Tommaso Demarie： 量子计算初创企业、PHD 学术界到创始人以及米其林错误所有权 - E435

Entropica Labs 的首席执行官兼联合创始人 Tommaso Demarie 和 Jeremy Au 谈论了三个主题：

1. 量子计算初创企业： Tommaso 分享了他对量子计算及其潜在应用的见解。他介绍了自己的公司 Entropica Labs，该公司专注于开发量子纠错软件，这是量子计算中的一个关键要素，可以减少噪声造成的错误。他解释说，量子计算机与经典计算机不同，利用量子力学处理信息，使其能够解决经典计算机无法高效解决的复杂问题。他还强调了量子计算在安全通信、化学和优化问题等领域的变革潜力，并举例说明了破解密码和更精确地模拟分子化学性质的能力。

2. 从学术界到创始人的 PHD 托马索首先攻读了物理学学士和硕士学位，随后又获得了量子信息论博士学位。尽管最初的工作是金融风险建模，但对量子计算的热情让他加入了新加坡的学术研究团体。他分享了IBM于2016年发布的首台云量子计算机如何使量子计算变得更容易获得，如何促使托马索从学术界转型为创业者。他强调了其中的挑战，包括关注相关问题和利用自身核心能力的重要性。

3. 米其林错误的所有权： 托马索分享了自己在米其林星级餐厅工作的故事，这让他学到了所有权和问责制方面的宝贵经验。在这种高压环境下，他懂得了承担错误和寻求帮助改正错误的重要性。这段经历与他作为初创企业创始人的历程不谋而合，在初创企业中，坚韧不拔、不断学习和适应能力至关重要。他还强调，承担责任和真诚地处理错误是成功领导和个人成长的关键特质，尤其是在初创企业生态系统中。

杰里米和托马索还谈到了气候建模的变革、深度科学初创企业的筹资挑战以及量子纠错技术的发展。

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(02:10)Jeremy Au：

嘿，托马索。很高兴你能来参加节目。

(02:12) Tommaso Demarie：

Hey, Jeremy, it's great to see you. 嘿，杰里米，很高兴见到你。

(Jeremy Au：

我很高兴我们终于成功了。我已经迫不及待了，因为你们正在做的事情我还不太明白，就是所有量子的东西，比如量子计算。我听说《蚁人》这部电影进入了量子宇宙。我相信那是百分之百符合科学逻辑的。很高兴你能来参加节目。能和大家分享一下你自己吗？

(02:34) Tommaso Demarie：

当然，我也很高兴能参加这个节目。我来自意大利。十多年前我搬到了新加坡。我是一名物理学家。我骨子里是个怪胎。今天，我的角色是 Entropica 实验室的首席执行官和联合创始人。正如你所提到的，我们是一家总部位于新加坡的量子计算公司，已经成立六年了，我们正在构建量子计算软件栈的一个非常关键的组件，这就是量子纠错。我很乐意向大家介绍一下。

(03:04) Jeremy Au：

我相信我们会进入正题的。在我们进入历史和旅程之前，你能再分享一下 Entropica 的工作吗？

(03:11) Tommaso Demarie：

是的，当然。正如我提到的，我们是一家软件公司，这意味着我们不制造量子计算机。但我们所做的，是解决与量子有关的一个基本问题。顾名思义，量子计算机就是利用量子系统和量子力学的特殊效应来处理信息的设备。

(03:33 托马索-德马里

量子力学非常神奇，量子系统也不可思议。但你可以很容易想象，当你试图处理原子、光子或一般的极小粒子时。问题是，这些东西与万物都有相互作用。它们总是与宇宙互动 它们总是与自然互动 而量子计算机的最大问题就是所谓的噪音

不是噪音，比如它们非常嘈杂，而是与周围万物相互作用的噪音。这就存在一个问题，因为如果你试图在量子计算机上运行量子计算，很快错误就会积累起来，你将一无所获。因此，我们需要一种解决方案，这种解决方案被称为量子纠错，它是在量子计算机上应用的一套程序，以确保纠错的速度快于错误在计算中的累积速度。

