芯耀
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“同行未必能把你怎么樣，能弄死你的都是跨界。”
當CPU，GPU，TPU還在為人工智能時代的算力C位打的頭破血流。這來個QPU（量子芯片）一來，全滅了。這就是妥妥的量子霸權能干出來的事情。
1：
量子芯片這個事情，本來不在我的寫文計劃中。但是，今天之所以拉出來聊一聊，還用了“騙局”這個詞。
起因完全是一個飯局?？梢哉f是一場飯局引起的霸權“騙局”。
起因是這樣。前幾天和一伙朋友吃飯，新老的都有。期間就有個哥們提出來：你們知道量子計算機發(fā)展怎么樣？并且一連串提了幾個問題：量子計算機和傳統(tǒng)計算機有什么不同？量子計算機會不會替代傳統(tǒng)計算機？老實說，我沒有研究過。我們做集成電路芯片的，了解的都是CPU，GPU，TPU這些。和量子計算機不熟。
當時，席中有個哥們就提出來，兄弟們，你們都out了。幾個月前，google的量子芯片出來了。叫做Willow，也可以叫做QPU，（Quantum Process Unit）,量子處理器芯片。以后傳統(tǒng)的計算機就不行了。傳統(tǒng)計算機算幾百年的，量子處理器幾秒鐘就算完。谷歌已經(jīng)實現(xiàn)了量子霸權，已經(jīng)干到幾百個量子比特了。人家，前一段時間Nature上都發(fā)表了。很快傳統(tǒng)計算機都會被量子計算機淘汰了，以后就是量子計算機的時代了。你們搞芯片的，這幾年形勢不太好，不如去看看量子芯片。
聽君一席話，勝讀十年書。我記得，前段時間在哪里聽過，社交媒體上鋪天蓋地都是谷歌量子計算多么牛X。當時，根本也沒有細細了解。我想，作為一個芯片行業(yè)的人，的確要好好了解一下這個google的“量子芯片”—Willow。有句話說的好?！巴形幢啬馨涯阍趺礃樱芘滥愕亩际强缃??！边@CPU，GPU，TPU還在為人工智能時代的算力打得頭破血流。
這來個QPU（量子芯片）一來，全秒了。畢竟，量子芯片（量子計算機）算一秒，傳統(tǒng)芯片都要算幾百年。
按照這位老兄的說法，這絕對的算力面前，這些傳統(tǒng)芯片都是渣渣。這還了得。那一瞬間，我都在考慮怎么轉(zhuǎn)行了，拼命腦袋里面回想大學的量子力學的課程。可惜，都還給老師了。書到用時方恨少，要是每個人大腦都裝個Deepseek該有多好。懷著死也要知道怎么死的想法，懷著地球人對三體人的憧憬。打算看看這個量子芯片到底是什么回事？于是就google了一下量子芯片。真是舉賢不避親，google立馬就給我推薦了google的量子芯片，willow。這一看不要緊。我就發(fā)現(xiàn)，這個好像是一個“騙局”。
2：
如果說google的willow是個“騙局”?？赡苡型瑢W立馬反駁我，你這種做傳統(tǒng)芯片外行，還敢說google的量子計算是“騙局”。你這不是營銷號，就是民科。說的好。本來我也是這么想的。畢竟，google的量子計算發(fā)了nature。這個還是要敬畏的。但是，我要解釋一下，“騙局”這個這個詞也不是我發(fā)明的。我是看了一下這篇文章，這篇文章的題目是：
量子計算：科技界持續(xù)時間最長的騙局，其中就說了google。
我看到這篇文章是，和那些質(zhì)疑的同學的心情是一樣的。這純屬赤裸裸的污蔑啊。臉一下子就紅了。量子芯片，量子計算，量子的事情，怎么能是“騙局”？
不過，我的目的是了解量子芯片是什么？所以，我搜了谷歌的量子芯片，willow，就是想搞明白原理?？纯?，量子芯片的架構。量子芯片的原理。以及，為什么能有量子霸權，能把傳統(tǒng)計算機全秒了。并且想當面問問willow，靈魂三問？你是誰？能干啥？怎么干的？可惜找了半天，也沒有看到架構！全是，在說Willow很牛X的文章。而源頭，能找到的就只有google的這一篇自己的blog。
這篇文章中說，Willow很牛X，主要能干兩件事情。
第一件：使用更多的量子位進行擴展，Willow可以指數(shù)地減少錯誤。這破解了量子糾錯領域近30年來所面臨的一個關鍵挑戰(zhàn)。
