量子计算近近一段时间来被炒得沸沸扬扬。咨询巨头McKinsey麦肯锡公司称,仍处于起步阶段的量子计算领域有可能为各行业的企业创造800亿美元的收入。
自3月以来,McKinsey在推特上重复了这一说法近20次,McKinsey的目的是促进自己不断增长的量子计算研究各个方面的数据收集,包括从创业和政府资金到使用案例及其对一系列行业的潜在影响。
这家咨询巨头认为,这个800亿美元的数字代表了量子计算参与者的“风险价值”,而不是使用案例可能创造的实际价值。量子计算参与者包括了从事量子计算各方面工作的公司,例如组件制造商、服务提供商等等。
尽管数字非常乐观,但McKinsey的报告确实也是以一些实际的现实为基础。例如,在周三的报告中,McKinsey表示,量子系统的硬件“仍然太不成熟,无法实现大量的使用案例”,进而限制了“刚起步的软件公司的机会”。报告的作者补充表示,这可能是新的量子初创企业进入市场的速度开始放缓的原因之一。
甚至McKinsey关于量子计算的页面顶端也承认,有能力的系统要到2030年才会就绪,这与包括英特尔在内的各个行业参与者的预期是一致的。就像核聚变一样,量子计算始终是十年左右以后的事情。
McKinsey也像所有正在探索量子计算是否具有现实价值的公司一样正试图走精细路线,一方面探索量子计算的可能性,同时又指出量子计算技术与普通企业现实未能接轨的地方。
McKinsey在2021年12月的一篇文章讨论了用例如何才“变得真实”,文章表示,“虽然量子计算有望帮助企业解决传统高性能计算机无法达到的问题和速度,但在目前的早期阶段,使用案例主要是实验性和假设性的。事实上,专家们仍在争论该领域最基础的话题。”
可以说,这份报告对2022年量子行业来说只是某种隐喻,偏向于对未来生态系统的盈利能力的狂热乐观,而实际还没有真正了解量子计算技术将来到底意味着什么和对谁意味着什么以及怎样的规模。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。