AI時代，技術巨輪正滾動前進，基礎設施變革也已經露出苗頭。
今年初，工業和信息化部、教育部、科技部、交通運輸部、文化和旅游部、國務院國資委、中國科學院等7部門聯合印發的《關于推動未來產業創新發展的實施意見》中，量子計算機、量子信息技術等量子計算相關技術被多次提及。顯然量子計算已經成為未來中國產業創新的關鍵發力點之一。
近年來，包括中國在內，全球各個科技強國都在積極布局量子計算領域。尤其是伴隨著生成式AI的火爆，人工智能再一次來到了科技的風口，而量子計算被看做人工智能發展的重要技術之一，在人工智能領域，量子計算機可以幫助人工智能以類似人類的方式更有效地執行復雜的任務，比如使人形機器人能夠在不可預知的情況下實時作出優化決策。
2024年1月6日，我國第三代自主超導量子計算機“本源悟空”上線運行并向全球公眾限時免費開放。到2月26日，“本源悟空”先后被104個國家用戶訪問超200萬次，并成功完成16萬個全球量子計算任務。
2023年10月，國際知名學術期刊《物理評論快報》發文，中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊與中國科學院上海微系統與信息技術研究所、國家并行計算機工程技術研究中心合作，成功構建255個光子的量子計算原型機“九章三號”。該成果再度刷新光量子信息技術世界紀錄，該原型機求解高斯玻色取樣數學問題比目前全球最快的超級計算機“Frontier”快一億億倍。“九章三號”1微秒可算出的最復雜樣本，“Frontier”約需計算200億年.......
以上僅是冰山一角，伴隨著量子計算的火爆，也必將對傳統數據中心帶來“沖擊”，甚至在不久的將來將徹底顛覆數據中心的架構。
數據中心的概念發展至今已經有80余年，如今的數據中心已經與80年前的數據中心完全不同。當下，智能計算中心、超級計算中心正在不斷增多，傳統數據中心機柜功率也在不斷攀升。
隨著量子技術的發展，數據中心將迎來又一次顛覆性的變革。
全國人大代表、中國科學院量子信息重點實驗室副主任、中國科學技術大學教授郭國平也在今年的兩會期間提出建議：“讓超級計算、智能計算、量子計算三股中國計算力量盡快‘牽手’，協同工作，稱為‘三算融合’。在國家布局的超算互聯網基礎上，加快建成國家量子計算與超級計算融合互聯網，全方位提升大國算力。出臺專項資金支持多部門協同研究‘量算—智算—超算’融合，構建一體化‘量子—超算—智算’算力網絡和服務平臺，率先打造國家級‘三算融合’創新平臺，搶占全球先進算力高地。”
顯然，數據中心下一站越來越近了。
為什么是量子計算？
數據中心的發展要回溯到20世紀40年代，ENIAC的問世是業界公認的數據中心發展的“起點”。
1964年，世界上首臺超級計算機“CDC6600”誕生，該計算機也被視作當下超算中心的鼻祖。1972年，IBM VM/370 OS的商業化，開啟了數據中心虛擬化之路。
20世紀90年代中期，互聯網的出現，讓數據中心的業務模式有了新的改變，網絡提供商、主機托管商得到發展，新的服務模式逐漸被大眾接受。
2010年前后，隨著云計算技術的崛起，分布式、虛擬化、超融合等技術逐步在數據中心應用，這些技術為數據中心的架構帶來翻天覆地的改變。
2017年，IBM發布全球首個商業“通用”量子計算服務。在未來回看，這一年或許會成為數據中心發展史的一個重要節點。
2023年6月6日，IBM通過官網宣布，公司計劃在德國埃寧根建設其首個歐洲量子數據中心，以促進政府、企業和機構獲取尖端量子計算能力。該數據中心預計于明年投產，配備多個IBM量子計算系統，每個系統均配備有達到公用事業規模的量子處理器，即超過100個量子比特的處理器.......
