時動用了1600台高端計算機，花了8個月的時間才分解成功；但使用量子計算機，隻需1秒鐘就可以破解。

一旦量子計算與人工智能結合，将産生獨一無二的價值。從可用性看，如果量子計算可以真正參與到人工智能領域，不僅将提供更強大的算力，超越現今費時費力建造的 ChatGPT 模型，而且能有效降低能耗，極大推動可持續發展。

當然，量子計算的市場化之路并不容易，首先，需要實作運算的精度，也就是發出的指令需要得到确定的結果，而不是機率。目前，量子計算機還無法達到所謂的計算精度，甚至同一個問題，用同一台量子計算機計算，最終可能每次的運算結果都不一樣。

其次，要降低量子晶片的運作環境。目前大多數量子晶片都是屬于低溫超導量子晶片，必須在零下273度左右的條件下才能運作。比如谷歌的懸鈴木量子計算機，需要的條件是零下273.12度。大陸的九大量子計算機，探測部分需要的條件是零下269.12度，IBM的魚鷹量子計算機，需要的條件是零下269.15度。嚴苛的超低溫環境，極大阻礙了量子晶片技術的發展速度。

最後，要降低量子晶片的相關成本。如果要創造出零下273度的超低溫環境，就需要配合數百萬美元的制冷裝置，不僅成本高昂，而且體積巨大。是以，量子晶片距離真正的商用還有很遠的路要走，預計到2030年才會進入量子商用元年，更不要說量子晶片運用到終端消費級市場了。

但無論如何，從大陸的第一條量子晶片生産線，再到量子晶片冰箱，量子技術勢在必行。