量子計算是"下一個AI"?分析:入場時機至關重要

2025-11-07 | 來源: 華爾街見聞 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

量子計算雖展現巨大潛力，並受政府關注推動概念股上漲，但行業仍處早期階段。量子比特規模不足、錯誤率高及技術路線未定等瓶頸制約其商業化，可擴展性突破預計還需5-10年。盡管分析師預測2030年市場規模可達42.5億美元，目前投資者仍面臨技術路徑不確定性和較長回報周期的風險。當前核心問題並非量子計算“是否值得投資”，而是“何時投資”。

量子計算正成為投資者關注的新焦點，但這一新興技術的商業化進程仍面臨重大挑戰。盡管最近取得了技術突破，且有消息稱美國政府考慮入股相關企業，但業內人士警告稱，在量子計算真正成熟之前，投資者面臨的風險遠大於潛在回報。

谷歌近期宣布其量子芯片在特定計算中的速度是普通計算機的13000倍，這一突破展示了量子計算的潛力。此前媒體報道，特朗普政府正考慮收購IonQ和D-Wave Quantum等公司的股份，盡管政府對此否認，這些消息仍推動量子計算概念股大幅上漲。過去一年，D-Wave Quantum飆升1811%。

然而，這一行業仍處於發展初期。目前最先進的量子計算機在大多數應用場景中仍無法超越傳統計算機，主要瓶頸在於電子“大腦”規模不夠大，無法可靠地修復計算錯誤。美國銀行分析師Wamsi Mohan指出，可擴展性是未來五年至十年的關鍵問題。

技術瓶頸尚需時日突破

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當前量子計算機性能不穩定的根本原因在於量子比特（qubit）數量不足且錯誤率高。與傳統計算機使用只能是0或1的比特不同，量子計算機則利用所謂的量子比特的量子力學特性，使之可以同時具有0和1的兩種狀態。這使得能夠同時處理更多可能性，從而解決傳統計算機需要近乎無限期時間才能完成的問題。

但構建大規模且無錯誤的量子計算機難度極大。眾多量子組件需要冷卻到接近絕對零度才能發揮作用，設備通常體積龐大且計算機精密。IBM在量子計算領域深耕約十年，生產出了一些最強大的量子計算機，但其最先進的系統也只有156個量子位。

分析師表示，量子計算機需要更多數量級的量子比特才能解決許多普通計算機無法處理的問題。IBM今年發布的路線圖顯示，計劃到2033年達到2000個量子比特。谷歌目前擁有一款105個量子比特的芯片，目標是達到1000個量子比特，但時間表尚不清楚。

技術路線之爭勝負未分

誰將贏得量子計算的擴展競賽遠未明朗。IBM和谷歌投入大量資金，亞馬遜和微軟等科技集團也紛紛入局。規模較小的上市量子計算公司也可能突圍占領市場。此外，PsiQuantum這樣的初創企業也將在澳大利亞和芝加哥建設大規模量子計算機，該公司於9月在芝加哥破土動工。

量子計算產業仍處於早期階段，甚至連哪種基本技術路徑最具可擴展性都尚未明確。一些公司如IBM和谷歌使用冷卻至絕對接近零度的材料，IonQ等公司使用被懸浮懸浮並在空間中的帶電粒子，PsiQuantum則利用光的量子特性。