CARA MELABUR DALAM SAHAM PENGKOMPUTAN KUANTUM

Apa yang dimaksudkan dengan pelaburan kuantum

Mari ringkaskan teknologi, mengapa ia barisan hadapan pengkomputeran seterusnya, dan bagaimana ia melengkapi AI—bukan menyainginya.

Komputer klasik bergantung pada sistem binari terkenal—bit yang tegas 0 atau 1. Itu hebat untuk hamparan dan pelayan web, tetapi kurang cekap apabila ruang kemungkinan meletup. Mesin kuantum menggunakan qubit yang boleh meneroka banyak keadaan serentak.

Matlamatnya ialah menghasilkan lonjakan prestasi pada kerja khusus—simulasi kompleks dan pengoptimuman—yang sering menundukkan mesin binari, daripada komputer riba hingga superkomputer klasik terbaik.

Kuantum bertindak sebagai pengganda kuasa untuk AI: GPU dan model besar mengurus persepsi, penjanaan dan pengecaman corak, manakala pemecut kuantum menyerang submasalah sukar yang timbul dalam aliran kerja AI. Dalam praktiknya:

• AI → Kuantum: AI membantu mereka bentuk litar yang lebih baik, melaras mitigasi ralat dan mengoptimum kawalan—memendekkan kitaran iterasi.

• Kuantum → AI: Rutin kuantum mempercepat pensampelan dan pengoptimuman, meneroka ruang seni bina yang besar, serta mensimulasikan molekul/bahan untuk penemuan yang dipacu AI.

Di mana nilai mungkin terkumpul

Bagi pelabur, tumpukan (stack) membahagi kepada tiga lapisan:

• Perkakasan: cip/komputer kuantum.

• Perisian pertengahan: penyusun, mitigasi ralat dan orkestrasi yang menghubungkan QPU kepada CPU/GPU.

• Aplikasi: alat berasaskan awan untuk masalah industri. Nilai cenderung tertumpu pada platform yang menyeragamkan pembangunan dan menaikkan kos pertukaran—terutamanya yang memudahkan aliran kerja hibrid AI+kuantum.

Adakah ini peluang pelaburan?

Fokus pada senario, bukan ramalan tunggal. Asas: kemajuan teknikal berterusan, perintis terpilih bersama projek AI, hasil awan sederhana. Naik: kelebihan kuantum disahkan dalam kimia/pengoptimuman → langganan perusahaan dan “workflow lock-in”. Turun: koherens/fideliti terbantut dan pembiayaan ketat → garis masa melanjut, gandaan mengecil, pencairan meningkat.

Ukur kemajuan dengan isyarat: Perkakasan (masa koherens, fideliti dua-qubit, ralat, kestabilan kriogenik/fotonik, hasil wafer), Perisian (adopsi SDK, OSS, integrasi hyperscaler), Komersial (perintis berbayar → kontrak multiyear), Kewangan (runway vs milestone, disiplin opex, dasar pencairan).

Saham peneraju kuantum—dan halangan mereka

Pendedahan boleh langsung (membeli saham kuantum) atau tidak langsung (platform teknologi besar yang membiayai program kuantum). Laluan pertama lebih bertenaga tetapi lebih berisiko; laluan kedua lebih kukuh, tetapi sumbangan kuantum kepada keuntungan masih kecil buat masa ini. Di bawah ialah enam nama yang sering dipantau dan isu ringkas untuk diperhatikan.

“Pure play” kuantum

IonQ (NYSE: IONQ): kuat di makmal, sukar diskala

• Apa mereka buat: sistem ion terperangkap; akses melalui awan utama; percubaan dengan pelanggan.

• Mengapa disukai: ketepatan tinggi dan integrasi AWS/Azure memudahkan percubaan.

• Risiko utama: menukar prestasi makmal kepada banyak mesin yang boleh dipercayai dan mampu milik itu sukar; hasil condong kepada projek kecil; mungkin perlukan modal baharu.

• Pantau: kelewatan roadmap; margin akses vs perkhidmatan; kebergantungan terbitan saham.

Rigetti Computing (NASDAQ: RGTI): integrasi menegak, perlu momentum

• Apa mereka buat: pemproses superkonduktor, perisian dan awan dalaman—kawalan hujung ke hujung.

• Kelebihan: pembelajaran/pengurangan kos terakru; rangkaian awam/akademik.

• Risiko utama: perubahan pengurusan/pelan; mesti menaikkan fideliti, menekan crosstalk dan menunjukkan kelebihan pada beban kerja pelanggan sambil menjaga runway.

• Pantau: hasil wafer; kadar naik taraf fideliti; penukaran perintis kepada hasil berasaskan penggunaan.

D-Wave Quantum (NYSE: QBTS): berguna hari ini, tidak sejagat

• Apa mereka buat: fokus “annealing” untuk pengoptimuman (penjadualan, perutean); sewaan awan tersedia.

• Kelebihan: pelanggan sebenar sudah menggunakan—nilai muncul lebih awal.

• Risiko utama: bukan pendekatan sejagat; laluan industri jangka panjang condong kepada komputer “gate-based”; perlu bukti mengatasi pengoptimum klasik/AI.

