對話新晉諾獎得主馬丁尼斯：花甲之年從谷歌離職投身量子創業

谷歌于 2019 年實現的量子優越幾乎無人不知，這一成果正是由美國科學家約翰·馬丁尼斯（John M. Martinis）牽頭完成。盡管已經離職谷歌，但這是如今 67 歲的馬丁尼斯依然會懷念的職業高光時刻。

2025 年 10 月 7 日，馬丁尼斯迎來又一高光時刻，只是這一次并未因為他實現了新突破，而是收到了諾貝爾獎對于四十年前的實驗的表彰。

當天，2025 年諾貝爾物理學獎被授予馬丁尼斯、約翰·克拉克（John Clarke）和米歇爾·德沃雷特（Michel H. Devoret），以表彰他們在 1980 年代完成的一系列奠基性實驗。

（來源：諾貝爾獎官網）

上述實驗不僅推動著量子器件領域的發展，更為今天全球眾多學界和業界的量子計算從業者的研究奠定了基礎。

在獲得諾獎不久之后，DeepTech 有幸對馬丁尼斯進行了一次深度專訪。

圖 | 約翰·馬丁尼斯（John M. Martinis）（來源：資料圖）

從凌晨兩點的諾獎獲獎電話，到幫助谷歌奪得“量子霸權”的稱號，再到離開谷歌后創辦 Qolab 公司挑戰量子計算制造難題，他不是那種深埋象牙塔的物理學家，而是一位將“明確的樂觀主義”貫穿職業生涯的器件物理學家，甚至更像是一名工程師。

在這次訪談中，他坦誠分享了對于量子計算的真知灼見，當然也提起了那段廣為人知的谷歌工作經歷。以下是 DeepTech 與馬丁尼斯的完整對話。為便于閱讀，訪談內容已被進行編輯和調序，保留了他的核心觀點與原始表述。

談獲諾獎：妻子因熬夜讀書接到諾獎電話

DeepTech：首先祝賀您獲得諾貝爾物理學獎，我想從這個激動人心的時刻開始對話，能分享一下您獲獎之后的故事嗎？

馬丁尼斯教授：我住在美國西海岸，諾獎通知電話是我這邊的凌晨兩三點。我當時已經睡著了，我們家的電話在房子的另一邊，而我妻子那天晚上碰巧在熬夜讀書。她聽到了電話，但是想著可以明天再回復。大約半小時左右，她收到了鋪天蓋地的郵件，因為所有人都在試圖聯系我們，甚至通過我妻子來聯系我。

有些記者想要立即采訪我，甚至來到了我家門口。但是，我妻子非常善良，她知道我需要睡覺，尤其是在即將接受各種采訪的這一天。所以，她讓記者們不要進入臥室也不要在鏡頭前把我叫醒，并讓記者們給我一些時間，讓我可以睡到自然醒。但是，我妻子還是在凌晨 5:30 叫醒了我，這時她才告訴我外面有一些記者等著采訪我。

而我做的第一件事就是打開筆記本電腦，然后我看到了諾貝爾物理學獎的公告，也看到了我們獲獎三人組的照片，這真是一個美好的驚喜。完全清醒之后，大約早上六點我和妻子開始接受記者采訪。后來，我和妻子的照片登上了我們當地的報紙。

圖 | 諾貝爾獎官網對于馬丁尼斯的介紹（來源：諾貝爾獎官網）

在當天的采訪結束之后，我開始查看郵件，發現郵件多得應接不暇。我收到了很多祝賀，最感人的祝賀來自我以前的學生，他們說很喜歡我的課，其中一位我的學生目前在高校教授電子相關的課程。通過這些郵件重新聯系到這些人真的非常有趣，同時我也十分感激他們發來的祝賀。

不過，真正重要的是，在一系列實驗之后我們發展了量子器件領域，量子計算領域也隨之迎來發展（編者注：這里所說的“實驗”是本次獲獎三人組在 1980 年代完成的一系列實驗）。我很高興看到當前全球有數千人在研究超導量子比特，其中一些人在大公司拿著非常高的薪水。這太神奇了，因為我們在 1980 年代開始這項工作時從未想過會這樣。

