微软的Majorana 2量子芯片在研发中作为具有自主行为能力的AI案例研究

微软的Majorana 2量子芯片本周首次亮相，其性能数据之惊人，确实难以用常理解读： 其量子比特的可靠性比第一代提高了1,000倍，平均量子比特寿命达20秒（而行业标准通常以微秒为单位），并公布了更新后的路线图，目标是在2029年前实现商业可扩展的量子计算机。 这些数据背后是微软的“Discovery”代理式人工智能，而该平台或许才是此次发布中最关键的部分。

通俗来说：目前大多数量子芯片只能维持其脆弱的计算状态不到一秒，随后便会丢失。而Majorana 2则能维持长达一分钟。微软将其比作一部手机电池，它不再是一天就没电，而是单次充电就能持续使用近三年。

Majorana 2 的开发得到了微软 Discovery 的协助，这是该公司用于科学研发的代理式 AI 平台，该平台也于本周正式面向公众开放。这一时间点是经过刻意安排的。这款量子芯片正是微软证明该平台有效性的实证。

微软Discovery代理式AI在此项目中究竟取得了哪些成就

普遍的说法是，该芯片由人工智能设计而成。但现实情况更为复杂，甚至可以说更引人入胜。将超导材料从铝改为铅的决定——微软称这是提升可靠性最重要的单一改动——源于多年来的传统材料研究，而非人工智能的建议。

微软Discovery的智能代理所处理的，正是围绕这一决策的一切工作：管理制造工作流、自动化此前每次都需要数周才能完成的测量、整合近二十年来孤立的研究数据，并挖掘出任何单个研究人员都无法在如此庞大且多样化的信息中掌握的关联性。

“当你在这些数据上运行AI代理时，它们本质上可以重新整合并识别出我们人类无法察觉的关联，因为没有任何一个人能够对如此庞大的数据拥有如此广阔的视野，”微软量子业务企业副总裁祖尔菲·阿拉姆（Zulfi Alam）表示。

这种表述方式至关重要，因为它将叙事从“AI制造了芯片”转向了更精准的表述：代理式AI压缩了实验周期。过去需要通过大量试错才能找到芯片晶体结构的正确原子级配方，如今借助AI驱动的模拟，可以缩减为一次有针对性的实验。

“在新格局下，通过模拟，你可以确定高度可能的目标。然后凭借这一知识，理想情况下只需进行一次实验，”阿拉姆说道。

测量难题已解决

该团队描述的更具实质性的成果之一涉及量子比特测量：即通过确定半导体线中数十亿个电子的数量是偶数还是奇数，来检测量子态的过程。如果手动操作，这需要数周时间。微软几年前曾尝试使用早期的机器学习技术将其自动化，但未能成功。

借助基于 Microsoft Discovery 构建的代理式人工智能，他们创建了一个专门的代理，该代理现在能够自动、持续地运行该过程，并以任何单个研究人员都无法企及的速度构建量子比特状态的三维图谱。

“利用代理式人工智能实现测量的自动化，堪称一场变革，”阿拉姆表示。该代理能够同时对数百个参数进行并行电压调整，而思维方式线性且结构化的研究人员是无法做到这一点的。

负责领导微软量子项目的技术院士切坦·纳亚克（Chetan Nayak）表示，这一转变意义深远：“代理式AI已经渗透到我们工作的方方面面；它已成为我们工作流程中非常自然的一部分。”

微软 Discovery 走向通用化

支撑这一切的平台现已向企业客户开放。Microsoft Discovery 整合了用于科学研究的专用 AI 代理、用于研究和推理工作流的 Discovery Engine，以及企业级的安全与治理功能。 一款免费的 Microsoft Discovery 应用程序（可通过 GitHub Copilot 账户在本地使用）也已进入早期预览阶段，这降低了希望运行同类代理工作流的个人研究人员的门槛。

商业价值不言而喻：量子团队曾用于压缩开发周期的同一套技术栈，如今已向任何开展高强度研发的组织开放。微软已看到该平台在生命科学、化工与材料、能源及制造业领域的应用。例如，Syensqo公司正在利用该平台开发用于半导体制造的下一代流体。

关于“2029年”这一时间点的背景说明

对于微软修订后的量子发展时间表，编辑部需提出谨慎提醒。该公司基于Majorana 2的进展将目标从2033年提前至2029年，这虽是显著的加速，但量子路线图历来存在乐观压缩的倾向。 所谓“可靠性提高1000倍”这一数据，特指相较于Majorana 1量子比特的改进，并非与IBM或谷歌采用根本不同架构的竞争方案进行直接对比。

纳亚克本人对此的表述坦诚地反映了这一渐进性质：“与去年相比，我们处于什么位置？ 我们进步了1,000倍。”这是一个具有重要意义的年同比里程碑。至于这种进展速度能否维持到2029年实现实用级量子计算，包括微软在内，目前尚无人能给出答案。

另请参阅：英国和 德国计划将量子超级计算商业化

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