从另一个角度看，我们与英伟达的合作不在软件层面，而是在构建计算平台。我们将他们的 CUDA Quantum 软件作为胶水，把他们的 GPU 和我们的 QPU (量子处理器)黏合成一个完整的量子计算平台。通过高速直接互联，我们让量子处理器和 GPU 能够进行实时数据交互，从而增强计算能力。在量子计算机运行的同时，还可以提升它在人工智能学习等领域的解决方案。
相当于在这个体系中，我们在英伟达的生态系统中被定位为“quantum backend provider”(量子后端提供商)。他们自称为“GPU and backend provider”(GPU 和后端提供商)，所以我们实际上是一种并行关系，同时把它变成一个完整的量子增强计算平台。我们是有自己的量子芯片，有自己完整的量子计算机，只是将我们的量子计算机跟NVIDIA的GPU系统进行了一个互联，然后用他们的软件去协同两边的工作，通过量子硬件去增强GPU在人工智能学习问题中的一些作用。
泓君：你们的芯片是自己造的，还是市场上有专门针对量子计算设计的芯片？
Roger：这个问题很好，我们的芯片是我们自己造的，因为我 冰岛 whatsapp 号码列表 利和制程。但是实际上有公司在卖量子芯片，好不好我不评价。但是基本上美国的公司都是自己造芯片。或者这么说，很多技术要在一个快车道的计算面进行突破，如果你这么早的就给到一些可能并没有那样技术积累的团队去给造芯片，是有点不算明智的。
03 Willow芯片与量子计算的“Transformer时刻”
泓君：你怎么看谷歌新发的Willow芯片？
Roger：他们从2014年一直以来都在向这个方向走，就是公开路线图，实现量子纠错，证明这个可扩展性的情况下去实现黄仁勋口中的“very useful quantum computer”，这是他们一直以来的目标。
为什么大家可能有点困惑，因为不同公司目标不太一样。比如有些公司的目标就是AGI，而有些公司就像OpenAI一样，能发布一个GPT3.5就认为可以了。
所以谷歌推出 Willow 这个芯片，作为 Sycamore 的继任者，从我们的角度来看是个延续性工作。谷歌在 Sycamore 之前的一些demo中发现，无论是规模还是芯片性能，Sycamore 都不足以真正验证量子计算，特别是机遇量子纠错计算的可扩展性。
要证明可扩展性，就意味着 “The more, the better” ，也就是芯片造得越来越大，计算机的可靠性和计算能力应该越强。以前我们的实验发现，当你芯片造得越大，整体性能并不会相应提升，原因是总体错误率也会上升。