NVIDIA 會是 2026 年最佳量子運算股票嗎？

投資者可能尚未意識到，在發展生成式人工智慧的同時同步發展量子技術有多麼重要，特別是對「七巨頭」中的幾位成員而言。Google (Alphabet)、Amazon 和 Microsoft 已分別研發出名為 Willow、Ocelot 和 Majorana 的專有量子處理器。Google 量子人工智慧團隊在 Willow 上的研究成果，優於先前利用誤差修正來提升電路性能的其他參與者。Google 還發布了卓越的隨機電路取樣 (RCS) 基準測試，這有助於帶動股價上漲。然而，研究人員強調，這些成就僅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，量子運算不太可能展現出真正優於傳統運算的實際優勢；相當多的人甚至認為，要到 2040 年代中期，我們才能看到顯著的量子技術進展。

如今，在企業層面，量子運算主要仍是以實驗為導向的嘗試，大多數公司仍處於密集的研發階段。具體而言，IonQ 和 Rigetti 都在開發利用離子阱和超導體的閘級系統，而 D-Wave 的量子退火系統則專注於最佳化問題。

歸根結底，這些公司正在致力於解決與量子位元開發和利用相關的一些最困難物理挑戰，因此，目前所做的所有工作都是未來量子電腦商業部署的基石。

到 2026 年，Nvidia 已確立了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」。Nvidia 並非專注於開發自有的量子處理單元 (QPU)，而是致力於生產必要的軟硬體「接合劑」，使量子與傳統電腦的混合化運作能有效發揮作用。

Nvidia 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 是一個開源且不限 QPU 的平台，充當混合運算的「作業系統」。它允許開發者在單一環境 (C++ 或 Python) 中編寫程式碼，並在 CPU、GPU 和 QPU 上執行。截至 2026 年，它已與全球約 75% 的公開可用量子處理器整合，包括來自 IonQ、Rigetti 和 IQM 的處理器。它能自動分配任務，將沉重的數學模擬傳送到 GPU，並將特定的量子任務傳送到 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 Nvidia 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 Nvidia GPU 加速函式庫 (如 cuStateVec 和 cuTensorNet)，使量子電路的模擬速度比傳統 CPU 技術快上數千倍。最新發布的 cuQuantum 軟體版本 (v25.11) 包含新功能，例如模擬量子電路和穩定器上隨機包立算子 (Pauli operators) 傳播的能力，這兩者在量子糾錯 (QEC) 的開發以及設計更大、更穩健的量子運算系統中均發揮著重要作用。

3. NVQLink (硬體互連)

NVQLink 於 2025 年底發表，是一種高速硬體架構，旨在解決量子運算中的「延遲瓶頸」。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。這種速度對於量子糾錯至關重要，因為傳統 GPU 必須在「量子位元」失去其量子狀態 (退相干) 之前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)

Nvidia 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美國各個國家實驗室) 將其作為「工作平台」，在藥物研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) 是生態系統發展的核心。Nvidia 透過其風險投資部門投資領先的量子新創公司 (例如 Quantinuum、QuEra 和 PsiQuantum)，以確保其下一代硬體與 Nvidia 的技術堆疊原生相容。

與業界其他公司不同，NVIDIA 在 QPU 領域另闢蹊徑。NVIDIA 並非試圖開發性能最強的 QPU，而是專注於構建一個完整的量子運算與加速運算（也稱為傳統運算）解決方案生態系統，並透過中介軟體將其連接，整合混合系統的軟硬體組件。

CUDA-Q 解決方案允許應用程式開發人員建立可在 CPU、GPU 和 QPU 上運行的應用程式，而無需重新開發整個堆疊。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，使數據能以極速流動，實現無縫通訊。

這種橋接策略對 NVIDIA 而言是明智的避險舉措，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，該公司都能做好應對贏家的準備。此外，NVIDIA 的橋接方法與其支援整個生態系統的多種工具高度契合，其中之一是 cuQuantum，這是一個軟體開發套件，旨在協助工程師利用 GPGPU 加速運算來開發量子工作流。它使工程師能夠使用熟悉的軟體開發框架來構建下一代量子系統。

此外，NVIDIA 於 2023 年 3 月推出了 DGX Quantum，該產品結合了尖端 NVIDIA GPU 與 Quantum Machines 的量子硬體，旨在讓研究科學家能夠使用發揮量子運算能力的工具。憑藉 DGX Quantum，NVIDIA 準備實現實質性創新，協助開發高燃油效率的噴射機引擎，並精簡藥物及健康相關產品的開發。

