拆解美股量子计算赛道：IonQ、Rigetti、D-Wave 三只概念股，谁值得押注？

整理 & 编译:深潮 TechFlow

主持人:Nico

播客源:Nico 前沿 Alpha

原标题:量子计算爆发:万亿赛道还是世纪骗局?IonQ、Rigetti、D-Wave,谁在画饼,谁是真的未来?万字拆解量子计算赛道

播出日期:2026 年 5 月 29 日

要点总结

本期内容系统拆解了量子计算从底层原理、技术路线到商业化进度和投资框架的完整图景。Nico 认为,量子计算并不是空洞骗局,它的长期市场空间来自药物研发、密码学、金融建模、材料科学和物流优化等高价值场景,但今天仍处在商业化前夜,真正落地大概率还需要 3 到 7 年。节目重点比较了 IonQ、Rigetti、D-Wave 三家美股量子概念公司的技术路线、财务状况、商业模式和估值风险,也讨论了 Google、IBM、微软、亚马逊、英伟达等巨头在量子产业链中的位置。对于投资者而言,当前阶段既有类似早期 AI 的长期想象力,也有泡沫清洗和估值回撤的高风险。

精彩观点摘要

量子计算为什么重新成为国家级主线

• "中美几乎在同一个时间窗口,把量子计算列为国家级优先方向。"
• "量子计算理论上可以破解今天互联网上几乎所有加密通信,包括银行转账、军事通讯和外交电报背后的加密体系,谁先掌握这套能力,谁就可能在未来网络空间掌握主动权。"
• "美股市场上的量子计算公司不是普通科技小盘股,而是国家级科技竞赛中被押注的棋子。"

量子计算的真实能力边界

• "量子加速的来源并不是单次操作更快,而是需要的操作次数指数级减少。"
• "经典计算机是执行明确指令的高效机器,量子计算机是在近乎无限可能性中寻找答案的探索工具。"
• "量子计算并不是万能的,它只在答案数量会随问题规模指数级爆炸、且需要寻找最优解的场景里有用武之地。"

商业化为什么迟迟没有到来

• "量子计算迟迟无法商业化的根本原因,不是造不出量子比特,而是量子比特太容易出错,无法做有实际价值的计算。"
• "量子纠错的思路,是用很多个不太可靠的物理量子比特,编码成一个高度可靠的逻辑量子比特。"
• "稳定性、数量和速度构成了量子计算的不可能三角,六条技术路线本质上都是围绕这三个维度做取舍。"

三家量子概念股的差异

• "IonQ 是财务最稳、商业化进度最快、客户质量最高的一家,但代价是估值非常贵,市场已经提前计入了很多好预期。"
• "Rigetti 是赔率最高的一家,营收最小、估值最夸张,但如果技术催化兑现,股价弹性也最大。"
• "D-Wave 的定位最独特,量子退火路线今天已经有真实客户和真实应用,但双平台转型能否成功仍是关键风险。"

巨头与小公司的共生关系

• "今天量子赛道的特殊之处在于技术路线还没有完全收敛,没有人能确定超导、离子阱、退火、光量子、中性原子、硅自旋最后哪条会跑出来。"
• "小公司并不一定是在跟巨头竞争,很多时候是在给巨头供货;如果某家小公司在特定路线上跑出来,巨头更可能选择合作或收购。"
• "英伟达不造量子计算机,而是做量子和经典计算之间的连接层,不管未来哪条路线成功,量子计算机都需要和 GPU 协同。"

投资框架与风险

• "量子计算现在非常像 2018 到 2020 年的 AI:底层技术加速突破,政府和科技巨头提前布局,但大规模商业化拐点还没有到。"
• "在拐点到来之前,量子赛道大概率还会经历一轮泡沫清洗。"
• "目前有两种相对稳妥的投资方式。第一种,是优先通过已经在量子领域深度布局的科技巨头建立量子窗口;第二种,是小仓位投资量子板块 ETF;另一个是 WQTM,它是美股市场里量子纯度最高的非杠杆 ETF,官方定位就是投资量子计算生态中的硬件、软件和基础设施公司"

量子计算成为中美科技竞赛的新主线

Nico:

量子计算,这个听起来有点科幻的概念,最近一段时间又再次爆火,重新出现在我们的视线中。就在上周,美国总统特朗普一口气签下了 20 亿美元的联邦资金,投向 9 家美国量子计算公司,而且联邦政府直接持有这些公司的少数股权。这是美国政府近年来对量子计算最直接、最重磅的一次产业扶持,也意味着量子计算正式被纳入美国下一代科技战略布局。

在大洋彼岸,中国也已经把量子技术写进了十五五规划,并且和具身智能、可控核聚变并列,成为未来产业的核心主攻方向。今年第一季度,国内量子赛道的融资规模就达到 20 多亿元人民币,接近甚至可能超过去年全年水平。中美两个超级大国几乎在同一个时间窗口,把这条赛道列为国家级优先方向。

问题随之而来:2026 年的量子计算到底发展到了什么程度?它会不会成为继 AI 之后,下一轮引爆全球的产业革命?还是说,它又是一轮浮夸的概念炒作?IonQ、Rigetti、D-Wave 这三大美股当红量子概念股,谁在画大饼,谁又是真的未来?