第二件：Willow在不到5分鐘的時間內(nèi)完成了一個標準的基準計算，這將花費當今最快的超級計算機之一10億9千萬年的時間——這個數(shù)字遠遠超過了宇宙的年齡。這絕對是一個兩人咋舌的成績。
傳統(tǒng)超級計算，10億9000萬年。willow，這個5分鐘。后面，很多其他的通稿也是基于這兩點展開的,都是鋪天蓋地的說google這個芯片太牛X了。其他的，包括這個芯片計算的一些原理，一些圖示，都沒有。10億9000萬年是什么概念，這是天荒地老的概念。Google的人宣稱自己的達到這么牛的地步。我絲毫不懷疑這個結(jié)果。聽說這個結(jié)果是nature蓋棺論定的。但是，不過，接著就在看到了另一篇Google在nature上發(fā)表的文章。讓我有了一些稍稍的疑問。
3：
這個讓我產(chǎn)生疑問的文章是5年前google在nature上發(fā)表的。也就是2019年。google宣稱自家的量子計算機達到了量子霸權（Quantum Supremacy）。這個量子計算機叫做sycamore（懸鈴木）。從此這個樹在科技界名聲大震。而google的量子計算機和量子霸權緊密相連，名聲大噪。
就是下面我截屏的這篇文章。
這篇文章說了個什么事情，又如何讓谷歌成就了量子霸權？簡單說明一下。Sycamore（懸鈴木）量子處理器（53個量子比特）大約200秒來對一個量子電路的實例進行采樣，基準測試目前表明，最先進的經(jīng)典超級計算機的等效任務需要大約10000年的時間。
基于這個結(jié)果，google宣稱自己達成了量子霸權。對于這個發(fā)表到Nature上的結(jié)果，我是心服口服。畢竟，發(fā)表在Nature的東西，這玩意能不服嗎？但是有人不服。這個人叫做IBM。大家都知道，IBM是做超級計算機的。google的量子計算機200秒，而IBM為首的超級計算機需要10000年。對google宣稱的這個結(jié)果非常不爽。
下圖就是量子計算機和IBM超級計算機的對比圖。很快，IBM的人重新檢查了這個結(jié)果，寫了一個“論量子霸權”（On “quantum supremacy”）的文章。
這篇文章在IBM的官網(wǎng)上。IBM跳出來了，說Google的計算是錯的。這不是一個實際的時間框架。實際上，IBM的超級計算機Summit可以在2.5天內(nèi)完成計算。這還是最壞的情況下。實際情況，時間還能縮短。不到兩天半。
這個量級，談什么什么量子霸權？Google的計算就是扯淡。于是，這篇量子霸權的遮羞布，第一次被扯了一下。猶抱琵琶半遮面。我想，這個證據(jù)這個也不能說明google的“量子霸權”是騙局。頂多是不嚴謹。很快，打臉的又來了。另一半半遮面也被扯下來，變成了Google大帝的新裝。2022年，中科院的張潘團隊發(fā)表了一篇文章，
這篇文章中，作者使用一個含有 512 塊 GPU 的計算集群計算了 15 小時，完成了 53 量子比特、20 循環(huán)的谷歌懸鈴木量子霸權線路的采樣任務，并實現(xiàn)了高于谷歌的預測保真度。作者張潘估計，未來E級超級計算機一旦研發(fā)成功，該方法即可在其上進行高效實現(xiàn)。在理想條件下，只需幾十秒模擬時間即可完成百萬無關樣本的采樣計算，速度上將超出谷歌的懸鈴木量子硬件。
基于此，“張潘團隊提出新的張量網(wǎng)絡方法，表明谷歌公司的懸鈴木量子計算機的經(jīng)典模擬可由一萬年縮短至數(shù)十秒。因此谷歌的量子霸權已不復存在了?！币簿褪?，經(jīng)典超級計算機，可以很快的實現(xiàn)谷歌的這個算法。數(shù)十秒，可比google的量子計算機的200秒要少很多。
至此，google2019年號稱的“量子霸權”，霸了個一地雞毛?？上А?/p>
google的量子霸權，傳播的非常廣。而張潘團隊的文章，卻很少有人知道。這種傳播量，好比營銷號和科普號的區(qū)別。由此可見，發(fā)表在Nature上的東西，也不是天然的真理。那，基于此，我們可以說Google發(fā)表的量子霸權夸大其詞。這玩意和“震驚體”有點類似說google的芯片是“騙局”。這肯定不客觀，頂多算是學術之爭。文章發(fā)表了，就是讓大家去拍磚的。這個很正常。但是，Google用了一系列的詞，讓大家誤會量子計算機和傳統(tǒng)計算機一樣。這其實是Google故意為之。
