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该业务归属于亚马逊的现金牛——亚马逊网络服务 (AWS) 内由加拿大物理学家 Oskar Painter进行领导。这意味着亚马逊将和谷歌、IBM 和微软之间在量子计算领域进一步短兵相接。

此举颇有贝佐斯当年成立AWS时高瞻远瞩的意味。量子计算业务是否有望成为亚马逊的另一王牌业务尚且不得而知不过有一件事更为明显:量子技术正国内外得到空前重视。

亚马逊CEO贝佐斯

在我国“十四五”规划和2035年远景目标中也都特别提到了量子科技的发展。

量子计算的风口究竟有多大?

“降维打击”的算力

量子的概念最早由德国物理学家普朗克提出。海森堡、薛定谔和狄拉克等科学家开始有方程去求解的量子力学完成了量子力学的理论框架。

1982年美国物理学家理查德·费曼提出了量子计算的概念并指出以量子力学为基础的计算机在处理特定问题时具有远超经典计算机的能力优势。

美国物理学家理查德·费曼

经典计算机按照二进制进行运算参与逻辑计算的信息单元称为比特以“0”和“1”表示通过经典算法实现对信息的线性处理。

北京大学信息科学技术学院研究员王永锋解释道量子计算机同样使用比特进行运算但其遵循的运行原理是量子力学采用量子比特除了“0”“1”之外二者还可以构成更多的“叠加态”。构建量子比特的基元可能是光子、原子、电子、微小的超导环或者更神奇的“任意子”。

相比经典计算机量子计算机的算力说是“降维打击”也不为过。

以一台3比特的经典计算机举例它只能储存与处理2的 3次方个可能的二进制字符串中的一个即八个数据中的一个而一台3比特的量子计算机可以同时储存与处理全部的八个数据。

有人指出理论上经典计算机需要150万年才能完成的工作量子计算机仅需不到1秒。

这样的优越性在现实中也得到了验证。

2019年9月谷歌宣布研制出53个量子比特的计算机“悬铃木”执行一个特定的计算任务只用3分20秒而同样的任务即便是目前最强的超级计算机在经过理论优化后完成这项任务也需要2.5天。

谷歌研制的量子比特的计算机“悬铃木”

中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟表示目前量子力学的主要应用领域是量子信息技术该技术又分为两方面:一是量子通信原理上可实现无条件的安全通信方式;二是量子计算可提供超快计算能力。

值得注意的是在量子计算领域与欧美相比国内的研究水平并不逊色。

近几年随着国家政策支持力度加大量子计算技术研发加速并以中科院为代表的高校及研究机构取得了一些瞩目成果。

2017年5月中科大和中科院物理所共同研发出全球首台光量子计算机实现至少2.4万倍的实验加速。

2018年2月中科院和阿里云共同宣布实现11量子比特云接入超导服务成为全球第二家实现10量子比特以上的超导量子计算云服务的系统。

近日中国科学院量子信息与量子科技创新研究院的研究团队在超导量子和光量子两种系统的量子计算方面取得重要进展。

据悉由该团队研发的可编程超导量子计算原型机名为“祖冲之二号”比目前最快的超级计算机快一千万倍计算复杂度比谷歌的“悬铃木”高了一百万倍。

可编程超导量子计算原型机“祖冲之二号”

缓慢的商业化

在国内也有不少攻入量子计算应用的企业玩家。资本加身的互联网巨头们自然不惜重金投入抢占技术高地。

巨头们的布局主要偏向软件领域。

由段润尧带领的百度研究院量子计算研究所制定了量子人工智能、量子算法 和量子架构三个核心方向。

阿里达摩院量子实验室由阿里云量子技术首席科学家施尧耘主导2018发布了量子电路模拟器“太章”2019完成了第一个可控的量子比特研发工作。

腾讯量子实验室负责人为张胜誉从量子AI入手切入化学和药物研发领域。

华为量子软件与计算首席科学家翁文康主要研究量子计算物理与操控、量子软件、量子算法与应用。

在硬件方面我国的商业化起步较晚仍显著落后于欧美。

作为美国领军企业谷歌和 IBM可以实现50+超导量子比特的近邻连通逻辑门保真度大约在 99%量级。

中科院院士、南方科技大学校长薛其坤指出国内在量子计算领域的挑战在于还需要更多的人才储备和基本材料的自主化。

不过一批具有强大研发背景的硬件初创公司也在国内迅速崛起。

位于合肥的本源量子创始人是中科大郭光灿项目组成员是国内起步比较早的初创公司主攻超导量子比特和谷歌、IBM等属于同一技术路径。该公司今年1月获得的数亿元A轮融资由中国互联网投资基金领投。

