万字长文，IBM量子计算负责人Jerry Chow谈量子计算的未来

IBM 本周宣布了其未来 10 年量子计算的计划：有新的芯片、新的计算机和新的 API。理论上量子计算机可能具有难以置信的处理能力，并可能彻底改变我们对计算机的看法……如果有人能制造出一台真正有用的计算机的话。

Jerry 解释了量子计算机的基本原理：量子计算机基本上是一种完全不同的计算方式。它依赖于量子力学定律，但它只是改变了信息的处理方式。因此，我们不再使用比特，而是使用量子位。

普通的计算机——量子领域的人称之为「经典计算机」——比如 iPhone、笔记本电脑，甚至是英伟达的 GPU，都是通过对数据进行比特编码来工作的。比特主要有两种状态，我们称之为 0 和 1。他们要么开着，要么关着。

但是 Jerry 刚才提到的量子力学定律意味着量子位的行为非常不同。它们可以是 0 或 1，也可以是介于两者之间的其他东西。

这仍然有两种状态：0 和 1。但是它们也可以是 0 和 1 的叠加，这意味着当你测量它的时候，它有可能以特定的概率为 0 或 1。从物理上讲，它们不再是开关，不再是晶体管，而是具有量子力学行为的元件。

为了让这些新的量子计算机工作，你必须把它们冷却到绝对零度以内，这意味着很多公司必须非常努力地研究低温冷却系统，这样其他人才能研究量子芯片。Jerry 称早期的量子计算机是「科学项目」，但他的目标是设计出人们可以使用的实际产品。

你会听到 Jerry 从「实用性」的角度谈论制造有用的量子计算机，也就是量子计算机开始突破常规计算机所能模拟的极限。IBM 一直在追求实用性。2016 年，它首次在云端推出了量子计算机，并将一号系统量子计算机交付给了世界各地的合作伙伴，本周，IBM 宣布了二号系统以及未来的路线图。Jerry 介绍了他和他的团队是如何为未来 10 年的应用研究制定路线图的。

为了篇幅和清晰度，本文字记录经过了轻微编辑。

Jerry Chow，你是 IBM 的研究员和量子系统主管。欢迎来到 Decoder。

很高兴来到这里。

量子计算的总体情况是怎样的？IBM Quantum 发生了什么？

我们今年要宣布的是我们有一个升级版的量子处理器，它被称为 IBM Quantum Heron。它有 133 个量子位。这是我们打造过的性能最高的处理器，用户可以通过我们的云服务访问它。

我们还推出了 IBM 量子系统二号，并将其作为一种新的架构，将我们的量子计算机扩展到未来。我们也在谈论未来 10 年的路线图。我们正在扩展这个路线图，实际上，它是在几年前首次提出的，到目前为止已经完成了所有里程碑。但我们将把它延伸到 2033 年，推进到下一个领域，我们想要推动量子计算的大规模发展。

所以 IBM 有了一个新的处理器，有了一个新的计算架构，也有了一个更长的路线图。我们听说量子计算已经很长时间了，但我们现在只是处在用量子计算机解决实际问题的阶段。

我们甚至还没有到解决实际问题的地步。

还没有吗？

还没有。但令人兴奋的是，在过去的一年里，IBM 将其称为效用规模的量子计算。我们使用了 100 多个量子位。今年早些时候，我们使用了一款名为 Eagle 的处理器，通过这款计算机我们可以看到一个特殊的问题，不能用经典计算机的暴力破解方法来解决这个问题，但它也挑战了高性能计算中使用的最佳经典近似方法。有趣的是，现在量子计算机变成了基准。需要它来验证近似经典方法是否正常工作。当然这只发生在超过 100 个量子位的时候。

在 100 量子位时，一切都变了，不能使用 GPU 或任何一种经典计算机来准确地模拟正在发生的事情。这就是为什么我们在这个阶段称之为效用规模，因为将量子作为一种工具，与仍然可以在经典中做的事情相比，将会有这样的反复。但这还有很长的路要走，我们要尝试用量子来驱动价值，走向量子管理。

