量子運算等待「ChatGPT時刻」 技術逼近應用臨界點

陽光先生

量子運算正逐步逼近屬於自己的「ChatGPT時刻」。IBM與Google等科技巨頭，正競相利用量子物理突破傳統晶片的運算極限；同時，新創如Rigetti Computing與IonQ，過去五年也透過SPAC等方式募得約72億美元資金。整體來看，量子硬體正逐漸接近實用門檻，但距離形成可持續的商業模式，仍有關鍵挑戰待解。

 

與傳統電腦使用「位元」（0與1）不同，量子電腦使用「量子位元」（qubit），可同時處於0與1的疊加狀態，使其能在同一時間探索多種運算路徑。形象來說，傳統電腦像是在迷宮中逐條路徑嘗試，而量子電腦則像用水灌滿迷宮，最終只在出口匯集，理論上能大幅提升解題效率。

這種特性，使量子運算在需要大量試錯的領域具備潛力。短期來看，資安是最直接影響，未來若量子電腦足夠強大，可能破解現有加密系統，威脅數位通訊與加密貨幣安全；長期則可應用於分子模擬，對輝瑞、3M等製藥與材料企業帶來革命性影響，甚至改變新藥開發成本結構。

然而，技術路線仍高度分歧。IBM與Google採用超導電路，需在接近絕對零度環境運作；Xanadu與PsiQuantum使用光子技術；IonQ則透過困離子系統。更大的問題在於量子位元極度脆弱，任何微小干擾都可能導致錯誤，使系統穩定性與成本難以控制。

這樣的發展階段，與人工智慧早期相似。神經網路概念早在1950年代提出，但直到資料量暴增、GPU成熟，以及Transformer架構出現，才催生出ChatGPT等應用。量子運算目前正處於類似的「技術已成形、應用未爆發」階段。

資金面也反映這一困境。IonQ、D-Wave Quantum、Rigetti與Xanadu近年合計燒掉約5億美元營運資金，但商業收入仍有限，多數來自政府訂單。例如Infleqtion約六成收入來自政府，Rigetti更高達九成以上。

由於缺乏明確獲利模式，量子企業在資本市場定位困難。與生技公司不同，投資人難以預估「成功後的價值」，也缺乏明確退出路徑。這使SPAC成為常見上市管道，但風險不低——投資人可在併購前撤資，導致募資金額大幅縮水。

目前量子產業融資仍以早期階段為主，超過九成資金集中在種子與初創輪。例外案例是Honeywell計畫讓旗下Quantinuum透過傳統IPO上市，可能成為產業重要指標。

另一方面，地緣政治因素正推動各國加速投入。量子運算涉及國安風險，包括資料破解與技術主導權競爭。美國已於2024年對相關設備實施出口管制，全球已有超過30國推出量子發展戰略。歐盟、加拿大與英國尤其積極，希望避免在下一波科技競賽中再次落後。

錄自：TN科技島