DeepTech：這種感覺就像當美好的事情發生時，我們在一開始總是很難相信，對吧？

馬丁尼斯教授：沒錯。我感覺自己就像薛定諤的貓，處于正常狀態和完全不同宇宙的疊加態之中，以至于我必須在兩者之間來回切換。但是，這很有趣，我也真的非常享受。

DeepTech：距離諾獎頒布已經過去一段時間，您是否習慣了這些感受、還是仍然有點興奮？

馬丁尼斯教授：我仍然非常興奮，但這也有點累人，因為我每天都要花幾個小時處理郵件。而且從我個人角度來看，我每天必須推進項目，比如制作電子設備或設計器件。我感覺自己需要回到過去那種狀態去做一些實際事情，哪怕只是為了讓自己平復一下心情。盡管目前這一切都很好，但我仍然想以一名物理學家的身份做貢獻。我還有一家初創公司，所以還有很多事情需要我去做。但是獲獎真的很棒，這對我所在的初創公司也是一件好事。

談前司谷歌：很難讓軟件公司理解硬件制造的難度

DeepTech：您能分享一個自己最喜歡的工作成果嗎？

馬丁尼斯教授：我非常喜歡我在谷歌做的量子優越性實驗，這項實驗真正地體現了團隊協作的力量。它需要大量的人員配合，以便能夠確保制造工藝當時的規模之下能夠正常運作。同時，當時的谷歌量子理論團隊也提出了很棒的想法。

有趣的是，最初我去谷歌啟動這個項目的時候，那些原本專注于建造 AI 數據中心的高管們一開始都很懷疑：“一個小小的物理實驗能有什么用？”但是，當量子計算機超越超級計算機或數據中心的表現時，這一成果非常震撼，也為谷歌量子團隊帶來了更多資金支持。

（來源：谷歌）

這個項目對當時我所在的谷歌量子團隊來說是巨大的挑戰，需要組建龐大的團隊。很高興的是我看到大家為實現目標付出了巨大努力。他們付出的努力可能有些過頭了，每個人都筋疲力盡，也可能是我對他們的要求太高。而我在谷歌時也曾非常擔心：這的確是一個有些瘋狂的想法，如果在合理時間內沒有取得好結果，整個項目可能就會被判定“永遠不會成功”。我并不想把它變成一個量子計算研究所，我想建造真正的東西。

我承認，對于當時谷歌量子團隊的其他人來說，我推動他們如此努力地工作，這本身是一件極其困難的事。我從中也學到了很多寶貴經驗。現在，我在 Qolab 公司做得比那時更好，但我仍然懷有同樣的愿景：建造一臺量子計算機。

目前，我所面臨的一個問題是：我在與物理學家打交道，他們通常都是博士。我需要把他們放在一個非常技術性的項目上，他們會很自然地開展科學實驗，這也是他們一直以來接受的訓練。但同時我也需要他們開發技術并讓它可靠地運行。然而，這些博士不一定會因此而被銘記和被感謝，尤其是他們在制造上的貢獻往往容易被忽略。

如今，如果你想制造一個互補金屬氧化物半導體（CMOS，Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）芯片，你只需投入資金和雇傭工程師，然后交給臺積電這樣的代工廠公司就能得到一塊出色的芯片。但是，在谷歌這樣以軟件為主的公司里，人們未必能夠理解構建硬件的復雜性，尤其是在構建量子計算機這樣復雜的硬件時，這也反映在他們最后對我的態度上。我理解，軟件公司本身就是這樣，你很難讓他們明白硬件開發的艱難。

談“暮年創業”：窮畢生之力追求更好的量子計算

DeepTech：您在 2022 年創立了 Qolab，是什么促使您創辦這家公司而不是留在學術界？您是看到了什么技術空白需要填補嗎？

馬丁尼斯教授：沒錯，我在整個職業生涯之中都在做這件事。我很喜歡在美國加州大學圣塔芭芭拉分校當教授，但我真正想做的是建造一臺量子計算機。我曾考慮過在高校里完成這件事。理論上這是可以的，比如成立一個研究所。但是，問題在于大學的晉升體系依賴于論文發表。而我自己已經不太需要發表論文，但是我的團隊成員仍然需要。而當你在開發一種全新的復雜技術時，往往要做大量的技術開發和工程工作，這些工作不一定能被整理成為論文并予以發表，尤其發不到 Nature 或 Science 那種期刊上，這就會讓推進變得非常困難。雖然也有人在大學里做類似的事，但我開始考慮其他路徑。

