IBM最新量子算法，运行速度提升约10倍，带动AMD市值暴涨近2000亿

本周五，IBM 量子副总裁杰伊·甘贝塔（Jay Gambetta）向路透社（Reuters）透露：他们成功地在 AMD 的商用现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）芯片上，实时运行了其核心的量子错误纠正算法，最后运行速度比实时纠错所需速度快出约整整 10 倍。

消息一出，引发了全球科技界的广泛关注。在纽约交易时段内，AMD 的市值在当日交易中出现大幅上涨，日涨幅达到约7.6%，市值上涨约290 亿美元（折合人民币 2,000 亿）。而同一时间，IBM 的股票也出现了约 8% 的强劲增长。

此次资本市场的反应，其根源在于量子计算领域一个多年的核心难题，被 IBM 的“经典-量子混合”解决方案所突破。

长期以来，量子计算机的量子位（Qubit）因其固有的脆弱性和环境敏感性，导致极高的错误率，这构成了其从前沿理论走向实际应用的最大障碍。为了维持计算的准确性，量子系统需要一套复杂的控制和纠错机制，而以往这些组件往往依赖于定制化且价格高昂的专属硬件。

然而，IBM 此次方案，直接打破了量子系统对昂贵定制硬件（如专用的量子控制单元）的固有依赖。其核心技术突破，在于 IBM 采用了高效的量子低密度奇偶校验码（qLDPC），这种代码（具体为 IBM 提出的双变量自行车码，Bivariate Bicycle Code）带来了极高的编码效率，相比于主流的表面码，qLDPC 能用少 10 倍的物理量子位来编码和保护一个稳定的逻辑量子位。

因为 qLDPC 算法大幅降低了实时解码的经典计算复杂度，原本必须依赖定制 ASIC 才能在几十微秒时限内完成的纠错任务，现在可以转移到商用的通用硬件（如 AMD 的 FPGA 芯片）上运行，并实现纳秒级的实时响应。为此，IBM 开发了名为 Relay-BP 的新型解码器架构，其效率比其他主流解码器提升了 5 到 10 倍，从而无需大型高性能计算（HPC）集群即可完成实时解码。

在今年 8 月，IBM 与 AMD 的合作便已开始——双方联合发布了关于“量子中心超级计算”的战略计划。旨在探索如何将量子计算机与现有的高性能经典计算（High-Performance Computing, HPC）架构进行深度融合。如今的成功正是这一混合架构策略的具体而有效的落地验证。AMD 提供的 CPU、GPU，以及如今被证明至关重要的 FPGA 芯片，被整合进量子计算生态，承担起原本由定制量子硬件负责的实时控制、数据处理和重要的错误纠正任务。

当时，IBM 的路线图里清晰地描绘了在 2028 年交付代号为“Starling”（椋鸟）的大规模容错量子计算机的目标，该系统预计能利用 200 个逻辑量子位执行一亿次量子操作。

现在，在距离 2028 年目标尚有三年之久的关键时刻，经甘贝塔博士确认，这项里程碑式的算法工作已经比原定计划提前了整整一年完成。

从投资者角度来看，此前最大的担忧在于量子计算的可扩展性和商业化成本。将核心的错误纠正功能从昂贵的定制硬件转移到市面上容易获取且成熟的 FPGA 芯片上，不仅验证了 IBM 混合架构策略的可行性，更正在重塑量子技术的商业可行性。量子计算正在转化为可工程化、可规模化部署的现实技术。

这也是 AMD 走出的正确一步，本次选择与量子计算领导者 IBM 深度合作，使得 AMD 的 FPGA 产品——尤其是其赛灵思（Xilinx）系列产品——成为连接经典世界与量子世界的关键桥梁。无疑巩固了 AMD 在下一代计算架构中的核心供应商地位，也解释了为何资本市场会如此迅速且强劲地对这一消息做出反应。

根据业界对量子计算进展的分析（引自 The Quantum Insider 等专业媒体），在未来，通用量子计算机将可能使现有以 RSA 和 ECC 为基础的公钥加密体系变得脆弱。

此次在通用芯片上实现高效的量子错误纠正，不仅是计算技术的进步，也预示着后量子加密（Post-Quantum Cryptography, PQC）解决方案将能更快地整合到主流硬件供应链中，提升全球数据安全的防御能力。

此外，据多家媒体报道，IBM 将于下周一正式发布量子错误纠正算法的研究论文，对更加具体的技术细节进行揭晓。

1.https://www.reuters.com/business/ibm-says-key-quantum-computing-algorithm-can-run-conventional-amd-chips-2025-10-24/

2.https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-8-26-ibm-and-amd-join-forces-to-build-the-future-o.html

3.https://www.ibm.com/quantum/blog/large-scale-ftqc

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