台灣自製「量子電腦」登場！量子電腦是什麼？跟傳統電腦差在哪？一文看懂
「量子電腦」是什麼？中央研究院近期舉辦了「量子電腦專題中心進度報告會」，發布台灣首部自研、自製5位元超導全系統量子電腦，且將部署至雲端讓合作單位進行測試。
IBM在2019年的CES展中，對外展示了全球第一台商用量子電腦IBM Q System One，獨特的外觀在許多人心中留下深刻的印象。中研院也在2019年開始討論，怎麼在台灣發展量子電腦，並在2020年開始與國科會（時任科技部）、經濟部組成「量子電腦國家隊」。
而台灣首部自研、自製5位元超導全系統量子電腦，也讓台灣躋身少數可以自製量子電腦的國家，中研院院長廖俊智表示，雖然跟世界頂尖還有差距，「但也是在一隻手能數得出來的國家」中完成研發。
量子電腦是什麼？中研院自製的量子電腦有什麼用？
提到量子電腦，許多人會直覺反應量子糾纏、量子疊加等技術。但一言以蔽之，就是目前的運算邏輯是以0或1的形式處理二進制訊息，但量子運算可以同時處理兩者，最大、最重要、最關鍵的特性就是「快」。
到底有多快？
台灣大學IBM量子電腦中心主任張慶瑞在一場演講中舉例說明，「如果每次走1公尺，走30次後可以走多遠？傳統電腦的走法是1×30，結果是30公尺；量子電腦則是2的30次方，約等於繞地球26圈。 這種『指數增長』便是量子電腦的威力。 」
從理論上來看，一台50個量子位元的量子電腦，就能超越世界上最強的超級電腦運算力。而量子位元就像是強度的證明，擁有越多的量子位元，就擁有越強的運算能力。
雖然中研院量子電腦看起來只有5位元，但放眼全球除了大型科技公司如Google、IBM之外，能自研、自製的單位也不多。更重要的是，中研院僅花了2年時間就推動上線。
中研院物理研究所暨應用科學研究中心陳啟東特聘研究員解釋，5位元超導量子電腦的開發過程，是建立國內量子電腦生態系的最佳平台。同時，也是台灣量子生態系掌握核心技術的關鍵，讓人才有練兵的場域。成果也可以提供給國內許多業者測試開發，讓想要深入量子領域的業者，可以先透過中研院的平台試試水溫。
量子電腦功能有什麼？可以用在哪？
現行所有的「運算」，都有機會被量子電腦帶到新的層級。 但最多人討論的絕對是「破解密碼」 。
現行的加密運作流程，就是用極大的運算量當作關卡，讓破解的密碼的時間拉到「幾千年、幾萬年」以上。但量子電腦的速度，可以突破這個時間限制。趨勢科技在2018年年初就組成一個6人團隊鑽研量子電腦與密碼學，其表示：「只要量子位元數能增加至200個，威力將會很驚人！到時候『有加密等於沒加密』。」
而提到加密，比特幣也就浮上檯面。
俗稱的「挖」比特幣，也就是進行一連串的數學運算，量子運算有機會暴力突破這些運算，在短時間內把比特幣都挖出來。雖然所需的運算量、量子位元很大，但也成為受人矚目的焦點。
除此之外，在AI、醫療、資安、金融等領域，都有量子運算一展拳腳的空間。舉例來說，在製藥領域，可以用大量的運算製作、試驗、合成人們還沒想過的可能性，搭配AI可望帶來大躍進。
量子電腦有哪些科技巨頭競逐？目前誰取得先機？
先從一個新聞來看，在今年1月30日，IBM與東京大學、首爾大學、芝加哥大學簽署了一項協議，將投入1億美元（約為新台幣30億元）發展、打造量子電腦生態系。由此可知，量子電腦需要龐大的金錢與研究人力，也讓護城河的門檻非常高，不是所有人都能輕易切入。
目前全球有幾個量子電腦「大玩家」。
IBM：位元數領先、落實商用
IBM非常積極投入量子電腦的領域，不只推出第一台商用量子電腦IBM Q System One，也讓研究人員可以透過線上預約的方式，進行小規模的量子運算測試。在2023年發表的量子電腦Condor，已經突破1,000量子位元，並預計在2025年將技術推進到4,000個量子位元以上。
Google：與NASA攜手合作
Google Quantum AI成立於2013年，由Google、NASA和數間頂尖大學、研究協會共同投入。而Google Quantum AI有一個明確的使命，就是研究量子運算怎麼跟機器學習合作，解決各種複雜的挑戰。另外，Google在2023年年中也發表研究結果，試圖以更強大的處理器獲得量子霸權之位。
AWS：作為「平台」，廣納各種量子服務
AWS旗下的Amazon Braket是一項託管量子運算服務，目標是加快量子運算領域的研究與軟體開發。而Amazon Braket是一個平台，讓用戶通過雲端嘗試各種量子電腦或技術，包含D-Wave的量子退火、IonQ的離子阱處理器等。此外，AWS也投入量子晶片研發。
阿里巴巴：行蹤成謎？
阿里巴巴集團的雲端公司與中國科學院合作，在上海開設了阿里巴巴量子計算實驗室，被視為中國投入量子電腦、量子運算的重要角色。不過，在去年12月，阿里巴巴量子實驗室關閉，引起專家們廣泛地猜測，質疑關閉是否與阿里巴巴的財務有關，或者表明量子技術還存在更未能解的問題。
不過，相較於AI的爆發，量子電腦、量子運算、量子技術所獲得的資源自然受到排擠，但從各家巨頭的投入——不只上述這些公司，還有英特爾（Intel）、輝達（NVIDIA）等——可以發現仍是不可忽視的項目。而AI能否跟量子電腦能有更多的整合，讓發展AI的同時，也帶動量子技術的發展，也許是可以觀測的短期目標。
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責任編輯：錢玉紘
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