6月3日消息，在舊金山Build 2026開發者大會上，微軟發布了第二代拓撲量子芯片Majorana 2，聲稱其量子比特平均存活時間突破20秒，較前代提升逾1000倍。

微軟還宣布，已將可擴展實用型量子計算機的路線圖提前至2029年。然而，這一高調宣布卻遭多位物理學家公開質疑，直指其技術從未成功。

圣安德魯斯大學理論物理學家亨利·萊格的批評稱，微軟僅展示了單個設備上的少數數據，未提供多設備可重復性的公開證據，若沒有獨立的驗證，就不能排除這是偶然的偽造成果。

與此同時，匹茲堡大學物理學家謝爾蓋·弗羅洛夫質疑微軟長期存在數據問題。他自2018年追蹤發現，微軟多篇《自然》《科學》論文存在數據操縱、結果不可復現，2021年《自然》論文已撤稿，2025年《科學》論文被標注關切。

多位業內專家提出，微軟此番公布的研發進展沒能通過基礎科學核驗，其宣稱的研發提速依托未完成嚴謹驗證的實驗數據，相關結論難以獲得行業認可。

微軟量子團隊執行副總裁杰森?贊德在博客中回應科學家批評時態度堅決，堅稱微軟的最新研究無需獲得物理學界共識，所完成的證明已經足夠。

需要說明的是，微軟已明確拒絕向學術界完整公開相關數據，理由是材料涉及商業機密。

此前報道：

當地時間6月2日，在微軟Build 2026開發者大會上，微軟正式發布了第二代拓撲量子芯片Majorana 2。這款芯片采用全新的鉛基超導材料堆疊設計，將量子比特（qubit）的可靠性提升至前代Majorana 1的1000倍，量子態平均維持時間從毫秒級躍升至20秒以上，部分情況下甚至可達1分鐘。基于這一突破性進展，微軟宣布將其實現可擴展、實用量子計算機的目標時間從此前的2033年提前至2029年，研發路線圖縮短了一半。

材料創新：從鋁到鉛的關鍵轉變

Majorana 2的核心創新在于材料的重新設計。第一代Majorana 1使用鋁作為超導體，而Majorana 2改用鉛——這種在醫療和工業環境中廣泛用于輻射防護的材料，能夠有效保護脆弱的量子比特免受宇宙射線等環境干擾。

與此同時，微軟還將半導體有源區升級為砷化銦（indium arsenide）與砷銻化銦（indium arsenide antimonide）的組合，使拓撲能隙擴大一倍以上，從約30微電子伏特提升至70微電子伏特。能隙越大，量子態受到環境擾動而產生錯誤激發所需的能量就越高，是Majorana 2穩定性提升的關鍵。

微軟量子硬件部門企業副總裁Zulfi Alam解釋稱：“Majorana量子裝置的關鍵組件是在原子尺度上逐一設計的。為了確保每個原子都處于正確位置，研究人員可能會在晶體結構中引入特定雜質來微調能量結構。如果添加過多或方式不當，就會破壞結構——這需要極其精妙的平衡。”

在鋁基Majorana 1中，量子比特壽命僅為1至12毫秒；而采用鉛基設計的Majorana 2，量子比特壽命超過20秒，穩定性提升超過1000倍。微軟將這一進步類比為：相當于手機電池從一天一充提升到一次充電可使用近三年。

Agentic AI助力量子芯片研發

Majorana 2的快速突破，離不開微軟最新發布的Microsoft Discovery平臺。這一平臺于2026年4月正式商用，專門為研發團隊提供Agentic AI能力，支持從假設生成、實驗設計到結果分析的全流程自動化。

微軟量子團隊的技術院士Chetan Nayak表示：“建立拓撲態需要設定數百個參數，然后才能開始執行量子計算的關鍵步驟——測量。若是人工操作，每個流程可能需要花費數周。現在借助Microsoft Discovery的Agentic AI能力，我們大幅縮短了這一周期。”

