IonQ 対 リゲッティ・コンピューティング：現在、どちらの量子コンピューティング銘柄が優位か？

IonQとRigetti Computingは、ともに量子コンピュータの実現という同一の目標を掲げているが、そのアプローチは対極にある。

Rigettiは超伝導方式の量子コンピュータを開発しており、これは多くの既存ハイテク大手も採用している手法である。超伝導システムの構築には、量子特性を利用するために、個々のメモリ構造である量子ビットを絶対零度付近まで極低温冷却する大規模な設備が必要となる。

多数の量子ビットを冷却するためのインフラ開発には複雑さと多額の費用が伴うため、超伝導技術のコストと拡張性は主要な大手企業に限定されることになる。しかし、そうした課題の裏返しとして、超伝導アーキテクチャが正常に動作した際の計算速度の向上という利点がある。

これに対し、IonQはイオン型（トラップイオン型）量子コンピュータを開発しており、Rigettiとは異なり、極低温冷却に必要な高価なインフラを用いず、室温で動作する量子コンピュータを開発している。室温システムに伴うコスト面の優位性に加え、IonQはイオン型量子ビットの採用により精度も大幅に向上させた。同社は、論理演算実行時の量子コンピュータの正確性を測る指標である1量子ビットおよび2量子ビットゲートの忠実度（フィデリティ）で世界記録を保持している。

IonQの2量子ビットゲートの忠実度は99.97%に達しているが、Rigettiの報告では99.5%となっている。わずか0.47%の差は一見小さく見えるかもしれないが、この差の実現は極めて困難であり、現在のエラー率と信頼性の観点からIonQがRigettiに対して大きな優位性を持っていることを示しているため、重要である。

量子計算の商業目的における有用性は、まず正確性から始まる。結果を信頼できなければ、どれほど計算速度を向上させたとしても、（より速く）誤った答えを導き出すだけに過ぎない。

実際のワークロードがニーズを満たすために高忠実度（ハイフィデリティ）な出力を必要としている現状、この定義においてIonQは非常に有利な立場にある。しかし、これが両技術間の競争の決着であると断定するのは誤りだろう。

もしRigettiが忠実度の差をIonQと同等レベルまで縮めることができれば（これには1〜2年あるいはそれ以上の期間を要する可能性がある）、許容可能な正確性とより高速な処理時間を実現できる同社の超電導技術は、非常に魅力的なものになる可能性がある。

この場合、正確性が確保された後、特に一定の最低基準を満たした段階で正確性よりも速度が重視されるようになれば、市場競争は極めて激化する可能性がある。

両システムの開発手法に起因して、冷却コストはIonQとRigetti双方の総運用コストの大きな部分を占めているが、現在はより効率的な冷却方法を採用しているIonQが、システムあたりのコスト面で優位に立っている。

各社が独自のハードウェアや誤り訂正技術の開発（それぞれアプローチは多少異なるが）を継続しているため、両社の相対的なパフォーマンスは常に変動している。

IonQとRigettiの両社は、2030年までに量子コンピュータの商業利用が大幅に増加すると予想しているが（これはこの分野がいかに初期段階にあるかを物語っている）、その時期がまだ先であることを踏まえると、この市場で何が起こるかを確実性を持って予測することは事実上不可能である。

エンジニアリングの進歩における細かな変化が、競争上の地位を大きく変える可能性がある。さらに、今後数世代の製品サイクルを通じて、顧客セグメントごとに、正確性、実行速度、トレードオフといった顧客ニーズが、どのアーキテクチャを選択するかを左右する要因となるだろう。

ピュアプレイ（専業銘柄）への「オール・オア・ナッシング」の投資は、それを取り巻く不確実性を考慮すると、重大なリスクを伴う。

しかし、IonQとRigetti Computingの両方を保有すれば、最終的な勝者を見出す可能性を高めつつ、単一の失策によるダメージへのエクスポージャーを劇的に低減させることができる。

新技術の分野では、一社でも大きな成功を収める企業があれば、他の複数の失敗企業の損失を容易に補填できる。したがって、量子コンピューティングというテーマ全体で分散投資を行うことは賢明な判断といえる。

分散投資のもう一つの選択肢は、量子コンピューティングのエコシステム全体（既存のレガシー企業を含む）の複数企業に投資する量子コンピューティング上場投資信託（ETF）を購入することだ。ETFの期待収益率は個別のピュアプレイ銘柄を下回る可能性が高いが、潜在的な損失も大幅に抑えられる。大型株の場合、事業を継続する上で量子コンピューティング技術の実装成功のみに依存しているわけではないからだ。

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。