誰能佔領搜尋結果第一名？從 PageRank 網頁排名演算法談起

量子電腦：解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年，Google 發表了一項引人注目的研究成果，顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務，Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界，也再次引發了量子電腦的討論。

那麼，量子電腦為什麼如此強大？它能否徹底改變我們對計算技術的認知？

量子電腦是什麼？

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機，它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」（bits）的基礎上，每個位元可以是 0 或 1，這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而，量子電腦使用的是「量子位元」（qubits），其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象，這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著，量子電腦能夠在同一時間進行多個計算，從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題，例如氣候模型、金融分析，甚至質因數分解，傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務，量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度，令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究，並推出了超過 1000 個量子位元的系統，預計到 2025 年，IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外，世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽，台灣的量子國家隊也不例外，積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽，將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速，是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說，傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態，而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加，這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說，如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題，量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜，傳統電腦需要 3300 年才能解決，量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

此外，量子電腦中使用的量子閘（quantum gates）類似於傳統電腦中的邏輯閘，但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態，進而完成計算過程。例如，Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態，使其進行平行計算。

計算的效率

除了硬體技術的進步，量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前，最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫，它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N，這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說，傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索，量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要，因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密，量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學（PQC）的研究，因為一旦量子電腦大規模應用，現有的加密系統將面臨極大的威脅。

量子電腦的挑戰：退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力，但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算，但量子態非常脆弱，容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1，這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行，因此，如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前，科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題，例如超導體和半導體技術，並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而，要實現大規模的量子計算應用，仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步，例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域，還可能徹底改變我們的日常生活。例如，交通運輸、物流優化、金融風險管理，甚至氣候變遷預測，都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而，量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟，現有的加密技術可能會被徹底摧毀，全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此，各國政府和企業已經開始研究新的加密方法，以應對量子時代的來臨。

量子電腦的新戰場：Atom Computing 的崛起

量子電腦的發展一直以來被視為科技的終極挑戰，從 Google 的量子霸權，到 IBM 不斷推進的Condor 超導電腦，業界翹首以待。然而，截至 2024 年，量子計算領域出現了一個新的變數。Atom Computing 一家美國新興公司，推出了擁有 1,180 個量子位元的量子電腦，不僅超越了IBM神鷹量子電腦的 1,121 個量子位元，甚至德國達姆施塔特工業大學也宣布開發出 1,305 個量子位元的超級電腦。

這些新興勢力的出現，不僅在位元數量上超越了 Google 與 IBM 的現有設備，更顛覆了量子電腦技術路線的既有認知。與以往依賴超導技術的量子電腦不同，Atom Computing 與達姆施塔特大學採用了「離子阱」( Ion Traps ) 技術，利用雷射與電場操控離子，形成穩定且壽命較長的量子位元。這是否意味著，超導量子電腦將不再是量子計算的唯一未來？

離子阱技術：量子計算的新契機？

為了理解這一新興技術的潛力，我們首先需要認識量子位元的製作原理。超導量子電腦運用電子在超低溫下的行為，來實現穩定的量子狀態。然而，隨著量子位元數量增加，超導系統面臨物理尺寸與能耗的挑戰。這也是為何離子阱技術逐漸受到重視。

離子阱技術是透過電場陷阱將帶電的離子懸浮在空中，並利用雷射操控其量子態。這種技術擁有更高的穩定性，且能在更長時間內維持量子位元的疊加態。然而，由於需要超低溫、精確的電場控制以及真空環境，離子阱技術在商業應用中的成本仍然偏高，但它的潛力不容忽視。

中性原子與光學魔法：更進一步的量子技術

除了離子阱技術，Atom Computing 與德國團隊則採用另一種不同的策略——使用中性原子來取代離子。中性原子不帶電，這意味著無法直接依賴電場控制，那它們如何操控？答案在於光學技術。他們運用光鑷（光學鑷子）和雷射致冷技術，用光來束縛和操控中性原子。光鑷是 2018 年諾貝爾物理學獎的技術，利用雷射的動量來推動和控制微小的粒子。

在這種方法下，雷射不僅能束縛原子，還能通過致冷技術將原子的運動降到極低，使得量子態更穩定。這種新興技術雖然仍處於實驗階段，但已顯示出其在量子計算中的巨大潛力。

量子點與鑽石空缺：人造原子的力量

另一個在量子計算領域獲得關注的技術是「量子點」( Quantum Dots )。量子點被視為人造原子，科學家透過在矽晶體等半導體材料中束縛電子，並利用微波來控制其自旋狀態。這項技術的最大優勢是半導體產業已經相當成熟，因此如果量子點技術能成功商業化，其普及速度將非常快速。即便如此，量子點技術仍需要在低溫環境下運作，且面臨如何克服材料內部雜訊干擾的挑戰。