今天这期内容,会用 40 多分钟把整个量子计算赛道,从底层技术路线,到上市公司,再到投资框架,一次性拆解清楚。完整听完之后,你会知道量子计算到底是什么,它能干什么,有哪些技术路线,有哪些值得关注的公司,以及我们应该如何按照自己的风险偏好配置这条全新赛道。

在聊具体技术概念之前,先看中美两国同时下场布局量子计算的大背景。一周多以前,特朗普政府动用了 CHIPS 法案的资金池,向 9 家美国量子计算公司一次性注资 20 亿美元。钱本身不是最关键的,关键在于美国联邦政府直接持有了这些公司的少数股权,亲自下场入股了整条美国量子计算赛道。白宫科技政策办公室也已经悄悄把量子计算的优先级提升到和 AI 并列的国家战略级别,多家美国主流财经媒体也透露,一项专门针对量子计算的总统行政令正在起草中。

这些事情背后的政治信号非常明确:美国不想错过任何一次基础设施级别的科技革命。回头看历史,PC、互联网、移动互联网以及 AI,每一次全球技术革命的最大受益者都是美国公司。美国先把基础设施建好,把从 0 到 1 的路径跑通,其他国家才跟着分一杯羹。特朗普政府这次动作,本质上就是提前锁定美国在量子产业链中的主导地位。

从国家安全角度看,量子计算还有一个极其敏感的应用方向:它理论上可以破解今天互联网上几乎所有加密通信,包括银行转账、军事通讯、外交电报背后的加密体系,都可能被直接打穿。谁先掌握这套能力,谁就能在未来网络空间里掌握主动权。这才是美国政府真正紧张的地方。

把目光转到中国这一边,也是同样的道理。无论是十五五规划,还是量子赛道的融资规模,都能看出中国在这个新兴领域的雄心。中美在量子赛道上的对决,虽然不如 AI 大模型那样激烈,但已经处于暗流涌动的状态,也可能会成为 5 年或 10 年后最大的一场地缘技术博弈。

理解了这个大背景,再回头看美股市场上的几家量子计算公司,过去几年上涨几十倍,就会发现它们不只是普通科技小盘股,更是国家级科技竞赛里被押注的棋子。

量子计算到底是什么:从比特、叠加、纠缠到干涉

Nico:

如果直接讲量子计算相关概念,大家可能会听懵,所以先从我们日常生活中最熟悉的东西开始讲起。无论是用手机刷视频,还是用电脑办公写文档,背后对应的东西都可以被称作计算机。我们在手机或电脑上看到的所有图片、视频、文字,底层其实都是计算机的二进制码,它的单位叫比特,由 0 和 1 组成。经过一系列计算处理之后,才转化成我们能理解的文字、图片和视频。

过去几十年,我们一直在做一件事:想办法让计算机处理 0 和 1 的速度更快。核心手段就是把芯片上的晶体管做得更小,在同样大小的芯片上塞进更多晶体管,处理速度就会更快。但现在这条路已经慢慢走到尽头。最先进芯片工艺已经做到 2 纳米,再往下就接近单个原子的尺度。到了那个尺度,经典物理学的规则开始失效,这不是普通工程手段能解决的问题。

除了硬件天花板,0 和 1 本身也有根本限制。不管芯片跑得多快,一个比特在任何时刻只能是 0 或 1。如果你想检查 1000 万亿种可能性,就必须一种一种尝试。有一类问题,尝试数量会随着问题规模指数级爆炸。比如一个快递员要送 100 个包裹,所有可能配送路线大约是 10 的 158 次方,这个数字比整个宇宙所有原子的总数还要多出几十个零。今天最快的超级计算机,跑到地球毁灭也算不完。

量子计算就是为了突破这个限制而提出的技术。它的底层逻辑和传统电脑完全不一样。传统比特只能是 0 或 1,量子计算机的基本单位叫量子比特,也就是 qubit。一个量子比特可以同时既是 0 又是 1,这个性质叫量子叠加态。听起来很反直觉:一枚硬币要么正面,要么反面;一盏灯要么开,要么关。日常生活中,我们从没见过一个东西可以同时处于两种状态。

但在微观世界里,单个粒子天然遵循量子力学规则。电子、光子、原子这些微观粒子,确实可以同时处于多种状态,这是经过无数实验反复验证的物理事实。我们日常生活中感受不到这一点,是因为我们接触的东西都由天文数字量级的粒子组成。当大量粒子聚在一起,它们之间的相互作用以及和外界环境的接触,会让叠加态非常脆弱,并且迅速消失,所以宏观世界看起来永远是确定的。

量子计算机要做的事情,就是想办法把微观粒子的叠加态保护起来,并利用它完成计算。叠加态为什么对快速计算有帮助?传统计算机要从 1000 万亿个可能性中找到正确答案,必须一个一个尝试,芯片速度再快也改变不了这个事实。而量子计算的叠加态可以打破这一限制。50 个量子比特做排列组合,也对应 1000 万亿种可能状态,关键区别在于,这 50 个量子比特在同一时刻同时处于所有状态的叠加中。对这 50 个量子比特执行一次操作,就是同时作用于所有状态,一次操作抵得上经典计算机重复 1000 万亿次。

但光有叠加态还不够。如果 50 个量子比特同时处于所有状态,但彼此独立、互不相干,我们也没法协调操控。这就引出第二个重要概念:量子纠缠。两个量子比特各自处于叠加态,各自测量结果都是随机的;但如果它们形成纠缠,两个随机结果之间会出现一种绝对关联。

