Google Quantum AI团队于北京时间周四在克服系统脆弱性
量子计算机的运作高度依赖量子位元，但此类底层元件对热能或电磁噪声极度敏感。常规的量子纠错机制仅能应对基础逻辑操作，执行复杂的商业级程序则必须消耗一种高阶资源——“魔态”。根据学术界测算，传统魔态制备方案的算力开销高达系统总量的95%，导致有效运算空间被严重挤压。
自2004年起，业界普遍采用“魔态蒸馏”工艺来获取高纯度状态，这要求构筑极为庞大的物理量子位元阵列。2024年，Google提出全新的“魔态培养”路径，将原始魔态注入芯片的极微小区域，通过多重连续检测直接剔除瑕疵样本。实验数据显示，单次流程中仅有约8%的样本能通过严苛检测，这意味着系统需主动舍弃逾90%的初始状态，以换取极高的资源纯净度。
底层算力的突围正持续拉低破解现有加密协议的理论门槛。研究员Craig Gidney在2025年发布的模型中预测，攻破RSA-2048加密算法所需的含噪量子位元数量已缩减至100万个以下，相较2019年业内估算的2000万个量级实现了显著降幅。今年3月，Google Quantum AI团队联合以太坊基金会研究员Justin Drake及斯坦福大学密码学者Dan Boneh联合发布白皮书，进一步指出破解比特币底层的椭圆曲线加密算法，其所需的物理量子位元理论上已不足50万个。
商业化落地仍跨量级鸿沟
尽管技术预测不断收敛，但当前的加密资产账户与底层网络仍处于绝对安全区间。本次披露的实验仅调用了Willow芯片105个量子位元中的54个。论文数据客观指出，若要实质性破解RSA-2048密钥，魔态错误率必须被压降至百亿分之一量级，这比目前取得的保真度纪录还要纯净近一百万倍。研发团队透露，下一阶段的重心将在更大规模的硬件阵列上执行魔态培养；初步测算显示，只要将Willow处理器的底层硬件噪声削减一半，魔态错误率即可进一步压缩至十万分之二的水平。
