Google Quantum AI 量子态制备误差降40倍，比特币量子风险再受关注

币安Binance

币安交易所是全球加密货币交易所龙头，在手机上即可买卖比特币等数字货币！

官网注册  APP下载

Google Quantum AI 在其 Willow 量子处理器上取得关键突破：在制备专用量子态时，错误率显著下降约40倍。这一成果发表于10月15日《科学》期刊，采用“魔法态培育”技术，实现高达99.99%的逻辑保真度。然而，实验显示仅有8%的制备尝试通过误差检测，表明当前仍存在巨大扩展挑战。

为何这项技术对量子计算意义重大？

量子计算机依赖物理量子比特运行，但易受干扰。通过纠错机制构建逻辑量子比特是核心路径，而执行复杂运算还需特定资源——即“魔法态”。传统方法中，高达95%的硬件资源被用于生成这些状态，严重制约实际计算能力。魔法态培育则通过初始不完美状态的反复验证，筛选出高质量结果，有效提升可用资源效率。在 Willow 平台上，该技术将误差水平大幅压缩，同时实现了跨纠错码的状态传输，验证了其可扩展潜力。

值得注意的是，99.99%的高保真度仅适用于最终通过检验的状态，而约92%的尝试因误差过高被舍弃。这意味着整体计算成本并未同步下降40倍，效率提升仍受限于产出率和系统吞吐量。

这对比特币的安全构成何种潜在威胁？

比特币使用椭圆曲线密码学保护私钥，理论上可通过运行 Shor 算法的强大量子计算机从公钥反推私钥，从而盗取资金。谷歌此前研究估算，仅需1,200至1,450个逻辑量子比特，配合7,000万至9,000万个门操作，即可完成此类计算。在超导硬件假设下，少于50万个物理量子比特可能在几分钟内达成攻击目标。

新实验聚焦于其中关键一环——魔法态的高效生成。尽管误差降低40倍，但早期资源模型已预设了高效生产方案，因此此次改进无法直接转化为所需量子比特数量的进一步缩减。实际攻击可行性仍取决于硬件规模、纠错效率及持续运算能力。

哪些比特币钱包更易受攻击？

比特币地址格式直接影响量子暴露风险。早期的 Pay-to-Public-Key 模式会直接在链上公开公钥，形成长期暴露窗口；而较新的 Taproot 输出同样会暴露密钥。相比之下，部分格式在支出前将公钥哈希隐藏，仅在转账时才揭示，攻击时间窗口更短。

对于长期休眠的钱包，若未及时迁移至抗量子结构，其私钥一旦丢失将永久无法恢复。这引发关于财产权与协议规则的深层讨论。Blockstream CEO Adam Back 曾指出，后量子迁移可能影响中本聪时代持有的比特币，任何强制迁移或冻结提议都将带来治理难题。

未来应如何应对量子威胁？

比特币的后量子演进仍处于探索阶段，涉及签名算法变更、交易结构优化、钱包兼容性调整以及历史资产处理等多重挑战。Coinbase 提出分阶段迁移方案，包括灵活签名机制与机构托管标准。BIP 360 探索了新型交易结构，但尚未提供完整解决方案。

市场层面，银河数字（Galaxy Digital）宣布投入最高500万美元支持比特币量子防御研发，强调应在攻击成为现实前完成准备。谷歌下一步将聚焦提升魔法态产量、扩大生产规模，并将其整合至更长计算流程中。

目前，尚无确切时间表能预测具备攻击能力的量子计算机何时出现。对于投资者与托管机构而言，识别已暴露公钥并部署兼容的后量子基础设施，远比等待推测中的量子截止日期更具实际操作价值。