NVIDIA發布了Ising，稱其為量子運算校準和糾錯的「世界首個開放AI模型系列」。這些模型針對量子運算的最大問題之一：量子態脆弱且容易出錯，而當前的糾錯方法難以大規模處理。NVIDIA將此定位為連接經典AI與量子系統的橋樑，利用其GPU專長來解決量子可靠性挑戰。

這感覺像是NVIDIA在對沖量子賭注，而其他人都在競相開發容錯系統。正如我今年稍早報導的，NVIDIA一直在進行戰略性的量子佈局，但這次發布引發了關於時機和必要性的質疑。量子糾錯本質上是一個經典運算問題——你在處理錯誤症候群並使用傳統演算法應用糾錯。NVIDIA的角度似乎是：為什麼不用AI讓這些演算法更智慧？

然而，2022年的研究表明，基於AI的量子糾錯並不是看起來的萬靈丹。雖然一些研究聲稱AI解碼器可以將錯誤減少多達17倍，但其他工作表明AI系統可能會在量子糾錯方案中引入自己的系統性偏差和錯誤。「AI解決一切」的敘述常常忽略了在特定錯誤模式上訓練的machine learning模型在遇到新類型的量子雜訊或硬體配置時可能會災難性地失敗。

對開發者來說，這更多是實驗性而非實用性的。除非你在建構量子系統，否則Ising模型不會影響你的日常工作。但它標誌著NVIDIA看到運算的發展方向——量子-經典混合系統，其中他們的GPU成為經典處理層。值得關注，但不要期待立即的應用。