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周二183.3买入了一些 $谷歌(GOOG)$ ，该公司收盘大涨5%，主因公司宣布推出的量子芯片Willow取得了显著技术突破，引发全球关注。

• 技术突破：Willow在标准测试中，仅用5分钟完成了超级计算机需耗时约10的25次方年的计算任务。这一成绩被视为量子计算领域30年来的里程碑，标志着量子芯片在提升计算效率和减少错误率方面迈出了重要一步。

• 量子计算的意义：量子比特（qubits）的特性使其可同时处理多种状态，适合解决传统计算机无法高效处理的复杂问题。应用领域包括密码学破解、多变量模拟与优化（如药物研发、物流方案设计）、以及人工智能模型训练等。

尽管如此，量子计算技术距离实际应用仍有很大距离：

• 当前量子计算机的量子比特数仅为几十到几百，而解决商业级问题可能需数百万量子比特。

• 生产成本高昂且易受环境干扰限制了技术的普及。

$谷歌(GOOG)$ 的突破虽然令人印象深刻，但更多体现在技术领先性上，短期内尚不足以对公司收入和传统计算市场产生实质影响。这也引发了关于市场情绪和股价炒作的讨论。

多翻了一些资料和数据才发现，之前自己的重心都在AI芯片领域，在量子计算这个领域已经跑出了20倍股，数倍股。

结合AI查了下相关公司各自在量子计算领域的技术发展、合作及突破如下：（仅供交流）

1. $D-WAVE QUANTUM INC C/WTS 05/08/2027 (TO PUR COM)(QBTS.WS)$

   

2. $Quantum Computing Inc.(QUBT)$

   

3. $Rigetti Computing(RGTI)$

   

4. $英伟达(NVDA)$

• 技术发展：英伟达宣布与德国、日本和波兰的超级计算中心建立合作，开放使用开源的Cuda-Q平台，集成QPU、GPU和CPU。

• 合作：英伟达与谷歌量子AI团队合作，使用EOS超算和CUDA-Q平台加速量子计算处理器的设计。

  

5. $IONQ Inc.(IONQ)$

• 技术发展：IonQ的室温运行量子计算机研发成熟，标志着量子计算机的商业化迈出了重要一步。

• 合作：IonQ与Ansys合作将量子计算集成到CAE作业中，与NKT Photonics合作采购下一代激光系统。

• 亮点突破：IonQ营收超预期，并宣布多个新的合作项目，包括为空客和现代汽车等提供量子解决方案。

  

6. $IBM(IBM)$

• 技术发展：IBM运营量子计算和编程模型Qiskit Runtime，以及Quantum Network合作网络。

• 合作：IBM联手伦斯勒理工学院开发量子计算系统。

  

7. $谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

• 技术发展：Alphabet开发量子计算芯片，与XPRIZE基金会发起奖金达500万美元的竞赛，寻找量子计算机的实际应用。

  

8.$微软(MSFT)$

• 技术发展：微软的云平台Azure提供量子计算能力，用于多个领域的研究，并提供量子计算教育资源。

• 合作：微软与霍尼韦尔的Quantinuum宣布开发出可以减少量子计算错误的算法。

  

9.$霍尼韦尔(HON)$

• 技术发展：霍尼韦尔与剑桥量子计算公司（Cambridge Quantum）合作组建了Quantinuum子公司，目标是将量子信息系统整合到多个行业。

• 合作：Quantinuum与日本最大的综合研究机构RIKEN达成协议，提供H1系列离子阱量子计算技术。

• 亮点突破：霍尼韦尔的System Model H1量子计算机已向企业用户开放。

  

10. $FormFactor(FORM)$

• 技术发展：FormFactor涉足低温系统，为量子计算提供无冷冻剂稀释制冷机（DR）、低温冷却探针系统等，加快量子计算的研究进展。

  

综上，专业分析认为，量子计算是未来科技领域最被看好的技术之一。它的潜力不仅限于提升计算能力，还能够推动人工智能、大数据分析、密码学等多个行业的革新。尽管量子计算的商业化还处于初步阶段，但 $谷歌(GOOG)$ 这次突破无疑是朝着最终实现商业应用迈出了坚实的一步。

麦肯锡4月的一份报告指出，化工、生命科学、金融和出行行业将最早受益于量子计算，未来11年这个市场的规模预计将增至两万亿美元。该咨询公司2022年的一份报告指出，2021年量子技术初创公司融资额增至14亿美元，相比2020年翻了一倍多。

Quantum Portfolio Management的管理合伙人Jon DuPrau表示，即便增长势头强劲，量子计算仍处于起步阶段，技术研究和开发还需要大量的投资。所幸的是，人工智能对于效率的提升或激发量子计算的投资。未来几年，数据存储和云计算的需求将大幅增加，这将吸引更多公司进入量子计算领域。

谷歌量子计算大突破，利与弊？