2024 年最佳量子计算股票

Jitanchandra Solanki

公司和大学越来越接近制造出世界上第一台全功能量子计算机。许多公司已经在运行基于各种技术和工艺的原型机。

使这些机器成为可能的物理学和数学知识非常复杂,而确定哪些公司在量子计算方面的努力具有可靠的商业案例也同样复杂。本文解释了量子计算的含义,列出了几只值得关注的量子计算股票,并讨论了投资这些公司的利弊。

什么是量子计算?

量子计算机在量子位 (qubit) 上运行,而不是常规位。常规位只能是 1 或 0,而量子位也可以位于两者之间的任何位置,只要观察到它,就有一定概率崩溃为 1 或 0。这一特性允许量子计算机运行量子算法,在解决某些众所周知的问题时,速度比普通计算机快数倍。

其中一个问题是整数因式分解。普通计算机很难在合理的时间内对非常大的数字进行因式分解,而现代密码学大多依赖于这一事实。量子计算机可以在几秒钟内解决普通计算机可能需要数百或数千年才能解决的问题。

不过,需要强调的是,量子计算机只是在计算某些问题时速度更快。对于标题为 "量子计算机比普通计算机快一百万倍 "的文章,我们应该谨慎对待,因为这个惊人的数字并不适用于任何形式的计算。

最值得关注的量子计算股票

介绍了量子计算所需的一些基础知识后,现在是值得关注的量子计算股票列表的时候了。请注意,“最佳”是主观的,投资者在做出任何投资决定之前应进行尽职调查并进行自己的研究。

不过,以下列表可以为那些希望获得更多量子计算股票信息的人提供一个良好的起点。

  • IBM (IBM) – 基于云的量子计算即服务
  • Alphabet (GOOG) – 50 量子比特原型和战略合作伙伴关系
  • 微软 (MSFT) – 开发一种错误率较低的新型量子位
  • IonQ (IONQ.US) – 资金雄厚的激光量子计算初创公司
  • Nvidia (NVDA) – GPU 和 AI 巨头构建经典/量子混合计算机

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IBM – 基于云的量子计算即服务

“IBM Osprey”是 IBM 于 2022 年底推出的最新量子处理器的名称。该处理器拥有 400 多个量子位,据 IBM 称,这使其能够处理远远超出传统计算机能力的事情。该公司表示,用经典计算机模拟 IBM Osprey 上的计算状态所需的位数比宇宙中的原子还要多。

该公司现在运行着 20 多台量子设备以及一个名为“IBM Quantum Lab”的基于云的在线平台。这些设备可用于运行量子算法和实验,还可以模拟未来更大的量子计算机可能实现的功能。20 台设备中有 6 台可供公众使用。

它在量子计算领域将其创新货币化的计划很明确:其基于云的平台已被高盛、凯捷和波音等财富 500 强公司使用。IBM 的技术使这些公司能够使用量子计算来改进其业务流程。高级计划客户可以获得 IBM 最强大的系统、获得实践支持和培训。

Alphabet – 50 量子比特原型和战略合作伙伴关系

谷歌是量子计算领域全球领先的公司之一。该公司以其广受欢迎的搜索引擎而闻名,但也在人工智能、算法、机器人和量子计算等领域进行前沿研究。2019 年,该公司推出了 Sycamore,这是一款大约 50 个量子位的量子处理器。

此后,该公司一直孜孜不倦地改进其系统,并用它来运行实验,目的是更好地理解可穿越虫洞动力学等复杂课题。2019 年,谷歌量子团队报告称,Sycamore 能够在 200 秒内完成计算,而普通超级计算机需要 10,000 多年才能完成。竞争对手IBM后来表示对这一说法持怀疑态度,称普通超级计算机几天就能完成同样的计算。

谷歌与金融巨头摩根大通合作开发用于投资组合优化、风险分析和欺诈检测的量子算法。其目标是设计出在时间和准确性上都优于在传统计算机上运行的算法。同样,谷歌还与空中客车公司合作开发量子算法,用于优化航班调度和航线等。

微软 – 开发一种错误率较低的新型量子位

一段时间以来,尚不清楚计算机巨头微软是否有任何真正的计划加入量子计算军备竞赛。然后,在 2022 年初,该公司发布了一篇博客文章,详细介绍了它如何成功展示了构建拓扑量子位所需的物理学原理。拓扑量子位用于构建拓扑量子计算机,其工作原理与 IBM 和谷歌正在研究的量子计算机不同。

拓扑量子计算机本质上并不比“常规”量子计算机更强大,但它有一个主要优势:它不太容易产生错误。目前量子计算机的错误率约为每千次计算中出现一次错误,这个错误率仍然太高,无法实用。计算机科学家认为,量子计算机需要在每百万次计算中产生的错误少于一次,才能真正发挥作用。

因此,尽管微软并未夸耀其设备上的量子位数量,但它可能正在引领第一台真正实用的量子计算机的发展。尤其如此,因为拓扑量子位的另一个优点是它们占用的空间非常小,并且可以轻松地在一个小芯片中填充数千甚至数百万个量子位。微软研究人员表示,在量子计算机能够开始解决传统计算机无法解决的现实问题之前,这是必要的。