具體而言，AI Agent在量子研發中發揮了多重作用：

自動化測量流程：過去需要數周才能完成的量子態測量，現在可大幅縮短周期時間。

跨領域知識整合：微軟量子項目積累了近20年、多種格式的海量數據，此前分散在不同的數據孤島中。Zulfi Alam指出：“當AI Agent在這些數據中運作，它們能夠重新合成并建立人類無法察覺的關聯性——因為沒有任何人的視角能同時掌握如此龐大且廣泛的數據。”

優化制造工藝：AI通過模擬仿真，幫助研究人員定位最有可能成功的材料配比方案，理想情況下只需一次實驗即可完成驗證。

缺陷檢測：AI Agent甚至發現了一個未被校準的溫度傳感器——這個微小的瑕疵一直在向制造過程中引入噪聲，此前從未被人類團隊察覺。

Nayak強調，AI的角色始終是“科學家主導的參與循環”：“Agentic AI幾乎滲透到我們所做的每一件事中，但它只負責提供研究方向，而非做出最終決策。最終都是科學家在主導。”

拓撲量子計算：爭議中前行的技術路線

微軟的拓撲量子計算路線在學術界一直備受爭議。2018年，微軟曾聲稱觀察到馬約拉納零模（Majorana Zero Mode）存在的證據，但隨后在獨立審查后撤回了相關論文。2025年發布的Majorana 1通過同行評審的研究成果重建了可信度。

與IBM和谷歌采用的超導量子比特路線不同，拓撲量子計算的核心思路是讓量子比特“天生”更抗干擾。英國薩里大學物理學家Paul Stevenson在接受BBC采訪時表示：“拓撲量子比特確實更有望抵抗噪聲，但代價是制造難度極高——它要求在材料中創造一種不同于常規固態、液態、氣態的新型物態。”

目前，Majorana 2僅搭載了12個量子比特，距離實現實用量子計算所需的百萬級規模仍有數個數量級的差距。微軟也承認，2029年的目標是實現“可擴展的實用量子計算機原型”，而非屆時承諾全面商用上線。

值得注意的是，微軟的拓撲量子計算進展正受到美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的嚴格評估。該公司是僅有的兩家進入DARPA‘實用規模量子計算未充分探索系統’計劃最后階段的機構之一，已向該機構提交了包括商業敏感材料在內的全部研發數據

Microsoft Discovery：讓Agentic AI走向更多研發場景

伴隨Majorana 2發布，微軟宣布Microsoft Discovery正式向所有組織開放使用。這是一個面向研發場景的全方位平臺，整合了專為科學研究設計的AI Agent、可驅動研究與推理工作流程的Discovery Engine，以及企業級的安全、治理及透明度保障。

同時，微軟還推出了Microsoft Discovery應用程序的早期預覽版本，可通過GitHub Copilot賬戶免費下載并在本地電腦運行，大幅降低了高校和科研團隊進入AI驅動研究的門檻。

微軟將2029年設為目標時間點，使其與競爭對手IBM形成直接競爭。IBM于2026年5月宣布將在未來五年內追加100億美元投資量子計算，同樣計劃在2029年交付全球首臺大規模容錯量子計算機IBM Quantum Starling。兩家科技巨頭正圍繞同一時間節點展開競速。

若微軟能在2029年兌現其路線圖，量子計算將率先在以下領域產生顛覆性影響：藥物分子模擬、新材料晶體結構預測、金融組合優化等——這些計算任務即便租用超算集群也難以高效完成。

但業界仍持謹慎態度。《The Verge》指出，Majorana 2的突破將面臨與Majorana 1同等程度的同行評審 scrutiny。BBC亦報道稱，微軟以商業機密為由未公開完整性能數據，引發學術界關注。

無論如何，Majorana 2的發布標志著微軟在拓撲量子計算領域邁出了實質性一步——而這一進步的關鍵推動力，正是AI本身。正如微軟所展示的：更好的AI幫助構建更好的量子計算機，而更好的量子計算機終將賦能更強大的AI。這一正向循環，正在從理論走向現實。