要理解這一動態背后的意義，就要了解量子計算的特性——量子計算是一種遵循量子力學規律調控量子信息單元進行計算的新型計算模式，即利用量子疊加和糾纏等物理特性，以微觀粒子構成的量子比特為基本單元，通過量子態的受控演化實現計算處理。
量子的疊加性，使得量子計算機與傳統計算機相比，能夠實現算力呈指數級規模拓展和爆發式增長。
傳統計算機的基礎原理是二極管和邏輯門，每一個信息單元叫做比特，只能代表0或者1中的任意一個數字，對二進制數字或字節組成的信息進行存儲和處理；而量子態疊加原理使得每個量子比特同時處于比特0和比特1的狀態，通過兩種狀態的疊加實現并行存儲和計算。這樣操縱1個量子比特的量子計算機可以同時操縱2個狀態，當一個量子計算機同時操控n個量子比特的時候，它實際上能夠同時操控2的N次方個狀態。
量子計算“天生具備”的并行性，使得人們不再需要并行多臺計算機、配置多個CPU，就可以實現并行計算。一臺量子計算機可以同時對2的n次方的個數進行數學運算，相當于經典計算機重復實施2的n次方次操作。且隨著量子比特數量的增加，量子計算機的運算速度優勢將越來越明顯，量子計算機與經典計算機相比，其運行速度，就好像如今的電腦與珠算相比。以破解RSA密碼為例，用目前最強大的超級計算機來破解RSA密碼系統，預計要用到60萬年，而用量子計算機只需要3小時左右。
隨著以ChatGPT為代表的大語言模型的崛起，以及包括計算化學、生物醫療、機器學習、智慧城市、自動駕駛等等需要高算力支持的應用的逐步落地，人們對算力的渴望愈發強烈，算力服務化已是必然趨勢。
量子計算以其強大的并行計算能力，單位時間內不可匹敵的運算速度，在上述應用迅速發展的背景下，可以預見，在未來，隨著需求的不斷增加，量子計算機和量子云服務將成為下一次數據中心技術革新的突破口。
安全、能耗、高性能，數據中心發展的三座“大山”
隨著數據中心自身產業的發展，以及AI技術快速發展對數字中心帶來更大需求，安全、能耗和性能的矛盾已經越來越突出，可以說已經成為“阻礙”數據中心可持續發展的三座大山。而量子計算的快速發展，或將“夷平”這三座大山。
安全方面。如今大部分行業企業都將數據作為企業重要財產的一部分。隨著各類數字技術的發展，數據中心的內部存放、運行的數據安全也面臨著日益嚴峻的考驗，數據泄露問題已成為困擾數據中心及用戶的主要問題之一。在此背景下，量子計算技術的成熟，對于數據中心而言，可以說是一把“雙刃劍”。
一方面，量子計算的發展讓傳統保密技術被破解的風險將變得越來越高。例如，基于RSA或橢圓曲線加密方法的公鑰密碼體制等方法，都將在面對量子計算機的攻擊時失去效力。
另一方面，量子計算也提供了新的安全和隱私保護手段，如基于量子糾纏和不可克隆性的量子密鑰分發技術，以及基于量子隨機性和不可兼容性的量子安全多方計算技術，可以實現無條件安全的通信和計算。量子技術將成為數據中心提升安全性的重要手段之一。
能耗方面。在全球各國都在有序推進碳中和進程的背景下，作為高載能行業的數據中心行業實現碳中和目標，義不容辭。據生態環境部發布的數據顯示，2021年我國數據中心總耗電量達到2166億千瓦時，占全社會用電量的2.6%，碳排放則占全國碳排放量的1.14%左右。
隨著各行業用戶對算力需求越來越大，數據中心如何平衡算力與能耗之間的關系，如何提升算效，已是行業最大的痛點之一。
量子計算的計算時間相較于傳統計算機有了質的飛躍，這意味著，量子計算機在某些問題上能夠節省大量的計算時間，大幅提升了“算效”，從而降低能耗。另一方面，在量子計算中，我們可以通過一些如量子降溫、量子誤差校正等優化技術，有效減少制冷等硬件成本，從而降低量子計算機的能耗。
高性能方面。在諸如ChatGPT等生成式AI爆火的當下，對數據中心算力的要求越來越高，而量子計算的逐步成熟，將滿足人們對于算力日益龐大的需求。
傳統計算機在處理某些復雜的問題時顯得力不從心，例如在社交網絡分析、金融工程、物理模擬、生物工程等方面需要投入大量的時間和成本。而量子計算機則在這些領域具有更好的應用前景。
