黄仁勋重要发声：“量子计算正在接近拐点”反复横跳一统量子概念股江湖

　　凭借公开言论引发量子概念股市场震荡。相较于此前试探性的断言和作秀式的行业聚会，此次表态显得更为掷地有声

　　他说：“就像摩尔定律一样，我完全可以预见未来每五年逻辑量子比特数量将增长10倍，每十年实现100倍提升。量子计算正在接近一个拐点。”

　　他说：“现在很明显，我们有能力在未来几年将量子经典计算应用于解决现实问题。”

　　2025年1月7日，黄仁勋在CES 2025的演讲中表示，量子计算距离实用化大概至少还需20年，不要期待量子计算“能解决所有问题”。消息一出，IONQ、D-Wave、Rigetti等知名量子计算公司股价暴跌14%-40%不等。

　　1月15日，英伟达宣布将在GTC 2025上举办首届量子日活动，黄仁勋将与来自12家知名量子计算公司的高管同台畅谈。消息公布当晚美股量子计算概念股上涨7%-17%不等。

　　在3月21日的GTC 2025“量子日”对谈环节中，黄仁勋向登台的12家量子计算公司及AWS、微软高管承认自己当时的言论是错误的，并与他们谈论了量子优越性的争议、近期成果、量子赋能AI的方式等问题。不过，似乎是由于几个过于尖锐的问题，量子股在对谈开始前猛涨，对谈结束后不降反跌。

　　黄仁勋为“量子计算正在接近一个拐点”的判断提供了依据。“三十年前，科学家首次实现了物理量子比特的演示，1995年量子纠错算法问世，而就在2023年——恰逢三十周年之际，谷歌成功展示了全球首个逻辑量子比特。短短几年间，由多个具备纠错能力的物理量子比特构成的逻辑量子比特数量已呈现显著增长态势。”

　　他认为，这一发展遵循着类似摩尔定律的指数增长规律，并预计逻辑量子比特数量将实现每五年增长十倍、每十年增长百倍的跨越式发展。更重要的是，这些逻辑量子比特在纠错能力、鲁棒性、计算性能和可扩展性等方面都将持续提升，标志着量子计算已进入关键发展阶段。

　　若将黄仁勋提出的技术突破比作推动量子计算跨越拐点的第一只手，那么近半年密集涌现的重大投融并购无疑构成了同等关键的第二推力。

　　2025年，量子产业出现大规模投资与交易热潮。拿最近来说，美国“量子计算第一股”IonQ已在半年内完成5起战略性收购，本周对Oxford Ionics10.75亿美元的收购更是创下2025开年来量子领域并购金额新高。

　　据TQI统计，2025年前五个月的量子领域投资已达2024年全年总额的70%，但交易数量仅为去年的四分之一，表明资金正集中于规模更大、更具战略性的项目；

　　开年来，许多量子相关股票的表现都超出了预期，投资者的兴趣日益浓厚，人们对量子技术很快将带来商业价值的信心日益增强；

　　与此同时，多年期合同、全栈系统销售及多元采购偏好都表明，量子技术正从实验性部署转向商业化规模应用。

　　在欧洲，英伟达已建立起强大的合作网络。黄仁勋提到，演讲前一晚他刚与法国中性原子量子计算公司Pasqal、巴塞罗那超级计算中心进行了深入交流，量子-经典混合计算即将在未来几年内解决具有实际意义的问题。因此，英伟达一直在与各地的超算中心合作。他再次强调了QPU+GPU+CPU的协作理念：下一代超级计算机都将配备量子处理单元（QPU），并通过GPU实现预处理、实时控制、纠错、后处理等关键功能。这种创新的异构计算架构将重塑未来计算范式。

　　CUDA-Q是英伟达在量子计算领域的王牌之一，它是一个基于英伟达GPU的开源量子开发平台，能提供高效量子模拟。CUDA-Q整合了运行实用的大规模量子计算应用程序所需的硬件与软件，其混合编程模型允许在单个量子程序中同时利用GPU、CPU和QPU的资源进行计算。此外，CUDA-Q能与所有量子处理单元及量子比特模式无缝集成：

