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标题: 星展理财—远景与征途：重估量子计算的长期价值与落地现实 [打印本页]

作者: ningxueqin 时间: 2026-1-22 19:19
标题: 星展理财—远景与征途：重估量子计算的长期价值与落地现实
　　在科技魔法的领域中，量子计算（QC）显得格外与众不同，它犹如薛定谔的猫-既充满了无限潜力，又被不确定性所笼罩。其核心在于利用量子比特（qubits），这些量子比特不同于经典比特只能处于二进制状态，它们能通过迭加和纠缠现象同时存在于多种状态。

　　量子计算的这一独特特性，有望解决诸多棘手难题。它能将药物研发中复杂分子的建模时间从漫长岁月缩短至几分钟，还能优化庞大的供应链，破解令当今超级计算机束手无策的金融谜题。在材料科学领域，它或将催生用于可持续能源的新型合金；而在气候建模中，则能提供更精准的预测，助力应对全球暖化的挑战。

　　麦肯锡（McKinsey）估计，到2040年，量子计算市场的潜在市场规模（TAM）可能以约24%的年复合增长率（CAGR）扩展至1310亿美元，其潜在经济价值有望超过1万亿美元；而波士顿咨询公司（Boston Consulting）则预测，从现在起三十年内，量子计算创造的价值可能超越8000亿美元。

　　热潮与动能再起

　　星展银行统计，在经历了过去几年投资者对量子计算热情减退的沉寂期之后，随着一系列初步突破的出现，市场对量子计算的情绪再次升温。据SPINQ数据显示，2025年前9个月，股权投资额飙升至38亿美元，是2024年全年19亿美元的两倍；而仅在2025年的前四个月，公共板块的承诺投资就已超过100亿美元。

　　量子领域正开始涌现一些技术突破–微软的马约拉纳芯片（Majorana chip）预示着百万量子比特的潜力，且具有高容错性；亚马逊的Ocelot将纠错成本削减高达90%；IBM则致力于在2026年实现量子优势（即量子计算在解决特定问题上，相比传统计算机，能展现出明显更快的速度、更低的成本或更高的准确性）。

　　尽管企业和普遍的新闻报导对量子计算的提及有所增加，但其中很大一部分仍停留在理论层面。

　　技术障碍依然存在

　　尽管寄予厚望，量子计算仍停留在“噪声中等规模量子”（NISQ）阶段，该阶段的系统虽拥有数百个量子比特，但饱受错误困扰。IBM计划于2026年推出的1386量子比特处理器，有望在特定任务上超越传统计算机，这为我们提供了线索。谷歌的Willow芯片则展示了指数级的错误抑制能力，并在某基准任务上实现了可验证的量子优势，而这项任务若由现有的超级计算机完成，则需耗时10²⁵年。

　　然而，根本性的挑战依然存在：量子噪声和退相干导致错误频发，需要巨大的开销（通常是数千个量子比特）进行纠正；量子比特需要低温隔离，这给量子计算供应链带来了对外来材料和基础设施建设日益增长的需求。量子比特的可扩展性仍然难以捉摸，当前的系统受限于数百个量子比特，并且随着规模增大，可靠性挑战也随之加剧。

　　真正可靠、容错且具有商业可行性的量子系统，目前仍超出工程能力范畴，至少还需要5到10年的时间才能实现。数据加载、算法设计和混合集成构成了瓶颈，而概率性读取结果要求系统重复运行，加上严重的人才短缺，这些都推迟了投资回报的实现。

　　量子计算的生态系统仍处于早期阶段且异构，涵盖了超导量子比特、囚禁离子、中性原子等多种复杂模式。因此，尽管进行了二十多年的研究和实验，但仍缺乏可扩展的执行和能产生收入的商业应用案例，量子计算仍局限于实验室原型和模拟，这不足为奇。

　　要克服这些挑战，需要实现更具意义的技术突破、建设更复杂且昂贵的基础设施，并培养更多人才-所有这些都意味着需要投入巨额的资本支出。而缺乏科技领军企业的实质性参与，则进一步阻碍了量子计算的普及和商业化进程。

　　人工智能与量子计算的差异化发展

　　尽管量子计算以其潜在的指数级回报极具吸引力，但人工智能凭借其卓越的实用性、有效性以及远超量子计算初露锋芒的巨额资本投入，依然是投资领域的主导力量。虽然量子-人工智能混合模式有望实现共生-即量子计算加速机器学习，而人工智能则优化错误校正-但目前人工智能自身已取得长足进展，展现出可信的用例，获得了各参与方的支持，实现了可观的财务回报，并且在可预见的未来，无需量子计算也能独立发展。