效用这个词使人不知所措。这是一个拐点，你用量子计算机解决的问题开始变得与用普通计算机解决的问题有意义上的不同。

我们认为这确实是一个拐点。有很多行业已经在使用高性能计算，他们正在研究非常困难的问题，这些问题使用的是 Oak Ridge 超级计算机之类的东西。现在量子成了一个额外的工具，为他们打开了一个新的镜头，让他们看到一个不同的计算空间，这是他们以前无法看到的。

IBM 在量子领域有一个庞大的项目。其他大公司也这样做——微软、谷歌等等，他们都在这个领域投资。这是否感觉像是一场经典的资本主义竞争，「我们都在争先恐后地把第一个产品推向市场」？

进入这个领域是一个非常激动人心的时刻。你是否经常听说正在从底层构建一个全新的计算架构？这与传统的经典计算有着根本的不同。所以，肯定有很多风潮，但我也认为从竞争的角度来看，这有助于推动行业向前发展。

在 IBM，我们几十年来一直处于计算的前沿。所以它在我们的血液里。路线图和推动下一个重大发展的想法，以及计算领域的下一个重大创新，一直都是 IBM 固有的东西，量子也不例外。自从量子理论建立以来，我们就开始研究量子，已经有 30 多年了。但现在我们真的开始在构建架构，构建系统，推出硬件，开发如何使其可用和可访问的框架方面取得了很多成果。

AWS 正与微软 Azure 和谷歌云展开激烈竞争。他们试图从对方那里夺取市场份额，他们做了很多创新的事情来制造更好的产品，但最终的目标是从谷歌那里抢走一个客户。量子计算还没到那一步，对吧？还没有市场份额可以转移吗？

当然不是那种规模。

但有竞争的量子客户吗？

当然，量子社区正在不断发展。

这不是客户，而是感兴趣的人。

从开发者到学生，再到财富 500 强公司，所有人都对它感兴趣。举个例子，我们在 2016 年首次将系统放到云端。我们把一个非常简单的五量子位计算机和五量子位量子计算机放在云端。但它反映了量子计算方式的真正根本转变。以前，必须是一个物理学家，在实验室里转动旋钮才可能接触到量子计算。量子计算在获取数据，运行物理学家的代码，不是在给电脑编程。

哇，这是向物理学家喊话。

好吧，我是一名物理学家，你不想看到我的代码。但重点是我们围绕它开发了一个完整的框架来实际部署它，并使其可编程。想想早期的计算机和你需要建立的所有基础设施，包括正确的汇编语言和编译器，以及上面的应用层。自首次推出以来，我们在过去七年里一直在构建它。在此期间，我们的平台和服务拥有超过 50 万用户。

我总是很好奇事物是如何构建的以及如何做出决策。这确实是我们在节目中谈论的内容。当它是一项业务时，就会产生一种强制功能，并且有一条增长路径。量子似乎有一天会成为一项巨大的业务，因为它将解决普通计算机无法解决的问题。但现在，它正处于曲线的早期阶段，你在研发上投入了大量资金，制定了积极的路线图，但你还远远没有接近业务。

我想说的是，我们正在敲开商业价值的大门，寻找商业价值，因为特别是当我们在这个领域，我们知道它可以作为一种工具，与最好的经典计算机相抗衡，有一些东西需要探索。很多时候，即使使用传统的计算机，也很少有经过验证的算法可以驱动所有的价值。很多价值是通过启发式，通过试错，通过拥有工具并在特定问题上使用它来实现的。这就是为什么我们看到这个拐点的根本游戏规则改变者正在走向超过 100 量子位的效用规模系统，因为现在我们希望用户能够通过这个工具真正找到业务优势，找到适当映射到这些系统上进行探索的问题。

