当地时间6月2日,在微软Build 2026开发者大会上,微软正式发布了第二代拓扑量子芯片Majorana 2。这款芯片采用全新的铅基超导材料堆叠设计,将量子比特(qubit)的可靠性提升至前代Majorana 1的1000倍,量子态平均维持时间从毫秒级跃升至20秒以上,部分情况下甚至可达1分钟。基于这一突破性进展,微软宣布将其实现可扩展、实用量子计算机的目标时间从此前的2033年提前至2029年,研发路线图缩短了一半。

材料创新:从铝到铅的关键转变
Majorana 2的核心创新在于材料的重新设计。第一代Majorana 1使用铝作为超导体,而Majorana 2改用铅——这种在医疗和工业环境中广泛用于辐射防护的材料,能够有效保护脆弱的量子比特免受宇宙射线等环境干扰。
微软量子硬件部门企业副总裁Zulfi Alam解释称:“Majorana量子装置的关键组件是在原子尺度上逐一设计的。为了确保每个原子都处于正确位置,研究人员可能会在晶体结构中引入特定杂质来微调能量结构。如果添加过多或方式不当,就会破坏结构——这需要极其精妙的平衡。”
在铝基Majorana 1中,量子比特寿命仅为1至12毫秒;而采用铅基设计的Majorana 2,量子比特寿命超过20秒,稳定性提升超过1000倍。微软将这一进步类比为:相当于手机电池从一天一充提升到一次充电可使用近三年。
Agentic AI助力量子芯片研发
Majorana 2的快速突破,离不开微软最新发布的Microsoft Discovery平台。这一平台于2026年4月正式商用,专门为研发团队提供Agentic AI能力,支持从假设生成、实验设计到结果分析的全流程自动化。
微软量子团队的技术院士Chetan Nayak表示:“建立拓扑态需要设定数百个参数,然后才能开始执行量子计算的关键步骤——测量。若是人工操作,每个流程可能需要花费数周。现在借助Microsoft Discovery的Agentic AI能力,我们大幅缩短了这一周期。”
具体而言,AI Agent在量子研发中发挥了多重作用:
自动化测量流程:过去需要数周才能完成的量子态测量,现在可大幅缩短周期时间。
跨领域知识整合:微软量子项目积累了近20年、多种格式的海量数据,此前分散在不同的数据孤岛中。Zulfi Alam指出:“当AI Agent在这些数据中运作,它们能够重新合成并建立人类无法察觉的关联性——因为没有任何人的视角能同时掌握如此庞大且广泛的数据。”
优化制造工艺:AI通过模拟仿真,帮助研究人员定位最有可能成功的材料配比方案,理想情况下只需一次实验即可完成验证。
缺陷检测:AI Agent甚至发现了一个未被校准的温度传感器——这个微小的瑕疵一直在向制造过程中引入噪声,此前从未被人类团队察觉。
Nayak强调,AI的角色始终是“科学家主导的参与循环”:“Agentic AI几乎渗透到我们所做的每一件事中,但它只负责提供研究方向,而非做出最终决策。最终都是科学家在主导。”
拓扑量子计算:争议中前行的技术路线
微软的拓扑量子计算路线在学术界一直备受争议。2018年,微软曾声称观察到马约拉纳零模(Majorana Zero Mode)存在的证据,但随后在独立审查后撤回了相关论文。2025年发布的Majorana 1通过同行评审的研究成果重建了可信度。
与IBM和谷歌采用的超导量子比特路线不同,拓扑量子计算的核心思路是让量子比特“天生”更抗干扰。英国萨里大学物理学家Paul Stevenson在接受BBC采访时表示:“拓扑量子比特确实更有望抵抗噪声,但代价是制造难度极高——它要求在材料中创造一种不同于常规固态、液态、气态的新型物态。”目前,Majorana 2仅搭载了12个量子比特,距离实现实用量子计算所需的百万级规模仍有数个数量级的差距。微软也承认,2029年的目标是实现“可扩展的实用量子计算机原型”,而非届时承诺全面商用上线。
Microsoft Discovery:让Agentic AI走向更多研发场景
伴随Majorana 2发布,微软宣布Microsoft Discovery正式向所有组织开放使用。这是一个面向研发场景的全方位平台,整合了专为科学研究设计的AI Agent、可驱动研究与推理工作流程的Discovery Engine,以及企业级的安全、治理及透明度保障。
同时,微软还推出了Microsoft Discovery应用程序的早期预览版本,可通过GitHub Copilot账户免费下载并在本地电脑运行,大幅降低了高校和科研团队进入AI驱动研究的门槛。
若微软能在2029年兑现其路线图,量子计算将率先在以下领域产生颠覆性影响:药物分子模拟、新材料晶体结构预测、金融组合优化等——这些计算任务即便租用超算集群也难以高效完成。
但业界仍持谨慎态度。《The Verge》指出,Majorana 2的突破将面临与Majorana 1同等程度的同行评审 scrutiny。BBC亦报道称,微软以商业机密为由未公开完整性能数据,引发学术界关注。
无论如何,Majorana 2的发布标志着微软在拓扑量子计算领域迈出了实质性一步——而这一进步的关键推动力,正是AI本身。正如微软所展示的:更好的AI帮助构建更好的量子计算机,而更好的量子计算机终将赋能更强大的AI。这一正向循环,正在从理论走向现实。
编辑:芯智讯-浪客剑