后來谷歌找上我，他們也想建造量子計算機。我就從學校請了假，雖然還在帶研究生但是不再講課。谷歌給了很高的薪水，于是我決定加入，還把學生和博士后一起帶過去，并開始組建更大的團隊。事情進展得很順利，最后在 2019 年的“量子優越性”實驗中達到高潮。那是我從起初的聯合發明量子比特，到一步步走到真正展示它們強大能力的時間節點。雖然那只是針對某個數學問題，但是它證明了量子計算的潛力。當然，目前我們仍然需要讓它變得更加有用。

（來源：Nature）

遺憾的是，在那之后谷歌管理層發生了一些變化，我漸漸意識到自己不夠“Googlely”，發現自己不太適合那種文化，最終不得不離開。那意味著我要放下自己一生的工作。但是，我仔細思考了很久，我在想到底該如何建造一臺量子計算機？我發現有一種更好的方式來建造量子計算機，它會更具有可擴展性、也更便宜，而且能夠利用美國現有的半導體制造能力。于是，我決定創業。

目前，我和我的創業公司正在與應用材料公司（Applied Materials）合作，并正在使用一種工具來建造量子計算機。這意味著我們可以使用價值 5,000 萬美元或 1 億美元的工具和真空系統，在數十億美元的潔凈室中完成生產。我們的試驗結果非常驚人，并讓我們得到了性能優異的器件。而這也正是我目前專注的方向——如何使用現代制造工藝來建造真正可擴展的量子計算機。

如果把 1985 年的量子比特和 2019 年的量子比特相比，那簡直是天壤之別。但是，2019 年以來的量子成果還只是修修補補，并沒有實現真正的跨越。我和團隊認為現在要做的是另一次飛躍，就像從 1985 的成果到 2019 年的成果那樣的跨越，只不過這次是使用 300 毫米工藝和最新加工技術邁入了現代制造階段，預計將能實現量子計算機目標所需要的下一個重大跨越。當然，其他人也許會有不同看法，但這就是我們的獨特路線。

這條路很難，并非幾個月就能造出新的量子比特。我和團隊認為三到五年是一個合理的周期。而短期目標是在幾個月內展示一些成果，證明這是一種更好的制造方法。但是要做到這一點，就必須徹底重構整個流程。比如，現在我和團隊使用光刻剝離法制造約瑟夫森結——這是一種二十世紀五六十年代的老工藝，工藝流程是做出光刻膠模板、進行光刻開口、然后再蒸發金屬。雖然已經有論文討論過這種方法的創新，但是實際操作起來極其困難。而我和團隊的目標是把這個過程升級到現代加工標準。當然，這只是其中一個案例，我們同時也在推進很多其他項目。

圖 | Qolab 公司的官網截圖（來源：Qolab）

我和團隊還發現作為一家小型初創公司，走一條沒有人走過的新路是非常困難的。如果你想定義初創公司，那么這就是初創公司的意義。我和團隊正在走一條前所未有的路，目前來看已經有一些成功的跡象。不過，我們還需要用數據證明它。

當前，大家都在談論量子計算的規模化，但是真正的問題在于成本。我們在計算目前超導量子比特技術的成本之后發現實在是太昂貴，不過我覺得未來它的成本大概相當于一臺超級計算機。對于超級計算機人們已經很熟悉了，人們知道如何采購和規劃業務，所以我覺得我們的想法是可以實現的。

