微軟Build 2018 大會的第二天，微軟副總裁、量子計算部門的負責人 Todd Holmdahl 向外界透露，微軟能夠在五年內(nèi)造出第一臺擁有 100 個拓撲量子比特的量子計算機，并且將其整合到 Azure 當中。而 100 個拓撲量子比特的計算能力，最高可以相當于 1000 個邏輯量子比特，這意味著 5 年之后，微軟已經(jīng)可以用量子計算機解決很多實際問題了。

對于很多人來說，量子計算和人工智能一樣，一直是個未來時科技：很早就聽說，一直在進展，但離目標始終差五年。就開發(fā)者而言，幸好量子計算一直“停在未來”，這樣一方面我們可以饒有興致地欣賞巨頭們在跑步機上的一路狂奔，另一方面又不必擔憂量子計算真的會對自己職業(yè)造成什么沖擊。

然而最近幾年以來，我們已經(jīng)開始聽到火山爆發(fā)前巖層的積壓破碎之聲。IBM、Google 先后宣布了量子計算機的進展，越來越多的學者宣稱說量子計算機即將成為現(xiàn)實。根據(jù)現(xiàn)在的進展，我們可以肯定地說，當 21 世紀結(jié)束的時候，本世紀將會被歸納為“量子計算”的世紀。

但問題在于，量子計算的時代何時真正開始？

這對于技術(shù)人員來說，是個至關(guān)重要的問題。因為量子計算一旦落地，將從根本上重新定義計算這件事，我們所學的每一個算法都可能要重寫，我們在這個領(lǐng)域所取得的所有學位都可能需要回爐，所有成果都需要翻新。

舉個例子，今天的區(qū)塊鏈和加密數(shù)字貨幣普遍依賴 256 位的哈希函數(shù)和非對稱加密方案。在經(jīng)典的馮諾依曼計算機體系中，即便我們調(diào)動全球的算力，破解一個密碼、或者尋找一次哈希碰撞也需要數(shù)萬年的時間。這是加密數(shù)字貨幣安全性的根源。比特幣的擁躉認為，中本聰通過二次哈希，已經(jīng)做到了“防量子計算破解”，事實果真如此嗎？

在微軟 Build 2018 大會的第二天，微軟副總裁、量子計算部門的負責人 Todd Holmdahl 向外界透露了微軟量子計算的一些最新進展，他直截了當?shù)刂赋?，微軟能夠在五年?nèi)造出第一臺擁有 100 個拓撲量子比特的量子計算機，并且將其整合到 Azure 當中。而 100 個拓撲量子比特的計算能力，最高可以相當于 1000 個邏輯量子比特，這意味著 5 年之后，微軟已經(jīng)可以用量子計算機解決很多實際問題了。

這是一個令人感到震驚的消息。微軟這個級別的玩家投資研究量子計算機絕對不是什么新聞，事實上早在 2016 年底，Todd Holmdahl 履新不久的時候，他就接受過 ZDNet 的采訪，并透露了微軟進軍量子計算的情況。但令人沒想到的是，微軟在這個方面的進步速度如此之快，足以促使我們向所有開發(fā)者亮起警報。

圖1 Todd Holmdahl, Corporate VP, Microsoft

Todd Holmdahl 是一位經(jīng)驗豐富的硬件系統(tǒng)主管，在接手量子計算機部門之前，他負責過 XBox 和 HoloLens 的部門，是將系統(tǒng)產(chǎn)品化投入市場的高手。因此，微軟兩年前將他放在量子計算部門負責人的位置上，這本身就表明了對量子計算投入實用的一個判斷。

根據(jù) Todd 的介紹，微軟的量子計算有三大優(yōu)勢。

第一個優(yōu)勢是微軟獨特的路線，即采用“拓撲量子比特（Topological qubit）”進行計算，而不是普通的“邏輯量子比特（logical qubit）”。這里的拓撲，就是數(shù)學中的拓撲。在數(shù)學里，拓撲是研究那些在連續(xù)形變過程中保持不變的數(shù)學性質(zhì)，形象的說，如果你有一塊某種形狀的橡皮泥，在不撕裂和重新粘合的情況下，隨便你怎么捏、擠、搓、拉，只要最后能從形狀 A 變成形狀 B，那么在拓撲數(shù)學來看，A 和 B 就是同一個東西。