IBM 是一家大公司，已有 100 多年的历史，做了很多事情。我想这可能是 IBM 正在做的最前沿的事情。但这感觉也像是大多数大型科技公司正在做的最前沿的事情。

是的，一点没错。

IBM 内部的结构是怎样的？是如何运作的？

我们是 IBM 研究院内的 IBM Quantum。IBM 研究院一直是整个 IBM 的有机增长引擎。这是许多创新想法的来源，但总的来说，IBM 和 IBM 研究院的一个特殊战略是，我们不仅仅做研究，我们还要做开发，然后继续这个非常线性化的产品之旅。在我们前进的过程中，这一切都融合在一起。因此，我们有机会在 IBM Quantum 中开发产品，我们把它放在云上，与 IBM 云集成。我们实际上是在推动这些东西向前发展，在所有不同的技术元素完成之前，建立起用户基础，建立起这股风潮。这是一种从零开始构建的敏捷方法，但也要尽早推出，经常激发人们的兴趣并真正构建生态系统的其他部分。

IBM Quantum 是如何构建的呢？有多少人？它是如何组织的？

我们不说具体的数字，但我们有几百人。我们团队的部分人员专注于实际的硬件元素，一直到实际的量子处理器及其周围的系统，通过在低温系统中冷却这些处理器并与之对话，使这些处理器发挥作用同时控制电子设备，用经典计算与之对话。这一切都需要结合在一起。

然后是软件开发团队。我们还有一个云和服务团队，帮助我们提供服务。然后我们有应用团队在研究下一个算法，下一个利用我们量子服务的新方法。我们也有更外向的业务开发团队——试图推动采用，与不同的客户合作，解决他们感兴趣的问题。我们团队中也有一部分人在运营一项名为量子加速器的产品。它就像一个咨询部门，与客户一起为量子做好准备，开始了解量子计算如何影响他们，并开始使用我们的系统。

这些团队都是平行的吗？每个团队都要向你汇报，还是有其他的组织？

不，所有这些人都要向我们的量子计算副总裁 Jay Gambetta 汇报。我负责系统部分。基本上，处理器的包装以及它如何运行，为用户执行问题是我负责的部分。

IBM 的量子计算路线图，非常激进。一台真正实用的量子计算机需要数千或数百万个量子位，对吧？

我们正在向所谓的大规模量子过渡，我想你指的是当你能够进行量子纠错的时候，纠正这些量子位中的所有错误，这些量子位是有噪声的。在过去的一年里，我们做了一件非常令人兴奋的事情，那就是我们开发了一套新颖的纠错代码，大大减少了资源数量。

所以实际上，我们可能需要成千上万个量子位，大约 10 万个量子位，来构建一个特定尺寸的基于容错量子纠错的量子计算机来解决一些问题。这也是路线图的一部分。这就是我们在 2033 年对 Blue Jay 系统的进一步研究。但我们有具体的想法，要克服技术障碍，才能到达。

这就是目标。你将会达到比现在更大的规模。数量级。如今，该芯片有 133 个量子位，您需要增加到数千个。可怕的是，有些人说有数百万。IBM 的部分策略是将芯片连接到这些更模块化的系统中，然后在它们周围放置控制电路。这是一个非常熟悉的策略；我们要做更多的核。很多公司在这里遇到了很多问题，在半导体领域我们叫他摩尔定律。英伟达和台积电可能已经克服了这个问题，而英特尔则在努力获得下一个工艺节点，并增加晶体管密度。那么，量子力学中是否存在与摩尔定律等价的定律？

我们的路线图展示了这种类型的进展。

我们也已经建造了一个 1000 量子位的处理器，Condor。它的明确目标是突破我们在单个芯片上可以放置多少量子位的极限，突破我们在整个系统中可以放置多少架构的极限。如果看一下我们路线图的早期部分，我们已经克服了各种各样的技术障碍，以达到这个千量子位的水平。接下来你们在创新路线图上看到的是不同类型的耦合器，不同类型的技术，这些是技术上的障碍，比如半导体，它们让我们跨越了鸿沟。

