<p>2025 年人工智能（AI）领域最热门的领域之一是量子计算。像 <strong>IonQ</strong>、<strong>Rigetti Computing</strong> 和 <strong>D-Wave Quantum</strong> 这样的纯量子开发商的股票在今年都大幅超越了 <strong>标准普尔 500 指数</strong>。</p>
<p>许多投资者可能没有完全意识到的是，&#34;七大奇迹&#34;中的几位成员也在探索量子计算技术，除了他们现有的生成式 AI 工作。虽然 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Amazon</strong> 和 <strong>Microsoft</strong> 因其定制的量子处理器而受到一些关注，但我认为还有一个更有利可图的机会隐藏在显而易见的地方。</p>
<p>我将详细说明 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.32%）是如何悄然构建一个全方位的量子计算套件，并解释为什么这可能成为公司在人工智能基础设施时代开始时的一个重大催化剂。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9lZGl0b3JpYWwvaW1hZ2VzLzg0ODQ2Mi9udmlkaWEtaGVhZHF1YXJ0ZXJzLXdpdGgtbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtNy5wbmcWdz0zODQwFm9wPXJlc2l6ZQ?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9lZGl0b3JpYWwvaW1hZ2VzLzg0ODQ2Mi9udmlkaWEtaGVhZHF1YXJ0ZXJzLXdpdGgtbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtNy5wbmcWdz0zODQwFm9wPXJlc2l6ZQ"/></p>
<p>图片来源：Nvidia。</p>
<h2>Nvidia 正在为量子计算与加速计算之间奠定基础</h2>
<p>目前，量子计算仍然是一项探索性追求。虽然一些企业正在评估如何将这项技术整合到他们现有的 AI 框架中，但量子技术在企业层面上的实际应用仍然很少。</p>
<p>在这种背景下，纯量子开发商目前主要专注于研究和开发。IonQ 和 Rigetti 专注于利用 被捕获离子 和 超导技术 的基于门的方法。D-Wave 则更为小众，专注于 量子退火 过程以进行优化任务。</p>
<p>广告</p>
<p>主要的结论是，量子纯开发商目前正致力于量子比特的创建和配置背后的实际物理学——这些量子比特被称为 量子比特。</p>
<p>如前所述，三大云服务提供商各自设计了自己的量子处理器——分别称为 Willow（Alphabet）、Ocelot（Amazon）和 Majorana（Microsoft）。虽然量子计算目前对他们各自的业务没有实质性贡献，但显然大型科技公司对这项新兴技术可能如何最终影响更广泛的 AI 机会充满了兴趣。</p>
<p>Nvidia 的做法与其大型同行以及纯量子开发商完全不同。Nvidia 并不打算自己构建量子计算机，而是寻求成为构建这些系统所需的软件和硬件投资之间的桥梁。</p>
<p>Nvidia 提供了一个名为 CUDA-Q 的软件平台，开发者可以在其中编写跨越 CPU、GPU 和 QPUs（量子处理单元）网络的应用程序。在硬件方面，Nvidia 构建了一个名为 NVQLink 的高速互连。NVQLink 为 QPUs 和 GPUs 之间的无缝通信提供了一条路径，而不会造成延迟和带宽的压力。</p>