举个例子,你把两个纠缠的量子比特,一个放在北京,一个放在纽约。你在北京测量其中一个,得到 0,就不需要去纽约,也已经知道另一个一定是 1;反过来,在北京得到 1,纽约那个量子比特一定是 0。每次单独看任何一个比特都是随机的,但两个放在一起看,永远都是完美互补的结果。这个关联不需要任何信号传递,不管相隔多远都瞬间成立。历史上的实验一次又一次证明,纠缠是真实存在的。

纠缠在量子计算中的作用,是让多个量子比特不再各自独立,而是变成一个不可分割的整体。没有纠缠,10 个量子比特就是 10 个独立状态,互不相干;有了纠缠之后,这 10 个比特被串在一起,动一个,其他的都会跟着动。这样,我们就可以对整个系统做协调操作,让所有量子比特一起朝着正确答案的方向演化。

接下来,正确答案到底怎么得到?这就要讲到量子计算最巧妙的部分。量子比特处于叠加态时,每种状态都有对应权重,可以简单理解为概率大小。刚开始,所有状态的权重是均匀的,这时直接读取结果,得到正确答案的概率很低,跟瞎猜差不多。量子算法做的事情,就是通过一系列精心设计的操作,一步一步调整这些权重分布。

这个调整过程利用了量子干涉。干涉是一个波的概念:往平静水面扔两块石头,两组波纹相遇,如果两个波峰叠在一起,水面会更高;如果一个波峰和一个波谷叠在一起,就会相互抵消,水面变平。量子干涉的作用,就是让指向正确答案的波相互加强,让指向错误答案的波相互抵消。每执行一步量子操作,正确答案的概率就变大一点,错误答案的概率就变小一点。重复足够多次后,正确答案概率被推到接近 100%,这时去测量,叠加态坍缩成确定值,就拿到了最终答案。

坍缩这个词听起来很高深,简单理解就是,在读取量子比特状态的那一刻,它会从同时为 0 和 1 的叠加态,瞬间变成确定的 0 或 1。至于为什么观测会导致坍缩,物理学到今天也没有完全解释清楚。但理解量子计算,只需要记住这个规则。

简单总结一下:叠加态给量子计算机同时处理所有可能性的能力;纠缠给它让所有可能性之间互相协调的能力;干涉给它从不确定变成确定的手段。这三个机制缺一不可。

用一个完整例子把流程串起来:假设你要在 100 万把锁里找到唯一一把能被手上钥匙打开的锁。经典计算机的做法是拿着钥匙一把一把试,运气好一次就够,运气差要试几十万次。量子计算机的做法是,先把量子比特设置成叠加态,让它同时覆盖这 100 万把锁;然后在量子比特之间建立纠缠,让它们形成协调整体;接着执行量子干涉,每操作一次,正确那把锁的信号就强一些,其他锁的信号就弱一些。重复大约 1000 次,最后测量叠加态坍缩,直接拿到正确那把锁。

经典计算机可能要试几十万次,量子计算机只需要大约 1000 次。量子加速的来源并不是单次操作更快,而是需要的操作次数指数级减少。但这里要强调一点,量子计算机只在特定类型的问题上才有这种优势。

量子计算能做什么,不能做什么

Nico:

先讲一个对所有人都有切身利益的方向:新药研发。一个新药分子能不能在人体里起作用,最终取决于分子内部电子的量子力学状态。经典计算机模拟这些电子状态时,计算量会随着分子复杂度增加呈指数级爆炸。简单一点的分子还能计算,稍微复杂一点的分子,全球最大的超算都跑不动。这就是为什么过去几十年,新药研发的平均周期被卡在 10 年以上,平均成本高达几十亿美元。

如果有一天量子计算机能够精确模拟蛋白质折叠和分子之间的相互作用,整个新药研发周期理论上可以从十几年压缩到几年,甚至几个月。辉瑞、阿斯利康、默克这些全球最大制药巨头,都已经在和量子计算公司合作做相关探索。

第二个方向是密码学。这是量子计算最被大众熟知的能力,也是各大政府真正紧张的地方。我们现在用的整个互联网依赖一种叫 RSA 的加密算法。这套算法的安全性在于,全球最快的超算去破解一个 2048 位 RSA 密钥,可能需要数十亿年。但量子计算机不一样,理论上一台足够大的通用量子计算机,用 Shor 量子算法,可以在几个小时到一周时间里完成破解。

这意味着,如果未来这种通用量子计算机问世,今天所有金融行业、军事行业都可能出现重大安全问题。正因为这个威胁,量子计算还催生出一个全新市场,叫量子安全加密。全球政府和企业都需要在量子计算机真正成熟之前,把现有系统迁移到新的加密体系上。这个迁移过程本身就是一个巨大市场。

第三个方向是金融建模。投资组合优化、风险定价、衍生品定价、欺诈检测,这些金融领域的核心问题,本质上都是在海量可能性里找到最优解,这正好是量子计算擅长的组合优化问题。摩根大通、高盛、汇丰这些华尔街老牌投行,过去几年都在悄悄组建自己的量子计算团队,参与各种量子算法测试和迭代。

还有一个跟日常生活相关的方向,是物流和供应链优化。一个快递员要送 100 个包裹,怎样规划路线才能在最短时间内全部送完?100 个点的可能路线数量大约是 10 的 158 次方,比宇宙中的原子数量还多。把这个问题放到全球供应链层面,数万个仓库、数十万条运输路线,还要时时考虑库存、天气、交通等各种问题,量子计算在这种大规模优化问题上有巨大的潜在价值。

