2018年12月，谷歌 AI 的科学家在谷歌最好的量子处理器上运行了一项计算。他们能够使用普通的笔记本电脑重现该计算。然后在 1 月份，他们在改进版的量子芯片上运行了相同的测试。这一次，他们不得不使用强大的台式电脑来模拟结果。到二月份，大楼里已经没有任何经典计算机可以模拟他们的量子对应物了。研究人员不得不请求使用谷歌庞大的服务器网络来完成这项工作。
“大约在二月份的某个时候，我不得不打电话说，‘嘿，我们需要更多配额，’”量子人工智能实验室主任 Hartmut Neven 说。“‘我们当时运行的任务由一百万个处理器组成。’”
支持科学新闻报道
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这种快速的进步催生了所谓的“内文定律”，这是一种描述量子计算机追赶经典计算机速度的新规则。该规则最初是在内部观察到的，之后内文在 5 月份的谷歌量子春季研讨会上提到了它。他在会上表示，相对于经典计算机，量子计算机的计算能力正以“双指数”级的速度增长——这是一个惊人的速度。
内文说，随着双指数增长，“看起来什么都没发生，什么都没发生，然后突然间，你就身处一个不同的世界了。” “这就是我们正在经历的。”
即使是指数增长也相当快。这意味着某些量以 2 的幂次方增长
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最初的几次增长可能不太明显，但随后的跳跃是巨大的。摩尔定律是著名的指导方针，（大致）指出计算能力每两年翻一番，这就是指数增长。
双指数增长则更加引人注目。数量不是以 2 的幂次方增长，而是以 2 的幂次方的幂次方增长
双指数增长在最近的 Quanta 报道 “计算机科学家扩展可验证知识的前沿” 中有所体现，该报道描述了某些计算问题的复杂性急剧增加的速度。双指数增长非常独特，以至于在现实世界中很难找到例子。量子计算的进步速度可能是第一个。
根据内文的说法，量子计算机追赶经典计算机的双指数级速度是两个指数因素相互结合的结果。第一个是量子计算机相对于经典计算机具有内在的指数优势：例如，如果一个量子电路有 4 个量子比特，那么就需要一个具有 16 个普通比特的经典电路才能达到相当的计算能力。即使量子技术永远不进步，情况也是如此。
第二个指数因素来自量子处理器的快速改进。内文表示，谷歌最好的量子芯片最近一直在以指数级的速度改进。（这种快速改进是由量子电路中错误率的降低驱动的。内文说，降低错误率使得工程师能够构建更大的量子处理器。）如果经典计算机需要指数级更高的计算能力来模拟量子处理器，并且这些量子处理器的能力随着时间的推移呈指数级增长，那么最终量子计算机和经典计算机之间就会出现这种双指数关系。
并非所有人都对此深信不疑。一方面，经典计算机并没有停滞不前。即使 摩尔定律可能正在终结，普通计算机芯片仍在不断改进。此外，计算机科学家不断设计 更高效的算法，以帮助经典计算机跟上步伐。
“当审视所有活动的部件，包括经典和量子方面的改进时，我很难说它是双指数级的，”马里兰大学量子信息与计算机科学联合中心联合主任 Andrew Childs 说。
虽然量子计算机逼近经典计算机的确切速度可能存在争议，但毫无疑问，量子技术正在快速进步。
“我认为这种进步不可否认的现实将球牢牢地放在了 那些认为可扩展量子计算行不通的人 的阵营中，”德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Scott Aaronson 在一封电子邮件中写道。“他们是需要阐明这种进步将在何处以及为何停止的人。”
量子计算领域的一个首要目标是执行一种高效的量子计算，这种计算即使在最强大的经典计算机（目前是橡树岭国家实验室的 Summit 超级计算机）上也无法在合理的时间内模拟。在开发量子计算机的不同研究小组中，谷歌尤其直言不讳地追求这一里程碑，即所谓的“量子霸权”。
到目前为止，量子霸权已被证明是难以捉摸的——有时似乎近在咫尺，但从未真正实现。但如果内文定律成立，那么它离我们不远了。内文不愿确切说明他预计谷歌团队何时能实现量子霸权，但他承认这可能很快就会发生。
“我们经常说我们认为我们将在 2019 年实现它，”内文说。“结果已经显而易见了。”
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