英偉達悄然進軍量子計算領域可能重塑人工智能的下一個前沿

要點

Nvidia 正在悄悄地將自己定位在量子計算的中心，通過其新的 NVQLink 和 CUDA-Q 系統將當今最快的 AI GPU 與早期的量子處理器連接起來。這種混合方法不會使量子位變得更強大，而是會更快地取得進展，使 AI 能夠實時穩定和訓練量子機器，從而有可能在未來幾年實現重大突破。台積電、美光、博通和 ASML 等供應商將首先受益，因為 Nvidia 基於 GPU 的架構成為當前計算之間的標準橋樑以及量子前沿。我們比 Nvidia 更喜歡的 10 隻股票 ›

與其說量子計算是一台機器，不如說它是一項任務——一隊偵察兵被派去探索一片過於復雜而無法通過視覺繪製地圖的景觀。每個偵察兵沿著不同的路徑出發，並行測試什麼是可能的。在一起，他們可以同時感知多條路線——這就是這種方法的天才之處。

挑戰在於讓團隊保持聯繫。無線電的劈啪聲、地圖的模糊，甚至天氣的變化都會分散他們的信號。這些偵察機——量子比特——非常敏感。它們可以同時探索多個方向，但承載它們的硬件對於條件來說仍然太脆弱。一股熱氣或一陣噪音的震動都可能使探險隊偏離航線。

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因此，研究人員並沒有奮力向前，而是將大部分時間花在穩定任務上：修復設備、重新校準坐標以及重新運行丟失的路徑。前沿仍然開放，但進展緩慢而謹慎。直到現在，耐心已經定義了該領域。突然，節奏發生了變化。

新的指揮所

在最近的華盛頓會議上，Nvidia（納斯達克股票代碼：NVDA）推出了可以加快這一步伐的技術。其新的混合系統——NVQLink和CUDA-Q——就像偵察兵的中央指揮所。它不會緩解地形，但可以加強溝通。

NVQLink 以微秒的速度將量子處理器（偵察員）與當今的計算系統（分析師）連接起來，比以前快了幾個數量級。 Nvidia 的開源軟件層 CUDA-Q 讓研究人員能夠編排這種聯繫，將人工智能模型、量子算法和糾錯例程作為一個系統一起運行。這一跳躍使得人工智能能夠實時監控探險隊，了解干擾模式，並在團隊分散之前進行糾正。

圖片來源：蓋蒂圖片社。

為什麼英偉達會如此關心這個還需要幾年時間才能盈利的領域？因為誰先建造了這座橋，誰就控制了接下來的交通。

這就是在每次失敗的旅行後查看地圖和在偵察兵移動時實時指導他們之間的區別。對於研究人員來說，這意味著在以前有過一次的地方進行數百次新的迭代——真正的加速發現。這是工程師喜歡的一種安靜的進步——看不見，但不可或缺。

擁有今天和明天之間的橋樑

Nvidia 並沒有建立新的偵察兵；而是建立了新的偵察兵。它構建了使它們保持協調的基礎設施。它的 GPU（圖形處理單元）已經針對這些探索所需的密集、並行計算進行了調整，使其成為任何新興量子處理器的天然合作夥伴。

這種合作夥伴關係很重要。 Nvidia 的 GPU 仍然是當今使用最廣泛的 AI 芯片，經過二十年的迭代改進，並得到業界最成熟的軟件堆棧的支持。 CUDA 平台為開發人員提供了細粒度的控制——能夠精確地調整工作負載、管理內存和編排時序。正是這種精確性給了研究人員信任；控制方面的每一次改進都會成為一種新的進步。在量子研究的背景下，這意味著任何新的量子芯片都可以與地球上最快的通用 GPU 一起進行優化。

其他公司追求更好的量子硬件——超導、光子、俘獲離子——但所有這些都需要與我們已有的計算能力進行可靠的協調。 通過提供這種鏈接，Nvidia 將其 GPU 生態系統轉變為混合計算的操作環境，即現在和未來之間的結締組織。

由於該系統是開放的，每個連接的新實驗室或初創公司都會加強 Nvidia 作為量子實驗默認中心的地位。

這些偵察兵所追逐的地平線並不是抽象的。這就是當今計算機遇到的問題——預測風暴形成前湍流大氣的行為，對分子進行建模以設計更安全的藥物，模擬可以存儲清潔能源或過濾空氣中碳的新材料。這些挑戰中的每一個都涉及數万億種相互作用的可能性。理論上，量子系統可以並行探索這些可能性，找到當前技術需要數十年或數百年才能計算的模式。英偉達的更快鏈接無法解決這些謎團尚未揭開——這僅僅意味著探險家每天可以在地圖上搜索更多內容。