談量子應用：最核心的應用是量子化學

DeepTech：所以, 您確信量子計算機背后有可行的商業模式和應用場景？

馬丁尼斯教授：實際上我們一直在深入研究這個問題，目前也在和一些理論團隊和算法團隊保持密切合作。關于大型量子計算機的潛在應用，我們已經找到幾個方向。我相信其他團隊也在探索類似的方向，當然也可能會有不同的應用方向。但在我們看來，最核心的應用是量子化學，即利用量子計算機生成所謂的“合成數據”，然后把這些數據輸入 AI 系統，讓 AI 通過機器學習去分析它們。這類數據更容易被獲取，可被用于化學研究以及各種化學相關程序。這個市場既廣闊又穩健，是一個非常有價值的方向。

同時，我也在探索如何利用這些技術去打造更好的材料。我認為，現在很多材料在生態上都是很難獲取的，而且成本極高。像稀土這種資源，目前在中美之間存在一些復雜的情況，我不打算深入討論。但是，我相信大家都會同意的是：如果能用更常見、更便宜的元素制造出類似稀土的材料，那無論從生態角度還是經濟角度都是更加合理和更加可持續的做法，而這也正是讓我感到興奮的地方。或許未來也有其他人去做類似的事，但我希望能在我和團隊正在建造的量子計算機上實現它。這一切也許要在多年之后才能真正發生，不過現在我希望能為此打好基礎。

DeepTech：您提到了量子化學的應用，為什么您認為它很有可能產生有價值的商業模式或應用？

馬丁尼斯教授：潛在應用還有很多。對于應用來說，我們不一定需要 100% 地搞清楚為什么量子計算機可以解決這些問題，也不需要嚴格的數學證明。就像大模型一樣，在我們真正理解它們之前，它就能完成許多工作了。我喜歡量子化學的原因是，人們現在使用超級計算機來進行分子模擬，但是超級計算機的能力是有限的，而量子力學的計算復雜度太高。

據我所知，理查德·費曼（Richard Feynman）曾提出可以把原子或分子的復雜量子力學映射到量子計算機上。目前，人們已經找到了相應的實現方法。這種應用具有相對直接的映射關系，你不僅可以理解它，并且已經有人已經證明了它的潛力，這讓我覺得這種應用的可驗證性很高。

當然，也會有更新、更有創意的量子計算應用出現。這有點像早期的數字計算機，最初只能解決一類問題比如進行彈道射程表之類的有限計算。隨著計算機能力的提升，人們變得更加聰明，應用也得到逐漸拓展，最終發展出了商業用途。我認為一旦人類建造了量子計算機，并找到幾個有價值的應用，其他應用也會隨之不斷擴展。

DeepTech：若想建造一個可用的、有價值的量子計算機，就離不開對于容錯的討論。那么，我們需要克服哪些瓶頸？目前與具備完全容錯能力的通用量子計算機之間的距離有多遠？

馬丁尼斯教授：我只討論我熟悉的領域，因為其他領域的人或許會說：“我們已經能夠建造容錯量子計算機了。”坦率地說，在建造一個極其復雜的系統時，總會遇到各種的問題。但是，在物理學界人們不太會正面談論這些問題，因為那樣就有可能拿不到資助，所以有時很難弄清楚真實情況。

現在，我觀察到的是超導量子領域的人們對于未來非常有信心。很多科研團隊和業界公司都在研究這一領域，他們使用一種特定方式進行操作，在大學實驗室或定制實驗室里做實驗，這些實驗往往帶有很強的學術風格。他們認為自己可以走很遠，但是我和團隊并不這么看待，因為當量子比特數量未來達到數千，甚至數百萬個時，制造問題就會凸顯出來。成本也是一個棘手的問題。

DeepTech：您認為克服這些障礙最終會讓我們走向容錯？

馬丁尼斯教授：就我所看到的各種數據來說，其中一些數據是通過其他半導體技術實現的。綜合來看，我認為可以做到，但是絕非易事。它將是變革性的，而不是漸進式的，同時伴隨著一定風險。但是，風險一直伴隨著我的整個職業生涯，風險也伴隨著我去做那些非漸進的瘋狂的事情。其實，我對于到底什么可行、到底什么很難有著清晰的直覺。我經歷過一些失敗，我發現失敗和成功總是交替出現。但是，我多少能夠知道什么時候會成、什么時候不會成。