4：
在google的官網(wǎng)上。
是這樣寫的。
“量子計算融合了20世紀兩大科學革命：計算機科學和量子物理。
量子物理是晶體管、激光器和其他技術的理論基礎，這些技術促成了計算革命。
但在算法層面上，今天的計算機器仍然使用“經(jīng)典”布爾邏輯。
量子計算是在算法層次上用量子定律代替布爾邏輯的硬件和軟件設計。
對于某些計算，如優(yōu)化、采樣、搜索或量子模擬，這將帶來顯著的加速。我們對將量子計算應用于人工智能和機器學習特別感興趣。這是因為這些領域的許多任務依賴于解決困難的優(yōu)化問題或執(zhí)行有效的采樣?！?/p>
Google首席執(zhí)行官Sundar Pichai也稱，實用量子計算機離現(xiàn)實至少還有五到十年的時間，他將這一領域的進展比作人工智能的早期。
看了Google的這些說法。
作為旁觀者就很容易就以為，量子計算機用量子替代現(xiàn)在的布爾邏輯的硬件或者軟件設計。
也就是說：
量子計算機可以取代目前的計算機。
這是Google或者很多寫量子計算的“營銷號”有意混淆的問題。
但是，量子計算機這個概念巧妙的隱藏了一件事情。
那就是量子計算機只能完成一個特定的任務。
例如，目前經(jīng)典計算機能做的1+1=2。
理論上，量子計算機通過量子門也能實現(xiàn)1+1=2；
但是由于，理論上的量子計算機需要額外的量子門操作和誤差校正步驟。
所以，在傳統(tǒng)問題上，是不如傳統(tǒng)計算機快的。
這還僅僅是理論上。
這是因為量子計算機依賴的是“物理量子比特”，而非糾錯后的“邏輯量子比特”。
物理量子比特容易受環(huán)境干擾（如溫度、電磁噪聲），導致錯誤率高，無法穩(wěn)定執(zhí)行基礎運算。
對于傳統(tǒng)計算機，加法是通用計算的基礎，需依賴精確的邏輯門操作（如AND、XOR門）和確定性結(jié)果輸出。
而量子計算機的運算本質(zhì)是概率性的，其輸出需要通過測量概率分布來推斷結(jié)果。
這與傳統(tǒng)二進制的確定性邏輯不兼容。
當前的谷歌的Willow芯片（量子計算機）主要針對特定問題優(yōu)化，這些問題通過量子疊加和糾纏特性實現(xiàn)指數(shù)級加速。
敲黑板，也就是說，這玩意只針對特定問題的優(yōu)化。（后面讀者要是知道是加速了什么特定問題，估計會吐血。）
目前來看，google也就是只有一招鮮。
這些任務與傳統(tǒng)計算機的通用邏輯運算（如加法）存在本質(zhì)差異。
所以，我們看到，目前的量子計算機（假設它叫計算機，后面章節(jié)，我們就能看到，叫量子計算機的實際上是一種“偽裝”），都是在計算一個概率。
量子計算機的某些“突破”更像是通過模擬實驗完成特定任務，而非真正的通用計算。
而量子計算機如果證明其優(yōu)勢（所謂的量子霸權），需要找到一個領域。
在這個領域里面，
量子計算機能做，而經(jīng)典計算機需要時間很長。
這些任務非常的特殊，必須要非常精挑細選。
實際上，這種領域可與而不求，很難找到一個“量子計算機”能解決的實際問題。
終于，功夫不負苦心人，有人找到了一個。
5：
2016 年，計算機科學家 Iordanis Kerenidis 和 Anupam Prakash 發(fā)表了一種量子算法，能以任何已知經(jīng)典算法的指數(shù)級速度解決推薦系統(tǒng)問題。
就是這篇文章《Quantum Recommendation Systems?！?/p>
于是，很多人驚呼，未來的量子計算機終于可以派上用場了。
那我們來看看這篇文章說了什么？
首先什么是推薦系統(tǒng)？
你在刷某短視頻的時候，都有一個讓你又愛又恨的機制。
“猜你喜歡”
如果，你被它猜到了。
恭喜你，這一晚上或者一下午的時間，就廢了。
而背后“猜你喜歡”的數(shù)學秘密，就是推薦系統(tǒng)的核心任務，是讓機器從海量數(shù)據(jù)中“讀心”。
