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Nature评述 | 引入量子计算机将损失数千亿美元？
光子盒研究院
7月17日，剑桥大学的Chander Velu和万隆理工学院的Fathiro H. R. Putra在《自然(Nature)》杂志上撰文称，随着企业拥抱量子计算，获得竞争优势的长期潜力似乎很有希望；但长期的技术爆发往往始于短期的经济萧条——这通常被称为生产力悖论(productivity paradox)。
量子计算生产力悖论可能会带来比早期数字计算机更严重的后果。幸运的是，这两位科学家写道，“可能有一些策略可以减轻这种干扰。”
开发商用量子计算机的竞赛正在进行。它们所带来的突破：模拟材料、优化工艺和改进机器学习的新方法，可能会改变社会——就像今天的数字计算机所做的那样。但实现经济效益的途径并不确定。数字革命耗时数十年，要求企业更换昂贵的设备并彻底重新思考如何运营；量子计算革命可能会更加痛苦。
量子计算机的运行方式与数字计算机完全不同，有可能更高效地存储和分析信息。数字计算机基本上处理二进制 比特信息（0和1）；量子计算机则将信息编码为原子、电子和光子的量子态——即量子比特。这些量子比特可同时代表多种状态，并可进行组合或“纠缠”，从而加快计算速度。
从长远来看，采用量子计算的企业应该比其他企业更具竞争优势。然而，在短期内，这些机器的引入能在多大程度上证明其商业价值尚不清楚。
上世纪七八十年代，数字计算机开始普及，但在长达15年的时间里，它们非但没有提高效率，反而使生产率（相对于劳动力等投入的附加值）的增长速度放缓了0.76个百分点。这种下降被称为生产率悖论。出现这种现象的原因是，企业必须投资新设备、学习如何编程，以及如何使用这些设备。起初，企业对改变核心流程和商业模式所需的其他创新投入不足；只有在20世纪90年代许多行业进行调整后，生产率增长才再次大幅上升。
例如，零售企业沃尔玛等大型企业在整个20世纪80年代进行了长达10年的投资，才实现了常规数据处理以协调规划、预测和补充供应链上的库存。沃尔玛允许供应商访问其销售和库存数据、帮助降低生产不足或生产过剩造成的成本。
公司能够处理自己的配送，并通过规模经济提高效率。所有这些变革都需要时间，并且需要众多企业的协调。
现在，量子计算革命可能会导致更加严峻和昂贵的学习曲线，原因有三：
- 集成成本高，短期回报少；- 企业管理者和工程师难以理解量子概念；- 量子计算机对密码学构成威胁。
因此，假设生产率的增长率比简单的数字计算机低50%，估计商用量子计算机的引入可能会在15年内造成人均国内生产总值（GDP）约13000美元的经济损失（基于2022年的水平），或仅在美国每年就造成3100亿美元的经济损失。
幸运的是，有一些方法可以减轻这一负担并加速社会受益。
企业最初可能会采用量子计算机来解决现有的业务问题，这很可能是渐进式的改进。
但对于更雄心勃勃的用途、额外的成本和潜在失败的可能性可能会让企业规避风险。例如，一家通过传感器收集大量数据，为救灾和灾后恢复提供信息的公司可能会寻求量子计算机来更快地处理信息，以帮助拯救生命。但是，与数字计算机相比，第一批量子计算机可能更容易出现故障和错误，从而可能对生命攸关的业务造成严重后果。因此，在量子计算机变得更加可靠之前，这些公司不会选择使用它们。
量子计算机还需要与数字计算机联网，而整合两种不同的技术既困难又昂贵。企业仍将需要数字计算机来执行日常任务和计算；他们将使用量子计算机来解决更加复杂和专业的问题。然而，开发能够在这两种情况下工作的混合协议和程序要比20世纪70年代的数字计算机编程难得多。
混合系统需要同时精通数字比特和量子量子比特，能够将经典数据编码为量子态，反之亦然。它们将需要转换器来转换数字和模拟信号，以便在两种处理单元之间传输信息。量子计算机一般体积较大，可能需要低温冷却，因此许多公司不太可能拥有自己的量子计算机。许多公司将通过互联网在云端远程购买服务，例如购买额外的计算能力来模拟材料。有些用户（如金融市场的交易员）对毫秒级时间的把握至关重要，他们就可能需要同时拥有两种类型的计算机。
要想让企业迅速加入进来，就必须在实践中证明其商业优势。为此，政府需要提供资金以吸引私人投资。
作者表示，“我们建议，可以将此作为一项使命，帮助企业将量子计算应用于工业和社会的重大挑战。例如，在天气预报方面，量子系统可以分析海量数据，以跟上快速变化的条件；通过更好的市场建模，可以提高金融系统的弹性；还可以开发应对气候变化的低碳技术，如碳捕集催化剂或电池电解质。”
经济学家需要设计一个评估量子计算财务效益的框架，以鼓励企业投资。
研究人员应建立概念验证案例，首先确定在哪些领域量子计算机可能会在应对社会重大挑战方面优于数字计算机。研究人员还应阐明企业采用量子技术需要做些什么：包括它们可能需要如何改变其商业模式和实践，以及如何与价值链上的其他企业合作。
量子技术的运行原理往往与直觉相反，超出了许多工程师和企业管理者的舒适区。例如，这些技术的工作原理是概率性的，似乎并不遵循经典的因果概念。根据某些学派的观点，在量子世界中，人的作用可能会影响结果——这意味着操作量子计算机的人可能需要被视为系统的一部分。
