先說結論
Quantum Computing Inc. (QUBT) 做的不是傳統意義上的量子計算
他們發明了一種optical system用來解最佳化問題：
https://arxiv.org/pdf/2407.04512
不要問我細節，因為我不是開放式量子系統專家
量子計算一般都是跑在封閉式量子系統，否則無法利用量子糾纏
另外先撇除他們的發明有多少真實性以及前景如何
那篇文章實驗的三個最佳化問題過於簡單規模又極小
電資科系的大學生隨便都能寫個程式在CPU上迅速解掉
不知道為啥要繞一大圈弄個奇怪複雜的硬體去解？
而且也無法證成文中所宣稱，
這種新硬體和算法將來可以解決各類NP-hard的最佳化問題
目前市面上勉強可解較大規模最佳化問題的量子計算算法
當數D-Wave (QBTS) 的Quantum Annealing
理論上這是非常有前景的方向，但他們的硬體實在很糟
在應用場景跑不出什麼有用的結果，就是個很貴的玩具而已
用來敲詐各國政府和各類軟體公司 (2000 USD per QPU hour)
至於做離子阱的IonQ (IONQ) 和Honeywell (HON) 則卡在scale-up瓶頸
做超導的Regetti (RGTI)、IBM和Google也面臨同樣的問題
只是Google在量子糾錯上目前遙遙領先其他玩家
Willow更像是建立了一個如何打造logical qubits的新基準
但距離要scale up到能解決更多BQP複雜度內的特殊問題
還有很長的一段路要走，算是有生之年系列吧
無論如何量子電腦將來的應用範圍估計會非常狹窄
既不會取代CPU、GPU、TPU等等硬體
也不會對AI和各類傳統加密算法造成威脅
倒是AI目前對於打造和優化量子電腦性能很有幫助
早在2018年前G社就已經提出使用deep RL優化quantum control
現在RGTI用Nvidia的DGX Quantum platform已經可以做到實時校準
而目前學業界最重視的課題之一：量子糾錯 (QEC)
也已經可以用各種ML方法去優化各類error correction code
總之這次的量子熱潮又是另一波炒作
連帶QUBT因為公司名稱剛好叫量子計算而飛天
金融市場目前處於嗑藥的狀態吧我猜