集成电路和量子技术是一样的吗？这是同样的「我们需要将晶体管密度加倍」，还是一组不同的挑战？

它们是不同的，因为通过这种模块化方法，有些人会问，我们可以将多少个晶体管放入单个芯片中？我们可以将多少个芯片放入一个封装中？我们可以在系统内打包多少个？因此，它们在整个价值链中都需要略有不同的技术创新。但我们并不认为它们不可行；我们肯定将它们视为我们将在未来几年内处理的事情。我们已经开始通过低温电缆测试两个包之间的连接。这是我们计划明年进行的 Flamingo 演示。

你能利用传统计算机在过程方面发生的任何事情吗？

是的。

就像台积电达到了三纳米，你就可以把它向前推进，或者这有什么不同吗？

对于当今半导体领域发生的最新事情，没有那么明确。但 IBM 涉足半导体领域已经有几十年了。几年前，我们通过 Eagle 甚至实现了 100 个量子位，所取得的许多工作都是因为我们拥有根深蒂固的半导体背景。举个例子，在 100 个量子位的情况下，挑战是如何在芯片中连接 100 个量子位？在半导体中，标准的做法是增加更多的层，但在这些超导量子电路中做到这一点并不容易，因为它们可能会扰乱量子位。这可能会导致他们去解码。

但是由于我们在封装方面的专业知识，我们找到了合适的材料，我们找到了正确的方法来使用我们的制造技术来实现那种多层布线，并且仍然可以与这 100 个量子位通信。在过去的一年里，我们进一步发展，实际上达到了 1000 个。所以这种类型的半导体技术是根深蒂固的，我想说的是，几十年的经验很重要。

所以你要构建下一代量子计算芯片 Heron。它有 133 个量子位。该芯片是如何制造的？

为了制造下一代量子计算芯片，我们依靠先进的封装技术，包括多层超导金属来封装和连接各种超导量子位。对于 Heron，我们还使用了一种新颖的可调谐耦合器架构，这使我们能够创造世界纪录，执行双量子位门的质量。所有这些都是在 IBM 的标准制造设备中完成的，把芯片封装起来，我们必须把它冷却到低温环境中。

所以这些量子位的棘手之处在于构建量子位有不同的方法。有人使用离子、原子、电子之类的东西，但我们的实际上只是基材上的金属；它们是电路。它们很像在查看标准芯片内部时可能看到的电路。但这些电路的问题在于你可以构建，所以你基本上可以以某种方式排列它们并使用正确的材料。在这种情况下，对于超导量子位，你有一个量子位，它的谐振频率为 5 GHz。

如果选择了错误的材料，这些量子位的寿命可能会非常短。因此，当我们在 1999 年首次开始构建超导量子位时，超导量子位的持续时间可能是两纳秒、五纳秒。今天，我们已经达到了接近一毫秒、数百微秒到一毫秒。数量上已经长了几个数量级。但这需要多年的发展。在几百微秒的时间内，我们能够完成我们一直在讨论的所有这些复杂操作，以推动我们之前讨论过的效用规模。因此，延长使用寿命的专业知识取决于工程设计，取决于对材料产生损耗的核心部件的理解，而这正是我们拥有的专业知识。

整个行业的情况如何？您认为其他公司的进展如何？

当我们想到竞争对手时，你可以想到平台上的竞争对手，但我认为你指的更多的是硬件方面。

可以用一组简单的指标来比较量子处理器的性能。就是规模：你可以得到多少个量子位，并可靠地构建？质量：这些量子位的寿命为你执行操作和计算提供了多长时间？还有速度：通过这些量子处理器，你能以多快的速度执行任务和解决问题？速度部分是量子处理器和经典计算基础设施之间的相互作用，因为它们彼此通信。没有经典计算机就无法控制量子计算机。所以你需要能够输入数据，输出数据并在经典方面进行处理。