例如，抖音有上億用戶和數(shù)萬部短視頻，如何用已知的零散評分（比如你某跳舞的小姐姐給打了5星），預測你還沒看過的短視頻喜好？
這本質(zhì)上是一個“填空題”。
那是怎么做的？
這個算法把用戶和短視頻排成一張巨大的表格（矩陣），每個格子填上評分。但現(xiàn)實中，99%的格子是空的（沒人看過所有電影）。
科學家發(fā)現(xiàn)，這張表格其實隱藏著簡單規(guī)律——大部分人的口味可以歸為幾類（比如“科幻迷”或“文藝控”），數(shù)學上稱為“低秩矩陣”。
那計算機是怎么做到的？
計算機需要先“腦補”出完整的評分矩陣，再從中找規(guī)律。
這相當于在迷霧中畫
地圖，計算量隨用戶和電影數(shù)量指數(shù)級爆炸。
即便用最快的超級計算機，處理十億級數(shù)據(jù)也可能需要數(shù)天。
可以說，猜你喜歡，也是非常消耗計算機的大腦的。
所以，這些互聯(lián)網(wǎng)大廠搞了那么多計算資源，一部分的目的就是每天計算“猜你喜歡”。
針對這個問題，2016年，兩位科學家Iordanis Kerenidis和Anupam Prakash發(fā)現(xiàn)了一種“作弊神器”——量子算法。
他們繞開了“畫完整地圖”的笨辦法，直接用量子計算機從數(shù)據(jù)迷霧中“抽樣”答案：
利用量子疊加態(tài)，同時掃描所有用戶和電影的潛在關聯(lián)，直接定位到你所屬的“興趣小組”（比如“80%科幻迷+20%喜劇愛好者”）。
Kerenidis和Prakash的量子推薦算法基于HHL算法（線性方程組的量子解法），通過兩個關鍵創(chuàng)新實現(xiàn)指數(shù)級加速。
借用量子線性方程求解器（類似一臺超級望遠鏡），從殘缺的數(shù)據(jù)中瞬間
提取關鍵模式，無需重構整個矩陣。計算時間從“幾天”縮短到“幾分鐘”，實現(xiàn)指數(shù)級加速。
這就太牛X了。
這意味著，量子計算在真實場景中的又巨大的潛力。
當經(jīng)典計算機還在“吭哧吭哧”填表格時，量子計算機已經(jīng)學會了“透視”數(shù)據(jù)宇宙的底層密碼。
這或許就是下一代技術革命的預演。
巴黎計算機科學基礎研究所的計算機科學家 Kerenidis 說。
「在我看來，這是機器學習和大數(shù)據(jù)領域中最早展示量子計算可求解經(jīng)典計算尚未解決的問題的案例之一?！?/p>
要知道。
在 Kerenidis 和 Prakash 發(fā)表他們的研究時，僅有少數(shù)幾例量子計算機有可能實現(xiàn)比經(jīng)典計算機指數(shù)級快的求解速度的問題。
或者說，量子計算和實際應用很難扯上關系。
因為，量子計算的大部分這類問題都是特定的。
Kerenidis 和 Prakash 的研究結(jié)果令人激動，因為這個量子算法可以用于實際了。
真是這樣的嗎？
很快，打臉的就又來了。
6：
2017年的秋天，美國得克薩斯大學奧斯汀分校的華裔本科生唐（Ewin Tang），正為畢業(yè)論文發(fā)愁。
她的導師Scott Aaronson（量子計算領域的大牛）給了她一個“燙手山芋”般的題目。
證明推薦系統(tǒng)問題不存在快速的經(jīng)典算法。
換句話說，只有Kerenidis 和 Prakash的量子算法才能實現(xiàn)指數(shù)級加速。
傳統(tǒng)的計算機不行。
但是經(jīng)過幾個月的努力，Ewin Tang一無所獲。
于是，她換了一個思路，開始考慮是否確實存在這樣的經(jīng)典算法（也就是普通計算機能使用的算法）。
接下來幾個月，Tang全身心地投入到尋找這一突破性算法的工作中，與Aaronson緊密合作，一步步理清證明的每一個細節(jié)和步驟。
很快，Tang就發(fā)了發(fā)現(xiàn)了一種快速的經(jīng)典算法。
Tang巧妙地展示了，Kerenidis和Prakash在他們量子算法中所運用的量子采樣技術，實際上可以在經(jīng)典計算機的環(huán)境中得以重現(xiàn)和應用。
完成這一算法后，Aaronson在決定公開之前，堅持要先對其正確性進行嚴格的驗證。
