這大概是現在桑達爾·皮查伊感覺最尷尬的事情。量子智腦已經被證明是人類文明走向宇宙不可或缺的技術，但是曾經專門召開發布會，炫耀自家已經初步掌握了量子霸權的谷歌，卻在宇馨科技的量子智腦已經出了第四代產品之后，才剛剛掌握普通量子計算機的生產技術。
而且還是在多方援助的情況之下。
感覺尷尬的原因最主要的還是曾經在他任期上的那次量子計算機發布會。
甚至就因為那場發布會，他差一點點就要讓出谷歌總裁的位置。
現今，量子智腦依然成為了谷歌的痛點。
這一痛點大概會持續到谷歌能夠真正制造出性能堪比宇馨科技量子智腦的產品，但就目前的情況看來，可能性依然不大，即便是完全不考慮知識產權因素，直接仿制也有許多問題還沒能解決。
事實上，他們的確不需要考慮知識產權跟專利因素。
因為宇馨科技的量子智腦技術并沒有在除華夏之外的地區直接申請專利，如果那樣的話，也許谷歌現在真不需要這么尷尬。
畢竟專利制度是讓技術創新者通過公開技術方案換取市場的排他權利，但宇馨科技雖然在量子智腦項目上進行了技術輸出，但卻并沒有公開技術方案的意愿，這可以說是對世界其他地區反向破解技術的一種藐視。
但實情卻的確如此。
微觀層面的反向破解的確難度太大。
沒有總體構建思路，想要弄清楚納米級的各種電路布局本就是一件極為困難的事情。
更別提還是量子芯片跟電子芯片本就有著極大的區別。
這還只是硬件。
更讓無數人感覺糟心的是針對量子智腦的算法跟軟件。
事實已經證明智腦跟計算機是兩種完全不同的概念，智腦的自動化程度是計算機完全無法比擬的。就拿谷歌曾經轟動一時的阿法狗來說，雖然說它能像人一樣的下圍棋，但究其根本依然是深層次神經網絡學習結構，說是智能，但其實就是通過一層層條件判斷，來模擬出類似人類預感的那種模糊處理能力。
但量子智腦不同，它是能真正進行學習跟理解。即便沒有足夠的數據做學習跟對比，同樣也能完美理解人類語言的含義，能夠學習各種棋牌類的規則，甚至在競技棋牌領域戰無不勝，比如直接干翻阿法狗。
是的，谷歌曾用寶貴的量子算力做過實驗，直接用量子智腦跟三代阿法狗進行圍棋對戰，最后結果是在人類世界戰無不勝的三代阿法狗直接被量子智腦狂虐，雙方在一周之內對戰總計103局，三代阿法狗全敗。
這還不算什么，其中甚至有73局全是中盤便直接投子認輸。
差距就在這里顯現出來了。
即便以阿法狗團隊的自負，也不得不接受這個事實，那就是通過量子智腦這一硬件基礎培育出的強人工智能是經典電子計算機時代無法所無法比擬的。
這才是真正的差距。
現在谷歌的量子計算機或者也可以通過衛星采集的數據來計算云層的運動，并給出極為精準的天氣預報，但是它們不能像量子智腦那樣只需要一個指令，不但會自動采集數據，還會自動摒棄無效數據，并直接給出反饋，甚至查探到異常情況，還能直接發出警報，甚至對該發布何種級別的災難天氣預警給出建議。
這才是真正的人工智能，就好像一個貼心的關鍵，時刻都保持這警惕，能夠從微小的異變中，察覺到可能出現的問題，并及時提醒主人。
當然更重要的是，谷歌自己的量子計算機并不會編程。
別說給自己編程，就是為經典電子計算機編程都不會。
蠢，蠢得無可救藥！
這大概也是桑達爾·皮查伊一直表現很低調的原因。
如果放棄量子智腦，谷歌就需要數以萬計的優秀軟件工程師來接續正在進行中的項目。但是鑒于人類程序員大規模協同編程能力跟量子智腦的編程能力差得不止一點半點，抱著節省資源提高效率的愿景，大半的軟件工程師早就已經被時代淘汰了，只留下最高端的那群人。
更可怕的是，現在計算機編程專業已經成了冷門中的冷門，目前計算機專業的學生們大都只是利用編程來鍛煉編程思維能力，哪還有人愿意深入去鉆研這個未來極難就業的專業？