DeepTech：那么鑒于當前的硬件狀態，您認為哪種糾錯方案最有潛力實現目的？

馬丁尼斯教授：我不是這方面的專家，但我們正在與一個非常好的團隊合作。我這個人講究實際，所以我覺得表面碼（surface code）是一個有潛力的方案。表面碼是一個規則的 2D 網格陣列，業內已經掌握了相關制造工藝，而且誤差閾值已被控制得極低。但是，如果你想實現連接并讓量子比特相互作用這是相當簡單的，因為這只是量子比特的簡單拓撲移動。要想實現容錯量子計算，量子比特的錯誤率需要低于 1% 的閾值，這時可以利用表面碼繞過失效的量子比特并讓量子計算機繼續工作。對于我和團隊來說，一開始我們可能無法造出良率為 100% 的器件，但是我們正在努力做到這一點。

IBM 已經設計出了低密度奇偶校驗碼（LDPC，Low-Density Parity-Check Code）這一解決方案。我和團隊研究這一方案之后產生了一些疑問，不過 IBM 提出這一方案本身是一件好事。不過，問題在于當你建造一個復雜系統時，最好的參數并不是瓶頸。比如“某個方案所需的物理量子比特更少”，光看這一點人們可能會覺得很棒。但是，當你有 10 個乃至 100 個其他系統參數需要考慮的時候，那么量子比特失效的敏感性及其連接性也必須足夠準確和足夠好。此外，該如何實現連接性？以及該如何在足夠高的相干性和足夠低的錯誤下獲得連接性并使其正常運轉？這些都是要考慮的問題。

盡管表面碼這一方案以及其他方案甚至一些參數看起來都還不錯，但是必須從整個系統的層面去看待問題。我所確信的是：隨著時間的推移，人們將能更好地了解正在發生的事情。順便說下，谷歌的量子軟件工程師克雷格·吉德尼（Craig Gidney）一直在努力讓表面碼變得更小和更高效，多年來他和谷歌同事在表面碼方面取得了重大進展，縮小了實現特定功能所需的量子計算機的規模。鑒于現在的規模，我認為谷歌已經進入一個可以真正考慮實際應用的范圍。估計量子比特大約在百萬量級，但這已經很好了。未來，我希望能把它降到 50 萬量級，這樣就能把所有量子比特裝進一個冷卻設備里。

DeepTech：您為什么一直專注于研究超導量子比特？與其他方法相比這種技術路線的優勢是什么？

馬丁尼斯教授：如果你是一個實驗主義者，你就會專注于自己最熟悉的技術路徑，因為所涉及的技術細節非常復雜，所以你必須是這個領域的專家才能真正弄清楚。由于我一直在研究超導量子比特，所以我很清楚該做什么。

但是，如果你問任何一個量子團隊他們都會說：“我們的方法是最好的。”而我要強調的是，人們通常會強調自己方法的優點。不過，從量子系統的整體來看，你必須同時兼顧很多參數。

而超導量子比特的優點是，它也許并未在每個指標上都做到最佳，但是它在一些主要性能上表現得都很不錯。盡管確實有一些不夠方便的地方，但在整體上是可以被優化的，這也是現在人們能制造并操作這些量子計算機而且效果相當好的原因。

在當前的量子領域，離子阱和中性原子都非常受歡迎，尤其是中性原子技術正被用于建造大型系統。它們可以保持相干性和實現量子門操作。但是，必須要考慮量子計算機的速度問題。速度非常關鍵，這一點在我們使用手機和電腦時就能有所體會。不同類型量子比特之間的速度差異不是兩倍，而可能會是幾千倍甚至十萬倍。以離子阱或中性原子為例，要開啟或關閉相互作用，通常需要移動原子或離子，在量子領域這個過程很慢大約需要 100 微秒。而超導量子比特是固定的，量子門操作可以在 20 到 50 納秒之內完成。這是一個巨大的差距，而要進行公平的比較就必須把所有因素都考慮進去。盡管人們正在研究一些加速方法，但是慢速移動確實是一個重大限制。