然而,量子计算并不是万能的,很多事情做不了。比如日常在电脑上浏览网页、编辑文档、看视频、发消息,这些任务的特点是步骤明确、逻辑清晰,不需要在海量可能性中搜索,量子计算机在这类任务上完全比不过普通电脑。再比如数据库查询、文件存储、大规模数据读写,它们的核心瓶颈是 IO 速度和存储架构,也不适用于量子计算。还有实时控制系统,比如自动驾驶、工业机器人,这些系统要求确定性的响应时间,而量子计算的输出是概率性的,又需要极端物理环境,根本没办法嵌入这类系统。

大家可以记住一个简单判断规则:如果一个问题的解决步骤清晰明确,不需要在海量可能性中搜索,经典计算机更合适;如果可能答案数量随问题规模指数级爆炸,而且你需要在所有可能性中找到最优解,量子计算机才有用武之地。经典计算机是执行明确指令的高效机器,量子计算机是在近乎无限可能性中寻找答案的探索工具,二者之间是互补关系。

话又说回来,量子计算适合解决的问题,恰好分布在价值最高的几个行业:药物研发、金融建模、密码学、材料科学、物流优化。光这几个点加在一起,远期市场空间就是万亿美元级别。不过,所有这些应用场景,今天都还停留在实验室阶段。

商业化卡在哪里:错误率、量子纠错与不可能三角

Nico:

为什么量子计算的故事讲了这么多年,直到今天仍然没有商业化?到底卡在哪个环节?

刚才提到过,微观粒子的叠加态极其脆弱。温度波动、电磁噪声,哪怕一个游离空气分子撞上来,叠加态就会坍缩,量子比特立刻变成确定的 0 或 1。这个坍缩一旦发生,计算就出错。现实中,不管用什么物理系统造量子比特,干扰都不可避免,没有任何工程手段能做到 100% 屏蔽所有噪声。

所以现在的量子计算机,每执行一步操作都有一定概率出错,错误率大概在 0。几% 到几个百分点。听起来概率很低,但量子计算要解决的实际问题,往往需要成千上万步操作。如果每一步都有 1% 的出错概率,1000 步下来,最终结果几乎一定错误。这就是量子计算迟迟无法商业化的根本原因:不是造不出量子比特,而是量子比特太容易出错,没办法做任何有实际价值的计算。

行业共识是必须走另外一条路,叫量子纠错。它的思路,是用很多个不太可靠的物理量子比特,编码成一个高度可靠的逻辑量子比特。可以这么理解:假设你有一条很重要的信息要传给朋友,但传话的人不太靠谱,每次都有可能说错。如果让 100 个人同时传同一句话,就算其中几个人说错,朋友听到大多数人说的都是对的,仍然可以还原出正确信息。

量子纠错做的就是类似的事,用一大堆物理量子比特互相校验,把错误检测出来并修复掉。但代价非常大。目前估算下来,造一个可靠的逻辑量子比特,大约需要 1000 到 1 万个物理量子比特。如果你的算法需要 1000 个逻辑量子比特才能解决实际商业问题,实际上就需要一台拥有 100 万到 1000 万个物理量子比特的量子计算机。而今天最先进的量子计算机,物理量子比特数量还在一百到几千这个级别,差距是几个数量级。

讲到这里,量子计算的基本瓶颈就很清楚了。它需要同时做到三件事:量子比特足够稳定,错误率足够低;量子比特数量足够多,能够扩展到百万级别;操控量子比特的速度足够快,能在叠加态消失之前完成计算。稳定性、数量、速度三者缺一不可。

但在真实物理世界中,这三个目标之间存在深层矛盾。想让量子比特更稳定,就需要更极端的隔离条件;隔离越极端,操控越困难,扩展越麻烦。想要更多量子比特,系统复杂度就会上升,噪声来源更多,稳定性变差。想要操控速度更快,操作精度就很难保证,也更容易出错。没有任何一个物理系统能同时在这三个维度上做到最优,这是一个不可能三角。

接下来要讲的六条技术路线,本质上就是在稳定性、数量和速度这三个维度上做不同取舍。

六条技术路线:超导、离子阱、退火、光量子、中性原子与硅自旋

Nico:

先看超导量子比特,这是目前最主流、研究历史最悠久的一条路线。在稳定性、数量和速度这三个维度里,超导选择了速度。它的做法是把一小块特殊金属电路冷却到大约零下 273 度,差不多接近宇宙最低温度。在这个温度下,金属进入超导状态,电阻完全消失。更关键的是,电路中的电流可以同时顺时针和逆时针流动,这就是叠加态,然后用精确的微波脉冲来操控。

超导路线每执行一步量子操作只需要几十纳秒,是六条路线里最快的。制造工艺也可以借鉴现成半导体产业链,很多设备和流程跟造传统芯片相通。代价是稳定性差,叠加态只能维持几十到几百微秒,必须在极短窗口内完成所有计算。而且量子比特之间的连接受到芯片物理布局限制,不是任意两个比特都能直接交互。

第二条完全不同的路线是离子阱,它选择了稳定性。具体做法是用电磁场在真空中制造一个陷阱,把单个带电离子悬浮起来,让它完全不接触其他任何物质,然后用激光精确地把离子推入叠加态。因为操控的是单个原子,原子本身非常稳定,叠加态可以维持到秒级,比超导长好几个数量级。而且任意两个离子之间都可以直接交互,不受物理布局限制。

