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刚到家，早上说今天回来要写SSI为什么这么牛B，那就必须得写
SSI是什么公司？
Safe Super Intelligence
就是中间这个秃子的公司
ilya 前openAI 首席科学家(现在的mark chen确实有点水)
Daniel Gross、Ilya Sutskever、Daniel Levy（从左至右）
我们的blog不是玩人物传记，所以必须快速解释SSI为什么牛B，为什么什么产品都没发布，公司就不到10人就估值30B 美刀？
因为要拿量子计算做AI
没错，你没听错，而且现在已经开始了，只不过是GPU+QPU（量子计算单元混合部署的模式）
提到量子计算，大多数人想到的因式分解来暴力破译密码，要不就是拿量子态模拟化工生物啥的（因为世界是量子的，传统计算比如GPU要模拟一个真实的量子行为，比如CRP蛋白质反应，得老鼻子GPU了，可不是alapha fold那种预测能实现得难度，量子计算就很擅长这个）
但是其实量子计算也贼擅长矩阵计算，你们知道吗？
解释一下
手先：
比如你有3个bit位
|0/1|，|0/1|，|0/1|
这个大家都知道，给电压和没电压，让电路成不同得态，产生0/1bit，这就是传统计算机 （CPU/GPU）都一样
比如1.5V得一个 core，理想情况下 1.5V是1， 0 V就是逻辑0呗
但是实际操作上，比如你1.2也给你算1，这就是计算机得底层纠错能力，但是这玩意好纠错，有个误差就行，大差不差，所以传统计算算得就能用
但是量子就不一样了
比如你有3个Qbit位(量子bit位)
|0/01/1|，|0/01/1|，|0/01/1|
它可以同时存在0，1
这个01得玩意我们叫叠加态，数学公式如下
|ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩
就比如你扔硬币，它属于一直再转得状态，说又是0，又是1让人不好理解，其实就是0到1得一个概率分布
测量塌缩: 当我们对量子比特进行测量时，叠加态会 塌缩 (collapse) 到其中一个基态，也就是 0 或 1。 测量结果是随机的，但概率由概率幅 α 和 β 决定。 就像硬币落地，旋转状态消失，变成明确的正面或反面。
叠加态的优势: 叠加态是量子计算强大能力的核心。 它可以让量子计算机同时处理 0 和 1 的所有可能性，从而实现并行计算，解决经典计算机难以解决的复杂问题。
另外量子bit又纠缠作用，说白了就能一起变
比如刚才这3个bit，可以表达为 000到111，也就是从0到7，8个数字，但是你从0到7，你要1个bit ，一个bit得变化，也就是要算8次
但是量子bit就折腾1次，这只是3个bit，如果更多呢？其实是个指数级别的算力降低
比如我们题目里面说的拿量子计算机做AI
AI其实目前玩的就是矩阵乘
比如一个BSH* HH，算力消耗就是BH^2S
最大头就是H，也就是模型的hidensize，现在一般要8192起吧？
如果要用2对数来算其实就是13
也就是用13个量子bit就可以表达8192这个hidensize
那你算算你模型就可以多小了，你消耗的算力和能量就会多小？
AGI的一个重要的实现部署能力就是低功耗！（人脑只有40瓦的灯泡耗电量的故事，我就不讲了）
有人说我草，态牛B了，那为什么不都用量子计算机呢？第一因为它的算法目前看就这几个比传统计算机有优势，就跟现在GPU不能完全替代CPU一样，QPU就是GPU和CPU的另外一个U，以后大家还是合作的工作的状态
另外刚才我讲了传统计算机有自己的控制误差底层纠错能力，但是Qbit就不太行，它的能量太小了，比如用超导的系统来做，一个量子Qbit就只有1个光子的能量而已，贼脆弱，特别容易收到环境干扰和内部误差的影响
而SSI的工作就是在缩小GPU集群的基础上旁边怼一个QPU集群，两个集群有高速通路，然后共同形成一个神经网络来进行训练（哪层受到量子错误的干扰会比较少，放在QPU合适呢？留个悬念大家自己想去）
所以SSI还啥也没弄出来呢，就能给到30B的估值
这个其实到不是太新的概念，以前就用quantum enhanced AI，不过没想到SSI真的开始实现了，ilya确实NB！
当然因为它叫safe吗？肯定也不只这一块，但是我主要对这块敢兴趣，光这个就值30B也并不过分，这要是成了，300B也是它
最后说一下MS前几天推出的量子芯片Majorana和google的Willow啥区别
其实Willow是老方案就是超导，超导，量子态稳定，但是条件有点苛刻，可以说是按着既定路线走下去，媳妇熬成婆的案例（google现在创新真的越来越乏力），现在可以玩105个Qbit了
另外MS这个其实更惨，它的方案叫拓扑量子bit，其实都差点做成废案。。。
但是没想到真折腾出来了，它的特点是基于马约拉纳粒子（Majorana Zero Modes, MZMs）的拓扑超导体材料（砷化铟+铝），利用量子态的拓扑性质保护信息，理论上更稳定且错误率更低 ，错误率低原因是：
拓扑结构天然抗干扰，奇偶性存储信息减少环境噪声影响，逻辑量子比特寿命达毫秒级。
错误率中位数低于0.1%（单比特门0.035%，双比特门0.33%）
但是!
它只有8个qbit比起Willow来讲确实有点寒颤，但是它理论也是可以玩百万qbit的，而且尚未大规模验证纠错效率。就不知道以MS的心性能不能坚持到做出百万qbit那天