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快了一百万亿亿亿亿亿亿倍!斩获领先科技奖的“九章四号”,重新定义人类的计算极限

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快了一百万亿亿亿亿亿亿倍!斩获领先科技奖的“九章四号”,重新定义人类的计算极限

2026 年 11 月 2 日,浙江桐乡乌镇迎来了一场科技界的盛会——2026 年世界互联网大会领先科技奖颁奖典礼正式举行。 在这场备受瞩目的全球年度评选中,共有 20 项具有“智能引领、数实贯通、底座夯实”特点的前沿成果脱颖而出。其中,中国科学技术大学九章团队的“九章四号”光量子计算原型机成功斩获基础研究类大奖。 “九章四号”采用创新性的时空混合编码架构,成功实现了低损耗光量子处理器在物理成本上的大幅缩减和系统规模的跨越式提升,代表了该领域的又一重大飞跃。 从今年 5 月登上顶刊《自然》(Nature),到如今在世界互联网大会上大放异彩,“九章四号”一次次向世界证明:计算这件事,或许真的存在另一套规则。这套规则到底有什么不一样?带着这个问题,我们跟中国科学技术大学讲席教授、“九章四号”项目核心成员陆朝阳聊了聊。 先看一组对比。有这样一道题,今天最快的超级计算机要算上 10⁴² 年才能完成求解。 10⁴² 年是什么概念?大概时间 长到太阳从诞生到熄灭,不过是其中微不足道的一瞬;长到人类文明的全部历史,在它面前也几乎没有刻度。 而“九章四号”量子计算原型机在求解同一个特定问题时,生成一个样本只用了 25 微秒,大约是眨一次眼的千分之一那么快。 “九章四号”量子计算原型机局部,图源:新华社 这个对比很让人恍惚: 一种计算方式,为什么能快上一百万亿亿亿亿亿亿倍?为什么能把几乎无法抵达的时间,压缩到一瞬间? 它当然不是一台可以放在桌面上的“超级电脑”,也不能立刻替我们破解所有难题。更准确地说, “九章四号”是在一个特定问题上,展示了量子计算相对于经典计算的巨大优势。 它还不是通用量子计算机,也还不能完成三十年前那个著名赌约中的任务——分解 500 位数,但它的意义正在于: 在通往真正可用的量子计算机之前,人类需要一次次证明,那条路并不是幻想。 图源:陆朝阳团队提供 时间回到 31 年前 那是一次国际学术会议,全世界的科学家在一起打了个赌:第一个分解出 500 位数的,会是量子计算机,还是经典计算机? 先来解释一下“分解 500 位数”是一个什么样的问题。我们知道 15 可以拆成 3×5,这叫质因数分解。但如果这个数有 500 位,事情就完全不同了。它大到接近天文尺度,经典计算机想要完成这类计算,几乎不可能。 当时,大部分与会科学家选择了量子计算机。但这个选择里,并没有多少轻松的乐观。因为量子计算虽然在理论上可行,但距离“真正造出那样一台机器”,却遥远得像一个预言。有人甚至认为,即便太阳熄灭、燃尽,人类也未必做得到。 三十年后,“九章四号”还没有走到那个赌约的终点,却已经在另一类特定问题上展示了量子计算的优势。它像是对那个旧赌约的一次回应: 太阳还没有燃尽,人类已经开始接近那个曾被认为遥不可及的答案。 量子计算是个啥? 先从经典计算机说起。 我们手里的电脑、手机芯片,以及训练 AI 用的 GPU 集群,处理信息的基本单位都是“比特”。比特用 0 和 1 表示数据,一个比特就像一个开关,要么是0(关),要么是1(开)。比如一台 64 位(这里的“位”就是“比特”)电脑,一次可以处理一串由 64 个 0 和 1 组成的数据。 而量子计算机的基本单位叫“量子比特”。这家伙很特别,它可以同时处于 0 和 1 的叠加态。打个比方,它像一枚正在桌面上旋转的硬币,在落定之前,既不是单纯的正面,也不是单纯的反面,而是同时处于正面和反面的叠加态。 这就带来一个好处,即实现“量子并行”,如同走迷宫,经典计算机一次走一条路慢慢试错,而量子计算机存在叠加态,所以能同时发出好多个分身,同时在多条路径中试错,在许多可能性中寻找答案,从而实现指数级加速。 图源:AI 制作 比特和量子比特的对比:量子比特可以同时是 0 和 1,球面上每一个点都是量子比特可能处于的状态。 具体来说: 1 个经典比特,同一时间只能表示 1 种状态(0 或 1); 2 个经典比特,同一时间只能表示 1 种状态(01 或 10 或 00 或 11 其中的一种)。 相比之下: 1 个量子比特,同一时间可以同时表示 2 种状态的叠加(0+1); 2 个量子比特,则同时表示 4 种状态的叠加(00 + 01 + 10 + 11); N 个量子比特,可以同时表示 2ⁿ 种可能性的叠加。 也就是说,一台经典 64 位电脑一步只能算一个数,但如果一台量子计算机拥有 64 个量子比特,它所能描述的状态空间就会达到 2⁶⁴,约为 1.84×10¹⁹。也正因为如此,量子计算在某些特定问题上,可能展现出经典计算机难以企及的潜力。 当然,量子计算并不是对所有问题都有效。它不是一台“什么都更快”的万能机器,而是一种原理上完全不同的计算方式。它真正有意义的地方,在于一些经典计算机很难处理的问题。 比如材料科学。 从微

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