代价是速度慢。每次操作要几微秒到几十微秒,比超导慢两到三个数量级。而且当离子数量增加到几百、上千个时,如何在一个井里稳定控制这么多离子,工程挑战很大。走离子阱路线的美股上市公司代表是 IonQ。

第三条路线叫量子退火,它放弃通用性,换取实用价值。它不追求造一台能够运行任何量子算法的通用机器,只做优化问题。原理借用了物理学中的退火概念:把一块金属加热到很高温度,再慢慢冷却,金属内部原子会自然找到能量最低的排列方式。量子退火做的是类似事情,让量子系统在量子效应帮助下自然演化到能量最低状态,这个最低能量状态就对应优化问题的最优解。

因为不需要实现通用量子操作,工程要求低很多,比特数量可以做到非常大,目前已经做到 4400 个以上,远超任何一台通用量子计算机。在物流调度、金融组合之类问题上,已经有实际企业客户使用。量子退火的局限也很明显:它不能运行 Shor 算法破解密码,也不能运行 Grover 算法做通用搜索,应用范围被限制在优化问题这一类。如果未来通用量子计算机真的做出来,量子退火的市场空间反而可能被压缩。这条路线目前只有一家上市公司在做,就是 D-Wave。

第四条路线叫光量子,它选择了一个独特角度,用光子作为量子比特。光子有天然优势,几乎不会和外部环境发生相互作用。一个光子发射出去,不会被温度干扰,也不会被电磁噪声影响。这意味着光量子系统可以在室温下运行,不需要复杂制冷设备。而且光子天然在光纤里传播,和现有通信基础设施高度兼容。

但光子也有很大劣势:两个光子碰到一起,基本上互相无视,各飞各的。而量子计算需要让两个量子比特之间产生精确相互作用,比如建立纠缠。想让两个光子在精确时间点以精确方式互相影响,技术上非常难。

第五条路线是最近一两年热度比较高的中性原子,它押注的是扩展性。做法是用激光镊子捕获一个个中性原子。可以把激光想象成一把把极其微小的镊子,每把镊子夹住一个原子,然后把这些原子排列成整齐的二维甚至三维阵列,每个被夹住的原子就是一个量子比特。要让两个原子产生纠缠,需要把其中一个激发到特殊高能状态,处于这种状态的原子会和周围原子产生很强的相互作用,从而实现纠缠。

这条路线最大的吸引力是,理论上更容易从几百个量子比特扩展到几千,甚至几万个。在所有路线里,中性原子的扩展潜力可能最强。局限是技术成熟度还不够,这条路线比超导和离子阱起步晚,很多工程问题仍在摸索。

最后一条路线叫硅自旋,做法是在传统硅芯片上制造量子比特。硅芯片里的电子天然有一种叫自旋的量子属性,可以处于向上和向下两种状态的叠加,刚好可以拿来当量子比特。它最大的诱惑是制造工艺可以直接复用现有半导体工厂。全世界已经有几十年造硅芯片的经验和设备,如果量子比特可以在同一套设施里制造,长期扩展性和成本优势可能是六条路线里最强的。

但现阶段,硅自旋是所有路线里进度最慢的一条。单个量子比特质量和可操控比特数量,都明显落后于超导和离子阱。

六条路线放在一起看,你会发现每条路线的优势恰好就是其他路线的劣势。没有一条路线能够在所有维度上领先。这就是量子计算今天最真实的状态:谁先把稳定性、数量和速度同时做到可用水平,谁就率先打开容错量子计算的大门。一旦跨过那个门槛,后面的商业化会非常快,因为需求端都已经准备好了。美国政府 CHIPS 法案砸了 20 亿美元,每条路线都投一些,就是因为所有人都不知道最后哪条路线会胜出。最聪明的做法就是全都下注一遍。

这种巨大不确定性,本身就是投资量子赛道最大的风险,也是最大的机会。

行业阶段与时间线:量子计算距离商业化还有多远

Nico:

现如今量子计算走到了哪个阶段?什么时候能真正开始赚钱?

整个量子计算行业的发展可以分为三个大阶段。我们现在所处的第一个阶段叫 NISQ,全称是“有噪声的中等规模量子计算”。简单来说,就是量子比特数量已经做到几百甚至几千个,但每个比特都有噪声,计算容易出错,能做技术演示,也能解决特定小问题,但还无法真正商业化。

接下来要进入的第二阶段,是早期容错阶段,也叫逻辑量子比特阶段。前面提到,现在量子比特错误率太高,必须通过量子纠错解决。当错误率被压到足够低,量子计算机能稳定运行复杂算法,就意味着进入第二阶段。这是整个行业从演示到初步落地的分水岭。

跨过这一关之后,才会真正进入大规模通用容错量子计算机阶段,也就是商业化阶段。那么,容错量子计算什么时候到来?

