ChatGPT火爆出圈后，已數度出現訪問量激增導致云算力不足而宕機的情況。隨著更多生成式AI的落地，以及模型參數的不斷增加，人類對算力的需求預計將以每五到六個月翻一倍的速度“失速”增長。而隨著摩爾定律逼近物理極限，傳統計算機的算力提升空間已所剩不多，人類迫切需要尋求到全新架構的計算方式。
3月30日，在廣州舉辦的《財富》全球科技論壇上，《財富》上海執行主編王昉與三位算力科學家對話，探討了量子計算、光子計算等未來計算力的發展趨勢、商業前景，以及如何確保算力“向善”。這三位科學家分別是：上海交通大學教授、圖靈量子創始人兼首席執行官金賢敏；中國計算機學會量子計算專業組副主任、本源量子總經理張輝；曦智科技聯合創始人兼首席技術官孟懷宇。以下為編輯后的對話實錄。
王昉：先給大家出一道題目，523乘以597等于多少？如果大家拿出手機，就可以很快算出答案：312,231。但是反過來，已知312,231，請你倒推出它是哪兩個質數的乘積呢？就難了很多。再進一步，假如給你一個今天互聯網上通用的2048位的密鑰，要推導出它由哪兩個質數相乘而得，一臺傳統計算機需要算上1萬億年，但假如用一臺量子計算機，大約幾個小時就能算出來了。張輝博士，您是研究量子計算的，很多年錦衣夜行，突然之間這個領域爆發了，能否跟我們講講，為什么量子計算可以實現指數級的算力的提高？
張輝：我們今天用的手機、電腦和超算使用的運算物理載體都是晶體管。晶體管的工作原理就像三峽大壩，有個開關，控制電流的通和不通。但是今天這樣的結構面臨一個巨大挑戰——晶體管已經做到5納米、3納米了，而1納米就是10個原子的厚度，大家可以想象，這就仿佛這個大壩越做越薄，如果它做到比一張紙還薄幾百倍、幾千倍，水就會滲過去。在微觀體系下確實是這樣，電子可能會穿過這個開關。所以經典計算機正面臨著“后摩爾時代”，原來每18個月晶體管縮小1倍，現在這樣的路徑走下去非常困難，人類一定要尋找下一代更強的算力。
與傳統計算機建大壩不同，量子計算不再建大壩，不再做晶體管，而是把計算需要的比特信息0、1編譯在電子上或者原子上，比如說編譯在電子的自旋上。大家可以想象，電子就像我們的地球一樣在自轉，左轉和右轉分別表示0和1，但是大家如果觀察地球儀，把兩個卡點去掉，它就不僅可以左轉右轉，還可以上轉、下轉或者各種角度轉，這就是量子里的疊加效應。也就是說，經典計算機的晶體管只能表示0或者1，是確定態的，但量子的比特可以處在0到1之間的疊加狀態，這就使得它表達的信息量大很多。我們經常打比方，經典計算機就像一個傳統的開關，控制燈亮和不亮，只有這兩種狀態，量子計算機就像一個旋鈕開關，它不僅能控制開和關，還能調節不同的亮度。當我們利用這個量子疊加效應去做我們的計算工具時，就可以從編碼上實現天然的并行運算，這使得量子計算處理數據的能力非常強。
王昉：本源量子最近發布的“悟空”量子計算機，搭載了72個物理比特。目前全球最領先的IBM搭載了433個物理比特。這些比特的數量決定了計力？
張輝：對。悟空搭載了72個比特，也就是說，我們能控制72個電子或者72個原子。當這些電子或原子并行處理時，一次能處理的數據量大概是2的72次方，非常驚人。經典計算機可能要串行的2的72次方的處理，量子芯片只要幾步就能完成，這就是量子計算帶來的非常驚人的變化。
王昉：假如說比特數量增加到73個，那就是2的73次方？
張輝：對，每多一個比特，它的計算曾經就會提升一倍。這個指數的威力是非常強大的。
王昉：要破解我剛才說的2048位的密鑰，大概需要一臺什么樣的量子計算機？
張輝：理論上說，需要大概2000萬個物理比特的規模。我們現在才幾十個，所以還有一段很長的路要走，所以現在的量子計算大概處于傳統計算機的電子管時代。
王昉：最近很熱的ChatGPT回答問題的能力已經非常驚人，但有時我們也能感覺到延遲，甚至宕機。當ChatGPT與量子計算相遇，它會有什么更驚人的表現？
