2026年、エヌビディアは最良の量子コンピューティング関連銘柄となるか？

投資家は、生成AIと並行して量子コンピューティングを構築することがいかに重要であるか、特に「マグニフィセント・セブン」の数社にとっての重要性を十分に認識していない可能性がある。Google（Alphabet）、Amazon、Microsoftは、それぞれ「Willow」、「Ocelot」、「Majorana」と呼ばれる独自の量子プロセッサーを開発した。GoogleのQuantum AIチームによるWillowの研究成果は、回路性能向上のために誤り訂正を利用してきた従来の参加者と比較して、優れた結果を残した。また、Googleは卓越したランダム回路サンプリング（RCS）のベンチマークも発表し、これが株価上昇の呼び水となった。しかし、研究者らは、今回の成果は技術開発の第一歩に過ぎないことを強調している。

したがって、この実現に向けた実用的なタイムラインは重要である。この分野の多くの専門家は、従来の古典計算に対する真の実用的な量子優位性が2030年以前に実現するとは考えておらず、かなりの数は、大きな量子的進歩が見られるのは2040年代半ばまでかかると考えている。

現在、企業レベルでの量子コンピューティングは依然として主に実験段階の取り組みであり、大半の企業は依然として研究開発の段階に深く関わっている。具体的には、IonQとRigettiはいずれもトラップイオンや超伝導を利用したゲート型システムを開発しているのに対し、D-Waveの量子アニーリングシステムは最適化問題に焦点を当てている。

結局のところ、これらの企業は量子ビットの開発と活用に関連する極めて困難な物理的課題に取り組んでおり、そのすべての成果は、将来的な量子コンピューターの商用展開に向けた不可欠な基盤となっている。

2026年において、Nvidiaは従来のスーパーコンピューティング技術と量子ハードウェアの間の「ユニバーサル・ブリッジ（普遍的な架け橋）」として機能する、明確な量子コンピューティング戦略を確立した。独自の量子プロセッシング・ユニット（QPU）の開発に注力するのではなく、Nvidiaは量子・古典コンピュータのハイブリッド化を効果的に機能させるために必要なソフトウェアおよびハードウェアの「接着剤（グルー）」の製造に注力している。

Nvidiaの主要な量子コンピューティング事業領域および製品は、CUDA-Q、cuQuantum、NVQLink、DGX Quantum、およびNVAQCである。

1. CUDA-Q（ソフトウェア・プラットフォーム）

CUDA-Qは、ハイブリッド・コンピューティングの「オペレーティング・システム」として機能する、オープンソースかつQPUに依存しないプラットフォームである。開発者は単一の環境（C++またはPython）で、CPU、GPU、およびQPUにわたって実行されるコードを記述できる。2026年時点で、IonQ、Rigetti、IQMなどの製品を含む、世界で公開されている量子プロセッサの約75%と統合されている。タスクの分配を自動化し、重い数学的シミュレーションをGPUに、特定の量子タスクをQPUに送信する。

2. cuQuantum（シミュレーションSDK）

量子ハードウェアの大規模な開発が待たれる中、研究者はNvidiaのGPUを使用して量子回路の予想される挙動をシミュレートする。cuQuantumフレームワークを使用することで、研究者はNvidiaのGPU加速ライブラリ（cuStateVecやcuTensorNetなど）を利用し、従来のCPU技術よりも数千倍速く量子回路をシミュレートできる。最近リリースされたcuQuantumソフトウェアの最新バージョン（v25.11）には、量子回路やスタビライザー上でのランダム・パウリ演算子の伝播をシミュレートする機能などの新機能が含まれており、これらは量子誤り訂正（QEC）の開発や、より大規模で堅牢な量子コンピューティング・システムの設計において重要な役割を果たす。

3. NVQLink（ハードウェア・インターコネクト）

2025年後半に発表されたNVQLinkは、量子コンピューティングにおける「レイテンシ（遅延）のボトルネック」を解決するために設計された高速ハードウェア・アーキテクチャである。GPUと量子システム・コントローラーの間に、直接的で低レイテンシ（4マイクロ秒未満）のリンクを提供する。この速度は量子誤り訂正において極めて重要であり、「量子ビット」が量子状態を失う（デコヒーレンス）前に、古典的なGPUがエラーデータを処理し、量子プロセッサに訂正を返す必要がある。