我们正在做的是构建在量子计算机上执行纠错所需的软件栈。我试图给你一点类比。我喜欢类比，尤其是物理学方面的类比。它们通常非常有效。你可能对日常生活中纠错的最佳例子之一并不陌生，那就是你厨房里的冰箱。

冰箱就是一个纠错设备。因为它的作用是消除熵，对不起，如果我在这里说得太学术化了，但它可以消除食物中的熵。因为如果你把食物放在外面，尤其是在新加坡这样的地方，食物很快就会变质。你可以把这看作是食物发生的错误。如果你把食物放在冰箱里，冰箱就会把熵从字面上抽走。事实上，这就是为什么冰箱后面会有一个热泵，它可以冷却食物，保存食物，并在比其他方式更长的时间内保持一切正常状态。

在某种程度上，量子纠错的隐喻作用与此非常相似。它将熵从量子计算机中抽出，这样就能在更长的时间内保持计算状态。顺便说一句，我刚才给你的描述非常详细，这也是为什么公司的名字叫 Entropica 的部分原因，因为熵是我们正在讨论的所有问题中的一个关键概念。

(05:25) Jeremy Au：

太神奇了 你是物理学学士，而且离得这么远。那么，你对科学和量子计算的初恋是怎么来的？

(05:36) Tommaso Demarie：

我记得小时候，我读了很多科幻小说。我很喜欢。我从小就喜欢科学，喜欢技术，喜欢计算机的概念，我读了很多赫伯特的书，《沙丘》和《前进》，都是在它引起轰动之前读的。我爱阿西莫夫 我喜欢所有机器人系列的基础书籍。因此，我对所有与科技有关的东西都有一种天然的倾向。现在，这就是有趣的部分，对吗？我还可以分享一些非常私人的事情，这些事情在我更年轻的时候对我产生了很大的影响。在我 11 岁的时候，我的一位近亲被诊断出患有渐冻人症，这是一种致命的运动神经元疾病。这是一种致命的运动神经元疾病，非常可怕。我清楚地记得，医生多次提到这一点，对吗？医生会说，我们无能为力。我们对这种病的了解还不够，所以我们什么也做不了。我们只能等待，试着帮助这个人，这真的很让人心碎，对吧？

反思这一集，我清楚地认识到，当我们对事情一无所知时，痛苦就会发生。痛苦就会发生。你可以将这一概念转化为积极的观点，即我们知道的越多，我们对宇宙了解的越多，我们对自然了解的越多。我越发相信，我们可以解决许多问题，解决许多仍然影响着人类和地球上动物的痛苦。这是我非常珍视的东西。我之所以一直想成为一名科学家，是因为我认为学习有其根本的重要性。我们了解自然，了解物理，就能创造出更好的技术，就能改善每个人的生活。

我坚信这一点。这就是我去学习物理的原因。正如你提到的，我首先获得了物理学学士学位。然后，我又读了环境物理学硕士，因为实际上，我想研究气候模型。我想研究气候数学模型。量子计算的想法就是在这个时候产生的，因为当时我和我的教授都意识到，气候模型中的一些计算，事实上，大部分计算都非常困难。因此，即使你使用超级计算机，你所能做的也是有限的。

然后我们开始了解量子计算，这仍然是一个相当新的想法。那是一辈子前的事了。那是2008年。所以是16年前。在学术界，这还是个新想法 在学术界

我们开始意识到 有很多问题 需要大量的计算能力 而量子计算的整个承诺就是 它们能解决我们现有的传统计算机 甚至超级计算机都无法解决的某些问题 因此，这种联系非常巧妙。看看环境物理学中的大问题，就会知道有些问题需要更多。也正是从那时起，我开始对量子计算的整个概念感到兴奋和有点痴迷。

