微软公司周三宣布推出该公司首款量子计算芯片，名叫Majorana 1。

微软表示，其Majorana 1芯片在一块便签纸大小的硬件上集成了8个量子比特（qubits），这些是量子计算的基本构建单元。微软设想，未来该芯片最终能容纳100万个量子比特。目前，该芯片的能力仅限于解决数学问题，以证明其可控性。但微软的工程师表示，它的发展已经足够成熟，可以作为未来量子计算机的基础。

分析认为，微软的这一宣布表明，该公司工程师已经找到了一种方法，可以在量子计算所需的粒子中构建一个系统，未来可能用于数据中心，并推动化学、医疗等领域的进步。关于该芯片的部分研究成果，微软称之为“拓扑导体”（topoconductor），并于周三发表在《自然（Nature）》期刊上。目前很难确定它在开发更强大的量子计算机中的核心作用，但微软及其技术同行如IBM和谷歌正大量投资于建设实用的量子系统。

负责推进量子计算和其他前沿技术商业化的微软执行副总裁Jason Zander说，“科学家早在1937年就提出了这个理论，我们花了近100年的时间来证明它。现在，我们可以利用它。很多人猜测我们距离真正的量子计算还有几十年，但我们认为更可能是几年。“

量子计算的突破性进展

尽管量子计算的突破已经被预测了近十年，但最近几个月的多项公告表明，这项技术正在逐步接近实际应用。

与传统计算机的基础架构不同，无论是iPhone还是数据中心的超级计算机，所有计算机都以比特（bits）处理信息，每个比特要么是0，要么是1。然而，量子比特（qubits） 表示的是0和1的概率状态，在某些情况下，它们可以同时表现为0和1。

由于这种灵活性，一串量子比特可以同时计算多个可能性，从而解决传统计算机因其严格受限于0和1而无法处理的问题。例如，Alphabet在去年12月宣布，其最新的量子芯片用5分钟解决了一个问题，而传统计算机可能需要比宇宙的年龄还长的时间才能计算出来。

然而，谷歌、微软以及众多专注于量子计算的初创公司都面临着一个共同的难题——量子计算的高错误率。

例如，量子比特的生成和电子控制需要在极低温度和无噪音环境下进行，因为任何多余的热量或声波都可能导致错误。在实验过程中，这些量子粒子可能在不到一秒钟的时间内“闪现”并消失，而纠正这些错误的难度甚至比创造这些粒子本身更大。

微软的独特路径：Majorana量子比特

微软自2004年起就开始研究量子计算，并采用了一种不同于大多数公司的方法，重点关注如何减少计算误差，特别是利用Majorana准粒子（Majorana quasiparticles），这一概念最早由意大利物理学家Majorana在1930年代提出。

微软认为，与其他方法生成的量子比特相比，Majorana量子比特更不容易受到比特翻转（即0和1之间的无意转换）的影响，因此能提供更稳定的计算能力。

为了隔离和控制Majorana准粒子，微软逐个原子地组装了一系列砷化铟（indium-arsenide）材料，并将铝（aluminum）纳米线连接成一个H型结构。当该结构被冷却到接近绝对零度并受到磁场的精确调控时，Majorana准粒子会在字母“H”的四个端点形成，从而生成一个量子比特。该量子比特通过微波信号发出可读的0和1，并且该结构可以在芯片上重复部署，从而实现大规模集成。

仍属早期研究状态 但带动量子计算概念股走高

根据报道，与微软计划通过Azure公有云提供其定制人工智能芯片MAIa 100不同，微软目前不会让客户使用Majorana 1芯片。相反，该芯片是朝着在单个芯片上实现百万量子比特目标迈出的重要一步，这一目标基于长期的物理研究。

此外，微软并未依赖台积电（TSMC）或其他公司进行芯片制造，而是在美国本土自行制造Majorana 1的组件。这主要得益于该芯片仍处于小规模研究阶段。

微软执行副总裁Jason Zander在接受媒体采访时表示：

与此同时，微软将与国家实验室和高校合作，利用Majorana 1开展研究。

尽管当前重点是研究，但投资者对量子计算的兴趣极大。微软发布Majorana 1芯片後，IonQ和Rigetti股价分别跳涨3%和6%左右。

IonQ的股价在2024年上涨了237%，而Rigetti股价飙升近1500%。两家公司在2024年第三季度的总收入为1480万美元。此外，今年1月，微软发布博文，称2025年是“做好量子计算准备的一年”，进一步推动了相关股票上涨。

分析认为，量子计算可能不会成为一个独立的计算领域，而是提升微软其他业务，例如人工智能（AI）。微软的AI业务年化收入已超过130亿美元，Zander表示，量子计算机可以生成数据，用于训练AI模型。

微软发布Muse AI：如何“看、学、玩”得像人类

除了量子芯片，微软周三还发布了Muse AI，该模型能够理解并生成复杂的游戏序列，同时保持一致的物理规律和角色行为，用于创建视频游戏场景。这款工具的数据来自Xbox玩家和他们的游戏手柄。

让AI能够像人类一样理解和交互三维空间一直是AI领域被认为遥不可及的目标。但微软表示，Muse通过观察Xbox游戏《Bleeding Edge》长达七年的玩家操作记录，不同于传统依赖文本或静态图像的AI模型，可以实现“实际理解”（practical understanding）、掌握物体、角色和环境如何在三维空间中随时间互动。

微软研究院高级首席研究经理Katja Hofmann在接受媒体采访时表示：

媒体报道称，微软的研究团队设计Muse时，采用了最通用的数据格式，即“人类接口”（human interface）——结合视觉数据和控制器操作来训练AI模型。这使得Muse能够生成最长达两分钟的连贯游戏序列，而这在三维世界中维持物理一致性和角色行为稳定性是一个重要的技术成就。

该系统仅需一秒钟的游戏画面作为输入，就能生成符合物理规律的复杂场景。

然而，该技术仍然存在一定局限性。Hofmann表示，

网友：不是我不明白，这世界变化快

微软量子芯片的出炉，让一些网友感叹科技发展太快：

还有网友表示，虽然量子计算距离走入人类日常还很远，但影响力不可小觑，这将进一步加速AI的发展，十年后的世界将完全不同。

也有网友对量子比特的不稳定性感到担忧：

还有网友对量子计算的安全问题感到担忧：

【来源：华尔街见闻】