4. DGX Quantum（ハイブリッド・システム・アーキテクチャ）

NvidiaはQuantum Machinesなどの企業と提携し、物理的なハードウェア・システムであるDGX Quantumを構築している。これは、世界の研究センター（イスラエル量子コンピューティング・センターや米国の様々な国立研究所など）において、創薬や材料科学などの分野で第一世代の実用規模の量子アプリケーションを開発するための「ワークベンチ（作業台）」として使用されている。

5. NVAQC（研究およびエコシステム）

NVIDIA加速量子コンピューティング研究センター（NVAQC）は、エコシステム開発の拠点として機能している。Nvidiaは自社のベンチャーキャピタル部門を通じて、主要な量子スタートアップ（Quantinuum、QuEra、PsiQuantumなど）に投資し、それらの次世代ハードウェアがNvidiaのスタックとネイティブに互換性を持つことを確実にしている。

業界の他社とは対照的に、NVIDIAはQPUの展望において全く異なる道を切り開いている。可能な限り最高のQPUを開発しようとするのではなく、NVIDIAは量子コンピューティングとアクセラレーテッド（古典的とも呼ばれる）コンピューティング・ソリューションの完全なエコシステムの構築に注力しており、ソフトウェアとハードウェアの両方のコンポーネントを統合したハイブリッド・システム向けのミドルウェアを通じて、これらを相互に接続しようとしている。

CUDA-Qソリューションにより、アプリケーション開発者はスタック全体を再開発することなく、CPU、GPU、およびQPU上で動作するアプリケーションを作成できるようになる。さらに、NVQLinkは、データが極めて高速で流れる高速データパスを通じてQPUとGPU間の低遅延・広帯域な接続を提供し、シームレスな通信を可能にする。

この架け橋となる戦略は、どの量子プロセッサ設計や量子ビット・アーキテクチャが標準形式になったとしても、将来の勝者に対応できる準備を整えるものであるため、NVIDIAにとって賢明なヘッジ策といえる。加えて、NVIDIAのこのアプローチは、エコシステム全体をサポートするために提供している様々なツールとも親和性が高く、その一つであるcuQuantumは、GPGPUアクセラレーテッド・コンピューティングを利用してエンジニアが量子ワークフローを開発するのを支援するソフトウェア開発キットである。これにより、エンジニアは既知のソフトウェア開発フレームワークを使用して、将来利用する次世代量子システムを構築することが可能になる。

さらに、NVIDIAは2023年3月、最先端世代のNVIDIA GPUとQuantum Machines社の量子ハードウェアを組み合わせたDGX Quantumを発表した。これは研究者が量子コンピューティングの力を活用したツールを利用できるようにすることを目的としている。NVIDIAはDGX Quantumを通じて、燃費効率の高いジェット機エンジンの開発支援や、創薬・ヘルスケア関連製品の開発効率化など、具体的なイノベーションの実現に向けて着実に歩みを進めている。

状況をより広い視点で捉えると、この見解を支えるマクロ的な背景が見えてくる。エヌビディアの業績は、大手テック企業がAI関連に投じる資金に大きく依存するが、各社は設備投資（CapEx）をさらに加速させる見通しだ。現在、設備投資の推移は、ハイパースケール・データセンター（特にその構築・拡充）やネットワーク機器、チップの調達が最優先事項であることを示している。

ゴールドマン・サックスによれば、ハイパースケーラーは2026年までにAIインフラに対して計5,000億ドル近くを投じる見込みであり、マッキンゼーは、AIインフラ市場の規模が2030年までに約7兆ドルに達する可能性があると予測している。したがって、短期的にはエヌビディアにとって極めて好材料である。

さらに重要なのは、AIインフラという枠組みがエヌビディアに数年にわたる構造的な成長サイクルをもたらす点だ。今後数年間、量子コンピューティングがAI全体の議論において重要な要素となるにつれ、同社製品への需要は引き続き極めて高い水準を維持するだろう。CUDA-QやNVQLinkは、同社の中核である演算やネットワーク部門に比べればまだ規模は小さいものの、AIインフラ時代が進展する中で、量子分野への取り組みはますます重要性を増していく。