<p>本质上，Nvidia 决定提供一个软件和硬件生态系统，使程序员能够轻松测试他们的 AI 工作负载在混合量子 - 经典计算环境中的表现。这是一个特别聪明的举动，因为它使 Nvidia 能够成为受益者，无论未来哪种量子处理器设计或量子比特架构成为市场标准。</p>
<p>展开</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9hcnQvY29tcGFueWxvZ29zL21hcmsvTlZEQS5wbmcWdz0xMjgWb3A9cmVzaXpl?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="Nvidia 股票报价" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9hcnQvY29tcGFueWxvZ29zL21hcmsvTlZEQS5wbmcWdz0xMjgWb3A9cmVzaXpl"/></p>
<h2>NASDAQ: NVDA</h2>
<p>Nvidia</p>
<p>今日变动</p>
<p>(-0.32%) $-0.60</p>
<p>当前价格</p>
<p>$188.61</p>
<h3>关键数据点</h3>
<p>市值</p>
<p>$4.6 万亿</p>
<p>日内区间</p>
<p>$186.59 - $188.72</p>
<p>52 周区间</p>
<p>$86.62 - $212.19</p>
<p>成交量</p>
<p>1.7M</p>
<p>平均成交量</p>
<p>189M</p>
<p>毛利率</p>
<p>70.05%</p>
<p>股息收益率</p>
<p>0.02%</p>
<h2>2026 年会是 Nvidia 的一个重要年份吗？</h2>
<p>Nvidia 的增长轨迹与大型科技公司的预算直接相关。正如图表中的线条斜率所示，AI 超大规模公司 正在加速其 资本支出（capex）——这表明数据中心建设、网络设备和芯片采购仍然是高优先级事项。</p>
<p></p>
<p>GOOGL 资本支出（TTM） 数据来源于 YCharts</p>
<p><strong>高盛</strong> 的研究表明，仅超大规模公司就将为 2026 年的 AI 基础设施贡献近 五千亿美元。虽然这对 Nvidia 来说是个好消息，但根据管理咨询公司麦肯锡的预测，AI 基础设施预计到本十年末将成为近 $7 万亿的机会。</p>
<p>我提到这一点是为了强调几个关键观点。首先，英伟达似乎在明年数据中心支出上升中处于有利位置。然而，更重要的是，人工智能基础设施正在形成一个长期的结构性机会。</p>
<p>考虑到这些动态，随着量子计算在未来几年成为更重要的人工智能叙事的贡献者，英伟达可能会继续受到其产品的超额需求。因此，尽管 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相对于其核心计算和网络服务可能还不是英伟达业务的主要贡献者，但我对公司追求量子计算的努力感到鼓舞，并认为这些产品最终会成为其在人工智能基础设施发展过程中的重要故事线。</p>
<h2>英伟达股票仍然值得购买吗？</h2>
<p>截至本文撰写时（12 月 22 日），英伟达的 前瞻市盈率（P/E）仅为 24。考虑到英伟达当前的增长以及华尔街的前景，股票的估值相当合理。</p>
<p></p>
<p>NVDA 收入（TTM） 数据由 YCharts 提供</p>
<p>在我看来，量子计算代表了支撑英伟达增长曲线的另一个支柱，因为人工智能继续主导市场。基于这些原因，我认为英伟达在 2026 年及以后将进一步 估值扩张，这使其成为一个对长期投资者而言具有吸引力的买入和持有机会。</p>