(Jeremy Au：

太神奇了 看到这里，你决定攻读博士学位，对吗？那么，读博士的理由是什么？因为，有人可以热爱量子计算，但也许不会去读博士，尽管我觉得你必须是个博士才能理解量子计算。但博士背后的原理是什么？

(当然：

有趣的是，我并没有直接去读博士。事实上，意大利的一家银行给了我一份工作。当时我还在意大利。他们给了我一份在银行风险管理部门的工作，我必须说这其实很有趣，因为我们使用统计模型、数学模型、蒙特卡洛方法来评估银行多种业务的风险。

我喜欢这样的工作。这是一次很棒的经历。它持续了将近一年，让我有了更多的实际理解和实际思考，对吧？变得更加务实。但回答你的问题，我最终还是申请了博士奖学金，并获得了奖学金，还搬到了澳大利亚。因此，我在 2010 年搬到悉尼攻读博士学位。这是因为在当时，如果你想从事量子计算方面的工作，现实情况是你没有太多的途径。你唯一能做的就是学术研究，尤其是在意大利。我的意思是，如果我想在意大利从事量子计算研究，那是不可能的，但在全球更大的学术中心，他们有这样的机会。

因此，我并没有太多选择，但我个人非常热爱学习。我真的很想离开欧洲。我想去澳大利亚。我想在一个完全不同的地方迎接挑战，在那里我谁也不认识，我只能靠自己，我必须建立自己的未来，自己的事业。我非常幸运地被一个小组录取了，这个小组有非常了不起的教授，研究所谓量子信息论的不同方面。所以当机会来临时，我抓住了它。我感谢了银行的所有人，辞掉了工作，收拾好行李。拿到签证后，我就搬到了澳大利亚。这确实是唯一的选择。强调一点，如果你想从事量子计算研究，这确实是唯一的选择。

但现在我想打破一个神话。这不是什么神话，但你说过。你说，研究量子计算需要博士学位。在2010年，那是真的。到了 2024 年，这就不再是真的了。我可以说是经验之谈，因为我们在 Entropica 的一些最优秀的人，并没有量子计算方面的博士学位。他们非常聪明。他们仍然有很强的学术背景，但其中有些人只有学士学位，有些人只有硕士学位。在过去的14、15年里，整个量子计算领域发生了巨大的变化，而这一切的美妙之处在于，今天，你可以在量子计算领域发挥非常重要的作用，而不需要像我这样拥有深厚的学术背景，因为在软件、人工智能、机器学习、架构设计和量子信息领域有太多的机会、太多的开放性问题。

事实上，我们的一大目标就是吸引不同领域的人才加入，为这一领域的发展做出贡献。因此，我开始在这里提出一个观点，那就是量子计算领域有很多工作要做，这是你一生中很可能要做的最令人兴奋的工作，尤其是因为这个领域是新的，正在起步，你不再需要博士学位。有很多开放性问题不需要博士学位。它们需要努力工作。它们需要对计算有很好的理解，但不需要博士学位。

(11:22) Jeremy Au：

有趣的是，我们的博士们的传统观点是，他们会成为一名教授，比如加入学术界，而你却决定成为一名创始人。你能分享一下你的职业选择吗？

(11:34) Tommaso Demarie：

可以。博士毕业后，我搬到了新加坡。在新加坡，我们非常幸运，因为我们拥有最好的量子技术研究中心之一。它就是量子技术中心（CQT），位于新加坡国立大学内。2014年，当我搬到新加坡时，我隶属于CQT。虽然我的职位是新加坡科技设计大学（SUTD）的博士后研究员。我非常幸运地加入了乔-菲茨西蒙斯（Joe Fitzsimons）的团队，据记录，他也是从学术界转型到创业的，如今是地平线量子公司（Horizon Quantum）的首席执行官和创始人，这是另一家位于新加坡的量子计算公司。

