光子路线突围，PsiQuantum打造超大光量子计算机

这台有望颠覆世界的机器，将安置在一间融合了数据中心与冰淇淋工厂风格的机房内。机房内将摆放约 100 台不锈钢机柜，每台机柜高约六英尺，机柜连通液氦供给装置，将内部温度维持在仅比绝对零度高出几开尔文。机柜内部搭载数百枚芯片，无数光子在芯片内穿梭，经过由光开关与分束器构成的复杂光路。每一粒光子的轨迹都必须精准追踪，因为精确测定光子最终落点，能够解答现有计算机需要耗费数百万年才能算出的难题。

然而，这台计算机目前尚不存在。它是 PsiQuantum 公司的构想结晶。这家企业 2016 年由四名英国高校物理学家联合创立。量子计算赛道巨头云集，各家手握雄厚资金、怀揣天马行空的研发愿景，而 PsiQuantum 立志率先兑现技术承诺。

物理学家理查德・费曼于 1981 年首次提出量子计算机构想。自那以后，业界始终期待，借助量子粒子的独特特性，量子计算机能全方位加速医学研究、人工智能等各类领域的运算。传统计算机比特只能取值 1 或 0，量子比特却可同时叠加多种状态。海量量子比特协同运算，就能打造出性能远超现有传统计算机的设备。但即便是当下最先进的量子原型机，规模过小、误差率居高不下，尚且无法完成具备实际价值的运算任务。

这也让 PsiQuantum 对旗下量子计算机最终性能的规划显得格外大胆。以细胞色素 P450 酶的作用效果预测为例，这类酶通常会在人体内分解药物。倘若制药企业能精准预判酶与特定分子的相互作用，新药研发效率将大幅提升，产出药效更佳的药物。PsiQuantum 量子应用副总裁 Philipp Ernst 表示，采用现有技术测算一款特定药物的酶解过程需要十年以上，而 “我们的目标是将耗时压缩至四分钟。”

量子赛道各类技术承诺层出不穷，而 PsiQuantum 能收获巨额投资与密集行业审视，核心原因有两点：其一，业内极少企业直接以打造大规模实用量子设备为目标，该公司便是其中之一；其二，企业已与头部芯片代工厂合作，依托现有半导体晶圆厂搭建整套量子系统。其技术路线持续获得资本青睐：去年，PsiQuantum 完成 10 亿美元融资，并在芝加哥选址，联合当地政府动工建设研发基地；同时，澳大利亚第二处基地也在筹建中，企业承诺该基地 2027 年具备硬件装机条件。此外，全球仅有两家企业（另一家为微软）进入美国政府高规格量子技术评估项目第三阶段，角逐具备落地潜力的量子企业名额。

评判 PsiQuantum 能否兑现技术承诺，远比通过临床试验数据衡量药企实力更难：量子计算技术迭代循序渐进、技术细节高度不透明，外部从业者很难核验真实进展。但如今这家企业即将迎来技术验证关键节点 —— 多年闭门研发、数亿美元投入，要么落地一台具备实用价值的量子计算机，要么宣告研发不及预期。最快明年，外界就能初见分晓。

一种全新计算设备

PsiQuantum 四位创始人之一 Terry Rudolph 性格温和，头发蓬乱。他出生于马拉维，取得首个物理学学位后，才得知自己是著名物理学家埃尔温・薛定谔的外孙。后来他自费出版了一本 150 页的科普读物，向青少年讲解量子计算。

2014 年前后，Rudolph 与其余几位联合创始人愈发笃定：他们理论推演中成立的量子突破，完全有机会落地为实体设备。几人最终辞去高校教职，分工推进研发：Rudolph 主攻理论体系，Mark Thompson 负责工程落地，Pete Shadbolt 钻研技术规模化方案，Jeremy O’Brien 统筹发展愿景、对接投资方。（O’Brien 此前担任首席执行官，今年二月卸任，由半导体行业资深从业者 Victor Peng 接任。）

想要理解这家企业研发的量子计算机为何具备划时代意义，不妨看看现代科学仍存在大量无法精准测算的难题。举例来说，我们无法可靠预判哪款锂离子电池会起火，也无法精准测算航空核心零部件的腐蚀速率。

问题根源不只是系统本身结构复杂，更在于这些物质的底层运行遵循量子力学规律。亚原子粒子不存在确定的位置、速度等属性，而是同时处于多种可能性叠加的量子态，这一特性直接影响各类原子、分子的运动规律。整整一百年前，Rudolph 的外祖父薛定谔就用数学公式描述过这种模糊叠加状态。但即便使用最顶尖的传统计算机，针对现实物质系统开展精准量子运算，很快就会陷入算力瓶颈。如今科学家只能依靠近似算法、存在偏差的模拟仿真或是动物实验来弥补算力缺口。

20 世纪 80 年代，费曼、David Deutsch 等物理学家提出新思路：或许我们可以用全新设备模拟复杂量子系统。这类设备不再依靠仅有通断两种状态的晶体管，而是操控处于量子叠加态的粒子完成运算，最后通过测量粒子状态输出计算结果。用量子系统模拟量子现象，将首次实现完全贴合现实的物理、化学仿真，成为新药研发、新材料开发等所有受量子力学影响领域的核心工具。简而言之，这项技术具备革命性价值。