• Pantau: perbelanjaan berulang pelanggan; bukti kelebihan vs kaedah klasik; kemajuan R&D gate-model; margin awan vs perkhidmatan.

Blue-chip yang melabur dalam kuantum

Alphabet (NASDAQ: GOOGL): penyelidikan hebat, monetisasi lambat

• Quantum AI menghasilkan penyelidikan peringkat dunia dan boleh mengedarkan melalui Google Cloud.

• Sumbangan hasil kuantum kecil buat masa ini; perhatian kawal selia terhadap bundling mungkin timbul.

• Pantau: kertas → perkhidmatan terurus; pelanggan perusahaan bernama; roadmap yang relevan untuk pembeli, bukan hanya saintis.

IBM (NYSE: IBM): peta jalan jelas, bukti hasil perusahaan penting

• Roadmap telus, Qiskit sumber terbuka dan rangkaian rakan kongsi; namun hasil sering bergantung perkhidmatan.

• Pantau: kadar penggunaan sistem awan; pengesahan pihak ketiga; kuasa harga untuk akses premium.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA): infrastruktur penting, pendedahan tidak langsung

• GPU/rangka kerja untuk simulasi kuantum dan aliran kerja hibrid; mendapat hasil hari ini.

• Hasil kuantum kecil berbanding AI/pusat data; jika simulasi kurang bergantung GPU, angin belakang melemah.

• Pantau: adopsi SDK hibrid; kehadiran dalam seni bina rujukan perusahaan; margin perisian berkaitan kuantum.

ETF & bakul: kepelbagaian vs geseran

• Defiance Quantum ETF (QTUM) — tersenarai AS; syarikat berkaitan pengkomputeran kuantum & ML; kecairan baik, skop luas.

• WisdomTree Quantum Computing Fund (WQTM) — tersenarai AS; strategi fokus kuantum bersama Classiq.

• WisdomTree Quantum Computing UCITS ETF (WQTM) — versi UCITS untuk UK/EU; menjejak WisdomTree Classiq Quantum Computing Index.

• VanEck Quantum Computing UCITS ETF (QNTG) — UCITS Eropah/UK; menyasar pembangun teknologi/pemegang paten utama.

• Global X AI Semiconductor & Quantum (CHPX) dan HANetf ITEK — tema “berhampiran kuantum” (bukan pure-play).

Cara membeli saham kuantum

Langkah pantas

• Langkah 1: Senarai pendek saham/ETF; semak yuran dan mata wang penyenaraian.

• Langkah 2: Masuk berperingkat dengan pesanan had; elak pesanan pasaran ketika volatiliti tinggi.

• Langkah 3: Jejak keputusan suku tahunan, kemas kini teknikal dan rujukan pelanggan; tambah hanya bila ada bukti.

• Langkah 4: Imbang semula suku tahunan; pangkas posisi yang terlebih berat.

Saiz, masa dan disiplin

Mulakan kecil, tambah beransur. Pegang posisi teras pada platform kukuh, pertaruhan satelit kecil pada pure play, dan simpan tunai untuk turun naik. Beli berperingkat, jangan kejar lonjakan. Semak suku tahunan lawan milestone yang jelas—dan keluar jika tesis patah, walaupun di bawah harga masuk.

Model tiga baldi yang praktikal

• Baldi A: platform (Alphabet, IBM, NVIDIA). Pegang bertahun; tambah hanya jika kemajuan kuantum dan kekuatan perniagaan teras kekal.

• Baldi B: pure play (IonQ, Rigetti, D-Wave). Saiz kecil, beli berperingkat, pantau rapat KPI teknikal/komersial.

• Baldi C: “picks & shovels” (perisian, kriogenik, elektronik kawalan, keselamatan pasca-kuantum). Boleh menjana hasil walau sebelum sepenuhnya tahan ralat. Tetapkan had per penerbit dan imbang semula apabila berat menyimpang.

Kawalan risiko yang berkesan

Hadkan mana-mana pure play kepada bahagian kecil modal. Berhati-hati dengan henti rugi—jurang harga kerap berlaku; lebih baik peraturan keluar-masuk berasaskan tesis. Pertimbangkan dagangan berpasangan untuk meneutralkan pendedahan faktor. Opsyen boleh membentuk convexity, tetapi kosnya nyata pada tempoh “mendatar panjang”.

Apa yang perlu dijejak setiap suku

• Perkakasan: daripada prototaip ke sistem stabil; garis masa qubit terkoreksi ralat yang kredibel.

• Ekosistem: rakan perisian sebenar, penyenaraian marketplace, latihan integrator.

• Ekonomi: margin akses meningkat, kos per “jam-qubit” menurun, kuasa harga untuk tier premium.

• Tadbir urus: pemilikan orang dalam, ganjaran terpaut KPI teknikal/komersial, penggunaan terbitan saham yang berdisiplin.

Penutup: belajar sambil menjana hasil

Jadikan kemas kini tesis sebagai rutin. Jika data menguatkan tesis, skala perlahan; jika melemahkannya, kurangkan risiko tanpa drama. Simpan “log kesilapan” ringkas untuk meningkatkan keputusan seterusnya. Dalam kuantum, kesabaran berganda; hype menyurut—biar bukti memimpin.