離量子霸權不遠了,Google全球首發72 量子位元處理器
離量子霸權不遠了,Google全球首發72 量子位元處理器
2018.03.07 | Google

量子電腦(quantum computer)就像擁有多條手臂,可以一次處理許多事情,全球科技大廠都正朝著讓量子電腦普及應用的目標努力。

Google在本周公布了擁有72量子位元(qubit)的處理器,是目前全世界量子位元最多的處理器,未來若能逐步將處理器的錯誤率降低,讓整體狀態更加穩定,那麼讓過去大多存在於實驗室中的量子電腦實現「量子霸權」(quantum supremacy)、普及應用的那天也就不會太遠了。

超越IBM,Google展示72量子位元處理器「Bristlecone」

跟一般傳統電腦相比,量子電腦擁有極快的運算速度,傳統電腦用簡單的0與1位元(bit)來儲存資訊,而量子電腦可以將0或1、0與1相互疊加,處理更多、更複雜的資訊。

而當處理器擁有越多的量子位元(qubit),就能夠一次處理越多的資訊。本周Google量子 AI 實驗室(Google Quantum AI lab)公布了具備72量子位元(qubit)的處理器「Bristlecone」,將IBM先前推出50位元的處理器遠遠拋在腦後。

先前Google的量子電腦產品只有9位元(qubit),這次放大到72位元大大向外界宣示發展決心,雖然Bristlecone處理器在組成、讀出上與先前的版本並沒有太多不同,但Google表示,開發Bristlecone是要提供研究人員一個測試平台,讓量子技術的誤差率、可擴展性進一步優化。

quantum computer
Google 量子 AI 實驗室(Google Quantum AI lab)公布了具備72量子位元(qubit)的處理器「Bristlecone」。
圖/ Google

量子位元雖提高,錯誤率仍有待降低

量子位元大多極不穩定,可能因為噪音等干擾導致數據流失,因此目前必須將處理器放置在比太空還冷上250倍的實驗室中。

目前「量子霸權」(quantum supremacy)的定義,是處理器要達到50量子位元(qubit)、雙量子位錯誤率低於0.5%,屆時運算能力將會超越世界上所有電腦,具有解決傳統電腦所解決不了問題的能力。

雖然這次Google公布了72量子位元處理器,理論上已經比量子霸權的定義更大,但錯誤率的穩定仍是一大關鍵,先前Google的9量子位元處理器有達到錯誤率0.6%的成績,而這次官方並沒有公布Bristlecone的錯誤率,但仍在聲明中強調若錯誤率可以下降,將可以超越目前的超級電腦,處理龐雜的運算問題,指出雖然目前沒有人能真正達到量子霸權目標,但仍對目前發展相當樂觀。

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量子位元大多極不穩定,因此目前必須將處理器放置在比太空還冷上250倍的實驗室中。

不只Google、IBM想成為第一個達成量子霸權的公司,像是微軟也有自己的量子電腦研究部門,去年也曾推出程式語言「Q#」、Intel將量子電腦處理器放到矽芯片上,加速研發腳步、Rigetti這類的新創公司也在積極布局。

量子電腦要能真正商業化,必須要達到100萬量子位元以上才合格,以現階段72量子位元以及錯誤率無法降低的狀況來看,量子電腦還有許多困難等待突破。

資料來源:TNWGoogleFuturism

關鍵字: #量子電腦
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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