一旦這篇論文發(fā)布到網(wǎng)上，如果發(fā)現(xiàn)研究存在錯誤，那么Tang學術生涯中的第一篇‘偉大’論文就可能會遭遇重大的挫折。
為了慎重起見，導師Aaronson舉辦了一場“華山論劍”。
2018年，六月份在加州大學伯克利分校舉辦的一場量子計算領域的研討會。
這場研討會匯聚了該領域的眾多頂尖專家，其中就包括Kerenidis和Prakash。
6月18日和19日上午，Tang在眾人矚目下進行了兩場精彩的演講。
她詳盡地闡述了自己在《A quantum-inspired classical algorithm for recommendation systems》一文中提出的經(jīng)典推薦算法。
四小時的演講結(jié)束后。
現(xiàn)場的專家們經(jīng)過深入討論，達成了一致共識。
Tang的經(jīng)典算法在邏輯和實證上都是正確的。
量子計算的一個核心優(yōu)勢，被這位年僅18歲的天才少女用經(jīng)典算法徹底瓦解了。
量子推薦算法熄火了。傳統(tǒng)計算機就能做，量子計算機需要再找個領域體現(xiàn)量子霸權的優(yōu)勢。你猜，Google找到了嗎？7：在Tang的論文發(fā)表的一年后，2019后，Google的懸鈴木量子計算機卻宣稱自己獲得了量子霸權。看來是真的找到了一個領域，而這個領域我們一會再解釋。就如前文所說，這次，Google的懸鈴木又一次被打臉。IBM和中科院的團隊提出了傳統(tǒng)計算機的算法也能干到。
Google的“量子霸權”霸了個寂寞。這里插一句，科學本來就是你追我趕。前文，已經(jīng)論述了量子計算并不能替代傳統(tǒng)計算。只能是傳統(tǒng)計算的補充。只能在某些特定問題上加速。而這些問題大部分都是概率性問題。并且，還必須科學家尋尋覓覓才能找到這么一個問題。而這些問題都不好找。例如，Kerenidis和Prakash提出了推薦算法。本來以為量子計算能做，而傳統(tǒng)的計算機不能做（需要花費幾十上百年）。
但是，這些論斷，過一段時間，就會發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)計算機也能做（天才少女Tang的成果）。然后，“啪啪”的被打臉。當然，我肯定不同意，這種說法是“騙局”。因為，只有這樣，科學才能進步，有爭論和質(zhì)疑，才是正常的。沒有爭論和質(zhì)疑，那不是科學。那是宗教。即使這樣，Google所謂的“量子霸權”被IBM和中科院打臉。我也不認為，Google的量子芯片是個“騙局”。
我們繼續(xù)來看，google的量子芯片Willow這次又將如何？但是，本文還沒有結(jié)束。
8：
2024年底，Google的Willow量子芯片又出現(xiàn)了。這一次，Google又開始了大力的炒作。全網(wǎng)都是Willow量子芯片非常牛X的營銷文。大家是不是還記得，我開頭提出的那個問題。Willow能做什么？Willow又是怎么做的？通過前文，我們知道，通常量子計算只能處理某一個具體的任務。而這些具體的任務，必須是傳統(tǒng)計算機干不了的事情。例如Willow就說，傳統(tǒng)計算需要1億9000萬年，才能完成，而Willow 只用5分鐘。
這5分鐘，Willow干了什么？于是，我找了2024年的google發(fā)表的Nature的論文。https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
這篇Nature中，google就講了一個事情。Google的新一代超導量子處理器Willow上實現(xiàn)的低于表面碼閾值的量子誤差校正性能。通過實施距離-5和距離-7的表面碼，本研究旨在證明在增加代碼距離時，邏輯誤差率可以得到有效的抑制，并超過最佳物理量子比特的壽命，從而為實現(xiàn)大規(guī)模容錯量子算法奠定基礎。
同學們。還記得，我們開頭的去搜索Willow嗎？Google的官網(wǎng)上面，里面講了兩個事情。1：能糾錯。2：算得快，傳統(tǒng)計算機能算10億9000萬年，willow就能算5分鐘。