IonQ – 资金雄厚的激光量子计算初创公司

IonQ 成立于 2015 年,是马里兰大学和杜克大学两位教授的创意,两位教授在量子计算技术领域都拥有超过 25 年的研究经验。此后的几年里,他们进行了几轮投资,并从谷歌的风险投资部门 GV 获得了 2000 万美元的现金注入。迄今为止,他们总共获得了约 4 亿美元的投资。

如此可观的融资规模自然引起了投资者的兴趣,那么他们的优势在哪里呢?该公司正在积极研究和建造所谓的俘获离子量子计算机。这种类型的量子计算机的工作原理是将量子位存储在电场中的离子上。激光用于将离子控制为带电或不带电状态。与量子计算中的所有事物一样,它涉及大量复杂的数学和物理知识。

重要的是要知道,俘获离子量子计算机被视为构建足够大以执行有意义的计算的量子计算机的有前途的方法之一。该技术的优点是量子位在很长一段时间内相对稳定并且错误相对较少。在量子计算的这个子领域,IonQ 处于发展的最前沿。

NVIDIA – GPU 和 AI 巨头打造经典/量子混合计算机

NVIDIA 在 2023 年上半年无疑成为众人瞩目的焦点,其股价在六个月内上涨了两倍多。这种价格走势很大程度上归因于围绕人工智能的不断炒作,这一计算领域引起了 NVIDIA 的兴趣,因为它是全球领先的 GPU 生产公司之一。

但该公司还有一项量子计算计划,因此在这份名单上占有一席之地。也许并不奇怪,NVIDIA 一直致力于将量子处理单元与其自己的高度先进的 GPU 和 CPU 相结合,以创建一种混合计算机,能够比传统计算机更快地处理某些类型的数据并运行某些算法。

NVIDIA 目前似乎没有任何建立自己的量子计算机的雄心,但他们与量子计算领域的许多公司 (例如 Anyon Systems、AtomComputing 和 IonQ 等) 建立了战略合作伙伴关系,这意味着他们将处于该领域技术发展的前沿。这与他们自己在 GPU 和人工智能方面的专业知识相结合,可能会在未来带来有趣的事情。

如何投资量子计算股票

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  • 英国股票 – 交易价值的 0.1%,最低佣金为 1 英镑。
  • 美国股票 – 每股 0.02 美元起,最低佣金为 1 美元。

您可以在 Admirals 合约规格页面了解有关投资佣金的更多信息。您可以从 Invest.MT5 网络平台搜索全球股票并分四个步骤进行投资:

  1. 在 Admirals 开设账户。
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来源:Trade.MT5 网络交易平台的图表和交易单示例。仅用于说明目的。拍摄日期:2023 年 7 月 20 日。

量子计算股票:为什么投资量子计算

至少可以说,这项技术前景广阔,而且应用广泛。但值得注意的是,量子计算机仅比普通计算机更快地解决某些特定问题。据我们所知,量子计算机无法加快许多日常计算的速度。因此,一些人对量子计算机将像普通计算机和互联网一样席卷世界的观点持怀疑态度。

量子计算的另一个巨大挑战是,量子位需要保持极低的温度才能发挥作用,即 -273 摄氏度。这样的温度过于极端,家用电器无法实现,因此,虽然量子计算机在 (不久的) 将来可能会在大型设施中建造和使用,但不太可能成为消费者家中的日常用品。

👉 那么,有什么好处呢?我们很难错过人工智能领域的最新发展,像 ChatGPT 这样的聊天机器人已经能够做出类似人类的详细回应。量子计算可以加速机器学习算法,这些算法用于“训练”这些人工智能。第一家能够运行完整量子计算机并将其与机器学习算法相结合的公司可能会取得重要的技术突破。但这只是一个例子;由于只有量子计算机才能执行的计算,许多领域和部门都将取得进步。

要让投资者对量子计算股票感兴趣,公司需要做到两点:第一,建造一台量子计算机,第二,制定创收计划。到目前为止,从事量子计算的公司仍然停留在第一部分,这似乎是最大的挑战所在。从长远来看,时间会证明对这些公司的投资是否会带来回报,因为功能齐全的量子计算机至少还需要几年的时间。

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量子计算股票常见问题解答

谁是量子计算股票的领头羊?

有几种构建全功能量子计算机的方法。无论是 IonQ 正在构建的俘获离子量子计算机,还是微软正在开发的拓扑量子计算机。这两家公司与 IBM 和谷歌一样,都是信息技术领域接近全功能量子计算机这一 "圣杯 "的重要竞争者和候选者。从投资的角度来看,量子计算仍处于早期阶段,很可能需要数年时间才能出现这样的设备,并能用于实现盈利。

量子计算股票值得买入吗?

量子计算领域仍处于起步阶段。今天的原型机体积小,容易出错。制造大型量子计算机非常困难,因为量子比特需要非常特殊的环境和设置,成本高昂且难以扩展。这给投资者带来的关键启示是,量子计算机可能还需要很多年才能真正变得可行,公司才能开始利用它们赚取收入。希望在投资组合中加入量子计算股票的投资者应时刻注意这一事实。

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