輝達（NVIDIA）跨足量子領域　入股全球量子運算公司Quantinuum|緯來新聞網

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【緯來新聞網】量子運算公司Quantinuum近期完成新一輪融資，成功募得6億美元資金，公司估值達到100億美元，輝達成為最新加入的重量級投資者。

（圖／投資聊一SHOT）

Quantinuum的核心技術是離子阱量子電腦，由漢威聯合國際（Honeywell International）控股經營。輝達的執行長黃仁勳曾經在2025年一月表示，要做出有用的量子電腦，需要超過15年以上的時間，但今年六月，黃仁勳卻表示，量子運算將進入關鍵轉捩點，輝達也成立加速量子中心，並投資新創量子公司。

緯來財經《投資聊一SHOT》特別邀請中原大學講座教授張慶瑞，跟鴻海離子阱實驗室主任林俊達進行深度對談，以下是本次訪談的重點整理：

Q1: 首先請教張慶瑞教授怎麼看這一次NVIDIA投資Quantinuum？您似乎完全不驚訝 NVIDIA 戰略方向的轉變？

【張慶瑞教授】
輝達（NVIDIA）對量子領域的佈局其實已經很久了。早在今年一月以前，他們就已經推出了CUDA-Q，這是CUDA針對量子運算開發的版本，顯示他們在軟體層面早就有所準備。儘管輝達與 IBM 等硬體新創公司有策略合作，但一直沒有真正擁有、或大量投資一家量子硬體公司。

一月時，NVIDIA執行長黃仁勳曾經說，要做出可用的量子電腦可能需要20年，但六月時他卻改口說量子運算正迎來轉折點，其實這兩句話其實都沒有錯，只是從不同的角度來看。需時20年，是指建立一個完整的「量子生態環境」，而從「創業者和投資者」的角度來看，幾年內就會達到轉折點，因為這三五年內不做決定，可能就會錯過最佳的利基點。這也解釋了為什麼NVIDIA在六月後會開始採取更積極的投資行動。

Q2: Quantinuum 使用的是離子阱的技術，跟鴻海的研究方向一致，林主任認為NVIDIA為什麼會選擇離子阱作為進軍量子領域的第一步？

【林俊達主任】
離子阱技術之所以具有優勢，主要在於其量子位元是「天生」的。離子阱技術利用自然界中相同的原子，將其游離後形成帶電的離子，這些離子具有完全相同的量子特性。人造量子位元即便做得再精準，也難免存在些微誤差。在小規模運算時，這些誤差可以校正，但當位元數大幅增加時，校正難度會指數級成長。因此離子阱技術從一開始，就奠定了很好的基礎。

此外，超導體需要龐大的冷凍系統來達到極低溫，但離子阱在真空環境中，可以透過「雷射冷卻」技術，輕易地達到接近絕對零度的低溫，這在實驗室中更容易實現。

綜合這些優勢，離子阱平台能夠提供非常精準的運算結果，並且在衡量量子電腦運算能力的指標 Quantum Volume（量子體積）上，Quantinuum的表現位居領先地位，這也是鴻海當初選擇離子阱技術的原因。

Q3: 離子阱技術目前能夠產出質量較好的量子位元，然而在可擴展性上，是不是還是有它的限制？

【林俊達主任】
這確實是外界普遍的看法，認為離子阱需要真空環境和電場陷阱來捕捉離子，不像半導體製程可以在無塵室中大量製造，因此在量子位元的數量擴展上可能比較吃虧。

但是在評估擴展性時，不應該只看數量，還要考量不同位元之間的「連結」。離子阱技術在物理上，離子位元原則上可以兩兩直接交互作用，這對於複雜運算至關重要，因此離子阱技術的擴展性，並不會比其他技術平台差太多。

目前，所有量子技術平台在擴展上，都有各自的挑戰和限制。沒有哪一種技術是完美的，各領域的科學家和工程師，都在努力克服這些物理上的不理想條件。因此，現在還無法斷定未來誰會勝出，最終可能會是多種技術並存。

Q4: Quantinuum 旗下性能領先的量子電腦System H2，為何被市場認為有驚人的計算潛力，並且遠超目前其他量子電腦？

【張慶瑞教授】
我們拿同樣的程式，去跑過Origin的、跑過IBM的、也跑過Quantinuum的，Quantinuum的跟模擬出來的結果一樣，那IBM跟Origin的都有誤差，Quantinuum它基本上它就是沒有誤差。那當然你要大規模的計算還有不確定性，因為這個現在Quantinuum號稱是五十個量子位元，IBM號稱是一百個量子位元，但真的用到更多了量子位元以後，就不知道能不能符合之前的測試結果。因為操作更多，複雜度更多，所以我們做簡單的測試，最少在五個量子位元的時候，Quantinuum是有它的優勢。

Q5: 量子運算，實際能為現在急速發展的AI產業，帶來什麼驚人改變？

【張慶瑞教授】
不論美國、歐洲或亞洲，全球各國都已確定了「量超融合」的趨勢，也就是將古典電腦與量子電腦整合起來。現在普遍認為「算力即國力」，而算力將分為數位計算和量子計算兩大塊。未來的問題解決方案將會是兩者結合，需要量子計算的就交給量子電腦，需要數位計算的就交給古典電腦，兩者將會無縫整合。

NVIDIA的GPU在這個融合過程中扮演了關鍵角色。量子電腦的輸入與輸出極為複雜，需要一個強大的計算系統，來處理介面問題。NVIDIA的GPU有機會成為這個介面。可以預見，未來的算力系統將會是QPU（量子處理器）、GPU、CPU、NPU 等多種處理器組合而成的混合架構。

量子電腦也不是把所有非多項式難題（NP-hard）都解決，只是有一些部分的問題，它有機會幫忙解決，補上數位電腦沒辦法處理的部份。

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