量子摩爾定律問世:量子體積每年翻倍,10年內實現量子霸權
量子摩爾定律問世:量子體積每年翻倍,10年內實現量子霸權
2019.03.11 | IBM

量子摩爾定律來了!

在近日召開的2019年美國物理學會三月會議上,IBM拋出了這個概念。

在這次會議上,IBM宣布它最新型的量子電腦——今年一月在CES上亮相的全球首台商用量子運算一體機IBM Q System One提供了「迄今為止最高的量子體積」。

「量子體積」(Quantum Volume)是IBM提出的一個專用性能指標,用於測量量子電腦的強大程度,其影響因素包括量子位元數、閘和測量誤差、設備交叉通信、以及設備連接和電路編譯效率等。

因此,量子體積越大,量子電腦的性能就越強大,能夠解決的實際問題就越多。

重要的是,IBM發現量子體積遵循一種「摩爾定律」:其量子電腦實現的量子體積,每年增加一倍:

  • 2017年IBM的Tenerife裝置(5-qubit)已經實現了4量子體積;

  • 2018年的IBM Q設備 (20-qubit),其量子體積是8;

  • 2019年最新推出的IBM Q System One(20-qubit),量子體積達到16

也就是說,自2017年以來,IBM每年將量子體積翻了一倍。

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圖/ 鈦媒體

這種倍增與摩爾定律非常相似。摩爾定律由英特爾創始人之一的高登・摩爾提出,即:

集成電路上可容納的晶體管數目,約每隔兩年便會增加一倍。

IBM還制定了一個雄心勃勃的時間表:為了在2020年代實現量子霸權,我們需要每年至少增加一倍的量子體積!

量子體積是什麼?

IBM在部落格上發布了對System Q One的幾個模型測試結果的概述。

當然,重點的測量指標是「量子體積」,團隊還發表了一篇論文,詳細描述了這個指標以及如何運算。

在論文中,他們指出,新的度量標準「量化了電腦成功實現的最大寬度和深度相同的隨機電路」,並指出它還與錯誤率密切相關。

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圖/ 鈦媒體

除了提供迄今為止最高的量子體積之外,IBM Q System One的性能還反映了IBM所測量到的最低錯誤率,平均2-qubit gate的錯誤率小於2%,其最佳gate的錯誤率小於1%。

低錯誤率很重要,因為要想構建功能完備、大規模、通用、容錯的量子電腦,需要較長的相干時間和較低的錯誤率。

量子體積是衡量量子霸權(Quantum Advantage, 又稱量子優勢)進展的一個基本性能指標,在這一點上,量子應用程式帶來了超越經典電腦本身能力的重大、實際的好處。

接下來,詳細闡述「量子體積」的概念和意義。

IBM對Q System One進行了詳細的基準測試,並在部落格中公佈IBM Q Network系統「Tokyo」和「Poughkeepsie」以及公開發布的IBM Q Experience系統「Tenerife」的一些性能數據。

特定量子電腦的性能可以在兩個層面上表示:與晶片中基礎量子位相關的度量,我們稱之為「量子器件」,以及整體系統性能。

下表比較了四個最近的IBM Q系統中量子器件的基本指標:

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圖/ 鈦媒體

IBM Q System One的性能可以體現在測得的一些最優性能/最低錯誤率數字中。平均兩個量子位元閘誤差小於2%,最佳閘錯誤碼率小於1%。

IBM的設備基本上受到相干時間的限制,對於IBM Q System One來說平均為73μs。

平均兩位元率誤差率在相干極限的兩倍之內(1.68倍),該極限即由量子位T1和T2設定的理論極限(IBM QSystem One平均為74μs和69μs)。這表明IBM的控件引起的誤差非常小,已經接近該器件上最高的量子位元保真度。

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圖/ 鈦媒體

為了在本世紀20年代實現量子優勢,需要每年至少將「量子體積」增加一倍。

IBM的五量子位元設備Teumife的量子體積是2017年首次透過IBM Q Experience量子雲服務提供的,目前的IBM Q 20-量子位的高端設備的量子體積為8。最新結果表明,IBM Q System One性能已經超過16量子體積。自2017年以來,IBM Q團隊每年都實現了量子體積的倍增。

下面是一張量子系統開發路線圖,以量子體積為衡量標準,量子系統運算力每年增長一倍。

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圖/ 鈦媒體

有趣的是,其實可以將上圖與Gordon Moore在1965年4月19日提出這張著名的「摩爾定律」圖表進行比較:

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圖/ 鈦媒體

為了實現0.01%的誤差率,需要將相干時間提高到1-5毫秒,這是一個漫長的未來之路,在量子系統中實現這一目標需要克服很多激動人心的挑戰。

在製定係統路線圖的同時,需要同時研究元器件的基本物理特性,並測量了單個超導傳輸量子位元T1弛豫時間長達0.5毫秒(500微秒,質量因數為1500萬),研究結果表明這些器件不存在基本材料上的限制問題。