圖2 三組拓撲等價的物體

這事跟量子計算有什么關(guān)系呢？

常規(guī)的量子計算使用一種所謂“邏輯量子比特”來編寫程序，放在模擬器上調(diào)試和測試，然后再把程序放在量子計算機上，由真正的物理量子比特來執(zhí)行。對于這種常規(guī)的量子計算機來說，好消息是物理學家已經(jīng)找到符合要求的基本物理粒子，你只要把程序?qū)懗鰜?，肯定能夠造出量子計算機來執(zhí)行。壞消息是什么呢？壞消息就是這種量子計算機很難造大。

量子計算機能力的“大”和“小”，基本上取決于其量子比特的數(shù)量。而在傳統(tǒng)架構(gòu)下，量子比特的數(shù)量一多，錯誤率就會急劇上升。錯誤從哪里來？來自所謂的“局部噪音（Local Noise）”。

要知道，量子是微觀粒子，哪怕極其微小的電磁場都會對量子構(gòu)成干擾，產(chǎn)生所謂“局部噪音”。這也就是為什么量子計算機要放在接近絕對零度（約-273攝氏度）的容器里，嚴嚴實實地封閉起來，對外界干擾嚴防死守。盡管如此，當量子比特數(shù)量迅速增加的時候，這一團基本粒子對于外界的干擾會越來越敏感，導(dǎo)致計算錯誤率劇增。造量子計算機，這是一個巨大的難題。

而拓撲量子比特就不同，它是通過基本粒子的拓撲位置和拓撲運動來處理信息的。剛才說過，無論外界的干擾怎么蹂躪它的運動路徑，只要它還是連續(xù)變化，從拓撲角度來看，下面兩個運動是等價的：

圖3 上下兩圖中，兩個基本粒子對換位置，雖然路徑不同，但在拓撲來看完全等價

這也就是說，用拓撲量子比特進行計算，對于外界的干擾有極強的容錯能力。這樣一來，基于拓撲量子比特的計算機就可以把規(guī)模做得很大，能力做得很強。

既然拓撲量子比特這么好，為啥 IBM 和 Google 不用呢？原因很簡單，符合拓撲量子比特設(shè)想（非阿貝爾群任意子，Non-abelian Anyons）的基本物理粒子還沒有在實驗中發(fā)現(xiàn)，物理學家也不確定是否一定能夠找到這樣的基本粒子。如果找不到的話，那么理論上量子計算程序再漂亮，實踐中造不出相應(yīng)的物理量子計算機，那也只能是空歡喜一場。

問題來了，微軟是當前唯一一個壓寶在拓撲量子計算上的科技巨頭，而且 Todd Holmdahl 信誓旦旦幾年內(nèi)就可以造出 100 個量子比特的計算機，他的底氣何在？難道就不怕空歡喜一場？又或者，他的團隊已經(jīng)偷偷取得了關(guān)鍵的突破，確保能夠兌現(xiàn)諾言？

對此我們尚不得而知，但是我們知道的是，Todd 的團隊已經(jīng)在這種量子計算機的計算控制技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù)方面取得了堅實的進步，這大概是他信心的來源，也是微軟在這個領(lǐng)域的獨門絕技。

這個技術(shù)一旦取得突破，長期困擾我們的諸多計算難題，將迎刃而解。例如著名的旅行商問題，各種 NP 完全問題，在量子計算機中將勢如破竹地被解決。再比如，廣泛應(yīng)用的 RSA 非對稱加密算法，其安全性完全依賴于因式分解難題：就是把兩個大素數(shù)乘起來得到一個更大的合數(shù)，這個計算可以很快，但是反過來，給你一個巨大的合數(shù)，讓你找到它是哪兩個大素數(shù)的乘積，這就難比登天了。

對于 2048 位的 RSA 密碼，想要破解，就經(jīng)典的馮諾依曼計算機來說，哪怕是全球最強的超級計算機，也需要花上十億年才能完成。而對于量子計算機來說，如果量子比特數(shù)量足夠，在 100 秒內(nèi)就可以破解。這意味著當前幾乎所有信息密碼學基礎(chǔ)設(shè)施將完全作廢。而前面提到的比特幣，盡管中本聰已經(jīng)針對量子計算的威脅進行了一系列的加密防護，但其可靠性也將大大下降。理論上講，必須嚴格遵守“一交易一地址”的模式，才能讓比特幣在量子計算的威脅下再茍延殘喘一段時間。