如果你正在開發新工藝和嘗試商業化，最大的錯誤做法便是先去解決容易的問題，而把難題留到后面。一開始看起來很順利，但等到幾年后面對真正的難題時你可能已經沒有時間，這時項目就會失敗。因此，必須盡早處理那些核心難題。

DeepTech：當我們有了一臺可用的量子計算機，就會出現全新的應用？

馬丁尼斯教授：是的，未來還會有更多發明出現，以用于支撐建造量子硬件所需的投入。當前，軟件算法和硬件部分還有一定的脫節，人們必須不斷改進硬件和算法，只有這樣才能將兩者匹配起來。盡管人們已經取得不少進展，但這仍然是一個難題。做一些基礎的物理實驗相對容易，但要想把它變成實用技術，就是一件完全不同的事情。

對于從量子基礎實驗到實用實驗的路程來說，從我和此次其他諾貝爾物理學獎得主的實驗以來已經過了 40 年。正是在這 40 年里，人們逐步建立了足夠深厚的技術基礎，讓我們得以有能力去認真思考真正需要建造的東西是什么。而現在，我就可以基于這些想法向應用材料公司（Applied Materials）進行闡釋，然后我和他們一起設計工藝、收集數據和實現目標。

DeepTech：未來我們會看到一種量子計算方法全面壓制所有其他方法？還是說會有多種方法并行發展并被用于不同場景？

馬丁尼斯教授：作為一個明確的樂觀主義者，同時也要考慮建造量子計算機的難度。能夠奏效的方法比想象中少得多，也許原子、離子和超導等方法都能行，但是超導量子比特會比它們快 1,000 倍，那么操作起來也就會容易 1,000 倍和便宜 1,000 倍，量子公司也會因此獲得更多訂單。

當然，這并不意味著那些可行的方法沒有利基應用。但是，我認為建造量子計算機比人們想象得要困難得多，大家只是非常樂觀而已，當然這也很好，因為我無法預測未來，也無法預測人們會有多聰明。

DeepTech：是的，你永遠不知道何時何地會有何人想出一個全新想法，尤其是在 AI 的幫助下。

馬丁尼斯教授：的確，我們在 AI 中確實看到了這一點。Transformer 論文和大語言模型真正引爆了一切，之后很多人開始研究它們，在 AI 領域新的想法是關鍵所在。但是，在量子領域我們已經研究了幾十年，很多想法早已存在。因此，問題更多在于如何執行這些想法，同時把整個系統工程做好。這就要求我們既要有好的工程師、也要有好的物理學家。

談個人信念：明確的樂觀主義

DeepTech：在 2020 年的一次采訪中，您將自己描述為“明確的樂觀主義者”（definite optimist）。我相信現在仍然如此，這如何影響了您的工作？

馬丁尼斯教授：是的，我的這個想法來自彼得·蒂爾（Peter Thiel）的書籍《從 0 到 1》。我是在二十世紀六十年代成長起來的，那時正值美國開展阿波羅登月計劃期間，這個計劃無疑是一個“明確的樂觀主義”項目（編者注：因為人類清楚地知道自己要去哪里，要實現什么目標，所以是明確的）。蒂爾在書中說，那是當時的主流精神。而當我后來進入谷歌時，我感受到的則是“不明確的樂觀主義”。這似乎是一種更加現代的態度，人們相信未來會更好，但是并不確切地知道到底該如何實現。比如你組建了一個量子計算團隊，你想要造出一些東西，但是你并沒有明確的方向。

對我來說，我始終關注自己究竟要做什么，這是我必須弄清楚的核心問題。也許要不斷調整方向，但我一直在朝著一個明確的目標前進——那就是試圖解決實際問題。

據我觀察，并沒有太多科學家使用這種方式進行思考，特別是在學術界人們的普遍態度是——你應該不斷觀察周圍的世界并嘗試新事物。如果一個人太專注于某件事，尤其太專注于工程，很多人就會認為你并不是真正的物理學家，而只是一名工程師。這也是某些人對我不太認同的原因，但我并不在意，反而把它當作一種榮譽。

