Mengapa Chip Kuantum Willow Mengguncang Dunia Teknologi Global?

Sumber: Ze Ping Makroekonomi

**Pada 10 Desember, Google mengumumkan generasi terbaru dari chip kuantum - Willow, menggemparkan dunia teknologi, bahkan membuat Musk terkejut dengan kata ‘Wow’!

Keunggulan chip Willow di mana? Seberapa jauh jaraknya dari produksi massal?

1 Chip kuantum generasi terbaru dari Google, Willow, diluncurkan dengan kemampuan komputasi dan kemampuan koreksi yang sangat kuat

Untuk tugas benchmark yang disebut ‘Random Circuit Sampling’, superkomputer tercepat saat ini membutuhkan waktu 10 pangkat 25 tahun untuk menyelesaikannya, jauh lebih lama dari usia alam semesta (26,7 miliar tahun); sementara Willow menyelesaikan tugas ini dalam waktu kurang dari 5 menit.

Komputasi kuantum memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan kecepatan komputasi dalam tugas-tugas tertentu, melampaui komputer klasik, yang dikenal sebagai ‘keunggulan kuantum’. Pada tahun 2019, Google telah mengonfirmasi fakta ini dan menerbitkannya dalam jurnal ‘Nature’, menunjukkan bahwa menggunakan komputer kuantum Sycamore 54 qubit, Google berhasil menyelesaikan tugas yang tidak dapat diselesaikan oleh komputer arsitektur tradisional: dalam eksperimen yang memerlukan 10.000 tahun bagi superkomputer tercepat di dunia, Sycamore hanya membutuhkan 3 menit 20 detik. Saat itu, CEO Google, Sundar Pichai, menyatakan bahwa ini adalah ‘Hello World’ yang telah dinantikan oleh para peneliti, merupakan tonggak sejarah yang paling bermakna dalam praktik komputasi kuantum hingga saat itu.

Peluncuran Willow kali ini tanpa ragu merupakan peristiwa bersejarah lainnya di bidang komputasi kuantum.

Namun, ‘cepat’ bukanlah terobosan paling menonjol dari Willow.

Keunggulan utama Willow adalah kemampuan koreksi kesalahan yang sangat kuat.

Dahulu, dalam proses pengolahan data, chip kuantum rentan terhadap gangguan lingkungan dan mengalami fenomena diskoherensi akibat kelemahan keadaan kuantum, yang menyebabkan kesalahan pada bit kuantum. Oleh karena itu, meskipun memiliki “keunggulan kuantum”, komputer kuantum rentan terhadap pengaruh lingkungan dan rentan terhadap kesalahan. Umumnya, semakin banyak bit kuantum, semakin banyak kesalahan yang terjadi.

Oleh karena itu, ‘pemulihan kuantum’ menjadi teknologi kunci, chip kuantum memerlukan teknologi pemulihan kuantum khusus, yang juga merupakan tantangan penting dalam bidang ini dan sering kali sangat membatasi penggunaan dan perkembangan komputasi kuantum.

Chip Willow telah berhasil mengatasi masalah kesalahan kuantum yang telah mengganggu para peneliti selama hampir 30 tahun terakhir, dan berhasil mengurangi tingkat kesalahan secara eksponensial. Penelitian Google menunjukkan bahwa semakin banyak qubit kuantum yang digunakan dalam Willow, tingkat kesalahan sistem akan semakin rendah.

Ketika jumlah bit kuantum meningkat, dari array 3×3 diperluas menjadi array 5×5 dan kemudian menjadi array 7×7, setiap kali perluasan dalam eksperimen chip Willow Google dapat mengurangi tingkat kesalahan pengkodean sebesar 2,14 kali, dan tingkat kesalahan tersebut semakin cepat menurun.

!