另一方面，高量子比特的量子計算機對于機器學習的優(yōu)化任務(wù)來說，是一個巨大的優(yōu)勢。做過機器學習的人都知道，在模型訓練當中，計算時間主要消耗在優(yōu)化環(huán)節(jié)上。而優(yōu)化過程，經(jīng)常被比喻為爬山（或下山），就是在一個高維空間的曲面里尋找全局最高點（或最低點）。所以很多機器學習算法都會絞盡腦汁構(gòu)造一個凸曲面，因為這樣一來，全局的最優(yōu)點只有一個，找它就比較簡單，單純跟著坡度上下即可。

但是實踐當中大量的問題構(gòu)造不出那么漂亮的凸曲面，而是起起伏伏，這山望著那山高。雖然算法上也有一些處理辦法，但是速度就被嚴重拖慢了。在這種情況下，量子計算機簡直就是救世主，形象地說，量子面對這些起起伏伏的曲面，就好像可以穿山一樣，不用一步步地爬，而是一下子穿過去，形成判斷，由此大幅度的減少模型訓練的時間。

在展示中，Todd 舉了一個例子，他的團隊對北京市的交通優(yōu)化進行了一個測試，也就是說如何調(diào)度所有的機動車和交通設(shè)施來達成某一個特定的交通目標，在我大帝都生活過的人來說，都知道在宇宙中心做一個這樣的優(yōu)化意味著什么。而 Todd 的團隊利用量子計算的算法，將本來需要在超級計算機上花費數(shù)個小時才能訓練出來的模型，在 PC 上用了區(qū)區(qū) 200 毫秒就給訓練出來了，整整提速 4000 倍。這還只是在當前技術(shù)水平上，在未來裝備了 Brainwave 芯片（微軟新推出的基于 FPGA 技術(shù)的 AI 芯片）的機器上，可以更快。

微軟的第二個優(yōu)勢是會將未來的量子計算機與 Azure 整合，從而使之成為 Azure 的一部分。

在 Build 2018 首日的開場演講中，微軟 CEO Satya Nadella 明確的說，Azure 的愿景是要成為全球計算機。毫無疑問，如果五年之后，Todd 團隊研發(fā)出來的量子計算機被加入到 Azure 之中，那就意味著全世界的 Azure 用戶都有機會使用這臺量子計算機解決問題。我們幾乎可以設(shè)想，到時候會有一大批用戶排著隊等著使用這臺量子計算機，為此不惜付出高昂的“上機費”，這對于 Azure 業(yè)務(wù)來說意味著什么，當然不言自明。當然，用戶們肯定能從中得到更多回報，比如把中本聰?shù)?96 萬枚比特幣據(jù)為己有。

微軟的第三個優(yōu)勢是開發(fā)工具整合。兵馬未動，糧草先行，搞開發(fā)工具一向是微軟最擅長的。

微軟已經(jīng)推出了 Q# 量子計算編程語言，并集成到 Visual Studio 當中。與此同時，微軟也提供了本地和云上的量子計算機模擬器，讓你能提前嘗鮮，在經(jīng)典的計算機體系結(jié)構(gòu)上嘗試量子計算。當然，微軟也提供了大量的文檔和案例。感興趣的開發(fā)者今天就可以學習和嘗試量子編程。

圖4 Visual Studio 中的 Q# 量子程序設(shè)計語言

總之，一切都來得比預(yù)想的要快。下面的問題就是，什么時候開始學習量子計算是最合適的時機？對此，Todd 的答案非常驚悚：六年前。他介紹說，當自己的兒子只有十七八歲，剛剛進入斯坦福校園學習計算機科學的時候，他給了他兒子一個忠告，讓他從大一就開始關(guān)注和學習量子計算，因為他們這一代人將注定在量子計算時代工作和生活。也許對于大多數(shù)人來說，這件事情還沒有那么緊迫，但是不出意外的話，我們中的大多數(shù)人將活著作出這樣的決定：學習，或是被淘汰。