在我的職業生涯中，我一直通過制造器件來做更好的物理實驗。在美國加州大學伯克利分校的實驗室和美國勞倫斯伯克利國家實驗室里，科學家們建造了回旋加速器并做了許多實驗。基于我從約翰·克拉克那里的傳承的理念，英國劍橋大學的一些實驗物理學家在通過建造設備來發現新科學。

對我來說，使用巧妙的工程來實現科學突破、利用物理原理去設計出真正有效的器件，是我最喜歡和最擅長的工作方式。而建造一臺量子計算機，則是這一切的終極目標，它也是我在職業生涯的最后階段想要完成的事。

DeepTech：這需要你有一種信念，相信那會成功。

馬丁尼斯教授：是的，你必須完全相信這件事會成功。或許其中帶有一點妄想的成分，因為這實在是太難了。但是，我和團隊已經公布了一些成果，很快還會通過發表一篇論文來展示我們確實擁有一個清晰可行的計劃。目前我還不能公開太多細節，不過可以明確的是我們已經制定出一條看起來能實現量子計算機的路線。

我在這個領域已經研究了幾十年，從經驗和直覺上看這次真的有實現的可能。因為，我和團隊都很努力，而且我們有合適的人來做這件事。

DeepTech：在這個過程中，保持樂觀似乎是必要的。

馬丁尼斯教授：對，但我必須強調，我不相信那種為了樂觀而樂觀的態度。在美國硅谷我就遇到過這樣的人，他們單純地認為只要保持樂觀，一切就會按你希望的方式發生，所有事情都會向你傾斜。我只能說，這是一個有趣的觀點。

樂觀是一件好事，但我更傾向于使用現實主義來平衡它，即設想所有可能出錯的情況，然后思考該如何克服這些障礙。你既要深刻理解物理學，也要明確技術的邊界，還得弄清楚哪些工具可以使用，以及如何才能讓事情變好，我喜歡嘗試以恰當方式把這些結合起來。當然，這也是我和聯合創始人艾倫·霍（Alan Ho）以及羅伯特·麥克德莫特（Robert McDermott）一起努力的方向。

圖 | Qolab 管理團隊（來源：Qolab）

DeepTech：懂了，現實的樂觀主義。

馬丁尼斯教授：是的，沒錯。現實的、明確的樂觀主義，對我來說非常重要。我可以舉個例子來說明我所謂的“明確樂觀主義”中的“明確”。如果你查看 IBM 的路線圖，就會發現他們正在嘗試制造 120 量子比特的芯片，然后把這些芯片連接在一起打造大型量子計算機，這是因為他們能夠達到一定的良率限制。如果你再去觀察 Rigetti 公司（編者注：由美國物理學家、前 IBM 員工查德·里蓋蒂（Chad Rigetti）于 2013 年創辦的美國量子計算公司），他們正在制造 9 量子比特的芯片然后拼接在一起。我在谷歌工作的時候發現，當量子比特擴展到 50 或 100 時就會出現制造問題。事實上，現在仍然有這樣的限制，但我相信谷歌正在努力解決，也許谷歌現在已經做得更好了。但是，一旦數量達到數百個量子比特良率問題就會更加凸顯。如果擴展到一千個甚至一百萬個量子比特又該如何制造？毫無疑問，難度將呈現出指數級的增長——而這正是我和團隊專注于解決的制造問題。我們已經打造出一種有望解決這一難題的方法，我現在依然不能詳細透露因為涉及到公司機密。不過，我們所看到的一些數據讓我們相信這是可行的。當我看到這條可行路徑時，我感到非常樂觀，而這就是我試圖解決的關鍵問題，當然也需要努力解決低成本制造的問題。對于集成電路來說，人們可以在一個大型工廠進行批量生產，不一定非得購買一個專門用于超導量子比特的、價值 100 億美元的潔凈室來做，同時還有其他商業方式可以達到同一目的。當然，除此之外，我和團隊的商業計劃還有很多其他部分。