IONQ

RGTI

英伟达

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

<p>量子计算股票如 IonQ、Rigetti Computing 和 D-Wave Quantum 在 2025 年表现优于标准普尔 500 指数。英伟达正在构建一个量子计算套件，提供软件（CUDA-Q）和硬件（NVQLink），以连接量子计算和经典计算。英伟达的增长与人工智能基础设施密切相关，预计到 2030 年将成为一个 7 万亿美元的机会。英伟达的股票估值合理，未来增长潜力巨大，是一个引人注目的长期投资</p>

<p>One of the hottest pockets of the artificial intelligence (AI) realm in 2025 was quantum computing. Shares of pure-play quantum developers such as <strong>IonQ</strong>, <strong>Rigetti Computing</strong>, and D-Wave Quantum each handily trounced the <strong>S&amp;P 500</strong> this year.</p>
<div class="lb-trans"><p>2025 年人工智能（AI）领域最热门的领域之一是量子计算。像 <strong>IonQ</strong>、<strong>Rigetti Computing</strong> 和 <strong>D-Wave Quantum</strong> 这样的纯量子开发商的股票在今年都大幅超越了 <strong>标准普尔 500 指数</strong>。</p>
</div><p>What many investors might not fully realize is that several members of the &#34;Magnificent Seven&#34; are also exploring quantum computing technology alongside their existing generative AI efforts. While Alphabet, <strong>Amazon</strong>, and <strong>Microsoft</strong> have received some notoriety around their custom quantum processors, I think there's a more lucrative opportunity hiding in plain sight.</p>
<div class="lb-trans"><p>许多投资者可能没有完全意识到的是，&#34;七大奇迹&#34;中的几位成员也在探索量子计算技术，除了他们现有的生成式 AI 工作。虽然 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Amazon</strong> 和 <strong>Microsoft</strong> 因其定制的量子处理器而受到一些关注，但我认为还有一个更有利可图的机会隐藏在显而易见的地方。</p>
</div><p>I'll detail how <strong>Nvidia</strong>( NVDA 0.32%) is quietly building a full-spectrum quantum computing suite, and explain why this could be a major catalyst for the company as the artificial intelligence (AI) infrastructure era begins.</p>
<div class="lb-trans"><p>我将详细说明 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.32%）是如何悄然构建一个全方位的量子计算套件，并解释为什么这可能成为公司在人工智能基础设施时代开始时的一个重大催化剂。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84NDg0NjIvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLW52aWRpYS1zaWduLWluLWZyb250LTcucG5nJnc9Mzg0MA" alt="Nvidia headquarters with logo on sign out front." original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F848462%2Fnvidia-headquarters-with-nvidia-sign-in-front-7.png&amp;w=3840&amp;op=resize"/></p>
<p>Image source: Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Nvidia。</p>
</div><h2>Nvidia is laying the foundation between quantum and accelerated computing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 正在为量子计算与加速计算之间奠定基础</h2>
</div><p>At the moment, quantum computing is an exploratory pursuit. While some businesses are assessing how the technology may be integrated within their existing AI framework, quantum technology has little use at the enterprise level today.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前，量子计算仍然是一项探索性追求。虽然一些企业正在评估如何将这项技术整合到他们现有的 AI 框架中，但量子技术在企业层面上的实际应用仍然很少。</p>
</div><p>Against this backdrop, pure-play developers are primarily focused on research and development right now. IonQ and Rigetti specialize in gate-based approaches leveraging trapped ions and superconducting techniques. D-Wave, for its part, is more niche -- focusing on quantum annealing processes for optimization tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这种背景下，纯量子开发商目前主要专注于研究和开发。IonQ 和 Rigetti 专注于利用 被捕获离子 和 超导技术 的基于门的方法。D-Wave 则更为小众，专注于 量子退火 过程以进行优化任务。</p>
</div><p>Advertisement</p>
<div class="lb-trans"><p>广告</p>
</div><p>The main takeaway is that quantum pure plays are currently engaged with the actual physics behind the creation and configuration of quantum bits -- known as qubits -- within new computing architectures.</p>
<div class="lb-trans"><p>主要的结论是，量子纯开发商目前正致力于量子比特的创建和配置背后的实际物理学——这些量子比特被称为 量子比特。</p>