金賢敏：不只是延遲的問題，目前大模型只是應用于一些方向，比如說聊天機器人。未來它將被運用到各種場景，而且數據更新后還需要重新訓練，碰到的限制還是很多的，有多少公司有這個資金去做這個訓練？微軟CEO說ChatGPT是一場工業革命級別的創新，但工業革命的定義是非常高的，哪怕互聯網都不太被認為是第三次工業革命，那ChatGPT就意味著第四次工業革命？我覺得僅靠大模型、暴力美學肯定不行，需要一種算力去與它結合，才能讓它暴發出真正的威力。
剛才張輝講到，摩爾定律基本上已經走向終結，不僅算力跟不上，成本也降不下去，物理局限已經到來。人類需要通過一種新型架構的計算，換一種方式去繼續推進算力，不能像現在的成本這么高，要相對廉價，然后和ChatGPT這種暴力美學的大模型結合起來，我感覺這就夠一場工業革命級別了。
王昉：量子計算其實是有不同的技術路徑的，能否簡單介紹一下目前最主流的幾種？
金賢敏：技術路徑包括原子、離子、超導、光量子等等，有幾十種，但現在基本上已經收縮到三大主流方向：光量子、超導和離子阱。它們各有各的特點，目前在專用處理器上都有發揮作用的空間，現在產業化公司和投資也基本上集中在這三個主流方向。要操控量子極具挑戰性，量子革命就是以能夠去馴服并操控每一個粒子或者每一個單元為典型特色的。光量子、超導和離子阱相對比較容易馴服，其他不好用的，就慢慢被淘汰了。
王昉：所以說，量子計算機不僅僅要研究清楚量子是怎么工作的，它更多是一個工程問題，也就是要創造出一個幾乎完美的環境，讓量子受到最少的干擾，這些干擾包括溫度、濕度、輕微的振動、電磁波等。
金賢敏：是的，這樣才能去馴服它們。
王昉：我們今天討論的主題是未來計算力，不僅僅是量子計算。在計算力的推進上，兄弟登山，各自努力，傳統計算機也在不斷地迭代。比如曦智科技的光芯片，是介于傳統芯片和量子芯片之間的一個技術路徑，對嗎？
孟懷宇：我先稍微解釋一下光子計算的概念，它要比量子計算更接近現實應用一些。一個比較好的比方是我們戴的眼鏡或者攝像機的鏡頭，假如說你有近視，如果不戴眼鏡，你看這個世界是模糊的，戴上眼鏡后，世界就變清晰了，這是因為眼鏡對你眼前的光信號產生了一系列的運算，使得它變得更清晰。這其實就是光子計算的原理。當然，眼鏡不可編程，只能做一件事情，而光子計算的硬件底層必須是可編程的，這樣才能夠使得它適合做各種各樣的事情。
王昉：未來計算力將會重塑各行各業。比如有人說，未來的量子計算可以幫助普通人在全球各大股市中挑選股票，或者預測蛋白結構，大大加速制藥過程，還能模擬新材料，用來捕捉大氣中的二氧化碳。本源量子是全球第三家投產工程化量子計算機的廠商，“悟空”現在用在什么領域？
張輝：首先，各個國家會把尖端科技首先放在軍事上，這是大家不計代價會去研究的。現在“悟空”還是用于民用，比如用在金融行業，這里有特別大的數據量要處理，有優化組合問題、快速檢索問題。還有人工智能、機器深度學習等都是量子計算機特別擅長的。還有你說到的模擬分子、原子的過程，未來可以用在新藥、新材料的研制中。比如說制藥行業，中國古代講煉丹師，我們憑著經驗去合成，在小白鼠、大型動物、人體上進行一期、二期，一個新藥的研制需要數十年時間，到最后還不一定成功，代價非常大。未來如果我們有一個很先進的工具去大大縮短這個過程，可能只需幾周時間就能幫我們找到最優解，最后完成一些人體的臨床實驗就可以，這就完全可以顛覆這個行業。
王昉：您提到的這個場景大概多少年之后能夠發生？
張輝：大家春節期間有沒有看過《流浪地球2》？我覺得它里面的時間軸還是比較有科學依據的，大概在二零四幾年，還是比較現實的，確實還需要十幾二十年的時間。
王昉：有一個說法是，現在的量子計算機可以把一件非常專業的事情干得非常好，打個比方，下五子棋可以下得很好，打敗一切人類，但是在通用的事情上做得不夠好，比不上任何一臺傳統計算機。能否解釋一下專用和通用之間的區別？
張輝：未來五到十年，是專用量子計算機的時代。現在的量子計算機還不能解決糾錯容錯的問題。經典計算機里的晶體管也會出錯，在我們給它糾錯容錯之后，它能成為一個通用的機器，能解各種問題。在量子計算機領域，我們現在只能是用一些含噪聲的、中等規模，大概在幾百個、幾千個比特的規模的量子計算機來解一些問題，這個時代可能會延遲到未來的五到十年。所以這五到十年里，專用的量子計算機就像經典計算機的一個加速器，某些特定的量子計算機特別擅長的問題，就交給量子計算機去處理。就像今天的GPU、人工智能專用芯片一樣，都是用來輔助經典計算機的，加速解決實際問題。