從更廣泛的視角來看，可以看到此觀點具備總體經濟支撐體系。Nvidia 的表現將很大程度上取決於大型科技公司在 AI 方面的投入，且這些公司將持續加速其資本支出 (CapEx)。目前，資本支出曲線的斜率顯示，超大規模數據中心（尤其是擴展建置）以及網路設備與晶片的採購是當前的優先要務。

根據高盛 (Goldman Sachs) 的預測，超大規模業者預計到 2026 年將在 AI 基礎設施上投入近 5,000 億美元，而根據麥肯錫 (McKinsey) 的數據，AI 基礎設施市場規模到本世紀末可能達到約 7 兆美元；因此，這對 Nvidia 而言在短期內是非常利好的消息。

更重要的是，構建 AI 基礎設施為 Nvidia 提供了一個長期的多年成長週期。隨著量子運算在未來幾年成為 AI 整體討論中更顯著的貢獻因素，對 Nvidia 產品的巨大需求將持續存在。雖然 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相對於公司的核心運算與網路領域而言規模尚小，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越來越重要。

您如何看待截至 1 月 21 日 NVDA 的目前股價？目前，NVDA 的預估本益比（Price to Earning ratio）為 24 倍，根據其現有的成長趨勢和華爾街的預測，這使其看起來非常有吸引力。

此外，我認為隨著 AI 技術在商界持續普及，量子運算（Quantum Computing）是 NVDA 長期成長戰略中的另一個強大支柱。那些考慮在未來幾年購買 NVDA 股票的投資者，應該注意到其估值未來擴張的潛力，並將 NVDA 視為適合長期持有的標的。

量子運算利用量子力學原理，包括疊加態（superposition），這描述了物體在次原子層級缺乏明確狀態的特性。相較於傳統運算方法，這使得某些類型的運算在效能上有顯著提升的潛力。然而，截至 2025 年，該技術仍主要處於開發階段。隨著量子系統建置速度的提升與成本的降低，加上雲端解決方案的出現，讓學術界和軟體開發人員能夠與量子系統協作，從而增加了能夠接觸量子系統的人數。

Google 透過其「Willow」專案展示了糾錯演算法（Error Correction Algorithms）的效能將持續改進，直到所有現行演算法都被採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 基準測試評分代表了該領域先前測試過的所有專案中的最高品質並不令人意外，但這仍僅是量子系統邁向實際用途發展之路的開端。

雖然量子運算的未來仍不明確，但建立多元化的投資組合是合理的，因為純粹投資單一領域（pure play）具有高風險。

此外，儘管軟體在該產業中成長顯著，但也有些公司致力於開發整合式硬體與軟體；這些公司將繼續成為量子運算領域的重要參與者。同樣地，若要增加對量子運算市場的投資機會，目前有一檔名為 Defiance Quantum 的量子指數股票型基金（ETF）。由於實現量子競爭優勢可能需要很長時間，部分專家認為，直到 2030 年才會出現廣泛的量子優勢，而其他專家則預計要到 2040 年代中期。

因此，將投資資金分配在幾家公司中可能是有益的，其中一些公司已經產生現金流，而另一些則是風險較高的純量子領域公司。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途徑。

Nvidia 會是 2026 年最具吸引力的量子運算投資標的嗎？對許多投資者來說，答案很可能是肯定的。Nvidia 並非在打造量子處理單元（QPU），而是透過 CUDA-Q、NVQLink、cuQuantum 和 DGX Quantum 等產品，為量子運算與傳統運算的協作建立必要的基礎設施。身為專注於 AI 基礎設施領域的早期階段公司，Nvidia 很可能從該領域支出的增加中受益，同時提供一種無需承擔純量子領域投資風險，即可投資量子相關公司的方式。

因此，投資者可以在持有 Nvidia 股票的同時，投資精選的量子企業或 ETF。如果您正考慮以單一股票作為 2026 年量子投資策略的基礎，在所有上市公司中，Nvidia 很可能在規模、策略和長期發展性方面擁有最佳組合。此外，如果 Nvidia 的股價主要受其核心 AI 業務驅動，而尚未反映其作為量子運算橋樑的角色，這可能會為長期股東提供一個相對於其他量子投資更具優勢的投資部位。

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