如果我無法想象我和團隊將要做什么，那么我就很難知道到底要建造什么。例如，我們最初在電路上探索量子力學時，一開始只是做了一堆物理實驗。而當我的量子計算課題開始獲得資金資助時，一個明確的最終目標開始浮現出來，而我十分喜歡這種清晰感。那么，我正在做的實驗能否將人類帶向建造量子計算機的最終目標？事實上，這不僅僅是打造一個更好的量子比特，而是打造一個更好的量子比特系統，讓它們可以相互作用并被精確地控制。

對于這些系統工程問題，我曾經認真思考過，我也曾做過各種與常規想法完全相反的事情。比如，我曾研究過通量可調量子比特，但我差點因為選擇嘗試這件事而失去資助。因為大家都認為固定頻率量子比特具有最好的相干時間。然而，如果你不能將量子比特耦合在一起，或者你的設計導致耦合變得困難或緩慢那就是沒有用處的。而我當初嘗試那個方向，就是為了優化整個系統的性能。

DeepTech：您遇到的一些困難是什么？

馬丁尼斯教授：我和目前的團隊主要面臨一些制造問題。我們想做的是晶圓級集成，整個量子計算機芯片要處于三開爾文以下溫度。同時，這是一個整體集成電路或類似集成電路的系統，這就必須保證高可靠性和低成本。

要讓這一想法落地需要進行很多創新，包括改進量子比特的讀出方式。當前的讀出硬件又大又笨重，無法實現真正的集成化。但是，我的聯合創始人羅伯特·麥克德莫特（Robert McDermott）在美國威斯康星大學麥迪遜分校發明了相關技術，我認為這是一項實現晶圓級量子計算機的關鍵技術。盡管它的重要性很高，可是這項技術的相關論文的引用次數卻非常少，因為使用現有的大型組件在 100 量子比特的系統上就能實現同一目標，這讓很多人覺得問題并不緊迫。然而，我完全認同羅伯特的觀點，這項技術至關重要，因為它可以實現真正的集成化。

談致青年人：要努力成為更好的自己

DeepTech：假設在 10 年-20 年后重新審視您的成就，除了作為諾貝爾物理學獎獲得者之外，您還希望人們記住您的哪些事跡？

馬丁尼斯教授：這是一個有趣的問題，但我并不是這樣思考問題的，我更關注下一步該做什么。至于成就這塊我想說的是，我非常高興看到眾多的物理學家基于我和其他人所打下的基礎，助力于理解和應用量子力學，并且擁有很好的高薪工作。科學家們能夠擁有這樣的好工作，我覺得這非常不錯。

DeepTech：從我們的對話和您描述的經歷來看，您更像是一位量子計算機硬件工程師，而不是物理學家。

馬丁尼斯教授：是的，我更喜歡叫自己“器件物理學家”，這就是為什么當初我加入約翰·克拉克的團隊，當時他們在做的就是器件物理。當前，人們可以把量子力學系統作為器件來構建，而讓我和其他幾位科學家一起獲得諾貝爾物理學獎的實驗也是這樣做的。事實證明，當你嘗試這樣做時，器件自然就會“配合”你，你不僅能夠建造出這些系統，還能完成非常復雜的操作，從而增加這一研究領域的豐富程度。事實上，我們當初在做這一實驗時一開始并不知道這一點，后來花了一些時間之后才弄明白。看到由此產生的精彩實驗成果之后，作為科學家我感到非常滿足。

DeepTech：最后一個問題，對年輕的科研人員有什么寄語嗎？

馬丁尼斯教授：大家常說“做你自己”，但我認為更好的方式是努力成為一個更好的自己，不斷提升對于世界的理解。要做一個更有道德感的人、更善良的人。事實上，有上千種方式可以改進自己。如果你一直抱著這種態度去努力，可能短時間內看不到明顯變化，但是一年乃至于十年之后，你的能力會得到提升，你對世界的貢獻也會更多。

我認為這是一個很好的思維框架，這也是我在我的新公司中努力做到的事情。我目前正在嘗試成為一個更好的首席技術官，和同事進行更好的溝通。同時，我也在練習成為一名更好的播客訪談嘉賓。我相信，隨著實踐經歷的增多我會做得更好。在過去一年，我已經積累了很多經驗。

參考資料：

https://qolab.ai/our_team/

https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2025/press-release/

運營/排版：何晨龍