2. Apa itu komputasi kuantum? Mengapa begitu kuat?

Pada tahun 1935, fisikawan Austria, Erwin Schrödinger, mengajukan eksperimen pemikiran yang hebat: memasukkan kucing ke dalam kotak yang berisi zat radioaktif, dengan probabilitas 50% bahwa zat radioaktif akan mengalami peluruhan dan melepaskan gas beracun yang membunuh kucing tersebut, dan juga probabilitas 50% bahwa zat radioaktif tidak akan mengalami peluruhan dan kucing akan tetap hidup. Sebelum kotak dibuka, tidak ada yang tahu apakah kucing tersebut hidup atau mati, dan hanya bisa menggunakan konsep ‘superposisi kehidupan dan kematian’ untuk menjelaskannya.

Dunia kuantum, seperti “kucing Schrödinger”, berada dalam keadaan superposisi yang tidak pasti; ** Teori komputasi kuantum yang sesuai disebut “komputasi kuantum”, dengan lapisan perangkat keras yang mewakili chip kuantum dan komputer kuantum. **

Komputasi kuantum menunjukkan dua keunggulan:

Pertama, kemampuan penyimpanan data yang kuat. Komputasi klasik menggunakan bit sebagai unit dasar, sedangkan komputasi kuantum menggunakan qubit sebagai unit dasar.

Dalam komputasi klasik, status bit adalah pasti, baik 0 maupun 1; sementara bit kuantum berada dalam keadaan superposisi antara 0 dan 1, dengan kata lain, ia dapat menyimpan 0 dan 1 secara bersamaan.

1 chip tradisional dengan n bit dapat menyimpan n data pada saat yang sama; sedangkan 1 chip dengan n bit kuantum dapat menyimpan 2^n data pada saat yang sama.

Kedua, menunjukkan kemampuan komputasi paralel yang kuat untuk masalah tertentu.

Komputer elektronik konvensional adalah komputasi serial, di mana setiap operasi hanya dapat mentransformasi satu nilai ke nilai lainnya. Ini berarti bahwa komputasi harus dilakukan secara berurutan. Namun, komputer kuantum dapat mentransformasi 2^n data menjadi 2^n data baru dalam satu operasi.

**3. Bisakah chip kuantum masa depan menggantikan GPU dan mendorong perkembangan AI?

Teknologi kecerdasan buatan dan berbagai aplikasinya telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, meningkatkan permintaan akan kemampuan komputasi secara eksponensial.

Secara teoritis, kemampuan pemrosesan paralel komputasi kuantum memberinya keunggulan alami dalam mengatasi algoritma kecerdasan buatan yang kompleks, yang dapat mempercepat kecepatan dan akurasi pelatihan model secara signifikan. Kemunculan chip Willow mungkin dapat memberikan kemajuan besar dalam pengembangan kecerdasan buatan.

Sebenarnya, GPU yang sekarang secara luas digunakan dalam AI, awalnya juga dirancang untuk mempercepat pemrosesan grafis. Misalnya, rendering adegan 3D dalam game, pemodelan dan pengolahan efek khusus dalam pembuatan animasi, efek visual video dalam produksi film, dan sebagainya. Namun, karena kemampuan komputasi yang kuat, GPU kemudian secara luas digunakan dalam komputasi ilmiah dan bidang kecerdasan buatan, khususnya dalam pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam, menunjukkan performa yang luar biasa dalam pemrosesan set data berskala besar dan tugas komputasi yang tinggi.

Dari sudut pandang ini, chip kuantum juga akan berkembang secara bertahap di masa depan, mengatasi batasan komputasi, dan mempercepat proses pelatihan berbagai algoritma pembelajaran mesin AI. Saat ini, chip kuantum utamanya digunakan dalam beberapa bidang khusus yang sangat membutuhkan kompleksitas perhitungan, seperti memecahkan algoritma enkripsi dalam kriptografi (misalnya, mengancam metode enkripsi tradisional berbasis algoritma RSA), simulasi sistem kuantum (mensimulasikan sifat fisika dan kimia pada tingkat kuantum, seperti molekul dan material), serta pemecahan masalah optimasi kompleks (seperti perencanaan logistik, alokasi sumber daya, dan masalah optimasi kombinasi yang kompleks lainnya). Pada bidang-bidang ini, keunggulan komputasi kuantum dapat sepenuhnya dimanfaatkan dan bisa menjadi solusi untuk tugas-tugas yang tidak dapat diselesaikan oleh komputer konvensional dalam waktu yang dapat diterima.