IBM 的路线图是目前最具体的,把每一年要做什么都写进了时间表。他们计划在 2029 年推出一台叫 Starling 的量子计算机,目标是 200 个逻辑量子比特,能运行 1 亿次量子门操作。再往后,到 2033 年,IBM 计划把这个数字做到 2000 个。

Google 这边,Willow 芯片在 2024 年年底实现了一个标志性突破:量子比特数量越多,整体错误率反而越低。这在过去 30 年是做不到的。以前都是比特越多,错误越滚越大;这个突破的意义在于,它从物理上证明了纠错这条路走得通。

除了这两家巨头,离子阱公司 Quantinuum 的路线图也同样指向 2030 年。权威研究机构 Gartner 预测,2029 年量子计算就会开始威胁现有加密体系。不同公司、不同机构给出的时间线,都收敛在 2029 到 2033 年这个区间。

也就是说,从今天算起,量子计算真正开始商业化落地,最快也至少还需要 3 到 7 年。这个时间线让我想起 AI 的发展轨迹,2018 到 2020 年,GPT-2 刚刚发布,学术界已经看到 Transformer 架构的潜力,OpenAI、DeepMind 这些公司开始重金投入,但大众和绝大多数投资者那时还觉得 AI 只是一波概念炒作。随后 AI 行业经历了一轮大的修正和回调,等到 2022 年底 ChatGPT 横空出世,整个 AI 才真正彻底爆发。

量子计算现在很可能就处在 2018 到 2020 年的 ChatGPT 前夕。中间可能还会经历大回调、大清洗,然后才彻底起飞。

IonQ、Rigetti、D-Wave:三家量子概念股谁更接近未来

Nico:

了解完量子计算赛道全貌之后,我们一起来看这个赛道上当红的三家公司:IonQ、Rigetti、D-Wave。

先看 IonQ。它走的是离子阱路线,是三家里面市值最大、商业化进度最快的一家。IonQ 的收入主要来自三块:第一块是云访问。客户不需要自己花大价钱买一整台量子计算机,而是通过亚马逊、微软、谷歌这些云平台,远程租用 IonQ 的机器,按使用量付费,跟租用云服务器是同一个道理。摩根大通、高盛这些金融机构,就是这样使用 IonQ 的机器,去跑投资组合优化、风险建模等算法。

第二块收入是直接卖量子计算机硬件。这种是大合同,不太规律,有一单算一单。第三块是政府研发合同。IonQ 拿过美国空军研究实验室 5450 万美元合同,还和能源部签过太空量子应用合作。这块收入提供多年期稳定现金流,更重要的是给 IonQ 官方背书。

在 IonQ 的收入结构里,大约 60% 来自商业客户,不再是单纯靠政府订单撑着。而且 IonQ 的产品已经卖到 30 多个国家,一年前这个数字还只是个位数。客户名单里既有美国国防部、空军研究实验室,也有亚马逊、阿斯利康、英伟达这样的商业大客户。总订单和剩余履约义务同比增长 554%,手上还有大量没有确认成收入的合同在排队。

财务数据方面,IonQ 去年全年做到 1.3 亿美元收入,同比增长 202%,这是历史上第一家年营收突破 1 亿美元的上市量子公司。今年第一季度营收 6470 万美元,同比增长 755%,超出华尔街预期 30%。公司还把全年营收指引上调到 2.6 亿到 2.7 亿美元。

IonQ 的财务健康度是三家里最强的,账上现金、等价物加投资一共超过 31 亿美元。但这里要提醒,今年第一季度 IonQ 账面净利润高达 8 亿美元,看起来量子计算似乎已经很赚钱了,但这 8 亿美元基本上全是一笔认股权证金融工具的会计估值变动,是纸面数字,并不意味着真的赚到钱。刨掉这种一次性因素,IonQ 的真实经营情况仍然亏损。公司自己给出的全年指引也显示,今年经营层面预计还要亏 3.1 亿到 3.3 亿美元。所以 IonQ 仍是一家正在烧钱的量子计算公司,只是账上有 31 亿美元现金,烧很多年都没问题。

技术方面,IonQ 最近有几个值得说的进展。先说比特数,IonQ 目前的商用旗舰机叫 Tempo,100 个量子比特。但有意思的是,IonQ 自己不太喜欢强调物理量子比特这个数字,更喜欢用一个叫算法比特的指标。Tempo 的算法比特是 64,因为离子阱路线的每个量子比特质量都很高,而且任意两个比特之间都能直接协同,所以同样一个比特,IonQ 真正能用起来的算力比别人高。

IonQ 另一个重要进展,是它做出了一种叫 EQC 的技术,也就是电子量子控制。传统离子阱用激光操控每一个离子,但激光系统很难扩展。IonQ 这套新技术改用精密电子信号操控,把控制元件直接集成到普通半导体芯片上。这意味着它的量子计算机可以用现成芯片工厂制造,更容易扩展,成本也更低。

还有一个有意思的细节:这次 CHIPS 法案资助的 9 家公司里没有 IonQ。很多投资者第一反应是,这是不是说明 IonQ 不被政府看好?我觉得恰恰相反。IonQ 已经手握 31 亿美元现金,并不缺钱。政府的钱要给那些更需要资金续命、技术路线又有独特价值的公司。IonQ 没拿到钱,侧面说明它的财务独立性。

目前 IonQ 的核心风险是估值太贵。它的市值超过 200 亿美元,如果用 2026 年收入指引终点计算,预期市销率接近 100 倍。这也是量子计算前沿赛道的通病。在情绪面炒作下,市场已经把未来很多年的高速增长提前定价进去。一旦哪个季度增长不及预期,或者商业化拐点整体往后拖,股价回调可能会非常剧烈。

说完 IonQ,再看 Rigetti,它走的是超导路线,赚钱方式和 IonQ 有点像,但侧重点不一样。它也是云访问、卖硬件、政府合同三个方面变现,不过现在的收入主力是直接卖整机,而且卖的是私有部署,也就是客户把一整台量子计算机买回自己的机房,而不是通过云厂商租用。

