輝達（Nvidia）會是 2026 年最佳的量子運算股嗎？

投資者可能尚未意識到在開發生成式 AI 的同時發展量子運算的重要性，特別是對於「美股七雄」的幾位成員而言。Google (GOOG) (GOOGL)、Amazon (AMZN)以及 Microsoft (MSFT)分別開發了名為 Willow、Ocelot 和 Majorana 的專有量子處理器。Google 量子 AI 團隊在 Willow 上的工作成果，優於先前使用誤差修正來提升電路效能的其他參與者。Google 還發布了出色的隨機電路取樣（RCS）基準測試，這有助於啟動股價漲勢。然而，研究人員強調，這些成就仍只是開發該技術的第一步。

因此，實現這一目標的實際時間表至關重要，因為該領域的許多人認為，在 2030 年之前，量子運算相對於傳統運算不會具備真正的實際優勢；相當多的人認為，直到 2040 年代中期，我們才能看到重大的量子進展。

如今，量子運算在企業層面上主要仍是一項以實驗為導向的嘗試，大多數公司仍深耕於研發階段。具體而言，IonQ 和 Rigetti 都在開發利用離子阱和超導體的閘式系統，而 D-Wave 的量子退火系統則專注於優化問題。

最終，這些公司正致力於解決與量子位元開發和利用相關的、一些最艱難的物理挑戰，因此目前所做的一切工作都是未來量子電腦商業部署的基礎。

2026 年，輝達 (Nvidia) (NVDA)已建立明確的量子運算策略，將作為傳統超級運算技術與量子硬體之間的「通用橋樑」。輝達並非致力於開發專有的量子處理單元 (QPU)，而是專注於生產必要的軟硬體「黏合劑」，使量子與傳統電腦的混合運作能有效發揮作用。

輝達的主要量子運算業務領域和產品包括 CUDA-Q、cuQuantum、NVQLink、DGX Quantum 以及 NVAQC。

1. CUDA-Q (軟體平台)

CUDA-Q 是一個開源且與 QPU 無關的平台，充當混合運算的「作業系統」。它允許開發人員在單一環境 (C++ 或 Python) 中撰寫程式碼，並在 CPU、GPU 和 QPU 上執行。截至 2026 年，它已與全球約 75% 的公開量子處理器整合，包括來自 IonQ、Rigetti 和 IQM 的處理器。它能自動分配任務，將繁重的數學模擬發送到 GPU，並將特定的量子任務發送到 QPU。

2. cuQuantum (模擬 SDK)

在量子硬體尚未大規模開發之際，研究人員將利用輝達 GPU 模擬量子電路的預期行為。透過 cuQuantum 框架，研究人員可以利用輝達 GPU 加速函式庫 (例如 cuStateVec 和 cuTensorNet)，以比傳統 CPU 技術快數千倍的速度模擬量子電路。最新發布的 cuQuantum 軟體版本 (v25.11) 包含多項新功能，例如能夠模擬隨機包立算符 (random Pauli operators) 在量子電路和穩定器 (stabilisers) 上的傳播，這兩者在量子錯誤修正 (QEC) 的發展以及設計更大、更穩健的量子運算系統中均扮演重要角色。

3. NVQLink (硬體互連)

NVQLink 於 2025 年底發布，是一種旨在解決量子運算「延遲瓶頸」的高速硬體架構。它在 GPU 和量子系統控制器之間提供直接、低延遲 (小於 4 微秒) 的連結。這種速度對於量子錯誤修正至關重要，因為在「量子位元」失去其量子狀態 (即退相干) 之前，傳統 GPU 必須處理錯誤數據並將修正指令傳回量子處理器。

4. DGX Quantum (混合系統架構)

輝達與 Quantum Machines 等公司合作打造 DGX Quantum 實體硬體系統。全球研究中心 (如以色列量子運算中心和多個美國國家實驗室) 將其作為「工作台」，用於在藥物開發和材料科學等領域開發第一代實用規模的量子應用。

5. NVAQC (研究與生態系統)

NVIDIA 加速量子運算研究中心 (NVAQC) 是生態系統發展的樞紐。輝達利用其風險投資部門投資領先的量子新創公司 (如 Quantinuum、QuEra 和 PsiQuantum)，以確保其下一代硬體能原生相容於輝達的技術堆疊。

與產業內其他公司不同，NVIDIA 在 QPU 領域開闢了一條截然不同的道路。NVIDIA 並非致力於開發最強大的 QPU，而是專注於打造一個完整的量子運算與加速運算（也稱為古典運算）解決方案生態系統，透過 Middleware 將其連接，並整合混合系統的軟硬體組件。

CUDA-Q 解決方案讓應用程式開發人員能夠建立適用於 CPU、GPU 和 QPU 的應用程式，而無需重新開發整個技術堆疊。此外，NVQLink 透過高速數據路徑提供 QPU 與 GPU 之間的低延遲、高頻寬連接，使數據能以極速傳輸，實現無縫通訊。