(12:11) 托马索-德马利：

我很幸运能加入他的团队。我之所以这么说，是因为在那个小组里，我们都对量子计算领域有着非常务实的看法。我们做的是理论研究。因此，我们在研究密码协议等方面的算法，但我们的目标并不是追求认识论上的成果，也就是为了知识而创造知识。我们的目标始终是让量子计算成为一项实用技术。这确实帮助我形成了这样一种认识：归根结底，在当今世界，如果你想创造巨大的影响力，你不太可能在学术界做到这一点。

事实上，在当今世界，我们也有很多机会，尤其是在公司建设和创业方面。即使与 10 年或 15 年前相比，人们所能获得的工具和资源也是难以置信的。因此，答案的第一部分是，如果你想创造大规模的影响，并且你真的热衷于将技术变为现实，我相信今天你必须在学术界之外去做。

然后是个人原因，对吗？个人原因是，我相信技术从根本上说是一种向善的力量。我不想让量子计算停留在理论层面，或者停留在概念层面。我想让它转型。我想推动它走出学术殿堂，确保它能造福于每个人，就像计算机造福于每个人一样。第三点是，当我还是博士后时，这个领域发生了巨大的转变。这更多地与时机有关，与正确的时机有关。2016年，IBM在云端推出了第一台量子计算机。这是一个非常小的原型。

这是一个五个量子比特的设备。量子比特就是量子位。所以可以把它想象成一个五量子比特处理器，但每个人都可以免费使用。你只需要连接API调用，就可以向这个设备提交小型、简单的量子计算，并得到结果。你必须明白这有多么不可思议，因为在这台设备上线之前，如果你作为理论研究者想要在真正的量子处理器上测试某些东西，你必须找到一个实验小组。你必须找到一个实验小组。你需要提出一个方案。你需要花费大量的时间来准备，等等。也许要花上一年的时间，直到有合适的时间来进行实验、运行实验、分析数据。我的意思是，事情就是这样，对吧？但正如你所理解的，要花很多时间才能完成任何事情。现在，你可以使用该设备。你只需在五分钟内连接，就能得到结果。这很有趣，因为我觉得在最开始的时候，我是使用量最大的用户之一。我无法证明这一点，但我还是这么说。

(14:40) 托马索-德马里：

因为我们正在做的一个项目，我是那台机器的最大用户之一。我向这些早期设备提交了数千次请求。我之所以这么说，是因为当时发生了很大的转变。突然之间，量子计算不只是一个想法，不只是理论上的努力，不只是学术上的努力，而是有一家大公司把机器提供给你使用。我喜欢它。影响力、个人动力和好时机。当你把所有这些放在一起时，2016 年，我真的开始认真地问自己：我是想努力成为一名教授呢？还是要忠于自己的信念、价值观和激情，跨越鸿沟，努力成为一名企业家？

(15:17) Jeremy Au：

了不起。从这个角度来看，你决定成为一名创始人，而很多博士和科学家往往可能想转型成为一名创始人。你决定创建第一家初创公司的经历是怎样的？

(15:29) Tommaso Demarie：

这是你能对自己做的最痛苦的事情。从头到尾都很痛苦。不过这也很神奇，尤其是在最初几年，我们。我说 "我们 "是因为我并不孤单。我的建议是，如果可以，不要一个人做。找一个你真正信任的人，一个认同你的价值观、认同你的使命、认同你的愿景的人，一起去做，因为这是一份孤独的工作。这是一份艰苦的工作，如果有人在你身边，一切都会改变。因此，我和Ewan一起，他是我们的首席技术官，也是Entropica的联合创始人。2018 年，我们都辞去了大学的工作。我们加入了 Entrepreneur First，当时是 EF 在新加坡的分部。

因此，我们从一开始就作为一个团队加入，这就是我们旅程的开始。但我想说的是，在最初的几年里，我们犯了作为创始人所能想象到的所有错误，这让人非常沮丧。但这也是一次很好的学习经历，尤其是当你来自学术界时，现实情况是，你能做的不多，只能不断碰壁，直到你知道什么是门，不再碰壁为止。事实上，我还可以告诉你更多一点，对吧？我可以告诉你，我可以告诉你我们是如何创办 Entropica 的，以及我们犯的第一个引号外的大错误之一。

