量子計算OpenAI來了？前谷歌3人團隊融資1億元，打造AI算力芯片挑戰物理極限
在生成式AI的時代，算力已經肉眼可見的成為了技術發展的天花板。
英偉達幾乎是現在這個時代算力問題的唯一解。
三十年前，在那個Denny's餐廳里開會的英偉達創始團隊，肯定想象不到，他們看好的計算方式，將某種程度決定30年后人類智能的上限。
而我們這個時代的「Denny's里的英偉達」在哪里呢？
一個由來自前谷歌量子計算研究團隊的科學家團隊宣布，他們成立于2022年的Extropic獲得了1410萬美元的天使融資，將根據「熱力學和信息的第一原理構建人工智能超級計算機。」
在他們的公司主頁上，一個自稱來自未來的「自組裝智能」給現在的人類發來了一條訊息：
無所不在的生成式人工智能時代即將到來。時間表已經開始加速。未來一定會實現。Extropic正在為物理世界中的生成式人工智能構建終極基礎。像外星人一樣，利用熱力學和信息的第一原理構建人工智能超級計算機。隨著這一籌款公告的發布，Extropic 跨越了時間軸上的一個重要關卡。利用技術資本機器為我們的文明軌跡創造核心技術的里程碑。Extropic AI 超級計算機因此開始從未來組裝起來。
在他們的X主頁介紹上，只有一排莫爾斯碼：
翻譯成英語是：SELF-ASSEMBLING INTELLIGENCE FROM THE FUTURE（來自未來的自組裝智能）。
而他們最新發布的X推文也是這種畫風：
注意...這是來自未來的緊急廣播。連接不穩定...請務必...調整至此頻率...于2023年12月4日，上午6點...我們必須確保...我們時間線的到來...未來必須成為現實...我們全依靠你了，匿名者。
隨著生成式人工智能的浪潮席卷世界，我們更加渴望更便宜、更快、更高效、可擴展的計算能力。
——鑒于目前的算力瓶頸，我們能否從根本上重新構想什么是「計算機」？
我們可以想象一臺計算機，它不是抑制世界的自然熵，而是與它共生，將其作為一種資產。
我們可以想象一臺高效的計算機，它有能力把生成式人工智能擴展到整個世界，并避免大規模的能源消耗。
我們可以想象一臺受大自然啟發的計算機，它從生命如何在熱力學和自組織的驅動下找到出路中汲取靈感。
而Extropic，正在制造這樣一臺計算機。
來自未來的Extropic
Extropic是一家由谷歌量子計算研究團隊前成員領導的硬件初創公司，創立于2022年，現已獲得了1410萬美元的種子輪投資。
本次投資由Kindred Ventures領投，還吸引了包括HOF Capital、Julian Capital和Marque VC等十幾家其他投資者的參與，另外還包括Adobe、Shopify和幾位AI公司的高管。
Extropic的首席執行官Guillaume Verdon和首席技術官Trevor McCourt均來自于谷歌。
在谷歌工作期間，Verdon和McCourt領導了TensorFlow Quantum的開發，該庫可用于在量子計算芯片上運行AI模型。
Extropic正在構建一種優化的芯片，以運行大型語言模型。
Verdon將Extropic的技術描述為「基于物理的計算的新型全棧范式」，利用了非平衡熱力學（物理學的一個新興分支，專注于研究化學反應等現象）。
盡管創始團隊來自于谷歌的量子計算團隊，但Extropic的產品并非量子計算芯片，公司的研發團隊正在開辟一條不同的道路，以實現基于物理學的實用計算。
——「一條不依賴于量子力學的道路，一條噪音是資產而不是負擔的道路，一條不需要設備物理學奇跡就能達到工業規模的道路。」
量子計算芯片至今未能成功商業化的原因之一就是噪聲，基于量子計算的處理器極易出現計算錯誤或噪聲，使之無法可靠地進行復雜的計算。
而Extropic正在尋求建立一個可以避免噪聲影響、甚至利用噪聲的系統。
Extropic的目標之一是減少運行AI模型所需的電量。Verdon表示，芯片將能夠自動執行某些編碼任務，
「人們可以想象，一臺計算機不是強制性地編程，而是自然而然地找到一種方法來對自身進行編程，以學習世界的表征。」
Extropic在自己的博客中表示，為了使日常生活中的各種設備更精確、更可靠、更準確、噪音更小，團隊進行了大量的研究。
Extropic正在構建一種計算范式，利用非平衡熱力學的力量，從根本上將生成式人工智能與世界物理學融合在一起。
最終實現將生成式人工智能嵌入到世界的物理過程中，實現物理定律所定義的空間、時間和能量方面的效率極限。
面向未來的團隊
