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一位 IBM 的量子科学家在纽约州约克敦海茨的 IBM Q 计算中心穿行
摩根大通有很多进行量化分析的「旷工（quants）」。2018 年，摩根大通打算增加从事量子计算的雇员，他们使用的计算机会根据量子力学，以一种反直觉的方式处理数据。
这家美国最大的银行（以资产论）正在组建一个工程师与数学家团队，探索量子计算的潜力领域，比如交易或预测金融风险。作为 IBM 量子计算机原型试用客户的一员，他们将接入纽约 IBM 位于纽约约克敦海茨的超冷量子处理器（supercooled quantum processors）。如果 IBM 想规模化这些原型，它们就要能真的提供巨大处理能力。
截止到目前，由 IBM、谷歌、英特尔以及几家初创公司打造的量子处理器，不仅太小，很难靠它们完成任务。但是，摩根大通高管表示，之所以试水量子计算，部分兴趣在于对冲未来传统计算机变革速度的放缓。
芯片专家表示，几十年来，算力领域在摩尔定律下呈指数级增长。但如今，摩尔定律正在失效。量子计算可能会是一套重振算力演化速率的办法，至少在某些领域如此。
「如果真地可以成功解决一些问题，算力或许会呈指数级增长。这是传统芯片设计无法实现的。」摩根大通股票部门首席技术官 Bob Stolte 表示。
前阵子，微软的 CEO Satya Nadella 在达沃斯世界经济论坛上称，摩尔定律的减缓是他投资量子计算的动机所在。微软正在努力构建起首个量子计算硬件。
微软是摩尔定律的受益者，凭借与英特尔的密切合作成就了互联网帝国大业。Nadella 认为，现在不再是摩尔定律最好的时代了，「摩尔定律有点过时了。」
IBM 量子计算科学家 Hanhee Paik（左）和 Sarah Sheldon 在 Q 实验室检查开放稀释器内的硬件
硅芯片算力增长放缓，也说服戴姆勒首席信息官 Jan Brecht 加入 IBM 的早期介入项目，也就是所谓的 Q 网络。
「我们目前并不缺乏计算能力，但摩尔定律正走向饱和。」他说。
摩根大通和戴姆勒涉足量子实验，或许也有向邻居看齐的意思。其他公司（包括竞争对手），比如本田、巴克莱和三星都相继接入了 IBM 的量子处理器。
量子计算领域越来越引发关注的另一个证据，便是根据 CB Insights 的数据：去年，从事芯片设计、计算机或量子计算软件的初创公司获得了 2.48 亿美元融资，而 2016 年，只获得了 4300 万美元的投资。
即使量子计算机来到我们身边，它们也不是全能选手。但物理学家和计算机科学家已经证明（理论上），即使是一个相对较小的量子处理器，在解决有些问题上，也会比一个超级计算机方阵更出色。
传统计算机利用数据位（1 或 0）来处理数据，而量子计算机可将数据编码到以量子位为单位的设备中，量子位能进入「叠加」状态，即它们可以同时为 1 和 0，进而实现计算捷径。
近些年来，业界对量子计算机的兴趣越来越浓，微软、IBM 以及其他公司的研究人员开始深入研究能够在相对简单量子硬件上执行重要任务的算法。
戴姆勒的 Brecht 说，选择与 IBM 早期原型合作的另一个原因在于，在一些公司感兴趣的特定领域，量子计算机会很有前景，比如模拟电池内部的结构和反应，这可以改善电动汽车里程，或减少对稀有金属钴的依赖（金属钴的供应链也因充满血腥而备受道德的上的谴责，也有环境上的问题。）
量子计算机最先有助于解决的难题，可能会出现在化学领域，量子计算研究人员 Stephen Jordan 说，最近，他从美国国家标准与技术研究院跳槽加入微软。模拟分子的量子力学，很适合量子比特自身的量子属性。
目前，IBM 量子云由带有 20 个量子比特的处理器组成，而公司已经展示了 50 个量子比特的版本。
Jordan 说，有一个「极棒」的证据表明，如果量子比特运行足够可靠，那么，一个 50 个量子比特或不算太大的处理器就能够在化学上执行重要任务。IBM 在九月份表示，仅用六个量子比特就能模拟小分子。
如何解决戴姆勒和摩根大通想解决的问题，尚不清楚。Brecht 说，汽车制造商也希望量子计算机能够帮助优化车载交付路径，或不同部件在车间里的传递路线。一些金融方面的问题（如调整投资组合风险），也能涉及到类似的数学问题。
到目前为止，计算机科学家还未能证明量子计算机针对这些问题究竟有何优势。Jordan 说，「我们必将依靠利用未来量子硬件实验，来搞清楚量子算法到底有多么大的优势。」
这正是他负责的早期接入项目所要做的事情，IBM 量子项目副总裁 Dario Gil 表示。
「我们的任务是发现第一批具有商业价值的量子应用。」他说。
不过，Gil 和汽车、金融领域的合作伙伴们，还拿不准哪些赚钱的量子应用出现的时间。「这不是我们判断成功的办法，这是一项极具探索性的研究。」摩根大通的 Stolte 说 | 
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