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、特に「マグニフィセント・セブン」の数社にとって、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を認識していない可能性がある。Google (GOOG) (GOOGL)、Amazon (AMZN)、そしてMicrosoft (MSFT) は、それぞれWillow、Ocelot、およびMajoranaと呼ばれる独自の量子プロセッサを開発した。Googleの量子AIチームによるWillowの研究は、回路性能向上のために誤り訂正を利用していた従来の参加者と比較して、優れた結果を出した。Googleはまた、傑出したランダム回路サンプリング（RCS）のベンチマークを発表し、これが株価上昇の起爆剤となった。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と強調している。

したがって、この実現に向けた実用的なタイムラインが重要となる。この分野の多くの専門家は、従来のコンピューティングに対する真の実用的な量子優位性が2030年より前に実現されるとは考えておらず、かなりの数は、量子技術の大きな進展が見られるのは2040年代半ばまでかかると考えているためだ。

今日、量子コンピューティングは企業レベルでは依然として主に実験段階の取り組みであり、大多数の企業は依然として研究開発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体を利用したゲート型システムの開発を進めており、一方で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最も困難な物理的課題のいくつかに取り組んでおり、したがって、行われたすべての作業は量子コンピュータの将来的な商用展開に向けた基礎となるものである。

2026年、Nvidiaは(NVDA)古典的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、量子・古典コンピューター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とハードウェアの「グルー（接着剤）」の構築に注力している。

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、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り、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。開発者は、CPU、GPU、およびQPUで実行されるコードを単一の環境（C++またはPython）で記述できる。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。タスクの分散を自動化し、負荷の高い数学的シミュレーションをGPUへ、特定の量子タスクをQPUへと送信する。

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進行中である中、研究者はNvidia GPUを使用して量子回路の期待される動作をシミュレートする。cuQuantumフレームワークにより、研究者はNvidiaのGPUアクセラレーテッド・ライブラリ（cuStateVecやcuTensorNetなど）を使用することで、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。リリースされた最新バージョン（v25.11）のcuQuantumソフトウェアには、量子回路上のランダムなパウリ演算子の伝搬やスタビライザーをシミュレートする機能などの新機能が含まれている。これらはいずれも、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「レイテンシのボトルネック」を解消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で、低レイテンシ（4マイクロ秒未満）の直接リンクを提供する。この速度は、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、量子プロセッサに修正を送り返す必要がある量子誤り訂正において不可欠である。

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、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のグローバルな研究センターにおいて、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（リサーチ＆エコシステム）

NVIDIA Accelerated Quantum Computing Research Center（NVIDIA加速量子コンピューティング研究センター）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ようにしている。

業界の他社とは対照的に、NVIDIAはQPU（量子プロセッシングユニット）の分野で全く異なる道を切り拓いている。可能な限り優れたQPU自体の開発を目指すのではなく、NVIDIAは量子コンピューティングと加速（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、ミドルウェアを介してこれらを接続し、ハイブリッドシステム向けのソフトウェアとハードウェアの両コンポーネントを統合している。

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構築することなく、CPU、GPU、QPU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、データが超高速で流れる高速データパスを通じてQPUとGPU間の低遅延かつ高帯域な接続を提供し、シームレスな通信を実現する。

この橋渡し戦略は、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フォーマットになっても対応できる体制を整えるという点で、NVIDIAにとって賢明なヘッジとなっている。加えて、NVIDIAの橋渡しのアプローチは、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整合性が取れている。その一つであるcuQuantumは、GPGPU加速コンピューティングを用い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、エンジニアは使い慣れたソフトウェア開発フレームワークを使用して、次世代の量子システムを構築することが可能になる。

さらに、2023年3月、NVIDIAは最新世代のNVIDIA GPUとQuantum Machines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指している。DGX Quantumにより、NVIDIAは具体的なイノベーションを実現する構えであり、燃料効率の高いジェット航空機エンジンの開発や、創薬および健康関連製品の開発の効率化を支援していく。

状況をより広い視点で捉えると、この見方を裏付けるマクロ的な支持基盤があることがわかる。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左右されるが、これらの企業は今後も設備投資（CapEx）を加速し続ける見通しだ。現在、設備投資曲線の推移を見ると、ハイパースケール・データセンター（特にその構築）や、ネットワークおよびチップの調達が最優先事項となっていることが示されている。

ゴールドマン・サックスの予測によれば、ハイパースケーラーは2026年までにAIインフラへ計5000億ドル近くを投じる見込みであり、またマッキンゼーによれば、AIインフラの市場規模は2030年までに約7兆ドルに達する可能性がある。したがって、これは短期的にはエヌビディアにとって極めて好材料といえる。

さらに重要な点は、AIインフラという枠組みがエヌビディアに数年間にわたる構造的な成長サイクルをもたらすことだ。今後数年間、量子コンピューティングがAIを巡る議論においてより大きな存在感を示すようになるにつれ、エヌビディア製品への需要は引き続き旺盛に推移するだろう。CUDA-QやNVQLinkは、同社の主力である演算およびネットワーク部門に比べれば現時点では限定的だが、AIインフラ時代が進むにつれて、量子技術への取り組みはますます重要性を帯びてくるはずだ。

1月21日時点の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、現在の成長プロファイルやウォール街の予測に基づくと、極めて魅力的な水準にあると言えます。

加えて、AI技術がビジネスの世界で普及し続けるなか、量子コンピューティングはNVDAの広範な長期成長戦略において、もう一つの強力な柱になると確信しています。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留意すべきであり、NVDAを長期保有に適した有望な銘柄として捉えるべきでしょう。

量子コンピューティングは、原子下レベルにおける物体の確定した状態の欠如を説明する「重ね合わせ」などの量子力学の原理を利用している。これにより、特定の計算タイプにおいて、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年現在、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にかかる速度とコストの改善、さらに研究者やソフトウェア開発者が量子システムを利用できるようにす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人員が増加している。

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アルゴリズムに置き換えられるまで、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品質を記録していることは驚きではないが、これは実用的な目的で利用される量子システムの開発に向けた道のりの始まりに過ぎない。

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。

加えて、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開発に注力している企業もあり、これらの企業は量子コンピューティングの展望において引き続き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エクスポージャーを得るために、Defiance Quantumと呼ばれる量子ETF（上場投資信託）が存在する。量子的な競争優位性の達成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、量子優位性が広く普及するのは2030年になる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。

したがって、投資資本を複数の企業に分散させることが有益な場合がある。その中には、すでにキャッシュフローを創出している企業もあれば、リスクの高いピュアプレイの企業も含まれる。これら両方のタイプの企業を組み合わせた分散型のアプローチは、投資家が量子コンピューティング分野に参入する上で優れた方法である。

2026年において、Nvidiaは最も魅力的な量子コンピューティング投資対象だろうか。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成長段階の企業として、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、専業の量子関連企業に伴うリスクを負わずに量子分野へ投資する手段を提供している。

したがって、投資家はNvidia株を保有しつつ、厳選された量子ビジネスやETFにも投資することができる。2026年における量子投資戦略の基盤として単一銘柄を検討しているなら、Nvidiaはあらゆる上場企業の中で、規模、戦略、および持続性の面で最良の組み合わせとなるだろう。さらに、もしNvidiaの株価が主に主力のAI事業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。