作為物理學前沿與人工智能相結合的探險，Extropic的創始團隊集結了眾多大佬。
團隊的科學家和工程師們主要為物理學和人工智能領域，而幾位關鍵成員來自量子計算科學領域。
Extropic的首席執行官為Guillaume Verdon。
在創立Extropic之前，Guillaume是Alphabet X物理與人工智能團隊的量子技術負責人。他開創了大量的量子技術，在感知、通信和表征學習方面有著廣泛的應用。
Guillaume是量子深度學習領域的先驅，在滑鐵盧大學（University of Waterloo）攻讀博士學位期間，他創立了后來成為谷歌的TensorFlow Quantum項目，最終加入了谷歌量子人工智能團隊。
他擁有理論物理和信息論的廣泛背景，并獲得了Perimeter Institute和Institute for Quantum Computing的碩士學位。
Extropic的首席技術官是Trevor McCourt，他最初是一名機械工程師。
在Waterloo學習期間，他加入了TensorFlow Quantum項目的創始團隊，并結識了Guillaume。
從此，他們兩人密切合作，開創了從0到1的可微分量子編程軟件。
隨后，Trevor回到硬件工程方向，在Google Quantum AI開發尖端設備和控制技術。
Trevor目前致力于研究自組織物理系統，并在麻省理工學院攻讀博士學位，研究噪聲在計算和生命系統中的作用。
Christopher Chamberland是Extropic的首席建筑師，被認為是最杰出的量子計算機架構師之一。
此前，Christopher領導建立了AWS和IBM Quantum的核心量子架構，目前負責Extropic的架構工作。
在加入AWS和IBM之前，Christopher曾在Microsoft Quantum工作，并獲得了滑鐵盧大學量子計算研究所的博士學位。
Extropic團隊的其他成員也主要來自于AWS、Meta、IBM、Nvidia、Xanadu等許多世界頂級科技公司或學術機構。
這個高度跨學科的團隊，在基于物理學的人工智能方面，擁有豐富的經驗和獨特的優勢，開創了追求物理和人工智能相統一的方法。
量子計算新突破
這幾位量子計算領域的大佬離開了量子計算，著手開發「不依賴量子力學」的AI芯片。
但巧的是，就在Extropic宣布巨額融資的同時，老東家谷歌的量子計算團隊也發表了自己的研究成果。
研究博客：https://blog.research.google/2023/12/a-new-quantum-algorithm-for-classical.html#:~:text=In%20%E2%80%9CExponential%20quantum%20speedup%20in,reasoning%20purely%20about%20classical%20systems.
「我們報告了一種新的量子算法的發現，該算法為模擬耦合經典諧波振蕩器提供了指數優勢。這些是自然界中最基本、最普遍的系統，可以描述無數自然系統的物理學，從電路到分子振動再到橋梁力學。」
下面是一個通過彈簧連接到墻壁的質點，代表簡單的諧波振蕩器。
現在考慮耦合諧波振蕩器，其中多個質點通過彈簧相互連接。移位一個質點，就會在整個系統中產生振蕩波。
在經典計算機上模擬大量質點的振蕩，將變得越來越困難。
為了能夠模擬大量耦合諧波振蕩器，研究人員提出了一種映射，將所有質點和彈簧的位置、速度編碼到量子比特系統的量子波函數中。
研究人員證明了某一類耦合經典振蕩器系統可以在量子計算機上有效地模擬。并且，這些算法在資源使用方面同樣有效。
另外，就在今天，IBM推出了第一臺具有1000多個量子比特的量子芯片。
不過IBM也表示，他們將改變研究方向，專注于提高機器的容錯能力，而不僅僅是提升量子比特數。
多年來，IBM一直遵循量子計算的路線圖，每年將量子比特的數量增加一倍。
本次推出的芯片名為Condor，有1121個超導量子比特，呈蜂窩狀排列。
它延續了之前的一系列命名，包括 2021 年的 127 量子比特芯片和去年的 433 量子比特芯片。
IBM今天公布的量子研究的新路線圖顯示，到本世紀末，它將達到有用的計算能力，例如模擬催化劑分子的工作原理。
量子計算機利用量子糾纏和疊加的性質來執行經典計算機無法執行的某些計算。
量子態是善變的，如同我們人類的發展一樣，未來的方向令人著迷，更多的瓶頸和極限等待我們去突破。