這個糾錯這個事情，是Nature發(fā)表的。但是10億9000萬年這個事情，Nature上一個字也沒有提。這個有點意思啊。我們都知道Willow是Nature認證的。雖然，上一次Google 2019年發(fā)表的nature的量子霸權就被IBM和中科院的文章，啪啪打臉。但是，畢竟是論文發(fā)表了。從科學上講，發(fā)出來就是讓大家來review，提出意見的。就像本科普文，發(fā)出來，大家有意見，也可以在評論區(qū)寫意見。但是，Nature這篇文章只說了糾錯，可沒有說10億9000萬年這種事情。并且，這篇Nature文章中還是很謙卑的寫到。
“盡管本研究在超導量子處理器上實現(xiàn)了低于表面碼閾值的量子誤差校正性能，但仍存在一些局限性。首先，當前實現(xiàn)的邏輯誤差率仍然遠高于實際應用所需的水平。其次，研究中所使用的解碼器雖然具有較高的精度，但在實時解碼方面仍存在一定的延遲。此外，對于高距離重復碼的實驗中觀察到的邏輯錯誤基底，其起源尚不完全清楚，需要進一步的研究來理解和減輕這些錯誤源。”
看來，科學（Science）使人謙卑。Nature也使google謙卑。所以在此，我們先認同Nature的這個結(jié)論。google的Willow芯片能夠?qū)崿F(xiàn)糾錯，誤碼減少。雖然離實用很遠。先不質(zhì)疑這個事情。我們先看看另一個事情，google宣稱自己5分鐘的事情，別的計算機10億9000萬年才能做到。那到底willow這5分鐘干了個啥，Willow有這么厲害的能力？
我們回到Google的blog上，看一下。Willow這5分鐘做的工作，都是叫做RCS的測試基準。Google所有的測試都是基于RCS的。RCS是個啥？RCS本身就是Google的測試基準。用Google的測試基準，測試Google的Willow芯片。這個花了5分鐘，而傳統(tǒng)計算機需要10億9000萬年。這里面有什么貓膩嗎？9：實話說，我不知道這里面有啥貓膩。但是，我知道另一件事情。就是RCS這個事情，完成沒有任何用處。
Google選了一個沒有任何用處的測試基準來測試自己的芯片達到了很強的處理能力。基于此，我也可以宣稱，我家的貓后空翻能力很強，隨機性不可預測。傳統(tǒng)計算機很難模擬，需要XXX年才能知道我家的貓后空翻的軌跡。而我家的貓只要一秒鐘，翻一下，立馬就能得出這個軌跡。我家的貓，在貓計算這個行業(yè)，達成了貓計算霸權。你覺得荒謬不荒謬。我聽起來也很荒謬的。但是，對比來看，在現(xiàn)實世界中，的確完全找不到RCS這個測試基準的用處。而這個，已經(jīng)是很多科學家的共識，這個采訪中，很多科學家就詬病Google的這種做法。
RCS開發(fā)出來，唯一的用處，就是給Google的量子芯片（不論是sycamore和willow）來背書。我們簡要介紹一下RCS。
隨機電路采樣（Random Circuit Sampling，簡稱RCS）
是Google和UCSB于2018年創(chuàng)建的一個基準，專門用于展示量子優(yōu)勢。
這玩意就是為了適應量子計算機而搞出來。
那么，這玩意具體干的是個什么事情。
其核心原理是通過構建隨機量子電路執(zhí)行一系列隨機的量子邏輯門操作，生成復雜的量子態(tài)分布，并通過采樣輸出結(jié)果的概率分布來評估量子計算機的性能RCS的隨機性體現(xiàn)在量子邏輯門的選擇和組合方式上，科學家通過隨機生成不同的量子門序列（如Hadamard門、CNOT門等），形成難以經(jīng)典模擬的復雜量子糾纏態(tài)。RCS本質(zhì)是“暴力測試”，目標僅為驗證量子優(yōu)越性。RCS不解決實際問題。
RCS基準測試所做的是從一長串噪聲量子門創(chuàng)建的隨機分布中采樣。
這個算法完全是人為的，毫無用處。
這也使得它成為世界上非常糟糕的基準之一。
為什么是之一。
不是唯一。
我想我家那個貓計算的測試標準也應該算進去。
這種槽糕的測試基準導致一個什么問題？
就是傳統(tǒng)計算機的算法的人，很少有動力來優(yōu)化這個東西和量子計算機競爭。
