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英偉達發布量子計算 AI 校準模型,推動 AI+量子融合

ChainCatcher 消息,英偉達發布開源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5,用於自動分析量子處理器(QPU)診斷數據,並自主判斷設備調校方案,實現量子計算機校準流程自動化。英偉達表示,Ising Calibration 1.5 是專為量子計算校準場景設計的視覺語言模型(VLM),能夠理解量子芯片實驗數據,並在缺少歷史案例時完成"零樣本"分析,同時可結合相關實驗樣本進行上下文學習(ICL),幫助量子設備持續優化運行狀態。在 QCalEval 量子校準基準測試中,Ising Calibration 1.5 在零樣本推理能力上平均領先同規模開源模型約 10%,在使用相關實驗案例進行上下文學習時,相比上一代模型性能提升約 86.5%,並超過多款開源模型,接近頂級閉源大模型水平。該模型擁有 310 億參數,支持英偉達 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等數據中心 GPU 運行,同時推出 NVFP4 量化版本,可在單張消費級 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署,大幅降低量子實驗室使用門檻。英偉達稱,Ising Calibration 1.5 訓練數據來自多種量子比特架構,包括超導量子比特、量子點、離子、中性原子以及氦表面電子等,為不同類型量子計算設備提供校準能力。業內認為,自動化校準是量子計算規模化發展的關鍵瓶頸之一。英偉達此次推出 AI 驅動的量子校準工具,意味著 AI 模型開始從傳統計算領域向量子硬體控制層延伸,可能成為未來量子計算產業基礎設施的重要組成部分。

特朗普簽署量子安全行政令,或推動比特幣後量子安全研發

ChainCatcher 消息,美國總統特朗普週一簽署兩項行政令,旨在加速美國量子計算能力建設,並推進政府系統向後量子密碼學遷移。雖然行政令未直接提及比特幣,但加密行業人士認為,這可能利好區塊鏈後量子安全研發。兩項行政令分別聚焦防禦高級密碼攻擊,以及推動量子創新前沿發展。其中包括明確時間表:到 2028 年 9 月推進量子傳感器建設,並要求聯邦高價值資產和高影響系統在 2031 年底前完成後量子密碼學遷移。Project Eleven CEO Alex Pruden 表示,這意味著美國政府將投入資金和時間實現後量子安全目標,並可能將相關要求擴展至整個聯邦承包商體系,而不僅限於政府機構,從而加速後量子密碼技術落地。該政策出台之際,區塊鏈行業對量子威脅的關注持續升溫。以太坊基金會、Solana 基金會等已開始推進後量子安全研發,比特幣社區也在討論潛在風險。部分公開地址暴露的比特幣被認為在未來強大量子計算機出現後可能面臨私鑰被推導的風險。Pruden 指出,此次行政令將後量子密碼採用期限明確設定為 2031 年,相比此前美國政府僅提出到 2035 年淘汰傳統密碼體系的指導,更具執行約束力。對比特幣和更廣泛加密行業而言,政府層面對後量子安全的投入可能推動相關工具、標準和遷移路徑更快成熟。

G7 中央銀行量子技術工作組發布首份報告:警示金融加密體系長期風險

ChainCatcher 消息,据 Crowdfund Insider 報導,由 G7 中央銀行量子技術工作組(QTWG)發布的首份公開報告指出,量子計算技術可能對全球金融體系產生深遠影響,尤其是在數據加密與網絡安全領域帶來結構性挑戰。該工作組成立於 2025 年,由法國央行與加拿大央行共同牽頭,成員包括美聯儲、歐洲央行、英國央行、日本央行及德國、意大利等主要央行機構。報告指出,儘管目前尚未出現具備密碼破解能力的量子計算機,但業內普遍認為其在未來十年內出現的可能性正在上升,這將對現有依賴傳統加密算法的金融基礎設施構成潛在風險。其中一個核心風險被稱為"先收集、後解密"策略,即對當前加密金融數據進行長期存儲,待未來量子計算能力成熟後再進行破解,可能對金融系統長期數據安全造成威脅。報告建議各國金融機構提前開展加密體系依賴清單梳理,並逐步評估向後量子密碼學遷移的可行性,同時加強跨機構協調,以降低系統性風險暴露。在機遇方面,量子計算有望在風險建模、投資組合優化、宏觀經濟預測及壓力測試等領域提升金融機構計算能力,但其實際應用仍取決於技術成熟度與規模化進展。分析認為,該報告標誌著 G7 中央銀行開始系統性將量子技術納入金融穩定評估框架,未來或將推動全球金融基礎設施在加密與計算架構層面進行長期升級。
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