Pertumbuhan kemampuan komputasi chip kuantum terutama terkait dengan peningkatan jumlah dan kualitas kuantum bit. Di masa depan, dengan peningkatan jumlah kuantum bit, kemampuan komputasi komputer kuantum akan mengalami pertumbuhan eksponensial. Setiap penambahan kuantum bit akan menggandakan jumlah kombinasi keadaan yang mungkin. Misalnya, 2 kuantum bit memiliki 4 kombinasi keadaan, 3 kuantum bit memiliki 8 kombinasi keadaan, dan begitu seterusnya. Sementara itu, kualitas kuantum bit (seperti waktu koheren, kebenaran, dll.) juga memiliki dampak penting terhadap kemampuan komputasi, kuantum bit berkualitas tinggi dapat lebih efektif mempertahankan keadaan kuantum, sehingga mencapai perhitungan yang lebih akurat dan kompleks.

Namun, dalam jangka pendek, chip kuantum sulit mengguncang posisi GPU. Chip kuantum memiliki kemampuan komputasi yang lebih kuat dibandingkan dengan GPU dan secara teori dapat menggantikannya. Namun, pertahanan GPU terletak pada arsitektur yang dapat diprogram dan ekosistem pengembang, keunggulan dalam proses manufaktur dan kedewasaan industri.

Arsitektur dan ekosistem pengembang yang dapat diprogram GPU adalah hambatan inti. Revolusi daya komputasi AI yang diprakarsai oleh GPU NVIDIA telah disiapkan selama lebih dari satu dekade.

CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform arsitektur pemrograman GPU pertama yang dikembangkan oleh NVIDIA pada tahun 2006. Nilainya terletak pada pembangunan ekosistem pengembang GPU, di mana insinyur algoritma dapat menggali kemampuan GPU sesuai dengan kebutuhan mereka, sehingga memperluas bidang aplikasi GPU dari rendering grafis ke bidang umum.

Jika mengembangkan perangkat lunak baru berbasis perangkat keras baru (seperti chip kuantum), diperlukan kompatibilitas ke depan, tetapi sebagian besar perangkat lunak AI utama saat ini bergantung pada platform CUDA untuk pengembangan, sehingga mengabaikan arsitektur CUDA membutuhkan biaya yang tinggi. Ditambah lagi dengan efek penjagaan komunitas pengembangan, banyak pengembang komputasi kinerja tinggi mengumpulkan pengalaman pengembangan dalam ekosistem CUDA, dengan unduhan hingga lima juta setiap tahunnya, mendorong komunitas pengembang untuk beralih ke model pemrograman lain akan memakan waktu bertahun-tahun.

Teknologi manufaktur chip GPU dan rantai industri telah matang, dengan pasar konsumen yang luas dan siklus industri yang positif.

GPU telah ada selama 25 tahun sejak lahir, dan berbagai aplikasi komersial di hilir seperti PC pribadi, pengembangan kustom, pusat data AI, dll, telah ada selama 10 hingga 30 tahun. Saat ini, dari tahap perencanaan hingga produksi massa, GPU membutuhkan waktu satu tahun untuk membuat chip dan satu tahun lagi untuk memproduksi secara massal. Proses pengembangan GPU ini menjadi dasar utama dalam membentuk siklus keterkaitan seperti pengembangan peralatan lithography dan iterasi proses manufaktur wafer. Rantai industri yang kuat ini sulit untuk dihancurkan setelah mengalami siklus positif selama lebih dari satu dekade.

