Nvidia（NVDA）最為人熟悉的，是其圖像處理器（GPU）——這種平行處理器在加速運算應用方面表現出色，現廣泛用於人工智能（AI）場景。來自數據中心的需求激增，已將Nvidia推上全球市值最大企業之列。
然而，Nvidia亦明言，短期內並無打算自行研發量子處理器（QPU）去搶攻下一代運算市場。公司相信，自己參與仍處於起步階段的量子運算領域，最佳方式是專注於混合運算模式——即在量子電腦外圍，配合傳統運算架構提供支援。即便如此，這並沒有阻止Nvidia與量子運算越走越近。
Nvidia近日宣布另一項重大的量子運算進展，有望比市場想像中更快，將量子電腦帶入更廣泛應用。
Nvidia為量子電腦打造自家AI模型
Nvidia宣布推出一款全新的AI模型，專門幫助量子電腦運作。其主要應用場景，是協助量子系統進行校準，並提升錯誤更正能力。
量子電腦對外界干擾極為敏感，因此極容易產生錯誤。高錯誤率正是量子運算遲遲未能普及的主要原因之一。
Nvidia表示，其Ising模型在錯誤更正方面，相比傳統方法最多快2.5倍，準確度亦可提高至3倍。該模型目前已在多個研究機構及少數企業部署。
若順利推廣，這一發展對Nvidia意義重大，因為公司正持續鞏固自己在量子運算世界中的地位。去年，Nvidia推出NVQLink，為量子電腦提供一個插件，讓其可以直接接入Nvidia現有的GPU基建。
此外，Nvidia的CUDA‑Q軟件讓用戶能在GPU之間分配工作負載，並與不同公司的量子電腦對接。由於Nvidia無意自製QPU，它正透過這種方式，確保在未來混合量子架構普及時，自家加速運算硬件仍會是首選合作對象。
若量子運算最終未能成功商業化，Nvidia的加速運算產品仍然會是市場上最重要的處理器；若未來主流走向量子＋傳統混合架構，Nvidia同樣能分一大杯羹。唯一對其不利的情境，是量子電腦在大規模層面完全取代傳統電腦，但這種可能性遠較前兩種情境低得多。
換言之，Nvidia正押注於具高潛在回報的科技方向，並以一種不用「翻桌洗牌」現有AI業務的方式，為未來定位。我認為，這是一個相當精明的策略，既能維持其在當前巨大AI建設浪潮中的優勢，又能為下一個計算時代預先佈局。
作者：Keithen Drury, The Fool
原文刊登於 HKMoneyClub
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