2025年诺贝尔物理学奖揭晓，谷歌量子AI团队核心成员、量子硬件领域首席科学家米歇尔·德沃雷（Michel Devoret），与前谷歌量子AI硬件负责人约翰·马丁尼斯（John Martinis）、加州大学伯克利分校教授约翰·克拉克（John Clarke）因在宏观量子效应研究中的突破性贡献共同获奖。这一成果为现代超导量子比特技术奠定了理论与应用基础，标志着量子计算从实验室走向实用化的关键一步。
三位科学家的研究始于20世纪80年代，他们通过实验证实了一个颠覆性结论：量子力学中那些看似反直觉的规律——如叠加态与纠缠现象——并非仅存在于微观世界，而是可以通过特殊设计的宏观电路被观测与操控。为此，他们开发了基于“约瑟夫森结”的超导电路系统，这种无电阻电路结构能够精确创建并控制量子态，为后续量子计算技术开辟了新路径。
作为超导量子比特的核心组件，约瑟夫森结的技术突破直接推动了谷歌量子AI团队的研发进程。例如，2019年谷歌实现的“量子霸权”里程碑——利用量子计算机完成经典计算机无法完成的计算任务，以及2024年发布的突破性量子芯片“Willow”，均依赖于德沃雷与马丁尼斯等人奠定的技术框架。此次获奖不仅是对历史性科学发现的认可，更印证了基础研究对技术革新的深远影响。
随着德沃雷的获奖，谷歌相关领域诺贝尔奖得主（含现员工与前员工）已增至五位。2024年，深度学习领域先驱德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）、约翰·贾姆珀（John Jumper）与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）曾因人工智能研究获此殊荣。两届奖项的颁发，凸显了谷歌在量子计算与人工智能两大前沿科技领域的全球领导地位。
在量子计算领域，超导量子比特因其可扩展性与操控精度成为主流技术路线之一。谷歌量子AI团队目前正基于约瑟夫森结技术优化量子芯片性能，旨在实现更复杂的量子算法与错误纠正机制。这一方向的研究或将加速量子计算机从实验室原型向商业化应用的转型。
值得注意的是，外界曾有观点认为谷歌开发的Transformer架构具备“诺奖级潜力”。该架构作为自然语言处理的核心模型，推动了生成式人工智能的爆发式发展。尽管其影响力毋庸置疑，但诺贝尔奖更侧重基础科学发现，而Transformer属于技术应用创新，两者评价维度存在本质差异。