與此類似的技術還包括「鑽石空缺」( Diamond Vacancies )，它透過在人造鑽石中替換部分碳原子，以氮原子取代，並使用雷射來激發這些空缺結構。鑽石空缺技術的最大優點是它不需要極低溫，能在室溫下運作，這使得它在未來的量子計算應用中具有很大的潛力。

二維世界的探索：拓樸量子位元

隨著三維物理的極限逐漸顯現，科學家們將目光投向了二維世界，探索其中的量子計算可能性。微軟與貝爾實驗室都在研究的「拓樸量子位元」( Topological Qubits ) 便是一個例子。拓樸量子位元基於一種稱為「任意子」( Anyon ) 的準粒子運作，這種粒子只存在於二維空間中，並且擁有無視傳統量子力學法則的特性。

拓樸量子位元透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算，這種軌跡在二維空間中表現出穩定且高度容錯的特性。因此，與其他量子位元相比，拓樸量子位元的穩定性與耐久性更佳。然而，這項技術仍處於實驗階段，距離實際應用還有一段路要走。

量子電腦的未來：量子糾錯與穩定性挑戰

儘管量子電腦擁有極大的潛力，但其目前仍面臨著許多挑戰，最重要的便是量子位元之間的「保真度」( Fidelity ) 與「量子糾錯」( Quantum Error Correction ) 技術。現代的量子電腦對外界干擾極為敏感，甚至微小的環境變化都可能導致計算結果的錯誤。因此，提升量子位元的精確率，並開發有效的糾錯技術，是量子計算未來必須跨越的關鍵。

以 Google 為例，他們在 2023 年發布的研究顯示，通過增加量子位元數量並使用「表面碼」( Surface Code ) 技術，他們成功降低了量子計算中的錯誤率。這項進展意味著量子糾錯技術正逐步成為現實，然而，大規模商業化的量子電腦仍需更多時間才能問世。

誰將引領量子計算的未來？

量子電腦的發展方向多樣，從超導量子電腦、離子阱、中性原子、量子點、鑽石空缺，到拓樸量子位元，每一種技術都有其獨特的優勢與挑戰。誰能成為量子計算的最終霸主，仍然是未解之謎。或許在不遠的將來，量子電腦將以我們無法想像的速度改變世界，重新定義我們對計算、數據與科技的理解。

2023 年 3 月 intel 跟微軟共同發布了 AI PC 定義。

定義需要用 intel 的 Core Ultra 處理器，要有微軟系統內建 的Copilot AI，鍵盤上還需要有一個實體 copilot 按鍵，才算是一台 AI PC。

這個 AJ 看到後，發現案情並不單純，定義 AI PC 這件事情，遠比你想得還要重要！

所以今天呢，我們就來回答三個問題：

1. AI PC 是什麼？
2. AI PC 強在哪？
3. 有哪些公司跟 AI PC 有關？

最後再跟大家分享是否要買 AI PC 的建議。

好啦，本集我們整理了整個 AI PC 的脈絡，我把懶人包放在這裡，有需要的可以暫停看一下。

最後來給買 AI PC 的建議吧，如果你主要用桌上型電腦，4090 獨立顯卡直接給他買下去，因為桌上型的處理器至少到目前為止，都還沒看到內建 NPU 的規劃，所以所有的平行運算都還是靠顯示卡 GPU 來處理。

筆記型電腦方面，各家網購平台都已經推出 AI 筆電專區，最低三萬元左右就可以買到最新的 AI PC。

或許你還沒體驗到 AI 工具帶來的工作流程改變，不過潮流已經出現，據說到 2025 年，將出貨超過一億台AI PC，各家軟硬體廠商在這個全新的賽道上，只會不斷推出各種基於 AI PC 架構的應用與服務，畢竟，你如果不做，你的競爭對手可是不會等你。

有點離題了，在可遇見的未來，我們勢必會發現自己的電腦擁有更多基於 AI 技術的功能，

也許，你可以再等一會，等桌上型電腦也內建 NPU 之後，再來買真正的 AI 「PC」，不過要問我的話，如果是購買筆電的需求，選擇適合 Intel Evo 認證的筆電是值得推薦的選擇。

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，也可以留言發問，如果喜歡這支影片的話，也別忘了按讚、訂閱，加入會員，我們下集再見～掰！

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