英伟达悄然进军量子计算领域可能重塑人工智能的下一个前沿

要点

Nvidia 正在悄悄地将自己定位在量子计算的中心，通过其新的 NVQLink 和 CUDA-Q 系统将当今最快的 AI GPU 与早期的量子处理器连接起来。这种混合方法不会使量子位变得更强大，而是会更快地取得进展，使 AI 能够实时稳定和训练量子机器，从而有可能在未来几年实现重大突破。台积电、美光、博通和 ASML 等供应商将首先受益，因为 Nvidia 基于 GPU 的架构成为当前计算之间的标准桥梁以及量子前沿。我们比 Nvidia 更喜欢的 10 只股票 ›

与其说量子计算是一台机器，不如说它是一项任务——一队侦察兵被派去探索一片过于复杂而无法通过视觉绘制地图的景观。每个侦察兵沿着不同的路径出发，并行测试什么是可能的。在一起，他们可以同时感知多条路线——这就是这种方法的天才之处。

挑战在于让团队保持联系。无线电的噼啪声、地图的模糊，甚至天气的变化都会分散他们的信号。这些侦察机——量子比特——非常敏感。它们可以同时探索多个方向，但承载它们的硬件对于条件来说仍然太脆弱。一股热气或一阵噪音的震动都可能使探险队偏离航线。

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因此，研究人员并没有奋力向前，而是将大部分时间花在稳定任务上：修复设备、重新校准坐标以及重新运行丢失的路径。前沿仍然开放，但进展缓慢而谨慎。直到现在，耐心已经定义了该领域。突然，节奏发生了变化。

新的指挥所

在最近的华盛顿会议上，Nvidia（纳斯达克股票代码：NVDA）推出了可以加快这一步伐的技术。其新的混合系统——NVQLink和CUDA-Q——就像侦察兵的中央指挥所。它不会缓解地形，但可以加强沟通。

NVQLink 以微秒的速度将量子处理器（侦察员）与当今的计算系统（分析师）连接起来，比以前快了几个数量级。 Nvidia 的开源软件层 CUDA-Q 让研究人员能够编排这种联系，将人工智能模型、量子算法和纠错例程作为一个系统一起运行。这一跳跃使得人工智能能够实时监控探险队，了解干扰模式，并在团队分散之前进行纠正。

图片来源：盖蒂图片社。

为什么英伟达会如此关心这个还需要几年时间才能盈利的领域？因为谁先建造了这座桥，谁就控制了接下来的交通。

这就是在每次失败的旅行后查看地图和在侦察兵移动时实时指导他们之间的区别。对于研究人员来说，这意味着在以前有过一次的地方进行数百次新的迭代——真正的加速发现。这是工程师喜欢的一种安静的进步——看不见，但不可或缺。

拥有今天和明天之间的桥梁

Nvidia 并没有建立新的侦察兵；而是建立了新的侦察兵。它构建了使它们保持协调的基础设施。它的 GPU（图形处理单元）已经针对这些探索所需的密集、并行计算进行了调整，使其成为任何新兴量子处理器的天然合作伙伴。

这种合作伙伴关系很重要。Nvidia 的 GPU 仍然是当今使用最广泛的 AI 芯片，经过二十年的迭代改进，并得到业界最成熟的软件堆栈的支持。CUDA 平台为开发人员提供了细粒度的控制——能够精确地调整工作负载、管理内存和编排时序。正是这种精确性给了研究人员信任；控制方面的每一次改进都会成为一种新的进步。在量子研究的背景下，这意味着任何新的量子芯片都可以与地球上最快的通用 GPU 一起进行优化。

其他公司追求更好的量子硬件——超导、光子、俘获离子——但所有这些都需要与我们已有的计算能力进行可靠的协调。 通过提供这种链接，Nvidia 将其 GPU 生态系统转变为混合计算的操作环境，即现在和未来之间的结缔组织。

由于该系统是开放的，每个连接的新实验室或初创公司都会加强 Nvidia 作为量子实验默认中心的地位。

这些侦察兵所追逐的地平线并不是抽象的。这就是当今计算机遇到的问题——预测风暴形成前湍流大气的行为，对分子进行建模以设计更安全的药物，模拟可以存储清洁能源或过滤空气中碳的新材料。这些挑战中的每一个都涉及数万亿种相互作用的可能性。理论上，量子系统可以并行探索这些可能性，找到当前技术需要数十年或数百年才能计算的模式。英伟达的更快链接无法解决这些谜团尚未揭开——这仅仅意味着探险家每天可以在地图上搜索更多内容。