</div><p>As mentioned, the big three cloud providers have each designed their own quantum processors -- dubbed Willow (Alphabet), Ocelot (Amazon), and Majorana (Microsoft). While quantum computing is not a meaningful contributor to their respective businesses at this time, it's clear that big tech is fascinated by how this emerging technology may eventually impact the broader AI opportunity.</p>
<div class="lb-trans"><p>如前所述，三大云服务提供商各自设计了自己的量子处理器——分别称为 Willow（Alphabet）、Ocelot（Amazon）和 Majorana（Microsoft）。虽然量子计算目前对他们各自的业务没有实质性贡献，但显然大型科技公司对这项新兴技术可能如何最终影响更广泛的 AI 机会充满了兴趣。</p>
</div><p>Nvidia's approach is entirely different from that of its megacap counterparts, as well as the pure plays. Instead of building its own quantum computers, Nvidia is seeking to become a bridge between the software and hardware investments necessary to build these systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的做法与其大型同行以及纯量子开发商完全不同。Nvidia 并不打算自己构建量子计算机，而是寻求成为构建这些系统所需的软件和硬件投资之间的桥梁。</p>
</div><p>Nvidia offers a software platform called CUDA-Q, within which developers can write applications that work across a network of CPUs, GPUs, and QPUs (quantum processing units). On the hardware side, Nvidia has built a high-speed interconnect called NVQLink. NVQLink represents a pathway for QPUs and GPUs to seamlessly communicate without straining latency and bandwidth.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 提供了一个名为 CUDA-Q 的软件平台，开发者可以在其中编写跨越 CPU、GPU 和 QPUs（量子处理单元）网络的应用程序。在硬件方面，Nvidia 构建了一个名为 NVQLink 的高速互连。NVQLink 为 QPUs 和 GPUs 之间的无缝通信提供了一条路径，而不会造成延迟和带宽的压力。</p>
</div><p>Essentially, Nvidia's decision to provide a software and hardware ecosystem allows programmers to easily test their AI workloads across a hybrid quantum-classical computing environment. This is a particularly smart move because it positions Nvidia to be a beneficiary regardless of which quantum processor designs or qubit architecture emerges as the market standard down the road.</p>
<div class="lb-trans"><p>本质上，Nvidia 决定提供一个软件和硬件生态系统，使程序员能够轻松测试他们的 AI 工作负载在混合量子 - 经典计算环境中的表现。这是一个特别聪明的举动，因为它使 Nvidia 能够成为受益者，无论未来哪种量子处理器设计或量子比特架构成为市场标准。</p>
</div><p>Expand</p>
<div class="lb-trans"><p>展开</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vYXJ0L2NvbXBhbnlsb2dvcy9tYXJrL05WREEucG5nJnc9MTI4" alt="Nvidia Stock Quote" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Fart%2Fcompanylogos%2Fmark%2FNVDA.png&amp;w=128&amp;op=resize"/></p>
<h2>NASDAQ: NVDA</h2>
<div class="lb-trans"><h2>NASDAQ: NVDA</h2>
</div><p>Nvidia</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia</p>
</div><p>Today's Change</p>
<div class="lb-trans"><p>今日变动</p>
</div><p>(-0.32%) $-0.60</p>
<div class="lb-trans"><p>(-0.32%) $-0.60</p>
</div><p>Current Price</p>
<div class="lb-trans"><p>当前价格</p>
</div><p>$188.61</p>
<div class="lb-trans"><p>$188.61</p>
</div><h3>Key Data Points</h3>
<div class="lb-trans"><h3>关键数据点</h3>
</div><p>Market Cap</p>
<div class="lb-trans"><p>市值</p>
</div><p>$4.6T</p>
<div class="lb-trans"><p>$4.6 万亿</p>
</div><p>Day's Range</p>
<div class="lb-trans"><p>日内区间</p>
</div><p>$186.59 - $188.72</p>
<div class="lb-trans"><p>$186.59 - $188.72</p>
</div><p>52wk Range</p>
<div class="lb-trans"><p>52 周区间</p>
</div><p>$86.62 - $212.19</p>
<div class="lb-trans"><p>$86.62 - $212.19</p>
</div><p>Volume</p>
<div class="lb-trans"><p>成交量</p>
</div><p>1.7M</p>
<div class="lb-trans"><p>1.7M</p>
</div><p>Avg Vol</p>
<div class="lb-trans"><p>平均成交量</p>
</div><p>189M</p>
<div class="lb-trans"><p>189M</p>
</div><p>Gross Margin</p>
<div class="lb-trans"><p>毛利率</p>
</div><p>70.05%</p>
<div class="lb-trans"><p>70.05%</p>
</div><p>Dividend Yield</p>
<div class="lb-trans"><p>股息收益率</p>
</div><p>0.02%</p>
<div class="lb-trans"><p>0.02%</p>