目前，科学家、工程师和企业管理者对量子计算还没有共同的语言。误解和混淆会造成延误，从而增加成本。管理者和工程师需要了解足够多的知识，以便能够为量子计算机选择正确的问题类别，知道解决这些问题所需的信息类型，并以量子就绪的格式准备数据。
例如，一家送货物流公司可能希望更快地重新安排车辆路线，以便更好地响应客户对需要返回的货物的取货需求。量子计算可以有效地进行这种重新规划（这涉及到解决一个复杂的组合问题），其中的一个变化会对企业的其他领域产生连锁反应，例如库存管理和融资。
但管理者需要能够发现这样的优势领域，并知道如何实施量子计算解决方案。
需要为量子计算机开发一种通用的语义和语法语言。它应该类似于用于数字计算机编程的标准化统一建模语言——一种可视化语言，帮助软件开发人员和工程师建立模型、跟踪业务流程中涉及的步骤和操作。这种工具可以使企业管理者直观地了解软件开发过程，从而降低软件开发成本。
量子计算机同样需要算法和数据结构，但量子信息比经典信息丰富得多，而且在存储、传输和接收方面更具挑战性。
量子统一建模语言与经典语言相似，但也可用于量子信息，这将使科学家、工程师和管理人员在讨论原型、测试平台、路线图、仿真模型和混合信息技术架构时保持一致。由可重复使用的模板和指南组成的设计工具包，包含硬件和软件开发的标准模块，将使用户能够自主创新、缩短开发时间。
其中一些已经开始实现。例如，模块化工作流程的出现使计算化学家和算法开发人员能够利用早期版本的量子计算平台定制和控制化学实验。为了促进商业化，需要采取更加协调一致的方法，在各个应用领域和硬件平台上实现语言标准化。
此外，还需要制定与公众沟通量子计算的战略，以建立对这些新技术的信任，并确保以负责任的方式为社会各阶层带来益处。科学家、政策制定者和传播专家应共同努力，围绕量子技术的实用性展开叙述。
——他们应关注可以解决的实际问题。
尽管作为国家量子计划的一部分，一些此类倡议正在建立之中，但仍需开展更多研究，以更好地了解认知偏差和学习方式如何影响量子计算的采用。例如，在采用数字计算机和纳米技术时是如何克服认知障碍的？这些问题的答案将有助于研究人员开发通信协议和工具包。
量子计算有可能破坏广泛使用的信息加密协议。如今，敏感数据通常通过使用大素数因数形式的数字密钥进行加密，并以经典比特（代表1和0的电脉冲和光脉冲流）的形式通过光纤电缆和其他渠道发送。这种加密方式依赖于经典计算机无法在合理的时间内计算出素数的因数。
然而，量子计算机原则上可以更快地计算出这些因数，从而破解加密。
解决这一风险将带来更多成本。为了保护数据和通信安全，企业需要投资新的加密数学方法，或使用基于量子的通信系统——如量子密钥分发。量子密钥分发使用通过光纤电缆或自由空间（空气、真空或外层空间）发送的量子比特，利用量子力学的概率原理在发送方和接收方之间随机生成密钥。由于量子比特的脆弱性，如果黑客试图在传输过程中对其进行观测，量子态就会受到影响，发送方和接收方都会知道它被篡改了。
这种对政府敏感数据和通信的威胁还可能引发地缘政治问题，导致出口管制，如美国和荷兰对微处理器实施的出口管制。量子计算的技术瓶颈尚不清楚，因为有多种类型的机器依赖于不同的组件，因此也依赖于不同的供应链。这种限制可能会扼杀创新、增加成本并破坏设计、测试和制造流程的全球性。
将量子计算机和量子通信技术整合到一个协调的网络中——建立量子互联网，可以克服这种安全威胁，并刺激许多行业的发展，就像互联网的诞生一样。量子互联网是一个通过量子和经典链路连接远程量子设备的网络。这使得分布式量子计算成为可能，其中许多设备可以协同工作来解决问题，从而进一步加快计算速度。
量子互联网还可以实现新的商业模式。例如，分布式量子计算机和一种被称为“盲量子计算（blind quantum computing）”的过程可实现完全私密的计算，从而增强机器学习能力，同时保留专有数据并保证在计算结束后删除共享数据。例如，盲量子计算可使一家公司拥有的工厂中3D打印机器的数据或代码与另一家公司工厂中的机器共享，而任何一家公司都不会看到其他公司的流程细节。这将允许创建和优化不同公司拥有的工厂网络，以更好地适应产品数量的变化。企业可以将闲置的3D打印生产能力提供给其他企业，以提高效率、实现本地化生产并增加供应链的灵活性。
研究人员需要确定，通过加快计算速度、提高隐私和保密性来共享数据和信息，会给客户和企业带来哪些好处。这些好处是否会带来更多更符合客户需求的产品和服务？对更广泛的产业格局会产生哪些影响，可能会出现哪些新的商业模式？
总体而言，研究人员对向量子时代过渡持乐观态度。他们写道：“量子计算前景广阔，如果研究人员能够帮助其顺利实施的话。”
参考链接：[1]https://thequantuminsider.com/2023/07/17/are-we-facing-a-quantum-productivity-paradox-researchers-offer-solutions-to-potential-economic-disruption/[2]https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1419326112[3]https://www.ft.com/content/b1f77666-53ab-4cfe-95ae-7945c2c8d13e[4]https://www.nature.com/articles/d41586-023-00017-0