Sementara manufaktur chip kuantum dan rantai pasokan GPU sulit tumpang tindih. Desain dan teknik manufaktur chip kuantum sangat kompleks, membutuhkan lingkungan eksperimen yang sangat bersih, teknologi kontrol kuantum yang presisi, dan qubit kuantum yang stabil, oleh karena itu selama ini hanya beberapa perusahaan teknologi terkemuka yang bermain sendiri tanpa membentuk rantai pasokan industri yang matang. Oleh karena itu, dalam jangka pendek, mewujudkan produksi massal dan aplikasi komersial chip kuantum menjadi tantangan besar.

4. Dampak Chip Kuantum Terbesar: Mata Uang Kripto dan “HPC+AI”

4.1 Chip kuantum atau ‘penyihir’ mata uang kripto

Sebagai contoh, keamanan Bitcoin didasarkan pada dua mekanisme kunci. Pertama adalah mekanisme “penambangan”, di mana produksi Bitcoin bergantung pada bukti kerja berdasarkan fungsi hash (Proof of Work). Semakin tinggi tingkat hash, semakin besar kemungkinan keberhasilan penambangan. Kedua adalah tanda tangan transaksi, yang didasarkan pada algoritma tanda tangan digital kurva eliptik (ECDSA), yang setara dengan “dompet identitas” pengguna. Desain kedua mekanisme ini membuat Bitcoin hampir tidak dapat dipecahkan dengan komputasi konvensional, namun chip kuantum akan menjadi ancaman langsung bagi Bitcoin.

Salah satunya adalah pemecahan kekerasan mekanisme ‘penambangan’ oleh komputasi kuantum. Algoritma komputasi kuantum dapat mempercepat perhitungan fungsi hash, yaitu mempercepat kecepatan penambangan, dan melebihi semua perangkat tradisional sebelumnya, akibatnya tingkat keberhasilan penambangan meningkat, pasokan mata uang kripto melonjak tajam, menyebabkan fluktuasi harga pasar yang besar. Pada 10 Desember, harga Bitcoin turun dari $100.000 menjadi $94.000. Data Coinglass menunjukkan bahwa sebanyak 237.000 orang mengalami likuidasi antara 10 dan 12 Desember.

Kedua, komputasi kuantum mengancam langsung pada tanda tangan transaksi. Transaksi mata uang kripto memiliki dua jenis kredensial, yaitu ‘kunci publik’ dan ‘kunci pribadi’, di mana yang pertama merupakan setara dengan nomor kartu bank dan yang kedua setara dengan kata sandi dompet. Biasanya, pengungkapan alamat kunci publik tidak akan mempengaruhi keamanan dana pengguna, namun komputasi kuantum dapat digunakan untuk membongkar tanda tangan dengan menggunakan kunci publik dan memalsukan transaksi. Sebagai contoh, algoritma Shor dalam komputasi kuantum khusus digunakan untuk memecahkan faktorisasi bilangan bulat besar dan masalah logaritma diskrit, yang dapat mengancam serius tanda tangan transaksi.

Meskipun Willow menimbulkan sedikit ancaman bagi Bitcoin saat ini, sangat mungkin bahwa cryptocurrency akan rusak oleh komputasi kuantum di masa depan. Secara teoritis, serangan terhadap tanda tangan Bitcoin dan mekanisme penambangan akan membutuhkan jutaan qubit fisik, yang masih merupakan celah besar dari 105 qubit fisik yang dimiliki Willow saat ini. Tetapi jika Willow iterasi seperti GPU tujuan umum dan mencapai produksi massal dan lompatan daya komputasi, maka bukan tidak mungkin bagi Bitcoin untuk “diserang” dalam dekade berikutnya.