规模，质量，速度。我们使用超导量子位的方法，据我们所知，我们可以以一种非常强的方式击中这三个量子位。规模，超过 1000 个量子位。利用现有的技术，我们已经可以构建多达 1000 个量子位。从质量上来说，我们即将发布的 Heron 具有最好的闸门质量。栅极的质量已经在一个大型设备上展示过了。然后是速度，就执行时间而言，对于某些时钟速率，我们是在微秒的数量级上，而其他方法可能要慢一千个数量级。

再和半导体做一个比较，在半导体领域，有一种多模式光刻技术。台积电在 EUV 上下了很大的赌注，这让他们取得了进展。英特尔不得不在这方面做出重大转变。IBM 在做超导体，低温学，基材上的金属，在这里，有些人在做原子上的光学镊子。你脑子里是否有这样的想法，「我们最好关注一下这个，因为这可能是我们真正需要的流程创新」？

我认为总的来说，我们总是在跟踪正在发生的事情。你总是能看到各种不同技术的最新创新。

在这一点上，与半导体相比是否恰当？

整个系统是完全不同的。架构不是那么兼容。在某种程度上，对于半导体节点，可能会有一些专门知识来解释你如何布线和布局。在这里，在某一层之上，在计算平台方面也会有共性，量子电路是如何产生的。软件层可能是相似的，但实际的物理硬件是非常不同的。

量子计算有商业压力吗？这对一家大型上市公司来说是很大的成本。

我认为关键是，我们的使命是把有用的量子计算带给世界。我在这个领域已经工作了 20 年了。我们从未如此接近能够创造出真正有价值的东西。当你看我们的团队时，我们都是为了这个使命而团结一致的。我们刚开始只是把它放到云端，建立社区。现在，我们从根本上把它看作一种工具，它将改变用户执行计算的方式。所以这里一定有价值，我也希望有价值。我们已经看到了高性能计算社区是如何进步的，你也可以看到人工智能和其他一切的发展。我们建立它，我们将围绕它建立社区，我们将创造价值。

人工智能的需求正在飙升。这个行业很火。我们要看看这些产品是否能持久使用，但消费者对它们似乎确实有需求。这就意味着很多人想要很多 Nvidia H100 芯片。它只专注于一种处理器。你认为量子系统会进入我们将在其上运行大量人工智能工作负载的领域吗？比如未来的人工智能工作负载。

人工智能领域发生的事情是惊人的，但量子计算机还没有到成为商品的地步，我们只是购买了大量的芯片。你不是在制造数以百万计的芯片。但我们要建立这个基于量子计算的超级计算机，它将非常擅长某些类型的任务。所以我实际上看到的框架是，你已经有了你的人工智能计算集群。今天人们运行工作负载的方式，是在自己的普通电脑上运行一些部分同时将部分工作被传送到云，发送到超大规模机，其中一些将使用人工智能计算节点。

我们也看到了量子是如何进入的。它将成为整个云访问领域的另一部分，在那里你将遇到一个问题，你将把它分解。你将有一部分运行在经典计算上，一部分可能运行在人工智能上，另一部分将利用我们所说的量子中心超级计算。这是解决这部分问题的最佳地点。然后它又回来了，你得把它们缝合在一起。因此，从 IBM 的角度来看，我们经常谈论混合云，混合云将所有这些部分连接在一起。区别就在于在那里建造量子中心的超级计算机。

我们现在已经讨论了很多关于超导的问题，超导需要一个非常冷的数据中心。对于任何在 IBM 数据中心之外的人来说，这种情况在相当长一段时间内都不会发生。

我要说的是。当我在这个领域读博士研究超导量子位的时候。我们需要这些冰箱，我们需要把这些巨大的液氦罐推上来，每三天装满一次，以保持低温。这是一个物理实验。在低温学方面已经有了一些创新，把它们插上电源，它们就能一直运行，它们可以运行多年，把你的有效载荷保持在合适的温度下。现在，在推动基础设施规模的低温方面，我们也看到了创新。我们将发展未来的数据中心，就像今天的数据中心已经发展到可以处理增加的计算资源一样。我们将携手合作建立这些量子数据中心。我们在波基普西有一个量子数据中心，它承载着我们大部分的系统，我们计划进一步扩大它。

