Anthropic 發表研究指出，其 Claude Mythos 5 模型開發出的量子電路，所需運算閘極數較先前已發表的最小設計減少達 17 倍。這項日期為 10 月 16 日的現，緊接在 Google 近期的量子運算突破之後，後者在涉及 Willow 處理器的實驗中降低了錯誤率。

根據 Anthropic 的研究，該 AI 模型改進了八項電路設計，涵蓋量子化學、模擬、最佳化與數論。結果來自自動化設計測試，研究人員尚未在量子硬體上展示這些電路。

橢圓曲線運算所需閘極更少

該計畫透過 Anthropic 的 STEM Fellows Program 進行，由 Andi Gu 領導，物理學家 Alek Kemeny 提供支援。哈佛大學研究人員 Susanne Yelin 與 Mikhail Lukin 亦有參與。這項工作檢視了作為大型量子演算法基礎建構區塊的運算任務。

Claude Mythos 5 收到描述八項電路設計問題的書面指示，並透過自動化評估逐步求解。該系統檢查每項提案的正確性，並以量子位元需求與量子閘極數衡量效率。閘極數是量子運算中備受關注的效率指標，因為每個閘極都是硬體必須執行的運算，而在量子位元穩定性仍有困難的機器上，每增加一項運算都會加重錯誤校正的工作負擔。

其中一項實驗聚焦於橢圓曲線點加法，此運算需要模反演才能完成其數學步驟。Claude 開發出 divsteps 演算法的可逆版本，在計算過程中避免儲存分支歷史。可逆性是量子運算的一項基本要求，因為量子運算無法像古典運算那樣丟棄中間值。最終設計較先前已發表的最小電路減少約 17 倍的量子閘極需求，但需要多 12% 的量子位元，形成記憶體與運算之間的權衡。

這些發現為日益增多的量子硬體效率研究，以及複雜密碼學運算所需資源的研究再添一筆。Google 先前的量子運算研究曾探討未來的機器如何對比特幣使用的橢圓曲線加密構成挑戰。由於比特幣的數位簽章正建立在同樣的橢圓曲線算術之上，點加法等運算的成本，是影響未來量子機器所需規模估計的輸入因素之一。

Anthropic 的實驗歷時約 53 小時，期間 Claude 反覆測試並改進其數學方法。研究人員透過數值模擬以及使用 Lean 軟體（一種可檢查數學論證每個步驟的開源證明助理）的正式數學證明，驗證了模反演方法。

量子錯誤校正解碼改進 12 倍

Claude Mythos 5 在 Decoded Quantum Interferometry 最佳化演算法中處理 Reed–Solomon 解碼時，取得了另一項改進。該模型以 Berlekamp–Massey 演算法取代擴展歐幾里得方法，減少了解碼過程所需的運算次數。Berlekamp–Massey 是一種可追溯至 1960 年代的古典解碼技術，至今仍是 Reed–Solomon 碼的標準工具，後者廣泛應用於儲存與通訊系統。

重新設計的電路較 Google 先前的建構減少約 12 倍的閘極需求。在 4.03 億個測試樣本中，Claude 在特定的錯誤允許範圍內，將預留儲存從 665 個量子位元降至 19 個。

這些改進屬於電路設計層面，而非在實體量子處理器上完成的計算。現有硬體仍面臨量子位元穩定性、錯誤校正，以及執行長時間運算所需資源等挑戰。

加密貨幣產業為量子威脅做準備

這項研究發表之際，加密貨幣公司正為現有數位簽章系統可能面臨的未來量子攻擊做準備。先前關於量子威脅對加密貨幣影響的研究，曾探討人工智慧的進展如何影響密碼學安全的時間表。

與此同時，Coinbase 近期敦促比特幣開發者開始準備抗量子升級，並警告實作可能需要數年時間。該交易所的建涵蓋可支援未來轉換的替代簽章系統與錢包設計。

Anthropic 持續開發用於科學研究與技術問題解決的 Claude 模型，包括程式編寫與數學應用。其先前的 Claude Opus 5.5 版本聚焦於程式編寫效能與專業應用。

最新發現仍有待進一步測試，尤其是在實體量子電腦上。Anthropic 尚未宣布新設計電路的硬體展示或部署時程。在進行此類展示之前，所報告的閘極節省僅存在於模擬與正式證明之中，而比特幣的抗量子轉換能否超越建議階段，仍有待觀察。