　　不只是说说而已。黄仁勋透露，NVIDIA CUDA-Q平台现已在丹麦Gefion超级计算机上线运行，为混合人工智能与量子工程研究开辟新路径。在整个欧洲地区，英伟达正与超级计算中心及量子硬件制造商展开深度合作，共同推进量子-人工智能混合研究，并加速量子纠错技术的突破。

　　此外，演讲当日，英伟达照例官宣了多项与量子计算公司的合作消息，包括Alice & Bob、Quantum Art、Diraq、QM Technologies、Ansys等。其中，Alice & Bob已将其开源量子模拟库Dynamiqs深度集成至NVIDIA CUDA-Q平台，该方案通过GPU加速计算，显著优化了时间依赖性量子系统的模拟效率，支持更大规模参数扫描及系统建模。早期测试显示，复杂量子动力学模拟速度提升高达75倍。

　　量子处理器与未来超级计算机的融合将显著拓展可计算问题的边界，这场变革将重塑药物研发与材料设计等产业格局。作为未来量子-经典混合超算愿景的重要组成部分，加速计算技术正在强力推进量子科研人员实现该愿景的现有工作。在面向未来的量子技术研发中，搭载第五代多节点NVLink互连技术的NVIDIA GB200 NVL72系统已成为业界领先架构。

　　同日，英伟达在一篇播客文章中介绍了由NVIDIA Blackwell架构驱动的五大关键量子计算研发方向：

　　·优化量子算法开发通过模拟候选算法在量子计算机上的运行表现，研究人员可不断改进高性能量子应用。例如Ansys公司基于DCAI的Gefion超级计算机开展的大规模模拟，正推动计算流体力学领域新型量子算法的研发。

　　这类模拟对算力要求极高。GB200 NVL72凭借全互联GPU架构的高带宽互连特性，使NVIDIA cuQuantum库能够以突破性速度执行前沿模拟技术——相较最佳CPU方案实现800倍加速。

　　·低噪声量子比特设计传统芯片制造高度依赖精密物理模拟来实现处理器设计的快速迭代。量子硬件开发者同样需要此类模拟工具来探索低噪声量子比特设计，这是实现实用化量子计算的关键。

　　模拟潜在量子比特设计中的噪声效应需要进行复杂的量子力学计算。GB200 NVL72结合cuQuantum动力学库可为这类工作负载带来1200倍加速，为Alice&Bob等量子硬件制造商提供了革命性的设计工具。

　　·生成量子训练数据人工智能模型在量子计算领域（包括维持量子计算机运行所需的控制操作）展现出巨大潜力。

　　但训练数据匮乏常成为主要瓶颈。理想情况下数据应来自真实量子硬件，但获取成本高昂或难以实现。

　　模拟量子处理器的输出数据提供了可行方案。GB200 NVL72生成量子训练数据的速度可达CPU技术的4000倍，有力推动了AI技术在量子计算领域的最新应用。

　　·探索混合计算应用未来的高效量子应用将协同利用量子和经典硬件，根据计算特性智能分配算法子任务。

　　研究适用于该环境的混合算法需要能同时模拟量子硬件与访问AI超算的平台。NVIDIA CUDA-Q正是这样的平台，其依托GB200 NVL72为研究人员提供理想的混合计算环境，将量子-经典混合应用的开发效率提升1300倍。

　　·实现量子纠错突破未来的量子-GPU超级计算机将依赖量子纠错技术，通过实时运行高复杂度解码算法处理量子比特数据，持续修正错误。

　　量子纠错所需的解码算法运行在经典计算硬件上，必须每秒处理TB级数据才能实时校正量子比特错误，这需要强大的加速计算能力。GB200 NVL72在常用解码算法上实现了500倍加速，使量子纠错技术真正具备了工程可行性。