Rudolph 表示，人类每一次对自然规律认知的飞跃，都会催生强大的全新工具。“工业革命与人类掌握牛顿力学、热力学、经典电磁学的计算仿真能力同步到来，这绝非巧合。” 他说道，“每当我们拥有更强的计算、仿真与解析能力，就能创造出颠覆行业的全新设备。” 他认为量子计算机将复刻这一发展历程。

光子路线探索

量子计算领域长期存在一个核心疑问：哪种量子载体（离子、原子，或是人工合成的量子材料）能实现稳定可控，充当量子计算的基础单元 —— 量子比特。量子系统极其脆弱，一旦观测粒子，其叠加态便会坍缩为单一确定状态。若运算中途发生坍缩，就会产生运算误差，必须通过纠错机制修正；误差累积过多，计算机便无法输出有效结果。

航空发展初期，工程师无法确定飞机机翼该采用固定翼还是仿鸟类扑翼结构，如今量子行业同样没有定论，各类量子载体路线优劣难分。谷歌、IBM 押注超导量子比特，依托铝等金属制成超导电路；英特尔采用电子作为量子载体；而 PsiQuantum 选择光子，也就是构成光的基本粒子。

Rudolph 称：“光子拥有诸多天然优势。” 光子能够长期维持量子叠加态，宇宙微波背景辐射中的光子已保持该状态数十亿年。但光子运动速度快、易发生散射，更关键的是，两粒光子大多直接穿透彼此，很难产生相互作用。这一点给光子量子计算带来巨大挑战 —— 量子比特运算需要粒子间实现相互调控。

很长一段时间里，这一短板几乎宣判了光子量子计算路线行不通。但 2001 年，洛斯阿拉莫斯国家实验室与昆士兰大学的研究人员找到了突破口：借助分束器与探测器光路网络，就能人为模拟光子之间的相互作用。这篇论文彻底改变行业思路，PsiQuantum 正是为将这套理论落地而成立。

早期方案存在硬件体量过大的硬伤，按照初代设计，整套设备占地面积堪比整个加利福尼亚州。Mercedes Gimeno-Segovia 早年是 Rudolph 的博士生，原本差点成为职业小提琴手，她提出了一套设备小型化方案。

自此，企业确立标准化研发流程：首先通过激光器生成光子，并借助量子纠缠效应，让光子丧失独立量子态、形成共享关联；随后引导光子穿过多层运算光门完成计算；最后读取光子量子态信息，全程同步追踪、修正运算误差。上述每一步都需要稳定重复数百万次，这不只是工程难题，更是近乎难以逾越的技术壁垒。配套产业链搭建同样举步维艰，例如量产能够精准传导单颗光子的特种新材料，难度极高。

SLAC 国家加速器实验室诞生过多位诺贝尔奖得主，1968 年在此发现夸克 —— 构成质子、中子的基础物质单元。PsiQuantum 入驻此地，核心目的是借用实验室大型低温设备抽取液氦，用以将计算机柜冷却至深空低温环境。

当前机柜运行温度为 2 开尔文（零下 456 华氏度），企业长期目标是提升运行温度至零下 452 华氏度，降低制冷难度。绝大多数量子技术路线需要整机维持超导低温，设备运营成本绝大部分消耗在制冷环节。而光子计算机仅末端单光子探测器需要低温环境，且所需制冷温度可以略高。

借用 SLAC 液氦只是临时方案，如今 PsiQuantum 已在加州米尔皮塔斯测试基地搭建自有冷却系统，并计划明年在澳大利亚生产基地部署更大规模制冷设备。液氦制冷系统是量子企业成本最高的固定资产项目之一，将消耗 PsiQuantum10 亿美元融资中的很大一部分。

PsiQuantum 格外看重钛酸钡材料：仅需极低电力输入，就能快速、稳定传导光子，保证光子在光路中不受干扰。尽管该材料理论价值极高，但其晶体结构复杂，量产难度极大。企业创立初期，市面上完全没有规模化商用钛酸钡原料。Rudolph 表示，公司经过艰难抉择，决定自建产线自主生产，为此投入巨额资金。我看到一名技术人员操作巨型高压反应设备，向多个进料斗投放基础原料；透过观察窗，原料经历高温气化，最终在晶圆薄片上结晶形成薄层。当时单块晶圆完整生产周期约 12 小时，如今工厂每日可产出多片晶圆。成品晶圆随后运往纽约州马尔塔的格芯代工厂，流片生产 PsiQuantum 量子芯片。

PsiQuantum 的核心判断是：这套看似繁复冗长的产业链，最终会让自身效率甩开同行。这套生产体系本质上是高精度升级版硅光芯片产业链，硅光芯片依靠光传输数据，现已广泛应用于数据中心。只要实现芯片规模化量产，企业就能复用现有成熟设备与基础设施。