所以，Google說在這種無用的測試標準上，自己能搞多塊，傳統(tǒng)計算機比不上。
但是，傳統(tǒng)計算機根本就不會優(yōu)化這個算法。
說白了。
google這玩意就是自娛自樂。（enjoy itself）。
奉勸Google，
這種事情，
不能多做，
多做傷身。
10：終于，我們知道了。Willow的能做的工作是RCS。Willow這個芯片設計出來就是為了測試RCS，通過RCS的結(jié)果宣稱達成了量子霸權。你不能想象你的手機設計出來只能跑分一樣。但是從谷歌的量子計算機的sycamore（懸鈴木）到Willow（柳樹）的（有可能后面還有桑樹，槐樹啥的）卻就是這么干的。
當Google的量子霸權的狂歡泡沫在資本與媒體的鎂光燈下愈演愈烈，我們或許該問一個更本質(zhì)的問題。
科技革命的里程碑，究竟該由實驗室的跑分游戲定義，還是由人類社會的真實需求決定？
Google的這場量子霸權的Willow芯片，像極了科技史上的另一場"皇帝新衣"。
一群精英用晦澀的術語編織神話，資本用天文數(shù)字的估值煽風點火，而公眾只能在"不明覺厲"中盲目追隨。
但歷史早已給出答案。
蒸汽機顛覆的不是馬車的速度，而是人類對能量的掌控；
計算機革命的本質(zhì)不在晶體管的數(shù)量競賽，而在于將信息霸權粉碎為所有人手中的工具。
真正的技術革命，永遠誕生于解決真實世界痛點的土壤，而非實驗室里精心設計的“霸權”游戲。
11：
后記：基于當下Willow芯片的能力（不是未來），你認為谷歌的量子芯片是“霸權”還是“騙局”？為了本文的嚴謹，這是我找到參考文獻最多的一次文章，耗費了我一個周末的時間，希望大家多多轉(zhuǎn)發(fā)，評論。如果有的同學覺得我寫的有問題，歡迎在評論區(qū)指出。歡迎大家在下面評論，提出你的觀點。
參考文獻：
1:https://www.cnbc.com/2024/12/10/google-claims-quantum-milestone-but-cant-solve-real-world-problems-.html
2:2024年Willow nature的論文。https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
3:《Quantum Recommendation Systems?！穐ttps://arxiv.org/abs/1603.08675
4：Tang 在《A quantum-inspired classical algorithm for recommendation systems》中提出的經(jīng)典推薦算法實現(xiàn)了 O(poly(k)polylog(m,n)) 的計算時間復雜度，比之前實現(xiàn)和 m、n 呈線性關系的時間復雜度的經(jīng)典算法速度有指數(shù)級提高。論文地址：https://arxiv.org/abs/1807.04271
5:google 2019的nature的論文,量子霸權https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5
6:中科院張潘團隊的論文。https://arxiv.org/abs/2111.030117:https://www.quantamagazine.org/teenager-finds-classical-alternative-to-quantum-recommendation-algorithm-20180731/8:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNzcxNDY5NA==&mid=2247486553&idx=1&sn=274c4a2d67e577a9d727cc6a8de71eb9&chksm=c18da323f1b116c6bdda59340c595f4f267a52f2af288f344e97ea566872195045d94cc9772f#rd
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