僅僅因為量子電腦產生了一個有效的答案，並不意味著它產生了最佳答案。 我認為這個區別比人們意識到的更重要。我最近深入研究了 @quipnetwork 如何在 Aglais 測試網上使用 QVM 來處理這個問題。 透過 xQuad，開發者將優化問題描述為約束條件。 編譯器隨後會建立編碼器、驗證器和解碼器來處理整個工作流程。 有趣的是： 驗證器可以幫助判斷結果是否符合所需條件。 但符合規則與找到最佳答案是兩回事。 即使硬體認證也只能告訴你運算發生在哪裡，並不能證明結果還可以更好。 因此，對我來說，有意義的比較取決於： - 解決方案的品質。 - 執行速度。 - 實際成本。 目前 QVM 支援 CPU、GPU 和 D-Wave 後端，未來計劃支援 IBM 和 IonQ。 這已經足以引發一些有趣的問題： 量子硬體會提供更佳的解決方案嗎？ 古典系統在某些工作負載上是否仍會更便宜或更快？ 或者最佳選擇是否完全取決於問題本身？ 我更希望看到這些比較，而不是另一則關於網路支援多少台機器的新聞標題。