1月21日現在のNVDAの株価について、どのようにお考えでしょうか。現時点で、NVDA株は予想株価収益率（PER）24倍で取引されており、既存の成長プロファイルやウォール街の予測に照らせば、非常に魅力的な水準にあると言えます。

さらに、AI技術がビジネス界全体に普及し続けるなか、量子コンピューティングもNVDAの広範な長期成長戦略における強力な柱の一つであると考えています。今後数年間のNVDA株の購入を検討している投資家は、将来的なバリュエーション拡大の可能性に注目し、NVDAを長期保有に適した銘柄と見なすべきです。

量子コンピューティングは、原子レベル以下における物体の確定的な状態の欠如を表す「重ね合わせ」を含む量子力学の原理を利用している。これにより、特定の計算において従来のコンピューティング手法と比較して大幅な性能向上の可能性がもたらされる。しかし、2025年時点において、この技術は依然として大部分が開発段階にある。量子システムの構築スピード向上とコスト低減、さらには研究者やソフトウェア開発者が量子システムを扱えるクラウドベースのソリューションの登場により、量子システムにアクセスできる層は拡大している。

Googleはプロジェクト「Willow」を通じて、現在のすべてのアルゴリズムが量子ベースのシステムを用いたものに置き換わるまで、誤り訂正アルゴリズムの性能が向上し続け、量子ベースのシステムから派生したアルゴリズムが現在の量子コンピューティングプラットフォームにシームレスに統合されることを示した。したがって、GoogleのWillowが達成したRCSベンチマークスコアが、この分野でこれまでテストされたすべてのプロジェクトの中で最高水準を示していることは驚きではないが、これは実用目的の量子システム開発への道のりにおいて、まだ始まりに過ぎない。

量子コンピューティングの将来は不透明であるが、ピュアプレイ（専業企業）はリスクが高いため、分散ポートフォリオを構築することは理にかなっている。

さらに、業界ではソフトウェアが大幅に成長している一方で、ハードウェアとソフトウェアの統合に特化した企業も存在しており、これらの企業は今後も量子コンピューティング分野における重要なプレーヤーであり続けるだろう。同様に、量子コンピューティング市場へのさらなる露出を得るために、Defiance Quantumと呼ばれる量子関連の上場投資信託（ETF）が存在する。量子分野での競争優位性が達成されるまでには長い時間がかかる可能性があるため、専門家の中には量子アドバンテージが広く普及するのは2030年まで実現しないと考える者もいれば、2040年代半ばまでかかると予想する者もいる。

そのため、すでにキャッシュフローを生み出している企業と、リスクの高いピュアプレイ企業の数社に投資資本を分散させることは有益である。両方のタイプの企業を含めた分散型アプローチは、投資家が量子コンピューティングへの投資を開始する上で優れた方法である。

2026年、Nvidiaは最も魅力的な量子コンピューティング投資先となるだろうか。多くの投資家にとって、その答えはおそらく「イエス」となるだろう。Nvidiaは量子プロセッシングユニット（QPU）を構築しているのではなく、むしろCUDA-Q、NVQLink、cuQuantum、DGX Quantumなどの製品を通じて、量子コンピューティングと古典的コンピューティングが連携するために必要なインフラを構築している。AIインフラ分野に注力する初期段階の企業として、Nvidiaはこのセグメントへの支出増加から利益を得る可能性が高く、また、ピュアプレイに伴うリスクなしに量子関連企業に投資する方法を提供している。

したがって、投資家はNvidia株を保有しながら、厳選した量子ビジネスやETFにも投資することができる。2026年の量子投資戦略の基盤として単一銘柄を検討しているのであれば、Nvidiaはあらゆる上場企業の中で、規模、戦略、持続性の最高の組み合わせを提供することになるだろう。さらに、もしNvidiaの株価が主に核心的なAIビジネスによって牽引されており、量子コンピューティングへの架け橋としての役割が考慮されていないのであれば、これは長期株主に対して、他の量子投資と比較して潜在的に有利な投資ポジションを提供する可能性がある。

このコンテンツはAIを使用して翻訳され、明確さを確認しました。情報提供のみを目的としています。