当你谈论数据中心时，它的挑战性要小得多。就像 AWS 可以让你摆脱工作负载一样。我敢肯定，IBM 对于它的云能够做什么，以及你将允许用它的云计算做什么，都有自己的规则和规定。你快进量子，人们担心有一天你会用量子破解 AES 加密，然后世界将崩溃，因为世界运行在 AES 加密上。你有没有想过：有些事情是我们不应该允许人们做的？当我们构建云系统时，我们应该确保控制到位？

这种类型的讨论肯定有线索，尤其是在整个社区。就我个人而言，我看到的是加密，我们已经知道有量子安全的加密标准。有趣的是，就 IBM 量子而言，我们的使命是为世界带来有用的量子计算。另一方面是让世界变得量子安全。我们想要真正帮助客户弄清楚如何将他们的加密标准更新到量子安全的标准。它们的存在。NIST 已经批准了其中的一些标准，这主要是推动整个行业、银行、商业采用这些标准的惯性因素。

我无法让人们停止使用四字符密码。你会和他们谈谈吗？

是的，这就是挑战所在。这几乎是一个社会挑战，需要克服才能实现。除去这些，如果我们看看量子计算机能做什么或不能做什么，老实说，我认为我们只需要看看人工智能正在发生什么，看看过去在高性能计算方面做了什么。同样，不是每个人家里都有一台高性能的电脑。所以我们期望很多框架是非常相似的。所以我担心在早期设置太多的保护措施会扼杀进步，扼杀早期的发展。

这种对话现在正在人工智能领域以一种更加激烈的方式进行。这几乎就像两个宗教在竞争人工智能的未来：「只要尽可能快地跑」和「我们应该有更多的安全」。这可能会在 OpenAI 发生的事情中达到高潮。

这是正确的。

我们仍然不知道是不是这样。但这是一种关于混乱的说法，确实存在。量子有这样的东西吗？有没有量子研究人员会说，「那个人失控了」？

不，我想说，我们还没有到那个阶段。但也有负责任的量子计算计划。有很多事情都在关注它，我认为在从这些人工智能故事中学习目前正在发生的事情方面有很多值得借鉴的地方。

除了纯粹的娱乐价值之外，你在思考路线图和构建系统的过程中引入了人工智能加速主义，这是什么？

在我们的计算机峰会上，我们也在讨论，我们在 IBM 有沃森，我们引入了一些 GenAI 方法来帮助用户在 Qiskit 中编程。我们在那里建了一个引擎来帮助用户编写我们将要预览的代码。另一件事是，将问题转化为可以在物理硬件上运行的正确电路是一项非常具有挑战性的任务。我们称之为平移：如何将一个映射到另一个。

我们的团队实际上使用了人工智能方法来找到更优的路径。人工智能影响着我们加速量子的方式，这真的很有趣。还有另一方面，我们正在研究量子如何真正提高人工智能的分类方法。所以这些都以某种方式联系在一起。

人工智能系统需求的爆炸式增长是否改变了你们的路线图？一年前，还没有 ChatGPT。现在我们正处于这个阶段的尾声。每个人都在说人工智能无处不在。这个行业只是对流行语有所反应。这对你有影响吗？

这种人工智能的潮流确实是突然出现的，也是我们路线图的一部分。这是一种创新，现在我们想把它融入我们想要推动的产品中。所以从微观的角度来说，确实如此。在更宏观的意义上，我只是说，看到对计算能力的巨大兴奋总是很酷。如果人们更多地关注人工智能，让量子技术暂时摆脱困境，那就没那么糟糕了。

量子一直被承诺解决一些问题：分子行为、蛋白质图谱。其中一些问题已经被人工智能非常直接地解决了。人工智能在问题集方面的扩展范围或者它可以做的事情与想要用量子完成的事情具有竞争力之间是否存在重叠？

