微软的Majorana 2量子芯片也是agentic AI在研发中的案例研究

微软本周发布了Majorana 2量子芯片，其性能数据令人瞩目：量子比特可靠性较第一代提升1000倍，平均量子比特寿命达到20秒，而行业平均水平仅为微秒级别。微软还修订了路线图，目标是在2029年前推出商业上可扩展的量子计算机。这些数字背后是微软的Discovery agentic AI平台，该平台同样是本周宣布全面上市，而Majorana 2的研发正是该平台能力的证明。

简单来说，目前大多数量子芯片只能维持其脆弱的计算状态不到一秒，而Majorana 2可以维持长达一分钟。微软将其比喻为手机电池，从一天续航变为近三年。

Majorana 2的诞生离不开微软Discovery的助力，后者是微软用于科学研发的agentic AI平台。值得注意的是，芯片的一个关键改进——将超导材料从铝改为铅——并非来自AI建议，而是多年传统材料研究的结果。AI的作用体现在其他方面：管理制造流程、自动化以前需要数周的测量工作、整合近二十年分散的研究数据，并发现人类研究者难以察觉的关联。

微软量子部门企业副总裁Zulfi Alam表示：“当AI代理在这些数据上运行时，它们能够重新合成并发现人类无法看到的关联，因为没有任何一个人能掌握如此大量的数据。”这改变了“AI设计芯片”的简单叙事，更准确的描述是：agentic AI压缩了实验周期。过去需要大量试错才能找到的原子级配方，现在通过AI模拟可以缩小到一次目标实验。

在具体的量子比特测量方面，团队取得了一个实际成果：通过创建专门的AI代理，自动连续地进行测量，构建出量子比特条件的三维地图，速度远超人类研究人员。Alam称：“使用agentic AI自动化测量改变了游戏规则。”

微软技术研究员Chetan Nayak指出，Agentic AI已经渗透到他们工作的方方面面，成为自然的一部分。

微软Discovery平台现已向企业客户开放，结合了专门的科学AI代理、研究推理引擎以及企业级安全治理。此外，还提供了免费的Discovery应用早期预览版，降低了个人研究者的使用门槛。微软已在生命科学、化工、能源和制造业看到应用案例，例如Syensqo公司利用它开发下一代半导体制造流体。

关于2029年的目标，需要保持一定的谨慎。微软将路线图从2033年提前到2029年，这是一个显著的加速，但量子路线图历来有乐观压缩的风险。1000倍可靠性的提升是针对Majorana 1的改进，并非与IBM或Google的直接对比。Nayak承认：“与去年相比，我们提高了1000倍。”这是一个有意义的年度里程碑，但能否在2029年前达到实用规模的量子计算，仍然是未知数。