Googleの量子誤り訂正が前進、ビットコインへの脅威は?

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Googleの最新の量子コンピューティング技術は、関連する誤り率を40分の1に低減し、99.9%の精度を達成したと報じられた。量子計算が将来的に持ちうる能力はビットコインの暗号技術を脅かす可能性があるが、今回の成果は量子エラーへの対処に関するものだ。Googleの手法がより大規模でも機能するかは、まだ実証されていない。

したがって、ネットワークに対する差し迫った脅威に変化はない。一方で、長期的なビットコインの量子リスクを、純粋に理論上の工学課題として片付けにくくなった。隔たりは縮まりつつあるものの、依然として大きい。

Googleの研究が対象とするのは「マジックステート」と呼ばれる、量子計算で使われる特殊なリソースだ。主要報道によると、通常は量子コンピューターの能力の約95%を消費する。こうした状態の信頼性と生成効率が高まれば、より大規模で実用的な量子マシンを構築するうえで大きなボトルネックの緩和につながる可能性がある。

十分な能力を持つフォールトトレラントシステムには量子誤り訂正が欠かせない。ただし、ビットコインへの脅威が現実になるには、厳しい条件を満たす複数の能力がそろう必要がある。今回の節目は、長期的な備えを進める必要性を裏付けるものだ。

Googleの見積もりで、ビットコインへの量子攻撃はどれほど先か

Googleが3月に公表したホワイトペーパーは、ビットコインのセキュリティを破るには1,200~1,450個の論理量子ビットが必要と推定した。論理量子ビットとは、信頼性の高い計算に必要な誤り訂正済みの単位であり、プロセッサーに搭載された物理量子ビットの単純な数とは異なる。

Googleが2024年12月に発表したWillowチップは105量子ビットを備える。IBMは70論理量子ビットを報告し、QuEraは最大96論理量子ビットを使ったアルゴリズムを実行している。IBMのロードマップは2029年までに200論理量子ビット、2033年までに2,000論理量子ビットを目標としているが、これは将来の企業目標であり、現在の実現能力ではない。

別の報道で取り上げられたGoogle関連のリソース推計では、特定の前提条件のもと、必要な物理量子ビット数は50万個を下回るとされる。この条件付きの物理量子ビットの推計は、1,200~1,450個という論理量子ビットの数値に置き換えられるものではない。

Googleがエラーを40分の1に減らし、99.9%の精度を達成したと報告。Bitcoinの量子リスクが高まる中、Qデーは近づいているのか?

同様に、高度なマシンが公開鍵から秘密鍵を9分で導き出せるというシナリオも、仮想的な攻撃能力を示すもので、現在そのようなマシンが存在するという意味ではない。

実際に危険にさらされるかどうかは、公開鍵が明らかになっているかにも左右される。Googleは暗号資産アドレスの量子脆弱性について幅広く分析している。ビットコインが最終的に対応するには、技術的に確かな移行経路に加え、ユーザー、開発者、カストディアン間の連携が必要となる。

長期的なセキュリティ課題として備える

主要報道の推計では、量子攻撃に脆弱なアドレスに約626万BTCが存在する。このリスクが顕在化するのは、公開鍵から秘密鍵を導き出せる将来のマシンが実現した場合だ。ビットコインの長期的なセキュリティをめぐる議論では、将来の量子ハードウェアの性能だけでなく、影響を受ける資金をより安全な仕組みに移せるかどうかも焦点となる。

Casaの共同創業者兼最高セキュリティ責任者であるJameson Lopp氏は、ビットコインの公開鍵を解読できるほど強力なマシンの実現には、少なくともあと10年かかる可能性があると述べている。Googleの誤り訂正の進展は、この問題を計画に織り込むべき理由をあらためて示している。

Googleがエラーを40分の1に減らし、99.9%の精度を達成したと報告。Bitcoinの量子リスクが高まる中、Qデーは近づいているのか?
Jameson Lopp – 写真:Gage Skidmore / CC BY-SA 2.0

記事の報道時点で、Polymarketは関連する可能性が年末までに実現する確率を1%、2027年末まででは11%と見積もっていた。より長期的に重要なのは、信頼できる攻撃可能なマシンが現れる前から、ビットコインのポスト量子移行という課題を検討しておく必要があることだ。

BTCのポジションを考えるうえで、Googleの成果は差し迫ったセキュリティ事象を示すものでも、単独で売りを促すシグナルでもない。一方、長期的なテールリスクの重みは増している。誤り訂正は進歩しているが、実験室での成果から、ビットコインを破れるほど信頼性の高いシステムへと至るには、規模の拡大、フォールトトレランス、そして持続的な計算能力が必要であり、現在のマシンはまだそれを実証していない。

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