4.2 Chip kuantum akan mendorong “HPC+AI” dan mendorong perkembangan kecerdasan buatan tingkat tinggi

Menurut klasifikasi OpenAI tentang AI dari L1 (Chatbot) hingga L5 (AGI), perkembangan model besar AI saat ini hanya berada pada tahap transisi dari L1 ke L2. AGI tingkat L5 didefinisikan sebagai ‘mampu melakukan tindakan pada tingkat organisasi’ dan dapat menilai, menalar, memprediksi, dan merencanakan tindakan di lingkungan yang dinamis dan kompleks. Industri percaya bahwa ‘HPC+AI’ akan menjadi langkah kunci untuk mencapai AGI.

Komputasi Kinerja Tinggi (HPC) merujuk pada kemampuan komputer kuat untuk menyelesaikan masalah ilmiah, teknik, dan teknologi, yang sebagian bersumber dari model AI besar saat ini, namun dengan arah dan fokus yang berbeda.

HPC berfokus pada “penyelesaian masalah kompleks”, seperti aplikasi superkomputer dalam meteorologi, fisika, astronomi, dan bidang lainnya telah membawa terobosan ilmiah yang signifikan.

Sementara model AI berfokus pada “penalaran dan generasi”, meskipun kurang cakap dalam menyelesaikan model yang kompleks, namun memiliki tingkat kegunaan yang baik.

Penerapan chip kuantum adalah terobosan revolusioner dalam bidang HPC, di mana penyelesaian masalah kompleks tidak lagi memerlukan perhitungan brutal HPC tradisional yang memakan waktu lama, tetapi dapat berkembang ke arah baru - kombinasi dengan AI untuk pelatihan umum yang lebih kompleks.

Pertama, pelatihan KI tradisional tidak dapat memproses data bit kuantum, sementara komputasi kuantum dapat mengoptimalkan model pembelajaran yang tidak dapat ditangani oleh komputasi tradisional tertentu, dan membangun model sistem yang sensitif terhadap fenomena kuantum. Artinya, model KI di masa depan akan memiliki kemampuan untuk merumuskan, memprediksi dunia yang kompleks, yang mengurangi bahkan menghilangkan fenomena “ilusi KI” dari model-model besar saat ini.

Keuntungan kedua adalah teknologi pemulihan kuantum, Chip Willow mengatasi tantangan kunci pemulihan kuantum, menghasilkan penurunan signifikan dalam tingkat kesalahan. Dalam pelatihan AI tingkat tinggi, penerapan teknologi pemulihan kuantum dapat memastikan model dalam pelatihan, memproses sejumlah besar data yang kompleks, meningkatkan akurasi dan keandalan, mengurangi kesalahan komputasi yang disebabkan oleh kerapuhan bit kuantum, dan dengan demikian meningkatkan efek dan kepercayaan pelatihan AI.

Meskipun pelatihan AI saat ini belum memiliki kondisi untuk menggunakan chip kuantum, kemungkinan besar di masa depan akan membutuhkan dukungan inti dari chip kuantum sebagai daya komputasinya. Karena qubit kuantum sangat sensitif dan rentan terhadap faktor lingkungan eksternal, termasuk suhu dan medan elektromagnetik, faktor-faktor ini dapat menyebabkan penyusutan kohesif keadaan kuantum dan pada gilirannya mempengaruhi akurasi hasil komputasi. Meskipun Willow telah membuat kemajuan dalam teknologi koreksi kuantum, namun dalam aplikasi pelatihan kecerdasan buatan yang sebenarnya, stabilitas sistem kuantum dan kinerja anti-gangguan masih perlu ditingkatkan lebih lanjut.

Google merilis chip komputasi kuantum generasi baru, Willow, yang telah menciptakan sensasi besar di dunia teknologi global. Ini bukan hanya terobosan besar dalam bidang komputasi kuantum, tetapi juga berada di garis depan teknologi global berikutnya.

Jalan pengembangan teknologi komputasi kuantum di masa depan masih penuh dengan tantangan, masih banyak masalah yang perlu dipecahkan sebelum dapat diaplikasikan secara luas dalam pelatihan AI.

Kemajuan teknologi selalu sulit, seperti halnya GPU yang awalnya tidak dikenal menjadi terkenal.