戰略耐心

此舉還有一個防禦智慧。如果量子計算成熟，它可能會威脅到建立英偉達帝國的相同數據中心模型。首席執行官黃仁勳似乎有意確保，如果未來發生變化，英偉達已經處於其中心。

通過擁有連接當今技術和未來技術的橋樑，無論哪種計算模式佔據主導地位，該公司都可以確保其獲得相關性和收入。量子的成熟可能還需要數年時間。但學習曲線剛剛變得陡峭，而英偉達掌握著指南針。

沉默的受益者

即使是最好的探索者也需要供應商。量子計算的下一次飛躍不會來自單一突破，而是來自讓量子和人工智能並行工作的基礎設施。首先受益的公司是那些對 Nvidia 硬件堆棧已經至關重要的公司——定位於量子與 GPU 結合的公司。

台積電：製造支柱

每個 Nvidia GPU 和 NVQLink 控制器都源自台積電 (NYSE: TSM) 的領先節點。混合系統只會通過先進的封裝和互連設計加深這種依賴。

沒有其他代工廠能與台積電的產量或規模相媲美；混合計算擴大了其主導地位。

美光：帶寬供應商

混合工作負載在 GPU 和量子控制器之間移動大量數據。美光科技（納斯達克股票代碼：MU）的高速內存為數據流提供動力，使這些系統保持響應。

美光是唯一一家直接支持政府支持建設混合量子生態系統公共部門的努力的美國內存製造商。

今天的高速存儲器所做的就是讓圍繞這種脆弱狀態的對話保持活躍——人工智能模型、校準圖和告訴量子位下一步該做什麼的反饋循環。當我們進一步探索未知世界時，我們將需要更多的東西來保持對話的進行。

Broadcom：互連推動者

Broadcom（納斯達克股票代碼：AVGO）網絡和光學互連提供了 NVQLink 所依賴的超低延遲主幹。

每個人工智能和未來的混合數據中心都流經博通的連接層；量子集成放大了它的作用。

精度、帶寬和連接是混合進步的三位一體。

ASML：精密背後的工具製造商

ASML（納斯達克股票代碼：ASML）的 EUV（極紫外）光刻技術為將量子處理器（稱為 QPU）和 GPU 連接在一起的控制電子設備提供動力。

在先進節點上，EUV 無可替代；混合架構只會增加對 ASML 工具的需求。

對於投資者來說，這些是近期值得關注的公司：已經從人工智能基礎設施中獲利的公司，現在將從其量子擴展中受益。

安靜的加速

量子計算仍然是一條漫長的道路。地形仍然不確定，儀器不穩定。但隨著更快的通信和實時反饋，偵察兵終於可以有節奏而不是猶豫地行動。但這一次，道路感覺清晰可見。

目前還沒有人能夠看到這個新世界的完整地圖。 改變的是繪製的速度。

在這種安靜的加速中——不是突破，而是探索者之間更好的對話——英偉達再次找到了隱藏進步的地方：發現和控制之間的空間。

這對 Nvidia 意味著什麼

英偉達此舉並不是為了建造量子計算機，而是為了打造量子計算機。這是關於擁有每一個量子努力都需要的橋樑。

短期：收入不會激增，但與國家實驗室和深度科技初創公司的聯繫會更緊密。中期：CUDA 平台成為人工智能和量子學習協同工作的訓練場——一條圍繞 Nvidia 數據中心主導地位悄然形成的新護城河。長期：如果量子能夠實現氣候預測、藥物發現或清潔能源材料，Nvidia 就可以向每個探險家出售鎬、鏟子和地圖。

在短期內，Nvidia 面臨著沒有同等的混合競爭對手。從長遠來看，IBM 和微軟是最可信的威脅——一個在硬件軟件集成層，另一個在雲編排層——但這兩家公司距離挑戰 Nvidia 在基於人工智能的混合計算領域的領先地位還需要數年時間。

對於投資者來說，要點很簡單：量子仍然是投機性的，但基礎設施通常會首先獲勝。英偉達只是讓自己成為一個仍在學習站立的領域不可或缺的人，而這就是複合的耐心。

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Beegee Alop 在 Nvidia 任職。他是 The Motley Fool 的數據工程師，專注於將復雜的數據集轉化為長期投資者的實用見解。 Motley Fool 持有並推薦 ASML、International Business Machine、Microsoft、Nvidia 和台積電。 Motley Fool 推薦 Broadcom，並推薦以下選項：多頭 2026 年 1 月微軟看漲期權，價值 395 美元，空頭 2026 年 1 月微軟看漲期權，價值 405 美元。 Motley Fool 有披露政策。

本文表達的觀點和意見是作者的觀點和意見，並不一定反映納斯達克公司的觀點和意見。