但单颗芯片稳定工作，不代表上万颗芯片能够顺利互联，这也是企业分阶段测试的核心原因。米尔皮塔斯基地现已完成三台机柜互联，每台搭载 250 枚芯片；下一阶段将完成系统扩容，验证自研纠错技术能否匹配算力规模。企业表示，澳大利亚基地明年年底制冷设备到位后，将完成约 100 台机柜互联，届时再逐步运行此前承诺的颠覆性量子算法。

值得一提的是，项目时间规划存在行业争议。多家新闻报道称，PsiQuantum 计划 2027 年在澳大利亚基地上线首台全规模量子计算机，但企业澄清媒体误读时间表，2027 年仅实现基地 “具备运行条件”，即制冷系统完工、可进场安装硬件，并未承诺届时交付完整算力规模设备。量子行业研发周期常年变动，而交付时间是外界评判企业的核心标准，这一表述差异至关重要。

落地实用化

除硬件整机研发外，PsiQuantum 另一项核心工作是推动全行业配套算法开发。企业已公布多项合作，合作方包括军工巨头洛克希德・马丁（用于新材料研发）、车企梅赛德斯（动力电池设计）、航空制造商空客。

PsiQuantum 的 Ernst 表示，合作企业暂无实体设备开展试验并不影响研发进度。“索尼大概率明后年推出新一代 PS 游戏主机，如今游戏厂商已经提前开发配套游戏。量子算法研发逻辑与之本质相通。” 这个比喻虽通俗直白，却不无道理：即便尚无配套硬件，科研人员也能提前开发求解特定问题的量子算法。

具体思路是，PsiQuantum 与合作企业的量子信息专家，将产业研发需求（例如梅赛德斯电动车动力电池性能指标）转化为量子计算机可运行的算法。企业推出名为 Construct 的软件工具，合作厂商可借助该工具自主研发适配未来量子计算机的算法。

量子计算行业的未来高度依赖配套算法。大众普遍认为量子计算能全方位提速所有运算，但实际上它仅适配特定类型问题；想要用量子设备求解目标问题，必须搭建专属量子算法。大量科研人员终身深耕算法研发，即便对应的量子计算机尚未问世。这类算法的核心逻辑，是依托量子力学规则，实现传统计算机无法完成的概率运算调控。

最知名的案例，也是各国政府大力投入量子计算的核心原因，便是肖尔算法。1994 年理论计算机科学家 Peter Shor 提出该算法，能够破解互联网主流加密体系，覆盖信用卡信息、军事情报等各类加密数据。目前全球加密体系尚能安全运行，只因没有可运行该算法的量子计算机；安全领域专家也已提前研发抗量子破解的新型加密方案。PsiQuantum 正在测算自家设备完整运行肖尔算法所需时长。

去年 12 月，企业联合空客发布一篇合作论文，验证自研新型算法在流体动力学仿真（例如机翼周边气流湍流模拟）上能否超越传统计算机。量子仿真领域专家 Andrew Childs 透露，这套算法相对现有设备仅实现小幅提速。他在邮件中写道：“在超大算力量子计算机落地前，这类小幅提速很难产生实际产业价值。” 我向 Ernst 求证该结论，他也认可此次仿真性能提升幅度有限。

PsiQuantum 研发的部分算法，短期内不会优化成熟，也不会用于初代量子计算机商用项目。企业初代设备的核心运算场景，更贴合费曼 1981 年提出的构想：模拟微观粒子运行规律。

该企业投入力度最大的研究方向为量子化学仿真，前文提到的 P450 酶研究便是典型案例。PsiQuantum 称，精准模拟酶分子运作机理，能大幅缩短新药研发与测试周期。

去年，企业发布一套适用于量子计算机的化学运算方案，同期推出另一套算法，可逐飞秒模拟双分子碰撞全过程，测算各类反应结果发生概率（一秒包含一千万亿飞秒）。现有技术无法实现如此精细的分子动态模拟，这套算法落地后，药物、材料研发人员就能仿真各类全新化学反应。

分子碰撞仿真论文核心技术研发者 Dominic Berry 并未任职 PsiQuantum，他评价企业此次成果进步显著，但想要完成科学界最关注的高精度仿真，还需要进一步优化算法效率，同时降低初代量子计算机的运算误差。

在 PsiQuantum 整机落地之前，这些论文披露的技术突破仍停留在理论阶段，而 Rudolph 十分适应这种纯理论探索的状态。他表示，艾伦・图灵仅依靠纸笔就搭建经典计算机理论，推演 0 与 1 在设备中的表达形式，证明依托特定逻辑体系几乎可以完成所有运算。

“但仅凭纸笔，图灵永远不可能做出《我的世界》、脸书这类产品。” 他说道，“这背后耗费了七十余年持续迭代研发，所幸人类在此期间造出了远比游戏、社交软件更有价值的工具。”简言之，尽管 Rudolph 不断畅想量子计算机的各类应用场景，现阶段相关问题的研究仍只能停留在纸面推演。“只有实体设备真正落地，我们才有机会充分挖掘它的全部潜力。”