继人工智能和区块链之后，IBM 又要量子计算上搞一些事情。美东时间3月6日，IBM宣布将在今年推出一项新业务“IBM Q”，要做全球第一个商业化的量子计算云服务。

涉足量子计算机研究35年，IBM 在去年5月上线了量子计算平台 IBM Quantum Experince，主要让所有人都有机会免费体验量子计算。在这一次的公布中，IBM 同时还开放了两项针对该平台的服务：一个是 API（应用程序接口），降低了平台的使用门槛，针对没有很深量子物理学背景的使用人群；一个是升级版模拟器，方便用户在平台上构建简单的量子应用和软件程序。根据 IBM 的内部数据，学习平台上线至今，已经由4万用户，做了27.5万个实验。

Quantum Experience 使用的是一台5量子比特（qubits）的计算机，而 Q 的量子比特将达到50，是目前平台的十倍，这在计算能力上就远远超过了传统计算机。

传统的计算机比特的存储状态非常死板，只能是1和0，但是量子比特就任性许多了，它可以处于即是1又是0的叠加状态。如果传统比特和量子比特一起爬楼梯的话就会出现这样的情况：传统比特在上一级台阶时，量子比特跨了两级，传统比特上两级时，量子比特跨了四级，等传统比特上到一层楼的时候，量子比特已经站在十八层的楼顶了，这个速度优势可以说是碾压性的。

这样的速度优势对于需要耗用巨大运算的技术来无疑是一个福音，但这也不意味对平时只用电脑发邮件看电影的我们来说就没有意义了。

就拿人工智能来说，人工智能在学习训练时主要依靠大量的数据和运算来进行演算和推断，并且需要更新数据进行优化，想要提高学习的进程，训练量和速度就是一大障碍，而量子计算可以解决问题，最后的结果可能就是：人工智能在医疗方面更准确地对疾病进行辨识诊断、在交通上研发更安全地无人驾驶、在金融方面进行更快速地投资决策、在政治谈判和安全方面找到更合理地策略，每一项都逃不开和我们的关系。

不要觉得这些事很科幻——2016年8月8日，东京大学医学研究院利用 IBM 的人工智能 Watson，只用10分钟便诊断出一位女性患者患有罕见白血病，而这位患者此前曾被医生漏诊。而在以往，对癌症患者的诊断需要医生长年累月对临床经验的积累，有经验的医生往往已经达到职业生涯的末期。AI 不仅能快速学习大量病历让自己达到专家级别的诊疗，还不受出诊时间和职业周期的制约。挂不上专家号的你和我，未来都是这项技术的潜在受益者。

其实除了 IBM 以外，量子计算一直也是许多等科技公司的热门押宝对象。Google 称目前已经建成9量子比特的计算机，还在去年8年发表论文目标实现量子霸权；微软专注拓扑量子比特的研究；英特尔专注硅量子点技术。不管几家科技公司如何同台竞赛，量子计算机商业化进程的不断加速都在日益昭示着传统计算机硬件行业的重新洗牌。

英特尔的创始人之一摩尔在1965年提出关于计算机集成电路发展的摩尔定律，就是芯片的晶体管数量每隔18个月翻一倍，这也就成为计算机性能提升的一个默认规律和速度。不过五十多年过去了，芯片越来越薄，优化空间越来越小，摩尔定律似乎也快要走到终点。

面对摩尔定律的困局，量子计算机无疑成为另一个选择，但是否是一个更好的选择依然需要时间的检验和调试。虽然量子理论从1980年代就开始出现，但是到今天也没有真正走出实验室。

目前的量子计算仍然还有许多局限性，比如 IBM 的量子计算机，因为特殊材料的原因需要在极低的温度下运行，差不多接近绝对零度那么冷。同时因为量子的任性，要保存量子的叠加状态对稳定性也有更高的要求。

再有就是，由于计算逻辑不同，量子计算机的应用会让许多传统的算法变得不那么有用，程序员们可能就又要投入新的学习了。