NVIDIA（NVDA）執行長黃仁勳在量子運算投資者會議上提到他對量子運算的前景看法，引起投資者對短期商業運用變現的擔憂，相關個股在盤後都贏來劇烈的波動，他究竟說了甚麼 ? 口袋幫你整理了重點
量子運算的挑戰與現狀
黃仁勳強調，量子運算在小數據、高計算需求的領域表現突出，如隨機數生成和密碼學，但在處理大數據問題上表現不佳。他指出，量子電腦目前受限於數據通信方式（微波）和錯誤校正需求，無法處理大規模數據。
傳統運算的重要性
量子運算需要傳統電腦進行錯誤校正，而 NVIDIA 的高速計算技術正是這一過程的核心。他介紹了 NVIDIA 為量子運算設計的 CUDA-Q 平台，這將幫助量子運算公司模擬演算法與架構，加速技術發展。
未來時間表的預測
對於實用量子電腦的普及時間，他表示技術還需要 15 至 30 年才能達到成熟，20 年是較為合理的預測，且可能需要超過 5 至 6 個數量級的進步。然而，這樣的時間表讓市場對量子電腦短期商業應用的期待降低。
市場反應
相關的量子電腦股 (1/8) 當日股價變化
RGTI -45.41%
IONQ -39.00%
QUBT -43.34%
QSI -24.46%
QBTS-36.13%
原文翻譯
Mark John Lipacis（Evercore ISI）： 感謝您主持這次會議，非常感謝。Jensen，您們最近針對量子運算做了一些公告。能否分享一下您對這項技術隨著時間發展的看法，以及您的策略是什麼？從長遠來看，5年、10年、15年內，量子運算與您們的加速運算平台會有什麼不同？
Jensen Huang（黃仁勳）： 當然可以。量子運算無法解決所有問題。它在處理小數據、大規模運算和複雜計算問題時表現出色，但不適合處理大數據問題。這是因為量子電腦與外界的通信是通過微波完成的，因此它無法處理像數據量達到數百 TB 的大數據。
向回推來看，有一些非常有趣的問題可以用量子電腦解決，例如生成隨機數、密碼學等，這些都是涉及小數據但需要大運算的問題。作為一家加速運算公司，我們專注於建造能解決傳統電腦無法解決問題的電腦，比如我們建造的 Grace CPU。
量子運算需要傳統電腦來執行錯誤校正，而這台傳統電腦需要是人類能建造的最快電腦，而這正是我們的優勢。我們是「經典運算+量子運算」模式中的經典部分，我們目前正與幾乎所有量子運算公司合作，共同擴展 CUDA 至量子運算（稱為 CUDA-Q）。
此外，我們正在幫助模擬演算法、模擬架構、創建架構本身，並開發未來可能用到的演算法。至於量子電腦的普及，從技術來看，我們可能需要超過 5 至 6 個數量級的進步。如果說 15 年能出現實用的量子電腦，那是偏早；30 年是偏晚；而 20 年則是大家較為一致的估計。我們關注的是如何讓這一行業以最快速度實現目標，並共同創造未來的電腦。