对于分子问题可以在这里解决，我不是最顶尖的专家。但我至少可以说，我们知道有一定规模和一定规模的问题，在超级计算资源方面，推高峰，推边界，达到用户实际可以模拟的最大极限。再一次，我不知道有多少可以用人工智能近似方法来观察，但即使这样，它仍然是近似方法。这就是量子的真正意义，它能让人们以不同的方式看待它。

当你看到你现在拥有的东西——你有合作伙伴，你有潜在客户，你有感兴趣的人——你对社区最大的兴趣是什么？

有一些是使用不同的材料。例如，能源部，Oak Ridge 国家实验室，那些已经在使用高性能计算的机构。他们对使用我们的平台非常感兴趣。波音公司实际上已经和我们合作了很长一段时间。他们只是在研究超级棘手的问题，比如材料的复合材料和材料层，以及如何最好地排列它们。它们有成千上万的变量，这些变量是巨大的，在经典计算机上根本无法工作。我们一直在与他们合作，了解如何将他们的问题映射到量子。然后是金融服务业。你有很多参与者在关注投资组合优化，试图理解所有这些事情。

这始终是投资组合优化。归根结底，这就像波音公司在做一些很酷的事情和投资组合优化。它总是潜伏在后台的某个地方。

你可以把它想象成一个独立的本地托管服务，他们可以与他们的研究人员、其他可能想要使用它的合作大学机构建立一个网络和生态系统。这就是我的想法。我们有主要的数据中心和云访问系统。还有一些其他的驱动区域生态系统的因素。事实上，我们明年将在德国围绕我们的系统建立一个欧洲数据中心，因为在不同的地方，人们关心他们的数据是如何处理的。这样你就不用把信息发送到海外了。因此，在这个层面上，我们当然可以在如何管理用户数据等服务方面建立这种灵活性。

你有没有遇到过量子系统一号的客户说，我应该等一等的？这在量子超级计算机上是如何工作的呢？量子计算机是否存在升级周期？

即使有了我们的系统，我们实际上也随着时间的推移对其进行了升级。举个例子，我们刚刚宣布，我们在日本与东京大学合作的系统升级到了 127 量子位的 Eagle 处理器。但是从量子系统一号到量子系统二号的基础设施来说，是完全不同的。量子系统一号的伟大之处在于它首次展示了我们几乎可以把这些东西放在任何地方，比如自助餐厅。你不需要在物理实验室里才能让它们发挥作用。

人们知道量子计算机在那里吗？有标志吗？

很难错过。这个玻璃盒子就是……实际上，有趣的是我们与供应商 Goppion 合作，他们负责制作包裹《蒙娜丽莎》的玻璃来帮助我们建造系统的外壳。

量子系统二号也是。

量子系统二号是全新水平的基础设施。但它是按比例设计的。这就是它固有的可升级性和模块化。你想增加处理器的数量，增加低温冷却环境？我们可以这么做。像乐高，像模块化的积木。你想增加控制电子设备的数量吗？我们可以这么做。你想要增加与量子计算机交互的经典计算量？我们也可以这样做。这就是量子系统二号背后的理念，它实际上是为了在数据中心环境中以模块化的方式进行可扩展性而设计的。

因此，IBM 宣布推出新芯片、新超级计算机、量子系统二号和新路线图。如果您只是一个普通人，并且正在关注超级计算机的发展速度，那么您应该注意什么？

必须注意这样一个事实：开始并了解量子计算实际上并不难。明天可以使用一整套资源对量子计算机进行编程。我们已经制定了这个 10 年路线图，并且我们正在构建这个生态系统并推动新一代芯片和系统的发展，我们希望培养未来的开发人员。因此，如果有兴趣学习使用量子计算机并参与其中，那么这里有巨大的成长机会。我

要建立一个完整的行业，并将其构建为一个与当今最高性能计算机无缝协作的计算机平台，将需要大量的人才。