在创业过程中，尤其是在初创企业的建设过程中，有一种趋势是，从一开始就提出一个非常强烈的问题陈述。有时，尤其是投资者或周围的人都会强调，要推动你以这种方式做事情，这是有道理的。这对 90% 甚至 95% 的公司来说都很有效。但有时并不奏效。 而在我们最开始的时候，我相信今天我们需要采取一种不同的方法，但我们仍然遵循了建议。我们所做的就是说，我们要用量子计算来解决计算生物学中的难题。

为什么是计算生物学？因为我们两位创始人都喜欢它。我个人也很喜欢。如果我能回到过去，如果我能再活一世，我一定要攻读神经科学博士学位。我爱它。先不说这个。有很多有趣的问题，影响很大。比如说，如果你能提高我们对基因组学的理解，我们就能真正开始认真解决一些至今仍然存在的最难攻克的疾病。

正如我提到的，计算难题是量子计算产生影响的沃土。但问题是，我和伊万都不是生物学家。要在一个已经非常复杂，而你又不完全了解的领域找到切入点，难度可想而知。因此，在 Entropica 成立之初，我们花了大约一年的时间，试图找到第一个对我们来说有意义的问题陈述。你会发现，我们的逻辑和理性都错了。我们打破了这种冲动，我们看着对方说，听着，这行不通。

我们是量子计算专家。我们非常了解量子计算。我们了解量子计算中的问题。我们不要把事情搞得太复杂。让我们退一步。让我们找出量子计算中缺失的东西，并为此努力。这种转变令人难以置信，因为从字面上看，我们已经筹款超过 12 个月，却没人相信我们的愿景，到不到三周，我们就拿到了条款协议。为什么呢？因为我们专注于我们的优势。我们专注于我们所了解的问题。这就是我学到的第一课。永远不要把事情过于复杂化。专注于你所知道的。运用你的技能。运用你的理解。以此为起点。此外，不要害怕犯错。能犯多少错就犯多少错，因为这是最好的学习方式。真的，这是最好的学习方法。最后，我想说的是，这种经历是非常痛苦的，感觉就像你总是摔倒，总是撞到头，但你知道什么是好的。你会站起来，继续走，继续跑，直到你再摔倒一次，这没关系。这是过程的一部分。

(19:16) Jeremy Au：

在创建初创企业的过程中，你发现了哪些作为博士或科学家并不了解的东西。

(19:24) Tommaso Demarie：

这是个好问题。

好吧，让我试着回答这个问题，让我绘制科学工作与创建初创企业或公司之间的异同图。我将以刚才的例子为起点。我认为，这两种情况的出发点非常相似。我认为，你应该爱上一个问题。你应该爱上一个问题，爱上一个你能理解、你能表达的问题。

(19:47) Tommaso Demarie：

我学到的一点是，当你创建一家公司时，很容易爱上解决方案。因为你会把解决方案、产品、软件当成你的小宝宝，你要保护这个小宝宝不受外界和环境的影响，你希望这个小宝宝茁壮成长。这是一件非常人性化的事情。但如果你爱上了解决方案，你就会变得非常僵化。你会变得非常紧张。很可能事情就不会成功。你应该爱上问题。在你的头脑中，问题才是最重要的。解决方案会千变万化。问题是关键。科学如此，创业也是如此。你要对问题有一个清晰的认识，然后为之制定解决方案。改变的是验证过程和你所追求的结果。

因此，在科学领域，你有一个非常严格的验证过程，即科学方法。你不能偏离它。你需要遵循一定的步骤。你提出一个假设。你要做一个实验，测试它，阐述数据，然后继续。但在初创公司，你有更多的灵活性。你应该非常务实。我认为，在 Entropica 的发展过程中，我们曾多次犯过一个错误，那就是我们混淆了这两种方法。