例如，谷歌量子計算機“Sycamore”在2019年完成了以前無法完成的量子計算任務，證明了量子計算機在某些領域能夠超越傳統計算。谷歌方面表示，Sycamore僅用了53個量子位（目前谷歌最新的Sycamore已經可達到70個量子比特）就在幾分鐘內完成了一項高難度計算任務，而這項任務用彼時最先進的超級計算機——IBM Summit耗時1萬年也無法完成。
2022年11月， IBM發布了其新的433個比特的Osprey芯片（世界上最強大的量子處理器）。IBM在其開源的量子工具包Qiskit上有20多臺量子計算機，該工具包迄今已被下載超過45萬次。
更多類似上述技術的發展也將會為數據中心帶來新的機會與挑戰。在數據中心的領域中，通過引入量子計算技術，可以實現更快速的數據分析與處理，從而為數據中心高效運營與發展，提供強有力的動力。
綜上所述，無論是安全、能耗，還是提升數據中心性能方面，量子計算相較于傳統計算都有著“碾壓式”的優勢，相信量子計算將成為“夷平”阻礙數據中心發展三座大山過程中，最“得心應手”的工具。
普及的三個門檻
量子計算機雖然相較于傳統計算機有著碾壓式的優勢，在就目前的技術而言，量子計算機對于絕大多數提供算力服務的公司，以及算力應用者而言，是一件“奢侈品”。目前，量子計算機更多是被應用于高精尖的科學研究及人類對于大自然奧秘的探索。
量子計算機之所以沒得以“普及”，主要有以下幾個問題。
首先是環境要求。
眾所周知，計算機的運用會產生熱量，且越精密的計算機對于周邊運行環境越高。這點對于量子計算機而言亦是如此。量子計算機實現準確的運行需要實現“超導”。
“超導”溫度在最早要求是“絕對零度”（等于攝氏溫標零下273.15度【-273.15℃】）。經過眾多科學家不懈的努力，如今利用液氮冷卻，以及“高溫”超導材料方面的技術突破，目前，中國超導臨界溫度已提高到-120℃左右，但這個溫度實現的“成本”依舊很高。
今年3月7日，美國羅切斯特大學的物理學家蘭加·迪亞斯（Ranga Dias）及其團隊在美國物理學會會議上稱，他們在最新的實驗中研發了一種由氫、氮和镥的材料，約在21℃的溫度以及1G帕（約相當于1萬個標準大氣壓）的壓力下進入超導狀態。但這套方案的商業化難度依舊很大，1萬倍標準大氣壓（1標準大氣壓=101.325千帕）的工業難度顯著高于液冷。
綜上，計算環境對于量子計算機而言是一個巨大的挑戰，也是決定量子計算能否真正商業化普及的關鍵。
其次是可靠性。
不像傳統機器那樣使用 0 或 1 的信息位，量子計算機的基本計算單元是“量子比特”。利用量子力學的疊加性、糾纏性等原理，量子比特可以同時處于兩種狀態，因此可以獲得遠高于經典計算機的計算能力。
而實現大規模量子計算需要大量的量子比特，而實現大規模量子比特的技術還非常困難。這是因為量子比特非常脆弱，容易受到來自外部世界的“量子測量”和“量子干擾”的影響。要維持這種狀態必須排除噪聲的干擾，因為即便是最細微的干擾，都會破壞這種疊加態，導致它們失去“量子優勢”，從而無法完成量子比特之間的復雜運算。
為了保持大規模量子比特的穩定，科學家們需要通過各種技術手段去解決來自外界的“量子干擾”和“量子測量”問題。為此，可以將大規模的量子比特固定在一個核磁共振系統中，或者使用超冷原子的速冷技術，以保證量子比特的壽命和穩定性。
除此之外，量子計算機還需要一種快速讀取量子比特狀態的技術，這也是量子計算機技術上的重要難點之一。
如何解決“量子”的穩定性差的問題，成為提升量子計算準確率和精度的關鍵，這點也將成為未來量子計算能否“照進現實”的關鍵。
此外，還有硬件成本。
以目前技術而言，量子計算機的研究和制造成本非常高，一方面，量子計算機需要的超導材料價格高昂，且制造工藝成本也十分高。
以IBM的Falcon系統為例，每次運行有用的量子計算需要1000億-5000億量子比特秒，而每個量子比特秒的成本約為0.05美元。
據統計，單個量子比特的成本可能高達10000美元左右。而隨著量子比特的數量不斷提升，這個數值可能會呈現幾何倍數式的增長。
受限于上述三個方面的問題，量子計算離真正的商業化普及還需要走很長的一段路，但是隨著量子計算的發展，對數據中心的顛覆將是必然的趨勢，或許在不久的將來，我們也將能用上諸如《流浪地球》里量子計算機“MOSS”，到那時候我們每個人都可以隨身攜帶一座“數據中心”。
