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去年，D-Wave的量子计算机Advantage2模拟了一种名为"自旋玻璃"的奇异物质状态，并宣称这是只有量子系统才能完成的壮举。量子计算机的支持者将其视为量子优越性的有力证明，为之欢呼雀跃。
不到一年后，美国Flatiron研究所的物理学家约瑟夫·廷德尔团队用一套经典计算机完成了类似的模拟，精度不亚于量子计算机，部分结果甚至更好。研究成果发表在《科学》杂志上，立刻在量子计算界激起了轩然大波。
自旋玻璃，为什么这么难模拟
自旋玻璃是一种结构高度无序的磁性材料，其中的原子级磁体杂乱无章地指向各个方向，互相"较劲"却永远无法找到一个让所有人都满意的排列方式。它的量子特性让情况更加复杂：这些磁矩同时存在于多种可能状态的叠加之中，彼此之间还存在量子纠缠，形成错综复杂的关联网络。
这意味着什么？意味着随着系统规模增大，追踪其动态所需的计算量以指数级速度爆炸式增长。对于一个中等规模的自旋玻璃系统，所需的计算量很快就会超出任何经典超算的处理能力。这正是D-Wave去年选择自旋玻璃作为"量子优越性"演示对象的原因，它被视为一道经典计算机原则上无法逾越的门槛。
Flatiron研究所团队的破局之道，是两种算法的组合拳。
张量网络被用于简化量子 纠缠数据。（露西·雷丁-伊坎达/西蒙斯基金会）
第一种工具叫张量网络。张量网络的核心思路是：量子系统里虽然信息量浩如烟海，但真正关键的关联只占一小部分，其余大量信息是可以被压缩或推算出来的。张量网络就像一套高效的"数学压缩程序"，专注于系统中最重要的纠缠连接，由此推导出整体行为，而不是试图暴力追踪每一个粒子的每一种可能状态。廷德尔形容这是"一个相当复杂的数学对象"，尤其是在三维空间中处理这类结构，目前仍属科学前沿。
第二种工具叫置信传播，这是一种更早期的算法，擅长从模拟中高效提取信息。研究人员将其与张量网络结合，创造出了一套计算效率远超预期的混合方案。廷德尔的同事、物理学家迈尔斯·斯图登迈尔解释说，置信传播"比其他一些方法粗略一些，但成本要低得多"，而且可以更直接地应用于许多更难的问题。廷德尔本人甚至在一台普通笔记本电脑上完成了初步模拟，用的是Flatiron研究所自主开发的张量网络软件库ITensor。
这场"对决"，量子计算输了吗
这个问题的答案，比表面看起来复杂得多。
D-Wave方面迅速作出回应，声称量子优越性结果依然成立。该公司指出，Flatiron团队模拟的自旋玻璃结构并非与D-Wave完全相同的最难案例，两者在所模拟的可观测量上也存在差异。D-Wave在声明中强调，对于其研究中最难的量子模拟场景，经典方法"仍然力不从心"。
这场争论揭示了量子优越性声明的一个根本困境：量子计算机和经典计算机各自擅长的问题往往并不完全重叠，"谁赢了"在很大程度上取决于比的是哪道题。
研究界的更普遍看法是，Flatiron的工作并不意味着量子计算的终结，而是提供了一套极为宝贵的基准测试工具。廷德尔将这种竞争定性为双赢的协同关系，他说，经典算法和量子计算机之间存在大量的"协同效应"，弄清楚经典计算机在哪些地方能做到、哪些地方做不到，恰恰能帮助量子计算研究人员更精准地找到真正需要量子硬件的场景。
换句话说股票百倍杠杆交易平台，这场竞赛的最大赢家，可能不是任何一种计算范式，而是对物理世界的认识本身。经典计算的潜力远未耗尽，而量子计算真正无可替代的边界，也正在被更清晰地勾勒出来。
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