有时我们太死板。我们对自己要求太严格。在初创企业中，这有点像你的修炼。想象一下你在船上，对吧？你锁定了一颗遥远的星星 那颗星星就是你的目标 也就是你要解决的问题 然后你开始航行。一开始，你们只有两个人 船上千疮百孔，不断下沉 你拿着水桶，试图把水倒出船外。但你越往前走，就会有越多的人加入这艘船，你就会拥有更多的钱，更多的合作伙伴。这样，你就能把船开得更大。但重要的一点是 你不需要在风暴中航行。

就像你有能力决定道路一样。重要的是北极星，但今天和北极星之间的路径取决于你。这与科学方法截然不同，在科学方法中，你需要遵循非常严谨的方法。我认为这一点非常非常重要。不要混淆两者。不要过于死板。要灵活，要务实，要记住你爱上的是问题，而不是解决方案。寻找北极星，但要在风暴中航行。有时，你必须经历风雨，然后确保自己能够生存下来并走出困境。最终目标也大不相同。

在科学领域，你的最终目标是纯粹的知识，这是完全正确的。你正在做的，是增加人类的知识，即使没有任何实际应用。你增加了对自然的了解，这是一个非常崇高的目标。但如果你要创建一家公司，目标就不一样了。

最终，你要实现价值。你想要盈利。你需要给你的利益相关者，给你的投资者带来经济回报，我认为，对于转为企业家的科学家来说，在头脑中保持这种清晰的区别也很重要。我并不是说钱是唯一重要的东西，尽管钱确实很重要。我还想说的是，你们追求的是实际成果。对我们来说，我们想让开发者能够使用量子计算机。我们想让量子计算机变得有价值。我们要确保量子计算机能够解决那些难题，造福全人类。这就是我们的目标。

显然，你们也在寻求财务增长和财务盈利。我想说，这确实是我在高层次上学到的最大一课。科学方法与创业方法之间的区别。这是非常美妙的。起点相似，终点不同，轨迹也不同。记住这一点很重要。

(23:03) Jeremy Au：

有趣的是，你现在正在量子计算领域建立这家公司，尤其是从软件的角度。量子计算能为我们做什么传统计算机做不了的事情？我知道这听起来是个很基本的问题，但你知道，我的电脑已经可以进行缩放呼叫、运行Excel、运行风险管理模式、生成区块链了。那么，量子软件能给我们带来哪些优势，又有哪些应用呢？

(23:29) Tommaso Demarie：

好吧，就拿你刚才列举的所有例子来说，你的计算机会继续做所有这些事情。因此，量子计算不会取代你的变焦呼叫。我们应该以稍微不同的方式来看待这两种范式。首先，我想说的是，经典或传统计算机，通常在这个领域，我们称之为经典计算机。比如我们现在使用的这台计算机，还有你的手机或高性能计算机。这些都是经典计算机。

GPU 也是基于经典计算逻辑的，或者是 FPGA。这些都是经典计算系统的例子。这些设备的功能非常强大。强大得令人难以置信。我的意思是，在过去的十年里，我们学会了如何将事物并行化。我们学会了如何加速线性代数，如何加速张量计算。

所有这些学习的成果就是 ChatGPT、更好的人工智能模型等等。因此，传统计算机、经典计算机的功能强大到令人难以置信的地步，然而，有些问题的复杂程度非常高，即使你把我们当今地球上所有的计算能力都用上，也无法解决它们。

我举一个简单的例子。当你连接到你的 Gmail 账户或任何电子邮件提供商的账户时，或者当你连接到你的银行时，你所做的就是在你和银行之间建立一个安全的通信渠道，当你发送密码时，即使有人窃听，他们也无法读取你的护照。

