谷歌表示，它已经把量子计算领域一个最受关注、此前更多停留在论文层面的技巧，变成了可在芯片上实际运行的方案。
在周四发表于《Science》的一篇论文中，谷歌 Quantum AI 团队称，一项名为“魔态培育”的技术在 Willow 处理器上将误差降低了约 40 倍。
为何这项进展受到关注
更便宜地构建量子计算机，影响不只限于物理实验室。它会把量子计算真正执行实用任务的时间点往前推，比如药物设计和新材料开发；同时，也会让破解保护银行登录信息和比特币钱包的加密机制那一天更早到来。
量子计算机依赖量子比特，也就是 qubits。量子比特可以同时保持 0 和 1 的叠加状态，因此能并行探索多种答案。但这类系统也极其脆弱，轻微的热量或电噪声都可能翻转一个量子比特并破坏计算。这也是为什么整个行业长期围绕纠错展开：把一份信息分散到多个量子比特上，从而识别并修复错误。
纠错对较简单的操作已经较为有效，但真正有用的量子程序还需要一类更难的操作，而这类操作无法以同样方式受到保护。为了执行这些操作，机器必须先制备“魔态”。它们类似一次性燃料单元，专门为这类操作提供资源，而且一经使用就会被消耗掉。
魔态为何一直昂贵
制备高质量魔态长期以来都非常昂贵。谷歌称，一些估算认为，这部分成本最高可能占据一台量子计算机全部能力的 95%，留给真正计算任务的空间很小。
2004 年，物理学家 Sergei Bravyi 和 Alexei Kitaev 提出了标准解决方案“魔态蒸馏”。这套方法会把大量带噪声的魔态反复提纯，最终得到少数干净的魔态。它确实可行，但代价是需要占用大片量子比特区域，形成只负责这项工作的量子比特“工厂”。
到 2024 年，谷歌研究人员提出了一条成本更低的路线，并将其命名为“魔态培育”。这项技术不再依赖大规模工厂，而更像一个过滤器：先把一个较粗糙的魔态注入芯片上一小块区域，再对它执行一连串检查，发现缺陷就丢弃，只有通过检查的样本才继续保留并向下推进。该论文当时甚至提出，进一步蒸馏“在实践中可能永远都不再需要”。
Willow 处理器上的实验结果
谷歌表示：「在 Google Quantum AI 的 Willow 处理器上，我们的协议相较未经培育的状态，实现了惊人的 40 倍误差降低。我们还获得了逻辑保真度创纪录的 99.99% T-state。」
不过，这种方法的筛选代价也很高。只有约 8% 的尝试通过了全部检查，也就是说，芯片每 10 多次尝试里会丢弃超过 9 次，才留下 1 个干净的魔态。
在这项实验之前，魔态培育只在理论和计算机模拟中接受过测试。如今，谷歌称它已在芯片上完成验证。
与破解 RSA 和比特币加密的关系
魔态培育也是 Gidney 在 2025 年一项估算中的关键技术之一。按他的估算，破解 RSA-2048 加密所需的带噪声量子比特数量可降到 100 万以下，较他 2019 年估算的 2000 万减少了 20 倍。
谷歌在今年 3 月继续推进这一方向。当时发布的一份 Quantum AI 白皮书由以太坊基金会研究员 Justin Drake 和斯坦福密码学家 Dan Boneh 共同署名，文中将破解比特币椭圆曲线密码体系的成本估算为少于 50 万个物理量子比特。这里所说的椭圆曲线密码体系，就是阻止他人仅凭公开地址反推出私钥的那套数学机制。
这项进展之前，谷歌还在去年 10 月进行了 Quantum Echoes 实验。报道称，那是首次在真实硬件上经过验证的量子加速结果。
距离实际威胁还有多远
不过，现阶段还谈不上有人会借此清空钱包。实验中最多只用到了 Willow 105 个量子比特中的 54 个，而论文也指出，要分解一个 RSA-2048 密钥，需要魔态误差率降到约百亿分之一，洁净度大约要比谷歌这次做到的水平再高 100 万倍。
谷歌称，下一步是把魔态培育扩展到更大规模。团队预计，如果能把 Willow 底层硬件噪声减半，魔态误差就能降到约十万分之二，因为这一流程中的误差会随着芯片噪声水平的立方而缩小。