　　人工智能的爆炸式发展，其基础在于运算和云端基础上，其中AI的扩展以及图形处理器（GPU）、加速器、数据分析、机器学习和大型语言模型（LLM）的普及，均不依赖或需要量子技术的直接贡献。

　　值得注意的是，超大规模云端服务商的资本支出在2025年已超过惊人的4000亿美元，预计到2026年将攀升至5000亿美元以上，这使得量子计算不到50亿美元的行业规模相形见绌。

　　科技巨头在量子计算上的资本支出微不足道，这揭示了一个残酷的现实：人工智能才是资本支出和资产负债表的重心，而量子计算只占了零头。政策层面的侧重也印证了这一点——例如，美国投入5000亿美元的“星际之门计划”就强调了对人工智能发展的优先支持，而非押注于量子计算尚显遥远的承诺。

　　量子计算

　　目前仍处于早期阶段，技术面临脆弱性、不稳定性和高成本等挑战。即便麦肯锡（McKinsey）乐观预测其总潜在市场规模（TAM）到2040年将以26%的年复合增长率（CAGR）扩张至1310亿美元，这一数字也仅仅与亚马逊（Amazon）2026年超过1250亿美元的资本支出计划持平，足见其商业化前景仍然遥远。

　　尽管自2021年以来，量子计算行业展现出更快的41%年复合增长率，但预计2025年其总收入仅达到约11亿美元。与现有科技垂直领域和创新范式的商业广度相比，这样的数值显得微不足道。举例来说，苹果公司只需3天就能创造出相同的收入。这种有限的市场广度将不足以吸引超大规模云端服务商、科技企业集团、半导体供应链以及主权机构进行大规模资本配置。

　　当前，量子计算的商业应用仍局限于金融、材料科学和制药等领域的试点项目，通用型量子计算机的出现尚需数十年。尽管IonQ和Rigetti等纯粹的量子计算公司收入增长迅猛，但它们仍深陷亏损泥潭，现金消耗量巨大，预计在可预见的未来将持续如此。这与英伟达、微软和博通等众多成熟人工智能企业所创造的数十亿美元的实际盈利和经营现金流形成了鲜明对比。

　　中短期内，潜在市场规模总额（TAM）轨迹的平庸将限制收入变现的机会。在缺乏可规模化的企业应用、可防御的商业用例以及经常性收入来源的情况下，行业参与者很可能继续亏损，并持续依赖于政府拨款、风险投资、试点项目以及大型科技公司的补贴。

　　尽管量子计算在概念上提供了长期的选择权，但它目前缺乏足够的规模、技术可持续性、财务清晰度和生态系统成熟度，以支持当下对其进行任何实时且有意义的投资组合配置。只有当商业用例、企业采纳度以及收入/盈利可见性在未来几年内开始真正显现时，其更清晰的投资价值才会浮现。

　　从实验室到商业应用的漫漫长路

　　量子计算拥有变革性潜力，但其走向商业化可行系统——即在商业应用中实现可靠、可扩展和经济高效——取决于多项相互关联的突破。稳定地扩展量子比特数量、掌握量子纠错技术、研发强大的算法和软件，都将是需要攻克的关键技术障碍。在此之前，量子计算仍将是一个由研究驱动的前沿领域，而非一个具有商业投资价值的平台。广泛应用依然难以实现，这使得该技术近期承诺与长期革命性潜力之间的反差更加明显。

　　广阔前景与早期阶段：依托科技巨头是关键

　　量子计算的高昂成本、工程上的脆弱性以及对高度专业化基础设施的依赖，意味着这项技术的发展将主要集中在大型科技领军企业和顶尖研究机构手中。只有这些参与者才具备推动该领域走向商业化所需的财力、制造能力和深厚的科研实力。

　　对于投资者而言，布局量子计算长期潜力最有效且审慎的方式，并非押注于那些受制于市场不成熟、收入有限且现金消耗高昂的纯量子计算公司，而是通过更广泛的创新生态系统——这些企业无论量子计算取得何种突破，都能从中受益。这包括全球大型科技平台、企业软件巨头、下一代半导体和设备供应链，以及在高性能计算、光子学和人工智能加速解决方案领域取得进展的前沿科技领导者。

　　这些公司提供了多元化的投资机会，拥有更强健的资产负债表、可观的现金流和盈利能力，以及现有的商业规模，同时在早期量子优势实现时最能捉住上升空间。从本质上讲，量子计算仍是一个长期故事，但最佳的切入点是通过那些成熟的科技巨头，它们具备将新兴科学理论转化为切实经济价值的韧性和选择权。

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