量子運算對比特幣的威脅：評估進展與可能性

量子電腦是否可能對比特幣網路構成真正的危險，這個問題已經討論了超過十年。當我超過十三年前初次接觸比特幣時，這就已經是一個嚴肅的辯論主題。

從那些早期日子以來，許多事情已經改變，當時我還是個一無所知的初學者，努力理解基礎知識。理論進展和實際工程改進都已經發生。

自那以後，出現了兩項關鍵發展，顯著改變了在未來十年左右出現可運作量子電腦的機率。這並不自動意味著這類機器會普及，甚至對財力雄厚的人來說也不容易取得。

儘管如此，未來幾年內確實有可能建造出幾台功能機器。

錯誤修正的改進

第一項重大進展在於錯誤修正。為了補償在如此微小的尺度上操作物體所伴隨的自然雜訊，建立一個有用的邏輯量子位元需要多個冗餘的物理量子位元。

先前，最好的方法是表面碼——將許多物理量子位元排列成網格，並使用其中一些作為檢查量子位元，定期檢查其相鄰量子位元在疊加態中的錯誤，而不破壞該疊加態。網格中的每個空位都必須填入檢查量子位元。

對檢查量子位元的需求增加了額外開銷，每個邏輯量子位元可能接近一千個物理量子位元。在較大規模下問題變得更糟，因為檢查量子位元只能監控其緊鄰的量子位元，所以每一組量子位元都需要等距的檢查器。

量子低密度奇偶檢查（qLDPC）碼消除了這個限制。它們讓檢查量子位元可以監控遠距離的其他量子位元——無論是透過連接不同晶片部分的跡線，或是利用中性原子設計物理移動原子。結果，建立可靠邏輯量子位元所需的物理量子位元數量已降至原本的十分之一。

這是一項有意義的改進。它尚不代表一台完全可運作的機器，但標誌著支撐可運作量子電腦的工程中真正的效率提升。

驗證基本原理的進展

第二項發展回答了更深的問題：增加更多的物理量子位元是否真的能降低整體系統雜訊，而不是增加雜訊。這目前仍停留在理論階段，重要的是要記住，尚無完全功能的量子電腦執行過經典電腦無法比擬的端到端運算。

Google 使用其 Sycamore（以及後來的 Willow）晶片進行了一項實驗，測試增加更多物理量子位元的效應。要完全澄清的是，這不是運算的展示——它只是顯示資訊可以在記憶體中儲存而不衰減。

研究人員使用了由 17、49 和 101 個物理量子位元組成的邏輯量子位元。他們顯示邏輯錯誤率——資料被破壞的頻率——隨著物理量子位元數量增加而下降。該測試跨越了一個關鍵門檻：由獨立物理量子位元建立的邏輯量子位元，其相干時間比它所包含的任何單一物理量子位元都更長。

同樣地，這並非躍進到超越經典機器的完全可運作量子電腦。但這是驗證量子運算所依賴的基本假設之一的實際進展。

人工智慧

這些並非唯一出現更好解決方案的領域。人工智慧現在在這些系統中扮演重要角色。它用於讀取和譯碼量子電腦的資訊——這是大規模使用這類機器的關鍵瓶頸。

人工智慧也有助於開發針對這些裝置的新量子演算法。鑑於人工智慧最近協助解決——甚至推翻——重大數學猜想，想像人工智慧也在這個領域促成突破並非牽強。

同樣的技術也應用於設計以不同架構建造的物理量子電路。在物理空間中為量子閘找到最佳佈局，以在量子層級最小化雜訊，同時又不創造出太多空白空間而引入延遲或低效率，是非常複雜的挑戰。

這個因素可能大幅加速解決剩餘基本問題的進展。

未來展望

最終，在我看來，這歸結為一個問題：增加更多物理量子位元能降低雜訊的假設，是否適用於實際運算和積極操作量子資訊？

如果這個假設成立，而且在不久的將來未被實驗推翻，我相信在未來十年內有現實機會製造出可行的量子電腦。

龐大的資源正投入這個問題。在拼圖的個別部分有顯著——雖然並非壓倒性——的進展。而如果某件事在根本上可行，人類通常會找到實現它的方法。

我並不是說現在該恐慌。但不要忽視這種可能性。

本文刊載於最新 印刷版 《Bitcoin Magazine》的《量子專刊》。