王昉：我們現在經常會說，某一個行業迎來了它的“iPhone moment（iPhone時刻）”。距離量子計算的iPhone moment——它深入到千家萬戶，成為我們每個人手里的一個通用型的計算機——還有很長一段時間。現在業界普遍使用的仍然是傳統計算機的硬件軟件，要讓各行各業轉向量子計算去尋求算力，這需要一整個生態的建立吧？
金賢敏：是的。短期內，比如說五到十年，專用量子計算機可以在難解問題上去協同傳統計算機，起到加速器的作用，這是一方面。另一方面就是你剛才說的生態。現在國產芯片，包括GPU在內，做出來以后別人不用，就是因為大家在軟件生態上已經形成習慣。圖靈的光量子處理器非常重視能夠協同進去，同時慢慢建立軟硬一體的軟件算法庫、軟件堆棧，慢慢地從協同到發揮巨大作用，到形成大家使用的方便性，最后才能讓大家都慢慢用起來。否則即使爆點已經產生，但是別人不愿意用我們的，我們以前也吃過很多這樣的虧。從國家層面來說，早期的布局非常重要。
王昉：曦智的光芯片技術比較成熟，落地場景是不是離我們近一些？
孟懷宇：我可以介紹一下我們近兩年來已經實現的一個應用場景。回到眼鏡的比喻，可以想象一下，當我們眼鏡前的圖像發生變化，眼鏡后的結果也會瞬間發生變化，這個計算所要消耗的時間很好理解，就是光穿越這段距離的時間。剛才提到的難解問題，有一種解法，就是用一個矩陣不停地轉，這種轉是連續性的，前一個矩陣的結果經過處理之后，被喂到下一個矩陣的起始點，這樣使得計算無法被并行，必須連續轉，光子計算對于這樣的解法來說就是特別好的匹配，因為我們每次轉的時間特別快，假如解一個問題要轉5000次、10000次，每次節省的時間加起來就非常可觀了。比如說，去年，在一個特定問題——我們稱為“伊辛問題（Ising）”上，曦智的PACE光子計算處理器的速度達到了當時最強的GPU的800倍。
王昉：剛才有一位聽眾問到量子計算與隱私計算之間的關系。有很多人擔心，在量子計算可以帶來真正的“善”——比方說研制新藥、緩解氣候變化之前，它能更早更快地被用來“作惡”，比如攻擊互聯網賴以存在的加密系統。您怎么看？
張輝：大家是否還記得一上來主持人給出的質數分解題？今天我們80%-90%的加密技術都是基于質數分解。編譯密碼的人很清楚兩個數乘起來的結果，但是要倒推出它是哪兩個數乘起來的，暴力破解很困難，而量子計算機解決這類問題有得天獨厚的優勢。但不要忘記，這些尖端的科技，包括經典計算機，最早都是用來破譯密碼、計算導彈軌跡的，量子計算對現有的密碼體系也可以形成一個致命的打擊。這個信息安全問題已經受到了中美一些大國高度的關注。但是我剛才說了，要破解現在1000多位或者2000多位的密碼，還需要十年二十年時間，所以目前大家的銀行卡、互聯網賬號相對還是安全的。
王昉：前幾天馬斯克和上千位科學家一起寫了一封公開信，試圖叫停ChatGPT的繼續升級，體現出人類對于呼嘯而來的人工智能技術的警覺。在座各位會不會對算力的狂飆突進也有自己的警覺意識？如果算力跑得很快，我們是不是要給它也劃定一個跑道，確保它最終符合人類利益？
金賢敏：不像基因編輯可能帶來很多負面的東西，算力提升本身沒有什么負面影響。我覺得人類文明、地球資源的使用都是有一定時限的，我們應該不停地在整個人類層面中推動科技的進步，使得我們最后能夠不斷進步，甚至變成非單一行星的、更厲害的文明，不然文明用完了以后、資源用完了以后，我們就只能局限在這個地方。我覺得科技進步是不應該阻攔的。
孟懷宇：我認為技術本身是中性的。今天的很多科技最早都是冷戰期間作為武器研究發現的，最后大家都發現了它們對生活產生正向影響的應用場景。我覺得技術可以繼續狂飆，我相信人類的智慧。
張輝：我覺得人類的科技整體是向善的，因為最好的技術一定掌握在希望可以更好的服務人類的方向上。
王昉：有一個說法，在工業革命時代，馬力就是國力，在信息時代，算力就是國力。三位科學家正在算力的前沿上努力奔跑，謝謝你們的精彩分享。（財富中文網）
編輯：王昉
