上月，Nvidia（NVDA）推出一系列開源AI模型，專門針對量子運算中的校準及錯誤修正問題。這套名為Ising的工具組，透過結合GPU算力，令原本極為脆弱的qubit變得更可用。
精明的投資者關注的問題不是「量子運算重要與否」，而是：在AI基建投資加速之際，Nvidia不斷擴張的生態系統，如何令公司在價值鏈中分到更多「大餅」。
為何投資者要關心量子運算？
現今生成式AI模型極度耗用算力；部分量子運算支持者認為，在某些應用場景——例如藥物研發中的分子模擬、物流及金融模型中的複雜優化——量子硬件在擴展性方面更具優勢。
簡單說，量子系統不是傳統AI平台的替代品，而是加速器；Nvidia的願景，是打造一個「混合未來」，由量子處理器負責最複雜部分，而GPU則負責大部分訓練及推理工作。
Nvidia如何擴大在量子領域的角色
Nvidia發現，Ising的校準模型可以實現處理器自動調校，將原本需時數天的工序縮短至數小時；其解碼模型也能提供近乎即時的錯誤修正，比傳統算法（例如PyMatching）更快最多2.5倍，準確度高約3倍。
Ising工具套件運行在NvidiaGPU之上，並與公司CUDA‑Q軟件原生整合，再透過NVQLink互連技術串連起來；透過把Ising緊扣自家軟硬件堆棧，Nvidia確保量子能力的進展會轉化為對其GPU架構及數據中心服務的額外需求——換言之，再把一個AI新領域變成推動既有基建產品的自然順風。
Nvidia在2026年的上行路徑
現實地看，量子運算暫時不會成為Nvidia短期主要催化劑——其總體可尋址市場仍然不大，量子硬件仍處於實驗階段。然而，Ising的推出顯示了一個重要方向：量子技術將成為Nvidia多元AI基建引擎中的另一個長期增長向量。
Blackwell與Rubin GPU需求目前毫無放緩跡象，hyperscaler及各國政府正加速興建所謂AI factory；同時，CUDA軟件繼續把開發者鎖在Nvidia生態圈內。
Nvidia亦在機械人、通訊網絡、自動駕駛及企業工作流程等多個領域擴張，進一步擴大其可尋址市場；這些因素，加上量子＋GPU混合系統的長期選擇權，為公司在AI基建時代帶來持續增長支撐。
作者預測，到今年底，Nvidia股價有望升至約280美元，較目前水平約有20%潛在升幅；這一預測假設AI基建仍是Nvidia主要增長引擎，而量子AI則被視為一個「高信念期權」，幫助公司在競爭中保持領先。 作者認為，Nvidia有條件維持數據中心收入按年70%至80%增長，同時把毛利率穩定在約75%；在新催化劑陸續被市場消化之下，其估值倍率仍有合理擴張空間。
作者：Adam Spatacco, The Fool
原文刊登於 HKMoneyClub
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