据 1M AI News 监测，谷歌量子 AI 白皮书发布同日，中性原子量子计算初创公司 Oratomic 在 arXiv 上发表论文，称仅需约 1 万个可重构原子量子比特即可在密码学相关规模上运行 Shor 算法。这篇论文直接以谷歌优化后的低深度 Shor 电路为输入，在此基础上优化了量子计算栈的另一层：谷歌压缩的是算法所需的逻辑量子比特数（从数千降到约 1200 个），Oratomic 压缩的是每个逻辑量子比特所需的物理量子比特数。两层优化叠加，共同把破解加密所需的硬件规模推向了前所未有的低点。
Oratomic 的关键手段是用高编码率的 qLDPC 码替代传统的表面码。表面码是目前主流的量子纠错方案，谷歌的超导方案就用它，但编码效率低，每个逻辑量子比特需要约 400 个物理量子比特，总计约 50 万个。qLDPC 码的编码率约 30%，能用远更少的物理量子比特保护同样数量的逻辑量子比特，将总需求从百万量级压缩了约两个数量级。
论文给出了多组架构方案（假设稳定子测量周期为 1 毫秒）：
代价是速度：中性原子的时钟频率远低于超导方案，破解一次需要数天而非数分钟。但这并不意味着威胁更小。谷歌的超导方案（50 万量子比特，9 分钟）适合劫持正在广播的实时交易；Oratomic 的中性原子方案（1-2.6 万量子比特，数天）适合攻击公钥已暴露的休眠钱包，而这类攻击不需要抢时间。谷歌白皮书估计约 690 万枚比特币属于这一类。
硬件差距正在收窄。论文指出，中性原子实验已演示超过 6,100 个量子比特的物理捕获阵列，不过这些阵列尚未实现量子计算；具备容错计算能力的中性原子系统目前约为 500 个量子比特。从 500 个到论文所需的 1 万个，差距约 20 倍，远小于谷歌超导路线的约 5000 倍（当前约 100 个 vs 需要 50 万个）。论文作者来自 Oratomic，同时挂靠加州理工学院，成员包括量子计算权威 John Preskill 和 Manuel Endres，通讯作者为 Dolev Bluvstein。论文结尾称，后续硬件提速与纠错改进有望将运行时间再缩短一个数量级以上，甚至降至小时或分钟级别。
