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具體來看，該研究旨在利用量子機器為復雜的衍生品定價。這是金融市場上計算強度最大的任務之一，對銀行本身而言也占了成本之中很重大的一部分。

高盛研發(fā)部研究主管Paul Burchard表示，為了給衍生品定價，該行每年要支付非常龐大的計算費用。

但近期的研究突破表明，在未來幾年，或許能夠通過電話向希望交易復雜衍生品的用戶報價，無需再使用現(xiàn)在的老辦法——用計算機進行計算，等待出結果可能要好幾個小時。

QC Ware首席執(zhí)行官Matt Johnson則稱，類似的技術可能也會在其他行業(yè)中大放異彩，加速量子計算的應用變得更為廣泛。

目前，計算機若想對復雜衍生品進行定價，必須運行蒙特卡羅模擬，也就是通過隨機抽樣或統(tǒng)計試驗，對未來的市場走勢進行大量預測，以計算得出某一特定成果的概率。

在去年與IBM的早期研究中，高盛已經(jīng)計算出，要運行完整的蒙特卡羅模擬，需要一臺擁有7500個量子比特的量子計算機。

然而，IBM當下最先進的量子計算機僅包含65個量子比特。因此，在IBM、谷歌等公司都在量子計算機賽道上競速的同時，銀行們稍稍放低了自己的期待。

這也就等于，相比實現(xiàn)量子霸權，讓量子計算機完全解決傳統(tǒng)計算機無法解決的問題，不如先定一個小目標——尋找量子優(yōu)勢區(qū)，用不完美的量子計算來減輕銀行的定價負擔。