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圖/ 鈦媒體

雖然「量子體積」可用於表徵設備性能,但業界也可以使用其他指標,例如測量設備上的糾纏量子位的方式,從中提取有關係統性能的更多信息。

對於多量子位糾纏,一個簡單的衡量標準是n-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)狀態的斷層攝影(可完全描述未知量子態的相同集合的過程),比如4量子位狀態。

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圖/ 鈦媒體

首先準備GHZ狀態,並通過在不同基礎上的各個量子位的投影,重建我們創建的狀態。這裡的量度指標是可實現的實驗狀態相對於目標狀態的保真度。

狀態層析成像對測量誤差很敏感,因此如果不具備去除這些誤差影響的技術,我們重建的4量子位 GHZ狀態的保真度為0.66,可以繪製出如下的密度矩陣:

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圖/ 鈦媒體

不過,可以透過額外校準測量來確定測量誤差的倒數,並對層析成像數據進行測量校正,從而降低這些誤差。同樣的數據經過校正處理後,保真度提升至0.98。請注意,此值不包括誤差線,誤差線將包含由於狀態準備和測量誤差引起的統計噪音和系統噪音。

Qiskit Ignis是一種理解和降低量子電路和器件噪音的框架,也是IBM的開源量子開發套件Qiskit的一部分。 Qiskit Ignis中包括測量誤差降噪。

降噪後的4位元GHZ狀態層析成像,保真度為0.98。

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圖/ 鈦媒體

我們還對IBM Q System One上的真正糾纏狀態進行了初步測量,共有多達18個量子位元糾纏。

這些初步結果,再加上量子體積和降低測量誤差技術的改進,以及新的快速高保真量子位測量的成果,將在2019年3月美國物理學會的會議上公佈。

量子運算的噪聲中間量子(NISQ)時代的到來是一個激動人心的時刻——從硬體、軟體到物理學的突破,再到新的量度標準的誕生。要在實用系統上繼續改進「量子體積」量度標準,仍需要進一步的研究和應用。IBM計劃在紐約Poughkeepsie開設新的量子運算中心,在2019年下半年製造具有相當性能水平的量子運算系統。

1965年,高登·摩爾曾斷言:「集成電子技術的未來是電子產品本身的未來。」而我們現在相信,量子運算的未來將成為電腦本身的未來。

史上最高量子體積的量子電腦,是何方神聖?

IBM Q System One,號稱全球首台量子運算一體機,它體積如同大象,算力不敵小手機。

今年一月,拉斯維加斯CES展會上,Q System One首次亮相。

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IBM Q System One。
圖/ 鈦媒體

它猶如一件藝術品,被安置在一個2.74公尺高、2.74公尺寬的的硼矽玻璃櫃中,中間掛著吊燈一般的量子運算核心硬體,由一個閃亮的圓柱形黑色外殼包裹,裡面的所有部件都被精妙地隱藏起來。

當然,為了方便維護,玻璃外殼可以使用電機打開。

IBM Q System One由許多自定義組件組成,這些組件協同工作,可用於最先進的基於雲的量子運算程式,包括:

  • 具有穩定性和自動校準能力的量子硬體設計,提供可重複、可預測的高質量量子位元。

  • 製冷工程,提供連續冷卻、孤立的量子環境。

  • 緊湊型高精度電子元件,可嚴格控制大量量子位元。

  • 量子固件,可管理系統運行狀況並啟用系統升級,無需用戶停機。

  • 經典運算能力,提供安全的雲訪問和量子算法的混合運行。

  • 以及IBM剛剛公佈的,它的「量子體積」 達到了16。

如果明年IBM如約推出32量子體積的電腦,又會是何等的高端藝術品呢?

巨頭攪局,量子運算競爭白熱化

根據BCC Research的數據,到2022年,全球量子運算市場的複合年均成長率預計將達到37.3%,產值達到1.61億美元左右。再往後,2027年該市場的年複合成長率將達到53%左右,產值達到13億美元。

這個預測並不誇張。因為,這個領域的競爭正在加劇。

英特爾、微軟、Google等主要競爭對手正在加入競爭。這些巨頭科技公司正不遺餘力地將量子運算商業化和民主化,使其進入商用領域。

英特爾最近與Bluefors和Afore合作推出了首款量子低溫晶圓探針(Cryogenic Wafer Prober)。這種裝置可以加速基於矽的量子晶片上量子位元的測試過程。

微軟的量子網絡也正在成長。作為該公司量子開發工具包的一部分,微軟大力推廣其「量子友好」 的最新編程語言Q#(Q-sharp)。微軟的目標是開發一種通用量子電腦,採用堅固的基於奈米線的硬體結構,具有糾錯機制。

以此同時,Google在去年七月發布了名為Cirq的開源軟體工具包,以幫助開發人員測試量子運算算法。此外,在去年三月,Google宣布推出Bristlecone,一台72量子位元的通用量子電腦。

本文授權轉載自:鈦媒體

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
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AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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