营收方面,Rigetti 是三家里规模最小的。去年全年营收 710 万美元,同比下降 34%。但今年第一季度出现反转,做到 440 万美元,同比增长接近 200%。财务健康度方面,它手里有 5.69 亿美元现金,没有债务,第一季度经营性现金流出 1620 万美元。按这个速度粗算,现金能跑 8 到 9 年。虽然现金绝对金额比 IonQ 少很多,但因为 Rigetti 团队和产品规模更小,烧钱速度也慢一些。

技术上,Rigetti 最近进展不小。今年 4 月,它正式推出目前比特数最高的系统 Cepheus,108 个量子比特。这台机器架构很特别,不是做一整块大芯片,而是用 12 块 9 量子比特小芯片拼起来,业内叫小芯片架构。这条路如果走通,扩展会比做一整块大芯片容易很多,是 Rigetti 最核心的技术差异化。

不过,这台系统刚上线时,两个量子比特协同工作的准确率是 99.1%,比 IonQ 的 99.9% 还差一截。Rigetti 给自己的目标是,今年下半年把这个数字提升到 99.5%。它在更小的 9 比特芯片上已经能做到 99.7%,但比特数量上去之后,准确率就很难维持,这恰恰是超导路线的通病。下一步,Rigetti 计划推出 336 量子比特的 Lyra 芯片,目标是第一次展示量子计算在某个具体问题上真正超过经典计算机。

Rigetti 的核心风险也类似:全年 700 多万美元营收,支撑几十亿美元市值,用 2025 年收入计算,市销率超过 1000 倍,非常夸张。一旦产品、业务或者赛道进度不及市场预期,股价短时间内直接腰斩的可能性很高。

最后看 D-Wave。它是三家公司里资历最老的一家,1999 年就成立了。D-Wave 的情况最特殊,主要走量子退火路线,没有做通用量子计算机,只做优化问题专用机。它的 Advantage2 系统已经做到 4400 多个量子比特,是目前所有量子机器里比特数最多的一家。

它的核心收入来自 Leap 云平台,客户上云直接调用退火机器解决问题,按用量付费。除此之外,D-Wave 也卖整机,还有一块业务是专业服务,帮客户把自己的业务难题翻译成量子机器能解决的优化问题。

D-Wave 客户很多,有 100 多个真实企业客户,而且基本都是大牌公司:万事达、大众汽车、洛克希德马丁、德勤、西门子医疗等都在使用它的产品。更重要的是,这些客户不是拿它做实验,而是在解决实实在在的生产问题,比如员工排班、投资组合优化、物流路线规划、工厂生产调度,甚至杂货连锁店的运营优化。D-Wave 已经和客户一起做了 250 多个实际应用。这就是它最不一样的地方:前面两家更多卖给研究机构做探索,而 D-Wave 正在解决现实世界的问题。这主要得益于量子退火路线的实用性,它已经真实落地,不用等容错量子计算机做出来。

除此之外,D-Wave 最近最大的战略变化,是花 5.5 亿美元收购 Quantum Circuits,正式进入通用量子计算领域。这意味着 D-Wave 现在是双平台策略,同时做退火和通用两条路线,补齐了之前短板。

财务数据上,D-Wave 去年全年营收 2460 万美元,同比增长 179%。今年第一季度营收只有 290 万美元,同比大跌 81%,但这个跌幅有特殊原因,主要是去年同期有一笔 1260 万美元的一次性大额系统销售。比营收更值得关注的是订单指标。今年第一季度,D-Wave 拿到创纪录的 3340 万美元新签订单,同比暴涨接近 2000%;合同积压 4240 万美元,同比增长 563%。其中包括佛罗里达大西洋大学 2000 万美元系统采购,以及一家大型企业 1000 万美元量子计算服务合同。

财务健康度方面,D-Wave 手头有 5.88 亿美元现金,粗略估算大概还够花 4 年左右。它除了估值风险以外,还有双平台转型风险。退火路线对应的商业化已经跑通,有很多真实客户和收入;但通用量子计算这条路线刚刚起步,要和 Google、IBM、Rigetti 这些在超导路线上深耕多年的玩家竞争,难度不小。

把三家公司放在一起看,差异非常清晰。IonQ 财务最稳,商业化进度最快,客户质量最高,有 31 亿美元现金、755% 的营收增速和 4.7 亿美元合同积压,代价是估值非常贵,市场已经计入很多好预期。Rigetti 赔率最高,营收最小,估值最离谱,但技术有突破,今年下半年有 Lyra 芯片和狭义量子优势两个重磅催化剂,如果兑现,股价弹性最大;如果兑现延期,股价跌起来也会很猛。D-Wave 定位最独特,走量子退火路线,今天已经有很多实际客户在使用,订单势头非常强劲,接下来主要看双平台转型能否成功。

量子概念股如何定价:不是传统估值,而是里程碑期权

Nico:

顺着这三家公司,我们聊聊估值问题。对于这种非常前沿、概念热度高、但还没有大规模商业化落地的赛道,传统估值方式基本失效。大部分公司还在烧钱,营收规模又非常小,我们应该如何给这些量子概念股定价?

