
市場對「量子計算」的最大誤解:當前還「為時過早」
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市場對「量子計算」的最大誤解:當前還「為時過早」
市場誤以為量子計算是「下個十年的事」,但巴克萊預警,2026/27 年行業將迎來「量子優勢」的決定性瞬間。
撰文:龍玥
來源:華爾街見聞
投資者普遍認為量子計算依然停留在科幻階段,但巴克萊最新研報指出,這種「太早了」的錯覺,可能讓你錯過未來 12 個月最關鍵的趨勢。
據追風交易臺消息,巴克萊分析師團隊最新發布了一份研報《量子計算:糾正投資者的最大誤解》。
報告的核心邏輯非常直白:華爾街低估了技術爆發的速度,同時完全搞錯了量子與經典算力(如英偉達)的關係。巴克萊認為,我們正處於從「實驗室玩具」走向「商業利器」的前夜。
誤解一:量子計算「為時過早」
巴克萊給出的第一條糾偏是:別把量子計算當成「十年後才有結果」的純遠期主題。
當前市場普遍認為,能完美運行的「容錯量子計算」(FTQC)要到 2030 年以後。這沒錯,但巴克萊提醒投資者,千萬別忽視了中間的「賽點」。
巴克萊指出,2026 年至 2027 年將是行業的分水嶺,屆時將實現「量子優勢」(Quantum Advantage)。
更重要的是「怎麼定義優勢」。巴克萊認為,「當系統瞄準 100 個邏輯量子比特時,優勢才算被證明」。它同時提醒,任何「優勢宣稱」都需要「強技術數據」背書,否則更像營銷而非拐點。
「我們預計未來 12 個月內就會有重磅公告……當系統能穩定運行 100 個邏輯量子比特時,量子優勢將被證明。」
這就像萊特兄弟的第一次飛行,雖然還不能運客(商業化),但證明了飛機比馬車強(量子優勢)。一旦這個信號出現,資本市場的估值邏輯將瞬間重塑。
誤解二:量子來了,取代經典計算,英偉達就完了?
這是市場最大的認知偏差。研報指出,很多人認為量子計算機太強大,會取代現在的 CPU 和 GPU。巴克萊反駁:這不是替代關係,而是「最強輔助」關係。
「量子計算機不會取代經典計算機作為通用機器,而是補充它們。」
這背後的核心邏輯在於「糾錯」:量子比特非常脆弱、不穩定(容易出錯)。為了讓它正常工作,需要一套極其強大的經典計算系統實時盯著它、修正它。
巴克萊的調研揭示了一個驚人的數據關係:
「每一個邏輯量子比特,可能需要配備一個 GPU 來做糾錯和控制。」
這意味著什麼?如果你造一臺擁有 1000 個邏輯量子比特的量子計算機,你就需要採購 500 到 2000 個 GPU 來伺候它。
這不再是競爭,而是共生。 量子計算機越強,對英偉達、AMD 芯片的需求就越爆炸。巴克萊測算,這種「伴生需求」在藍天情景下,到 2040 年將給經典計算市場帶來超過 1000 億美元的增量。
誤解三:量子硬件都差不多,像買彩票?
對於這個誤解的真相是,賽道已經分化,優劣勢很明顯。
量子硬件路線並非單一。巴克萊把主流物理比特路徑歸為電子(超導、電自旋)、原子(離子阱、中性原子)與光子等,並指出各自優劣來自速度、精度、相干時間及外部基礎設施(低溫、激光、真空)與可擴展性的權衡。
巴克萊通過「量子基準測試模型」,給目前混亂的硬件賽道劃了重點:
- 現在的「精度之王」——離子阱(Trapped Ions): 代表企業 Quantinuum 和 IonQ。它們的優勢是準,誤差率低,技術相對成熟。
- 未來的「量產黑馬」——硅自旋(Silicon Spin): 也就是英特爾正在搞的方向。雖然現在性能一般,但它能利用現有的半導體工廠製造,一旦突破,最容易大規模量產。
- 數量取勝——中性原子(Neutral Atoms): 在堆疊量子比特的數量上有天然優勢。
巴克萊總結道:
「我們的測試表明,離子阱目前處於領先地位……但硅自旋的可擴展性值得長期關注。」
誤解四:密碼要被破解了?
對於「量子計算機明天就會破解銀行密碼」的恐慌,巴克萊直接潑了冷水:想多了,算力還不夠。
要破解現在的 RSA 加密,需要數千個完美的邏輯量子比特,而目前人類最頂尖的設備也就幾十個。巴克萊直言:
「量子計算機目前還不夠強大……還沒到現代加密標準受到威脅的地步。」
誤解五:量子主題「只有兩三家公司能投」
市場往往認為該領域的投資標的稀缺,僅限於少數幾家知名公司。但巴克萊梳理了整個產業鏈,確定了 45 家上市公司和超過 80 傢俬營企業。主要分佈在四大領域:
1)量子處理器(系統銷售或 QCaaS 雲訪問)
2)量子供應鏈(低溫、激光 / 光學、控制電子、材料等)
3)量子芯片設計與製造(與傳統半導體制造存在重疊)
4)生態使能者(雲、數據中心基礎設施、量子模擬器、量子 - 經典集成:GPU/CPU/ 服務器等)
報告給出的框架更偏「風險定價」:短期往往是「收入暴露更高」對應「技術風險更高」。它按商業模式是否綁定單一路線,將技術風險粗分為高(單一路線)、中(少數路線)、低(路線無關)。
這也解釋了為什麼量子敘事很容易「只盯純量子硬件股」:它們的收入暴露最直接,但路徑不確定性也最大;而供應鏈、半導體設備與 EDA、雲與數據中心、以及混合集成環節,可能更能承接「量子進展→資本開支與配套需求」的傳導。
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