量子コンピューターの性能が世界的に注目されるようになった大きなきっかけは、先述のGoogleによる“量子超越性”の主張でした。

スーパーコンピューターでのシミュレーションが極めて難しいとされるランダムサーキットサンプリングを高速にこなし、量子計算ならではの実力を世に示したのです。

この成果を機に、各国の研究グループはもっと大規模・高精度な回路やゲート操作に挑むことで、量子コンピューターが古典コンピューターをどこまで上回れるのかを探り始めました。

一方、中国のZuchongzhiシリーズも、超伝導量子プロセッサとしてGoogleのSycamoreに匹敵する存在感を放ってきました。

鍵となるのは、より多くの量子ビットを詰め込みつつ、操作や測定の誤差をいかに抑えるかという点です。

Googleは67量子ビットや70量子ビットの実験で先行していましたが、中国のZuchongzhiも量子ビット数を伸ばしつつ忠実度を高め、最先端レースに食らいついてきました。

そうした競合のなか、Zuchongzhi 3.0は一挙に105量子ビットという大規模化を実現すると同時に、単一ビットや二量子ビットのゲート操作、測定の正確性を大幅に向上させることに成功。

大規模かつ正確に量子回路を運用できる基盤が整ったことで、これまで扱いが難しかった複雑な問題に挑戦する余地が大きく広がったのです。

そこで研究者たちは、古典コンピューターとの性能格差を改めて検証しようと考えました。

わずか数百秒で4億サンプル:実験が証明する性能格差

新しい量子マシンはGoogle製の100万倍の速度で動作する
新しい量子マシンはGoogle製の100万倍の速度で動作する / このグラフはランダムサーキットサンプリングの実験で必要な計算資源や時間が、量子回路の規模が大きくなるにつれてどのように変化するかを示すグラフです。 横軸には回路の複雑さ(量子ビット数や操作回数)が、縦軸にはその計算に必要な時間や資源の量がプロットされています。 グラフでは、回路がわずかに拡大するだけでも、計算に必要な資源が線形ではなく、指数関数的に増加する様子が示されています。 特に、場合によってはその増加が二重指数関数的に、すなわち極めて急速に膨らむことが明らかになっています。 この指数関数的な増加は、少しの規模拡大でも古典コンピューターでのシミュレーションが現実的ではなくなる理由を直感的に理解させ、量子コンピューターが持つ圧倒的な性能の根拠の一端を示しています。 さらに、このグラフはGoogleのSycamoreと中国のZuchongzhiなど、異なる量子プロセッサの実験結果がどのように比較されるかも表しており、量子回路の規模拡大がいかに計算資源の大幅な増加につながるかを強調しています。/Credit:Dongxin Gao et al . Physical Review Letters (2025)