这样，你就在双方之间建立了一个安全的通信渠道，可以安全地交换信息。你可以查看你的银行账户信息。你可以做所有这些事，而且你知道自己是安全的。没有人可以监视你。你之所以安全，是因为当你创建这个通信渠道时，你真正在做的是利用问题的复杂性来保护自己。问题是，如果我把两个非常大的质数相乘，这是一件非常简单的事情，你可以用手来做，对吗？你会得到一个很大的数。所以这很容易做到。但如果我给你一个很大的数，然后让你找出两个质因数，把它们相乘就能得到那个很大的数。事实证明，在一定规模上，传统计算机不可能解决这个问题。要破解这个问题，需要数百万年的时间。正因为如此，你可以非常聪明地利用这一特性。你可以建立安全的通信渠道。所以，这是一个我们每天都在使用的简单例子，即使我们没有意识到它的存在。一个困难的计算问题，即使我们今天拥有所有的 GPU 能力，你也无法破解。正因为有了这种保证，我们才能安全地使用互联网。事实证明，量子计算机可以高效地破解这一难题。

因此，找到质因数不再需要数百万年，而可能只需要几个小时或一天。因此，你可以体会到时间尺度上的差异。我们从恐龙到人类所花的时间，变成了几个小时。这是完全不同的数量级。

这就是量子计算机强大无比的原因。同时，它也举例说明了我们每天都会遇到的问题，即使我们没有意识到，也可以用量子计算机来破解。现在，这里显然有负面含义，负面含义就是量子计算机会影响密码学领域，而这正是当今正在发生的一场大讨论。

但抛开这一点不谈，还有许多领域的其他类似问题将受益于量子计算能力。利用量子计算机可以更快地解决线性代数问题，这在所有工程领域都有应用。某些机器学习技术可以从量子计算机的加速中获益，这很令人兴奋，因为它的潜力可能是在更短的时间内或使用更少的数据训练出更强大的模型，同时还能消耗更少的能源，因为就我们目前所知，量子计算机比传统计算机更节能。

传统计算机需要大量冷却和电力才能运行。如果你想完全模拟分子的化学性质，那么你可以将其应用于化学领域，但经典计算机无法做到这一点，因为分子是量子力学系统。因此，你需要量子力学系统来实现这一点，而量子计算机就是这样的系统，它将帮助并提高我们对化学和材料科学的理解，这很可能会影响到我们在现代经济中所做的几乎所有事情。想象一下，如果你能制造出更高效的电池，这将对汽车和交通产生影响。想象一下，如果你能制造出更高效的太阳能电池板。

想象一下，如果你能更有效地模拟核聚变反应堆内部发生的情况，它将帮助我们更快地获得清洁能源。多亏了核聚变。这只是让你了解一下自然界中存在的那些非常困难的计算问题，如今我们正在努力解决这些问题，但量子计算可以帮助我们解决这些问题。如果量子计算机能够成功解决其中的一些问题。我相信，我们将进入一个技术创新、科学发现的新时代，这与一百年前人们对更好的物理模型的理解非常相似。这令人无比兴奋，希望我能够回答你的问题。

(28:26) Jeremy Au：

太神奇了。你能分享一下你个人勇敢的经历吗？

(28:29) Tommaso Demarie：

可以。这只是一个小故事。不会有什么伟大的勇敢故事之类的，但这是一个对我有意义的故事。而且，这件可爱的小事我现在还记得。所以，我要告诉你们关于我的三件事，它们与物理学无关，与量子力学无关，与创业精神也无关。其一，我是一名侍酒师。我热爱美食。我喜欢葡萄酒，在读硕士期间，晚上我去了意大利的侍酒师学校，在一年的时间里，我拿到了证书。有趣的是，我还在一家米其林星级餐厅工作过，这也是我在学习期间做的事情。因此，晚上我作为一名厨师工作到很晚，这其实是厨房里最底层的工作。这是一次奇妙的经历。这是不记名的，但餐厅非常友好地允许我这么做。这和我马上要和大家分享的故事有关。

