多家公司正押注不同的技术路线,竞相打造首台在商业上具备实际价值、且性能大幅超越现有系统的量子计算机。
Oratomic今年初加入这场竞争,目标是在本十年结束前研发出首台实用级量子计算机。本周,该公司宣布完成3亿美元融资。这轮规模可观的A轮融资由ARCH Venture Partners、Spark Capital和Khosla Ventures联合领投,Bezos Expeditions、Index Ventures、General Catalyst、Lowercarbon Capital、Bain Capital等机构也参与其中。
Oratomic由加州理工学院的物理学家创立,其量子计算机采用激光作为"光学镊子",将单个原子固定在特定位置,以此作为计算的基础单元。
该公司成立的契机,源于研究人员的一项重大发现:他们的技术路线实现纠错所需的量子比特数量,远少于此前业界普遍认为的下限。量子比特是量子计算的基本运算单元。由于量子计算机对噪声极为敏感,有效的纠错能力是将其转化为真正实用工具的关键所在。
"以前你无论如何都说服不了我们去创办一家量子计算公司,因为我们都觉得那个目标太过遥远,"Oratomic联合创始人兼CEO Dolev Bluvstein在接受TechCrunch采访时表示,"正是这次最新的突破,让我们所有人同时改变了想法。"
目前,大多数量子计算公司都在向科研机构和企业提供原型机,这类系统通常被称为嘈杂中等规模量子(NISQ)计算机。Oratomic则明确表示不打算开发或销售此类系统。
Bluvstein也强调,不应将Oratomic与估值达70亿美元的初创公司PsiQuantum相提并论——后者同样跳过了NISQ阶段,并计划在明年底前交付一台具备实用价值、拥有百万量子比特的量子计算机。
Bluvstein认为,Oratomic的技术路线在本质上更为简洁,成本也更低。"最大的区别在于,我们只需要大约1万到2万个量子比特就能构建出一台有用的计算机,而且我们已经在稍小的规模下,通过实验验证了这台计算机所需的全部核心组件。"他说。
一台全功能量子计算机,有望推动众多需要复杂运算的领域取得突破性进展,涵盖生物技术、化学、物流、人工智能以及密码学等方向。
近来,致力于研发量子计算机及相关软件的企业正迎来新一波投资热潮。今年,Infleqtion和Quantanium等多家初创公司已相继上市;与此同时,Rigetti、IonQ等已上市公司的股价在过去18个月内也大幅攀升。
投资人Vinod Khosla对Oratomic抱有极大信心,认为该公司将率先打造出首台容错量子计算机,并在X平台上公开表示,这是其公司"迄今为止规模最大的初始投资"。
Q&A
Q1:Oratomic的量子计算机技术路线有什么不同?
A:Oratomic由加州理工学院物理学家创立,采用激光"光学镊子"固定单个原子作为量子比特基础。其核心突破在于,实现量子纠错所需的量子比特数量远少于此前业界预期,仅需约1万到2万个量子比特即可构建实用量子计算机。同时,该公司不开发或销售NISQ原型机,而是直接瞄准实用级量子计算机目标。
Q2:Oratomic这次3亿美元融资由哪些机构参与?
A:本轮A轮融资由ARCH Venture Partners、Spark Capital和Khosla Ventures联合领投,参与方还包括Bezos Expeditions、Index Ventures、General Catalyst、Lowercarbon Capital和Bain Capital等知名机构。投资人Vinod Khosla更在X平台上公开表示,这是Khosla Ventures迄今规模最大的初始投资。
Q3:Oratomic和PsiQuantum有什么区别?
A:两家公司都选择跳过NISQ阶段,直接开发实用级量子计算机。但核心差异在于规模和路线:PsiQuantum估值70亿美元,目标是百万量子比特级别的系统;而Oratomic认为只需1万至2万个量子比特即可实现实用价值,技术路线更简洁,成本更低,且已在实验中验证了所有核心组件。
好文章,需要你的鼓励
丰田旗下豪华品牌雷克萨斯正以纯电动版本复活经典跑车LFA。新车已在古德伍德速度节亮相,预计2027年量产,将采用丰田期待已久的固态电池技术。该技术承诺更高能量密度与更快充电速度,但丰田已多次推迟相关计划。新款LFA搭载电动动力系统,内饰配备Yoke方向盘与沉浸式数字座舱,车身尺寸与阿斯顿马丁DB12相近。面对比亚迪腾势Z等1500马力级竞品,雷克萨斯能否追上电动超跑赛道,值得关注。
庆应义塾大学与英伟达推出AnyGroundBench,测试15个顶级视觉语言模型在手术、工业等五大专业领域的时空定位能力,揭示当前AI在专业场景下的系统性空间定位瓶颈。
加拿大不列颠哥伦比亚大学奥卡纳根分校的研究人员通过数学方法,对"模拟现实"理论给出了否定答案。研究人员米尔·法扎尔在《物理全息应用期刊》上指出,基于不完备性与不可判定性数学定理,现实无法仅通过计算来完整描述,它需要非算法性的理解,而这超出了算法计算的范畴,因此无法被模拟。尽管如此,"模拟宇宙"的观念短期内仍难以从公众讨论中消失。
清华大学与蚂蚁集团联合推出AgenticDataBench,含344道真实数据科学任务和433个精细技能标签,系统评测12种主流数据智能体配置的能力边界与短板。