高盛“摒弃”7500量子比特量子计算机，预测用现有系统5年后增益10倍

根据高盛公司与量子计算初创公司QC Ware的一项联合调查研究显示[1][2]，量子计算可以在五年内用于金融市场中一些最复杂的计算，比预期的要早得多。

该项研究结果基于当下并不完美的量子计算硬件系统，虽然这些系统并不完美，但是研究人员并没有“坐以待毙”。他们希望能够利用现有系统更快地取得实际成果，但与此同时，研究人员必须面对现实，因为目前的量子计算机还不能到达其所承诺的巨大性能提升。

这表明，一些对量子计算领域进行投资的公司正在努力寻求“量子优势”，即便目前来说该优势并不明显，但显然要比一味追求与等待“量子霸权”更为合适。

这项研究着眼于使用量子计算机为复杂的衍生品定价，金融市场中计算密集度较高的任务之一，同时也是银行的一项重要成本。

这种计算依赖于所谓的蒙特卡罗模拟，经典蒙特卡罗模拟在金融界得到了广泛的应用。而找到一个可以执行蒙特卡罗模拟的可行量子算法是一件很有价值的事情，因为它可以在更短的时间内提供答案，或者达到更高的精度，亦或是创建包含更多资产和参数的大型模型。

图1｜蒙特卡罗模拟（来源：Medium）

虽然已经研究了十余年量子蒙特卡罗算法，并声称其理论上可以提供超千倍的性能改进，但这种改进需要大规模量子计算机来实现。在去年与IBM合作的早期研究中，高盛表示需要一台拥有约7500个量子比特的量子计算机，才能运行一个完整的蒙特卡罗模拟。

然而，包括IBM和谷歌在内的公司，所使用的量子比特只能在短时间内维持量子状态，使得系统“漏洞百出”。而针对这一问题的纠错技术研究仍处于早期阶段，意味着要想完全利用量子计算机所带来的好处，可能还需要很多年。

而在高盛与QC Ware最近的研究中，他们提出，可以在错误即将出现之前的短暂时间内，运行一个计算密集度没有那么高的模拟程序。

QC Ware所做的是开发了一种称为“Shallow Monte Carlo”(浅蒙特卡罗) 的新量子蒙特卡罗算法。该算法也许只能将性能提升10-100倍，但仍可以在量子计算机上运行，并预计在未来5-10年内可用。

图2｜蒙特卡罗算法比较图表（来源：QC Ware）

高盛研发部门的研究主管Paul Burchard表示，这项研究近期取得的突破使得他们可以通过电话沟通的方式，向一些有意愿交易复杂衍生品的客户报价，无需先进行数小时的计算。而在此之前，高盛为了给这些衍生品定价并对其进行风险评估，每年都需要支付一大笔高昂的计算费用。

研究人员表示，与完全纠错的量子计算机预计的1000倍增益相比，使用当今并不完美的量子硬件运行这样的计算可以在未来5年内获得10倍的增益，足以证明将量子计算机用于解决实际问题的出发点是相当合理的。

QC Ware的首席执行官Matt Johnson表示，同样的技术对于其他行业来说很可能一样有用，加速量子计算的广泛应用。例如除了金融领域，蒙特卡罗模拟还可以用于航空航天和汽车等行业。

图3｜Matt Johnson（来源：The Business Journals）

因此，尽管人们经常提到，量子计算硬件发展的进步，正在创造更强大的机器，使人们更接近实现量子优势。与此同时，QC Ware和其他软件公司在量子计算软件方面进行的创新也不容小觑，他们使一些程序可以在功能依旧较弱的量子计算机上成功运行，获取量子优势。

今天，我们想要的和我们已经拥有的之间仍有差距，但不妨将此视为双方共同努力，在中间阶段达成一致，做到了所谓“物尽其用”。

最后，祝量子客所有读者五一劳动节假期愉快！

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JavaFX

引用：

[1]https://qcware.com/news/press-release-april-29/

[2]https://arxiv.org/abs/2012.03348

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