战略耐心

此举还有一个防御智慧。如果量子计算成熟，它可能会威胁到建立英伟达帝国的相同数据中心模型。首席执行官黄仁勋似乎有意确保，如果未来发生变化，英伟达已经处于其中心。

通过拥有连接当今技术和未来技术的桥梁，无论哪种计算模式占据主导地位，该公司都可以确保其获得相关性和收入。量子的成熟可能还需要数年时间。但学习曲线刚刚变得陡峭，而英伟达掌握着指南针。

沉默的受益者

即使是最好的探索者也需要供应商。量子计算的下一次飞跃不会来自单一突破，而是来自让量子和人工智能并行工作的基础设施。首先受益的公司是那些对 Nvidia 硬件堆栈已经至关重要的公司——定位于量子与 GPU 结合的公司。

台积电：制造支柱

每个 Nvidia GPU 和 NVQLink 控制器都源自台积电 (NYSE: TSM) 的领先节点。混合系统只会通过先进的封装和互连设计加深这种依赖。

没有其他代工厂能与台积电的产量或规模相媲美；混合计算扩大了其主导地位。

美光：带宽供应商

混合工作负载在 GPU 和量子控制器之间移动大量数据。美光科技（纳斯达克股票代码：MU）的高速内存为数据流提供动力，使这些系统保持响应。

美光是唯一一家直接支持政府支持建设混合量子生态系统公共部门的努力的美国内存制造商。

今天的高速存储器所做的就是让围绕这种脆弱状态的对话保持活跃——人工智能模型、校准图和告诉量子位下一步该做什么的反馈循环。当我们进一步探索未知世界时，我们将需要更多的东西来保持对话的进行。

Broadcom：互连推动者

Broadcom（纳斯达克股票代码：AVGO）网络和光学互连提供了 NVQLink 所依赖的超低延迟主干。

每个人工智能和未来的混合数据中心都流经博通的连接层；量子集成放大了它的作用。

精度、带宽和连接是混合进步的三位一体。

ASML：精密背后的工具制造商

ASML（纳斯达克股票代码：ASML）的 EUV（极紫外）光刻技术为将量子处理器（称为 QPU）和 GPU 连接在一起的控制电子设备提供动力。

在先进节点上，EUV 无可替代；混合架构只会增加对 ASML 工具的需求。

对于投资者来说，这些是近期值得关注的公司：已经从人工智能基础设施中获利的公司，现在将从其量子扩展中受益。

安静的加速

量子计算仍然是一条漫长的道路。地形仍然不确定，仪器不稳定。但随着更快的通信和实时反馈，侦察兵终于可以有节奏而不是犹豫地行动。但这一次，道路感觉清晰可见。

目前还没有人能够看到这个新世界的完整地图。 改变的是绘制的速度。

在这种安静的加速中——不是突破，而是探索者之间更好的对话——英伟达再次找到了隐藏进步的地方：发现和控制之间的空间。

这对 Nvidia 意味着什么

英伟达此举并不是为了建造量子计算机，而是为了打造量子计算机。这是关于拥有每一个量子努力都需要的桥梁。

短期：收入不会激增，但与国家实验室和深度科技初创公司的联系会更紧密。中期：CUDA 平台成为人工智能和量子学习协同工作的训练场——一条围绕 Nvidia 数据中心主导地位悄然形成的新护城河。长期：如果量子能够实现气候预测、药物发现或清洁能源材料，Nvidia 就可以向每个探险家出售镐、铲子和地图。

在短期内，Nvidia 面临着没有同等的混合竞争对手。从长远来看，IBM 和微软是最可信的威胁——一个在硬件软件集成层，另一个在云编排层——但这两家公司距离挑战 Nvidia 在基于人工智能的混合计算领域的领先地位还需要数年时间。

对于投资者来说，要点很简单：量子仍然是投机性的，但基础设施通常会首先获胜。英伟达只是让自己成为一个仍在学习站立的领域不可或缺的人，而这就是复合的耐心。

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*股票顾问于 2025 年 11 月 3 日返回

Beegee Alop 在 Nvidia 任职。他是 The Motley Fool 的数据工程师，专注于将复杂的数据集转化为长期投资者的实用见解。Motley Fool 持有并推荐 ASML、International Business Machine、Microsoft、Nvidia 和台积电。Motley Fool 推荐 Broadcom，并推荐以下选项：多头 2026 年 1 月微软看涨期权，价值 395 美元，空头 2026 年 1 月微软看涨期权，价值 405 美元。 Motley Fool 有披露政策。

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