AI推动量子“Q日”加速临近——新研究揭示其或将破解加密技术

在量子技术迎来关键成熟期的突破性进展中，人工智能正被用于理解和表征量子系统的巨大复杂性——将曾经难以处理的问题转化为可分析甚至可预测的现象。其意义远超学术探索：掌握这种复杂性对于推进量子硬件发展、验证性能以及在加密、材料发现和制药等领域部署量子应用至关重要。

Quantum Zeitgeist 的一项新研究重点揭示了人工智能——尤其是深度学习和语言模型——如何能近似表征极度复杂的量子系统状态，绕过长期困扰物理学家的指数级计算瓶颈。

研究人员正在运用传统机器学习、深度神经网络甚至语言模型来预测物理性质（如磁化和熵），并作为完整量子系统的“代理模型”——这些捷径规避了量子态数据的指数级爆炸问题。

<span data-mce-type=”bookmark” style=”display:inline-block;width:0px;overflow:hidden;line-height:0″ class=”mce_SELRES_start”></span>

arXiv上的伴生报告《人工智能在量子系统表征与建模中的应用》 将这些进展归纳为三大关联性AI范式——机器学习、深度学习和基于Transformer的模型，并指出每种范式在优化算法、量子设备基准测试和探索复杂物质相态等任务中都具有独特优势。

迎接“Q日”的到来

足够模拟大型系统的量子计算机将威胁当今数字经济的加密基础。目前大多数区块链、银行和安全通信仍依赖RSA和椭圆曲线加密方法，一旦量子计算机达到规模，这些加密手段可能被破解。人工智能加速量子表征的能力缩短了这一时间线，迫使行业在所谓“Q日”到来前采用后量子加密技术。

当专家警告Q日——量子计算机破解当前加密技术的时刻——这并非科幻臆想。Post Quantum 2025年分析报告 预测，最早在2030年（误差两年）就会出现能破解RSA-2048加密的机器，而英国国家网络安全中心已要求企业在2028年前开始迁移至量子安全系统，2035年全面落地。

近期行业调查显示更严峻的局面：61%的安全专家认为现役加密技术可能在两年内被攻破，28%预计三至五年内会出现漏洞。

据网络安全公司Capture the Bug数据，更保守的预测将威胁时间线延后——2034年前被攻破概率仅为25%，但到2044年概率会升至近80%。

AI如何加速量子时代到来

随着系统规模扩大，量子层析成像等传统方法会变得极其缓慢。人工智能通过更优雅的模式识别缩放机制提供捷径，为曾被认为不可知的系统带来突破性认知。

精准表征是构建可靠量子硬件与软件的前提。例如德国IQM公司刚获得3.2亿美元由美国领投的资金——标志着其进入云支撑的量子比特机器生产阶段——这凸显市场对需具备可验证性能的量子系统的迫切需求。

澳大利亚研究人员采用量子机器学习方法——称为量子核对齐回归器（QKAR）——建模半导体制造关键因素。结果显示：即使使用极小数据集，精度仍比传统方法提升20%。 

抛开描述量子算力可能超越指数增长趋势的ESPRIT定律或尼文指数倍增定律不谈，AI工具有望成为关键赋能者，将原始量子数据转化为可操作信息。

核心结论

量子计算的承诺——指数级问题解决能力、不可破解加密、革命性药物与材料发现——都依赖于一项被低估的能力：理解量子机器的运作机制。人工智能不仅是实验助手，更逐渐成为全球量子野心的关键阐释者与赋能者。

随着资金涌入和应用场景激增，未来不仅是量子时代——更是AI赋能的量子时代。这或许正是理论最终转化为变革的转折点。

通用智能通讯

由生成式AI模型Gen讲述的每周AI旅程 您的邮箱
立即订阅！
立即订阅！