不可预测革命：理论界警告“量子优势”或只是冰山一角

2025年，量子计算领域已实现里程碑式进展。Willow处理器在随机电路采样任务中首次实现“量子优越性”，IBM和AWS的千比特级处理器相继问世。然而，当产业界为“量子霸权”欢呼时，理论界却陷入深刻的反思。

8月13日，加州理工学院、麻省理工学院、谷歌量子AI团队和AWS的研究人员发布在arXiv上的一项新研究指出：量子优势的本质远比表象复杂，当前已知的量子优势可能只是冰山一角，量子的终极潜力仍有待人类想象。

该团队写道：“我们证明，仅使用经典资源，一些量子优势本质上是不可预测的，这表明其前景比我们目前所能预见的要丰富得多。虽然数学严谨性仍然是我们不可或缺的指南，但量子技术的终极力量可能来自我们尚未想象的优势。”

不可预测的量子优势

本研究中最具颠覆性的观点是，仅使用经典推理，一些量子优势本质上是不可预测的。研究人员指出，在复杂性理论中被广泛认为的假设下，确定特定量子过程是否优于最佳经典方法本身可能是一项需要量子计算机的任务。

这就产生了一个悖论，若要完整绘制量子优势版图，必须使用量子技术本身去探索那些经典资源无法推演的区域，形成“用量子理解量子”的循环。

这意味着：

经典计算机无法预测量子系统在未知领域的表现，如同牛顿力学无法预知相对论效应。例如，量子多体系统中发现的“量子疤痕态”（Quantum Many-Body Scars）和深度热化现象，完全是实验驱动的意外发现。

未来量子算法开发可能需要“实验优先”范式，通过物理实验而非纯理论推导发现新优势。近期量子在图像识别中的表现优于理论预测，正是这一趋势的体现。

加州理工团队通过“解码量子干涉仪”（DQI）案例佐证了这一观点：DQI在多项式插值问题中表现优于所有已知经典算法，但其优势机制至今未被完全理解。

量子优势的真伪博弈

量子优势是指量子系统在本质上超越经典系统的任务能力。可以预见，量子优势的探索始终伴随着“发现-证伪-再发现”的螺旋式进程。量子物理的“反直觉”特性，常被认为是其产生超越经典优势的源泉。因此，量子优势具有一定的微妙性和欺骗性。

爱因斯坦曾将量子纠缠讥讽为“鬼魅般的超距作用”，这种看似能超越光速传递信息的特性，一度被认为是量子技术碾压经典技术的关键。但正如论文中指出的，这种直觉往往具有欺骗性。当两个观察者仅在单一基底下测量纠缠粒子时，其相关性完全可以用“一对袜子”的经典模型来模拟。只有当测量基矢随机切换时，贝尔不等式的违背才揭示出真正的量子优势。可见，量子优势并非表面那般直观，它的判定需要严谨的理论框架。

当前被广泛认可的量子优势案例，实则面临着双重考验。一方面，许多早期宣称的优势被证明是“伪优势”。2009年提出的HHL算法曾被誉为量子线性代数的革命性突破，宣称能以指数级速度求解线性方程组，但后续研究发现，在多数实际应用中，经典算法通过随机采样等技巧可达到同等效果。

另一方面，即便是公认的“真优势”，其适用范围也存在严格限制。Shor算法对大整数分解的指数级加速确实动摇了现有密码体系，但它依赖于量子计算机对周期性的精准捕捉，而这种能力在噪声环境下极易失效。

量子优势的五大关键属性

区别量子优势的真伪，需要一套清晰的评判框架。研究者提出的可预测性、典型性、鲁棒性、可验证性、有用性五大关键特性，构成了理想量子优势的“身份证”。目前几乎没有任何量子技术可以同时满足这些标准。

图：量子优势的五大关键属性

可预测性：在必要的硬件存在之前，有强有力的理论或经验证据支持。

典型性：适用于广泛的现实世界问题，而不是罕见的、人为的案例。

鲁棒性：能够承受实际作的噪音、缺陷和其他限制。

可验证性：允许有效地检查结果的正确性。

有用性：为可能不关心解决方案是量子解决方案还是经典解决方案的用户提供有形价值。

研究人员指出，许多拟议的优势都未能通过其中一项或多项测试。例如，在传感中，量子纠缠理论上可以提高测量精度，但在实践中，少量噪声往往会消除增益。在计算领域，像Shor的因式分解这样的算法仍然引人注目，但一旦经典方法得到改进，其他算法的总体加速就会减少到适度的收益。

量子优势的未来维度

在量子无处不在的未来，优势的评判标准将发生质变。当前被视为关键的“指数级加速”，可能变得不再如此重要，而那些尚未被命名的特性也许会逐渐显现并成为核心。

图：量子优势的未来维度

经验优势可能率先崭露头角。经典计算史显示，最有用的算法往往不是理论上最优的，量子技术也可能遵循这一路径。当量子技术成熟后，优势评判将转向运行时间、能耗、解决方案总周期等实际指标。

谷歌量子AI团队发现，在某些推荐系统中，量子算法的“概念到解决方案”时间（从问题提出到解决的总耗时）比经典算法短两个数量级，这种综合优势或许比纯粹的速度提升更具变革性。

概念性优势的影响将更为深远。量子方法可能提供更直观的问题视角。如扑量子计算对任意子（Anyons）的表述，比经典拓扑学更自然地表征了材料缺陷。这种“理解优势”可能比单纯的计算结果更有价值。

最激动人心的可能性是“涌现性优势”。大规模量子系统可能展现无法预见的协同效应。就像神经网络在规模突破临界点后涌现出语言理解能力，未来量子人工智能可能通过量子-经典混合架构，在复杂系统建模中突破现有理论框架。

当我们不再用经典的标尺衡量量子的价值，当量子思维成为科学探索的基本范式，那些“有待想象”的优势才会真正显现。正如普雷斯基尔所言：“量子理论的终极力量，可能藏在我们尚未构思的优势之中。”在这条充满未知的道路上，每一步严谨的探索，都是向想象之外的疆域迈进。

[1]https://arxiv.org/pdf/2508.05720

[2]https://thequantuminsider.com/2025/08/11/scientists-say-quantums-ultimate-advantages-may-yet-to-be-imagined/