在量子计算领域的一项里程碑式成就中，研究人员实现了长期追求的“圣杯”——无需任何假设或附加条件，量子计算机对经典计算机实现了指数级加速。
这项突破性研究已发表在《Physical Review X》期刊上，由南加州大学（USC）Daniel Lidar教授领衔，联合USC和约翰斯·霍普金斯大学的研究团队共同完成。研究团队利用了IBM两台强大的127量子比特Eagle量子处理器，解决了“西蒙问题”（Simon's problem）的一种变体——该问题被认为是著名Shor分解算法的前身。
“指数级加速是我们期望从量子计算机看到的最显著加速类型，”Lidar教授（USC工程学院Viterbi讲席教授）解释道。此次成就的特殊意义在于，这种加速是“无条件”的——即不依赖于任何关于经典算法尚未被证明的假设。
研究团队攻克了量子计算领域最大的障碍——噪声或计算误差。他们采用了先进的误差缓解技术，包括动态解耦、转译优化和测量误差缓解，使量子处理器能够在保持相干性的时间内完成复杂计算。
Lidar教授指出，这一具体演示目前在实际应用上仍局限于特定问题，但它坚实地验证了量子计算理论上的承诺。“这种性能差距无法逆转，因为我们首次实现的指数级加速是无条件的，”他强调。
这一成就恰逢IBM持续推进其量子技术路线图。IBM近期宣布计划在2029年前构建大规模、容错型量子计算机，并开发出名为量子低密度奇偶校验（qLDPC）码的新型纠错方案，有望大幅降低实用量子计算所需的资源。
对于人工智能和计算领域而言，这一突破意味着量子计算正从理论潜力迈向实际应用。随着量子系统规模不断扩大、误差率持续降低，量子计算有望为复杂AI模型、优化问题及传统计算机难以解决的模拟任务带来指数级的处理速度提升。