首先必须看赛道总体量,也就是潜在市场规模趋势。量子计算的远期市场,从几千亿到万亿美元不等。股价反映的是投资者认为这家公司未来能够占到多少份额,能够分到多大的蛋糕。

另一套逻辑,是技术里程碑的期权定价。每一次比特数突破、纠错率提升、新产品发布,都会让市场重新定价。除此之外,就是政府或大公司合作、投资带来的背书溢价。拿到 CHIPS 法案资金,等于获得官方认证,这是美国政府给的一层保护。有政府兜底,有政策扶持,自然会降低投资者对公司以及赛道长期发展的担忧,提高整个市场对于量子计算的风险偏好。

讲完三家公司之后,还得看量子计算这条赛道上真正的龙头:Google、IBM、微软、亚马逊、英伟达这些老牌科技巨头。

先看 Google,它在超导路线上走得最远,靠的是 105 比特的 Willow 芯片。Willow 第一次做到量子比特越多,整体错误率反而越低,这在过去 30 年都做不到。这一步从物理上证明了纠错路线走得通,是迈向实用量子计算机最关键的一道门槛。

再看 IBM,它的路线图非常清楚,计划 2029 年做出 200 个逻辑量子比特的机器,2033 年做到 2000 个。IBM 最近还在纠错技术上取得突破,能把制造一个逻辑比特所需要的物理比特数砍掉九成,等于大幅降低商业化门槛。这次 CHIPS 法案,IBM 一家拿到 10 亿美元,是所有公司里最多的,用来建造量子代工厂。它想做的是量子时代的台积电,给整个行业代工量子芯片。

微软走了一条最特别、也最冒险的路,叫拓扑量子比特。理论上这条路一旦成功,稳定性最好,纠错成本最低,但微软现在只做出了 8 个比特,距离实用落地还很远,而且学术界对它的实验结果一直有争议。不过微软还留了后手,它通过 Azure 云平台接入 IonQ、Quantinuum 这些公司的硬件,就算自己的路线最后失败,也照样能卖量子云服务赚钱。

亚马逊也是一样,AWS 提供量子云服务。最后是英伟达,它不造量子计算机,而是做量子和经典计算之间的桥梁。它的 CUDA-Q 平台能够让 GPU 和量子计算机协同工作,还投资了好几家量子初创公司。英伟达的算盘很清楚:不管未来哪条路线成功,量子计算机都要和 GPU 配合,而它做的就是连接层,也是底层基础设施。

巨头夹击下,小公司还有机会吗

Nico:

在各大巨头夹击之下,小公司有没有活下来的可能?我觉得小公司的机会还是非常大的。

今天量子赛道有一个特殊之处:技术路线还没有完全收敛。没有人能确定超导、离子阱、退火、光量子、中性原子、硅自旋这六条路线里,最后哪条会成功跑出来。这就给了小公司在特定路线上建立局部领先优势的窗口期。IonQ 在离子阱上有先发优势,Rigetti 在超导上有独特小芯片拼接架构,D-Wave 在退火领域几乎没有竞争对手。

巨头的优势也很明显:钱多、人才多、资源多,而且很多巨头走的也是和小公司一样的路线。这些量子赛道的小公司要想生存下来,确实需要依附科技巨头。IonQ 的量子计算机已经接入亚马逊 AWS 和微软 Azure 云平台,Rigetti 的系统也是如此。这意味着它们不是在跟巨头竞争,而是在给巨头供货。如果某家小公司在特定路线上成功跑出来,巨头更可能的选择是合作或者收购。

最后说说我自己对量子赛道的判断。从投资角度看,量子赛道现在所处的位置还是偏早期,非常类似 2018 到 2020 年的 AI。底层技术在加速突破,政府和科技巨头都在提前布局,但大规模商业化拐点还没有到。在那个窗口期到来之前,我觉得大概率还会有一轮泡沫清洗,所以我目前还没有建仓买入任何量子计算赛道的公司。

投资框架:更稳妥的窗口与 ETF 选择

Nico:

我觉得目前有两种相对稳妥的投资方式。

第一种,是优先通过已经在量子领域深度布局的科技巨头建立量子窗口,比如 Google、IBM、微软、英伟达、亚马逊。这些公司的量子业务只是整体业务的一小部分,即使量子进展不及预期,公司的股价也不会有太大波动。

第二种,是小仓位投资量子板块 ETF。因为我们没法确定未来哪家公司能够成功跑出来,最好的方式就是通过 ETF 的形式投资。目前有两只 ETF 可供选择。一个是 QTUM,它是这个赛道规模最大、流动性最好的 ETF,2018 年成立,现在规模已经超过 50 亿美元。但一定要清楚,它不是纯量子板块 ETF,而是“量子计算 + 机器学习 + AI + 半导体”的混合 ETF。IonQ、D-Wave、Rigetti 这些纯量子标的,每一只权重都不到 1%。

另一个是 WQTM,它是美股市场里量子纯度最高的非杠杆 ETF,官方定位就是投资量子计算生态中的硬件、软件和基础设施公司。它的纯度很高,比较适合做量子板块的卫星仓。

最后回到开头的问题:量子计算确实是一个真实的、有巨大长期增长潜力的技术赛道,长期发展空间能够达到千亿甚至万亿美元级别,并不是世纪骗局。未来 5 到 7 年,量子计算可能会进入大规模商业化阶段,而我们今天刚好站在量子技术爆发前夜。

但也必须看到,量子赛道短期波动和不确定性仍然非常高。投资之前,一定要想清楚背后的收益和风险。