由“量子之父”潘建伟创立的国盾量子走的也是超导量子路线是国内量子通信领域首家A股上市企业首日股价上涨近1000%;此外还有主攻离子阱量子的启科量子、主攻光量子的图灵量子等目前均已获得天使轮融资。

“量子之父”潘建伟

广阔的金融前景

量子计算的优越性能不仅吸引技术玩家入局在行业侧也不乏积极推动落地应用的远见者。

在国内建设银行的子公司——建信金科是五大行中首家成立的金融科技子公司它也成为金融行业中的量子计算探路者。

2021年2月1日建信金科量子金融应用实验室在合肥揭牌“一实两地”成立量子金融应用基地。本次仪式上建信金科和本源量子联合发布了业内首批量子金融应用算法——“量子期权定价算法”与“量子VAR值估计算法”。

建信金科量子金融应用实验室主任吴磊(后排右三)

两种算法分别聚焦于金融领域的典型应用场景:金融市场与风险管理。

国有大行和中科大研发团队的联手可谓强强联合。

在3个月时间内经过对量子算法方案的反复论证借助建信金科的大资管项目组及建信基金专家资源以实际市场数据进行回测不断迭代演进形成了全新方案。

“量子期权定价算法”使用了量子振幅估计相关的算法实现双对数级别的量子加速从而可以加速使用蒙特卡罗算法获得一个高置信度的价格估计。

值得注意的是研究人员在相同设备和条件下与国外同类算法进行了对比验证无论是准确性还是计算速度“量子期权定价算法”均优于国外同类算法。

“量子VAR值估计算法”则瞄准了至关重要的风控场景。

面对金融机构庞大复杂的资产组合量子计算的并行计算能力大大缩短了风险价值VaR的计算速度从而帮助金融机构提前防范市场风险通过量子计算分析和建模海量的事件和场景帮助客户确定最优投资组合。

该算法提供了正态分布和T分布两种常见的拟合模型也应用了量子振幅估计相关的算法来实现对经典蒙特卡罗算法双对数级别的量子加速最后获得一个稳定的VaR值计算值。

研究团队同样和传统历史算法进行了对比使用2020年A股数据进行计算发现 “量子VAR值估计算法”很好地拟合了VaR值。

从以上两种应用算法可以看出对于先进算力金融行业有着迫切需求。

现代金融业每时每刻都有大量数据被记录和存储如何保障计算资源高效处理海量数据的速度是金融机构的重大挑战。

有分析认为量子计算强大的并行计算能力能够实现指数级的计算加速对于金融领域具有多重意义:

首先显著提升金融的数据应用水平。在智能风控、智能营销、智能信贷、智能监管等是典型应用场景目前的算力水平对数据的应用程度并不充分。

其次大幅提升金融服务的智能化响应速度。尤其是反欺诈、反洗钱、授信审批、支付清算等业务对时滞水平具有很高要求。

最后节省能耗和设备空间。有专家认为经典计算有两个很显著的缺陷:一方面信息处理过程会伴随大量的能耗产生;另一方面算力提升需要靠增加服务器架构中的GPU这就需要不断扩大机房规模带来巨大的系统维护成本。

量子计算则在解决特定问题上具有规避这两大缺陷的潜力:量子计算机的幺正变换具备可逆计算能力规避了经典计算的能耗问题;单台量子计算机所具备的强大计算能力足以媲美经典计算集群节省了设备空间。

在金融领域量子计算未来可期。

未来依靠量子计算的强大算力智能金融将不再局限于智能客服、智能投顾和智能风控等前端垂直应用而是会贯穿于金融体系生态链从前端业务条线渗透至中后台业务形成系统闭环的决策智能化和流程自动化。

到了这一天才是真正实现了金融行业的“All in AI”。

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