最后一个有趣的地方，只是为了让大家知道。我把自己变得更人性化一些。我喜欢动物，家里有一只宠物鹦鹉。它每天都给我带来很多快乐。我给你讲个故事吧。

当我在米其林星级餐厅工作时，第一个星期我几乎都在切蔬菜，虽然这并不是工作中最光鲜亮丽的部分，但你总得有个起点。在切了一周的胡萝卜、洋葱、大蒜和香菜后，他们终于给了我一个小任务。任务非常简单。我必须帮忙准备当晚的小菜。通常会有一份固定的菜单，当你坐下来时，他们会给你端上一份开胃小菜，作为开胃小菜。非常简单，没什么大不了的。这就是所谓的 "开胃小菜"（amuse bouche）。

你还需要想象一下，在这些厨房里，发生的大部分事情都是人们一直在互相吼叫。压力很大。每个人都非常紧张，压力很大。吼叫声此起彼伏。这种感觉有点像在军队里做 NS 时的感觉。总有人无缘无故对你大喊大叫。

总之，在切了一周的蔬菜后，他们告诉我，去准备小菜吧。你要做的就是在盘子里放上一点酱汁 就是这样。他们没教我怎么做。我就开始准备盘子，我觉得该放多少酱汁就放多少。然后把盘子端出去 五分钟后，主厨通常不在厨房工作了，而是坐在外面招待客人。主厨从门外冲进厨房，开始大喊大叫，好像要杀人一样。大叫道，是谁准备的小菜？谁放了这么多酱汁？那个白痴是谁？我要掐死他，等等，等等，等等，等等。所有人都愣住了

他们之前告诉我的是，我们可能会大喊大叫，我们可能会看起来很生气，这当然是一个非常紧张的环境，但如果你犯了错误，伙计，自己承担。于是，在所有的叫喊声中，厨师停了下来，虚荣地扭动着脖子。我举起手说，厨师，对不起。是我干的 我以为他会抓住我，从厨房的衣服上抓住我，然后从后门把我扔出厨房。他走到我面前，盯着我看。那是个大块头。他比我高，个子也很大。他说，好吧，我教你怎么做。一定不要再犯同样的错误。

他没有用他的原话，但你明白他的意思。然后他冷静下来 去吧，教我怎么做。我学会了，就不会再犯同样的错误了。这很有趣，因为在那之后，基本上是二把手的厨师长来找我，把我拉到一边说，听着，我犯了个错误。

好吧 但做得很好 很少有人能做到这一点。在厨房里，尤其是当有人大喊大叫的时候，人们很容易就会消失，躲起来或者假装什么都没发生。你要承担责任 这样才对 好样的 他还说 如果你再这样 我就揍你 但这很公平 这是个很小的故事，但我觉得它告诉了我一件很重要的事，那就是即使在高度紧张的情况下，即使事情看起来非常难看、非常糟糕，你能做的最好的事情就是承担你的错误。

如果你做了，就说出来，解释你为什么这么做，寻求帮助，询问如何避免再次犯错，表明你是真心的。人们通常会对此做出积极的反应。我认为这在你所做的几乎所有事情中都是正确的，但在创业和初创企业中尤其如此，因为你会犯很多错误，越早吸取教训，你就会越快乐。你也会更成功。

(32:18) Jeremy Au：

是啊。太棒了。关于这一点，我想总结一下我在这里记录的三大收获。首先，非常感谢你分享你的热情，以及你是如何爱上量子物理和量子计算的。听到你如何从最初的文字科学，到后来的金融风险建模，再到量子计算，真是令人着迷。

其次，非常感谢你分享了从一名科学家和研究人员转变为初创企业创始人所需要的反思，听到你所犯的错误以及你对如何确保现实、务实和自我调整以应对问题陈述的见解，尤其是在一个高度复杂的领域，如仍在新兴的领域，真是太棒了。最后，非常感谢你分享了自己的勇气故事，讲述了如何掌握主动权。我认为，能听到你在自己所在的餐厅，以及作为初创企业创始人如何解决量子计算领域问题的背景下，如何看待自主权的问题，真是太棒了。

在这方面，非常感谢你的分享。

(33:22) Tommaso Demarie：

谢谢，杰里米。很高兴见到你。见到你真的很高兴。谢谢。