Agentic AI 加速研发突破
微软将这一跨越式进步归功于其 Microsoft Discovery 研究平台中部署的 Agentic AI（代理式人工智能）。该技术深入渗透至材料科学、制造优化及测量自动化等关键环节。
在材料层面，Majorana 2 将超导体从铝切换为铅。铅能自然屏蔽导致不稳定的宇宙干扰，但处理工艺复杂。AI 代理通过分析近二十年的实验数据，识别出人类研究人员难以察觉的相关性，并通过模拟优化材料成分与制造工艺。此外，AI 还自动检测出一个此前未被人工发现的未校准温度传感器，消除了制造噪声。这些自动化流程将原本需耗时数周的测量周期缩短了数个数量级。
微软技术院士 Chetan Nayak 表示，Agentic AI 已渗透到研发的几乎每个环节。这种 "AI 助力构建更好量子计算机，量子计算机最终运行更先进 AI" 的融合趋势，有望加速整个领域的发展。
Discovery 平台全面开放
伴随 Majorana 2 的发布，微软正式公开 Discovery 平台。该平台允许企业在人类专家指导下部署自主 AI 代理团队，以加速科学研究与开发。平台包含 Discovery 引擎、企业级安全治理功能以及与 Azure 的深度集成。尽管谷歌、Anthropic 和 OpenAI 均在推进 "AI for Science"，但微软是首家推出专为前沿研发设计且内置代理编排功能的商业化平台厂商。
目前，微软还推出了免费的 Discovery 应用预览版，个人用户可通过 GitHub Copilot 账户下载并在本地运行。化学公司 Syensqo 等客户已开始利用该平台开发用于半导体制造的下一代流体。
行业竞争与审视
量子计算领域正经历资本热潮。本周，获霍尼韦尔支持的 Quantinuum 完成估值达 143 亿美元的超额认购 IPO；美国政府承诺投入 20 亿美元支持量子技术，其中 IBM 获得 10 亿美元用于其晶圆厂建设。市场普遍预期，量子计算将在本十年内从实验室走向商业应用。
微软采用的拓扑路径曾是争议焦点。继 2018 年撤回马约拉纳零模观测声明后，微软通过 2025 年推出的 Majorana 1 经同行评审重建信誉。此次 Majorana 2 的性能提升及加速的时间表，同样将面临严格审视，随公告发布的同行评审论文将是验证其结果可靠性的关键。
在 AI 对能源和算力需求激增的背景下，量子计算的商业相关性空前凸显。若微软能在 2029 年前交付可扩展的拓扑量子计算机，将在药物发现、材料科学及密码学等领域带来变革性影响；反之，这一目标可能沦为众多过于乐观的预测之一。不同的是，此次 AI 正在实质性地加速研究进程本身。
【来源：星途科讯】