</div><h2>Will 2026 be a big year for Nvidia?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2026 年会是 Nvidia 的一个重要年份吗？</h2>
</div><p>Nvidia's growth trajectory is directly tied to the budgets of big tech. As the slope of the lines in the chart illustrate, AI hyperscalers are accelerating their capital expenditures (capex) -- suggesting that data center buildouts, networking equipment, and chip procurement remain high priorities.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的增长轨迹与大型科技公司的预算直接相关。正如图表中的线条斜率所示，AI 超大规模公司 正在加速其 资本支出（capex）——这表明数据中心建设、网络设备和芯片采购仍然是高优先级事项。</p>
</div><p></p>
<div class="lb-trans"><p></p>
</div><p>GOOGL Capital Expenditures (TTM) data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>GOOGL 资本支出（TTM） 数据来源于 YCharts</p>
</div><p>Research from <strong>Goldman Sachs</strong> suggests that the hyperscalers alone will contribute nearly half a trillion dollars to AI infrastructure in 2026. While this is great news for Nvidia in the short term, AI infrastructure is expected to become a nearly $7 trillion opportunity by the end of the decade, according to management consulting firm McKinsey &amp; Company.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>高盛</strong> 的研究表明，仅超大规模公司就将为 2026 年的 AI 基础设施贡献近 五千亿美元。虽然这对 Nvidia 来说是个好消息，但根据管理咨询公司麦肯锡的预测，AI 基础设施预计到本十年末将成为近 $7 万亿的机会。</p>
</div><p>I bring this up to drive home a couple of key ideas. First, Nvidia appears well-positioned to benefit from rising data center spend going into next year. More importantly, however, AI infrastructure is shaping up to be a longer-term secular opportunity.</p>
<div class="lb-trans"><p>我提到这一点是为了强调几个关键观点。首先，英伟达似乎在明年数据中心支出上升中处于有利位置。然而，更重要的是，人工智能基础设施正在形成一个长期的结构性机会。</p>
</div><p>Given these dynamics, Nvidia could continue receiving outsized demand for its products as quantum computing becomes a more meaningful contributor to the broader AI narrative over the next several years. So while CUDA-Q and NVQLink may not yet be major contributors to Nvidia's business today relative to its core compute and networking services, I'm encouraged by the company's pursuit of quantum computing and see these products eventually becoming an important storyline in its evolution throughout the AI infrastructure chapter.</p>
<div class="lb-trans"><p>考虑到这些动态，随着量子计算在未来几年成为更重要的人工智能叙事的贡献者，英伟达可能会继续受到其产品的超额需求。因此，尽管 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相对于其核心计算和网络服务可能还不是英伟达业务的主要贡献者，但我对公司追求量子计算的努力感到鼓舞，并认为这些产品最终会成为其在人工智能基础设施发展过程中的重要故事线。</p>
</div><h2>Is Nvidia stock still a good buy?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达股票仍然值得购买吗？</h2>
</div><p>As of this writing (Dec. 22), Nvidia trades at a forward price-to-earnings (P/E) multiple of just 24. Considering Nvidia's current growth in combination with Wall Street's outlook, the stock is valued quite reasonably.</p>
<div class="lb-trans"><p>截至本文撰写时（12 月 22 日），英伟达的 前瞻市盈率（P/E）仅为 24。考虑到英伟达当前的增长以及华尔街的前景，股票的估值相当合理。</p>
</div><p></p>
<div class="lb-trans"><p></p>
</div><p>NVDA Revenue (TTM) data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 收入（TTM） 数据由 YCharts 提供</p>
</div><p>In my eyes, quantum computing represents just another pillar supporting Nvidia's growth arc as AI continues to dominate the market. For these reasons, I think Nvidia is headed for further valuation expansion heading into 2026 and well beyond -- making it a compelling buy-and-hold opportunity for investors with a long-term time horizon.</p>
<div class="lb-trans"><p>在我看来，量子计算代表了支撑英伟达增长曲线的另一个支柱，因为人工智能继续主导市场。基于这些原因，我认为英伟达在 2026 年及以后将进一步 估值扩张，这使其成为一个对长期投资者而言具有吸引力的买入和持有机会。</p>
</div>

What Is the Smartest Quantum Computing Stock to Buy in 2026?

- 2025 年量子计算在人工智能领域备受关注，Nvidia 正建立全谱量子计算套件。  
- 投资者需关注大科技公司对量子计算的探索及其与现有 AI 框架的融合。  
- 根据数据，AI 基础设施到 2026 年预计将是近 7 万亿美元的机会。

2026 年最值得购买的量子计算股票是什么？