這種橋接策略對 NVIDIA 而言是一項審慎的避險，因為無論哪種量子處理器設計或量子位元架構成為標準格式，該公司都已做好贏得市場的準備。此外，NVIDIA 的橋接方法與其支援整個生態系統的各類工具相得益彰，其中之一是 cuQuantum，這是一個軟體開發套件，旨在透過 GPGPU 加速運算協助工程師開發量子工作流程。它使工程師能使用熟悉的軟體開發框架來構建未來將使用的下一代量子系統。

此外，NVIDIA 於 2023 年 3 月發表了 DGX Quantum，其結合了頂尖的 NVIDIA GPU 與 Quantum Machines 的量子硬體，旨在讓研究科學家能獲得利用量子運算能力的工具。憑藉 DGX Quantum，NVIDIA 已準備好推動實質創新，協助開發省油的噴射機引擎，並簡化藥物與健康相關產品的研發。

從更廣泛的視角來看，我們可以發現這種觀點具備宏觀面的支撐。Nvidia 的表現將在很大程度上取決於科技巨頭在 AI 方面的投入，且這些公司將繼續加速其資本支出 (CapEx)。目前，資本支出趨勢線的斜率顯示，超大規模數據中心 (特別是擴建工程) 以及網路設備與晶片的採購是當前的首要任務。

根據高盛預測，超大規模業者到 2026 年在 AI 基礎設施上的支出將接近 5,000 億美元，而麥肯錫則認為，到本十年末，AI 基礎設施市場規模可能達到約 7 兆美元；因此，這對 Nvidia 而言短期內是極其利好的消息。

更重要的是，建構 AI 基礎設施為 Nvidia 提供了一個長期的多年增長週期。隨著量子運算在未來幾年成為整體 AI 發展中更重要的組成部分，市場對 Nvidia 產品將持續存在巨大的需求。雖然 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相對於公司的核心運算與網路領域規模尚小，但隨著我們進入 AI 基礎設施時代，對量子技術的追求將變得日益重要。

截至 1 月 21 日，您如何看待 NVDA 目前的股價？目前 NVDA 的交易預估本益比（Forward PE ratio）為 24 倍，基於其現有的成長概況及華爾街的預測，這使其顯得極具吸引力。

此外，我認為隨著 AI 技術持續滲透至整個商界，量子運算將成為 NVDA 長期成長大戰略中的另一個強大支柱。正在考慮未來幾年是否買入 NVDA 股票的人，應留意其未來估值擴張的潛力，並將 NVDA 視為投資者可行的長期持有標的。

量子運算利用了量子力學的原理，包括「疊加」概念，這描述了亞原子層級物件缺乏明確狀態的情況。相對於傳統計算方法，這在特定類型的計算中具有大幅提升效能的潛力。然而，截至 2025 年，這項技術仍主要處於開發階段。量子系統建置速度的提升和成本的降低，以及讓學術界和軟體開發人員能夠使用量子系統的雲端解決方案出現，都增加了能夠接觸量子系統的人數。

Google 透過其「Willow」專案展示，錯誤修正演算法的效能將持續改進，直到所有現有演算法都被使用量子系統的演算法取代，且源自量子系統的演算法將無縫整合到目前的量子運算平台中。因此，Google Willow 取得的 RCS 基準測試分數代表了該領域先前測試過的所有專案中的最高品質，這並不令人驚訝，但這仍然只是量子系統開發走向實際用途的開端。

儘管量子運算的未來仍不明確，但建立多元化的投資組合是明智的，因為純量子業務公司的風險較高。

此外，雖然該產業的軟體領域正顯著增長，但也有一些公司致力於開發軟硬體整合方案；這些公司將繼續成為量子運算領域的重要參與者。同樣地，為了獲得更多對量子運算市場的曝險，有一檔名為 Defiance Quantum 的量子交易所買賣基金（ETF）。由於實現量子競爭優勢可能需要很長時間，一些專家認為直到 2030 年才會出現廣泛的量子優勢，而另一些專家則預計要到 2040 年代中期。

因此，將投資資本分散到多家公司可能是有益的，其中一些公司已經在產生現金流，而另一些則是高風險的純量子業務公司。包含這兩類公司的多元化投資方式，是投資者開始進入量子運算領域的絕佳方式。

Nvidia 會是 2026 年最具吸引力的量子運算投資對象嗎？對許多投資者來說，答案可能為「是」。Nvidia 並非在開發量子處理單元（QPU），而是透過 CUDA-Q、NVQLink、cuQuantum 和 DGX Quantum 等產品，建構讓量子與傳統計算協作所需的基礎設施。作為一家專注於 AI 基礎設施領域的早期公司，Nvidia 可能會從該領域支出的增加中獲益，同時也提供了一種投資量子公司的途徑，且避開了與純量子業務相關的風險。

因此，投資者可以持有 Nvidia 股票，同時投資精選的量子企業或 ETF。如果您正考慮將單一股票作為 2026 年量子投資策略的基石，Nvidia 可能是所有上市公司中，在規模、策略和持久性方面結合得最好的。此外，如果 Nvidia 的股價主要是由其核心 AI 業務驅動，而未考慮到其作為通往量子運算橋樑的角色，這可能為長期股東提供一個相對於其他量子投資更具潛力的有利投資部位。

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