谈冷门股 IonQ 的未来投资潜力

IONQ,DMYI 跟 Ionq 合并，量子计算第一股$IonQ(IONQ.US) 上市了，谷歌、腾讯、阿里、IBM 都是基于超导的量子比特 Qubit，这个路线优点是可以集成，比较容易规模化增加 Qubit 的数量，缺点是 Qubit 不稳定，coherent time 比较短，IonQ 这种离子胼 trapped ion 的 Qubit 很稳定，coherent time 很长，但是很难大规模集成，选这个路线的公司比较少，还有一个 HoneyWell 路线，微软选的是马约拉纳费米子的拓扑超导，2018 年在自然杂志上发表了论文，今年撤稿了，还是不行。

量子计算距离实际应用很远，虽然谷歌、IBM 实现了几十个、上百个 Qubit 的量子纠缠，宣称了量子霸权，但是真正的逻辑 Qubit 需要非常多的冗余 Qubit 来实现纠错，一个逻辑 Qubit 可能在底层需要几百上千个物理 Qubit 来支持，现在没有一个大规模的应用，破解比特币倒可以挣钱，哈哈，量子计算跟量子通信底层都依赖量子纠缠，区别就是量子通信不会提高通信速度，只是利用量子的不可破解，可以对通信进行加密，而量子计算是可以提高计算速度的。

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，量子计算跟传统的计算机理论上没有区别，都是图灵机，区别就是量子叠加态的存在性的存在，量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，量子信息处理从效率上相比于经典信息处理会快很多，普通计算机中的 2 位寄存器在某一时间令能存储 4 个二进制数 00、01、10、11 中的一个，而量子计算机中的 2 位量子位 Qubit 寄存器可以同进存储四种状态的叠加状态，随著量子比特数目的增加，对于 N 个量子比特而言，量子信息可以处于 2 种可能状态的叠加，如果计算机有 500 个量子比特，那么每一步就是 2 的 500 次方，这早一个可怕的数字，比地球上已知的原子数还要多，这样才能让计算机真正的做到并行处理，现在的并行处理实际上一次只能处理一件事情。

量子计算最早是 80 年代提出来的，到 90 年代利用量子计算可以在很短的时间内将一个很大的整数分解成质因子的乘积，这样就解决了理论问题，然后就是怎么做一台量子计算机，有光子的偏振 Photon Polarization、腔量子电动力学 Cavity Quantum Electrodynamics、离子阱 ion  Trap 以及核磁共振 Nuclear Magnetic Reso Nance 等，到 2017 年，考虑到系统的可扩展性和操控精度等因素，离子阱与超导系统走在了其他物理系统的前面。

构建实用的光学计算机需要材料科学、光子学、电子学的合作，光子处理器具有较高的单位面积计算能力和潜在的的可伸缩性，但是全光学计算规模（光学人工神经元的数量）仍然很少，由于存在固有的吸引光的计算元件，且电信号和光信号经常需要转换，能量效率也同样会受到限制，量子计算的产业化也砜 著工程和材料上的难题 ，目前量子计算方面主流的技术路径有超导、半导、离子阱、光学以及量子拓扑这五个方向，而要实现通用量子计算机有三个前提，百万量子比特的操作能力、低环境要求、高集成度，目前业界的看法是光量子计算机是会成为大规模通用量子计算机，因为量子计算的实现，不能脱离现有大规模的半导体蘙 ，没用成熟的 CMOS 半导体制程，光量子芯片可以实现大规模的生产和制备，凭借全新的架构和大算力特点，光量子芯片未来会取代现在的硅基芯片，量子计算机是下一代计算机，大规模量子计算机存在的问题是，如何长时间地保持足够多的量子比特的量子相干性，同时又能够在这个时间段之内做出足够多的具有超高精密度的量子逻辑操作，世界第一台商用量子计算机是加拿大的 D-Wave 公司在 2011 年推出来的，采用的是 128-Qubit 的处理器，理论速度超过世界任何超级计算机，但是应用很少，只能解决一些特殊问题，通用任务方面不是现在硅计算机的对手，还要重新编程，为了降低 Qubit 的能级，超导需要在绝对零度附近工作，2017 年该公司的第二代量子计算机有 2000 个 Qubit，可以用于求解最优化、网络安全、机器学习和采用等问题，这台机器胜过当前高度专业化的算法 1000 倍到 10000 万。

D-Wave 可能跟 SPAC 公司 XPOA 合并上市，成立 1999 年，是世界首家提供实时的全堆栈量子系统的公司，也是世界上唯一同时基于退火和门的量子计算机公司，主要提供硬件工程、后处理软和芯片制造，其产品在物流、人工智能、金融建模和网络安全等领域都有应用，收入为 1100 万美元，预计到 2026 年达到 5.51 亿美元，但是谷歌认为 D-wave 还是落后于 IonQ、Quantinuum、Atom Computing 和 IBM 等拥有庞大超导量子计算机网络的公司。还有一家全栈量子计算机初创公司 Rigetti。

Ionq 拥有业务首个 4*16 可重构多核量子架构 RMQ，跟现代合作做电池，通过电子计算超常的精确模拟和微观掌控电池内部的化学反应，改进电池设备的充电和放电循环，以及它们的耐药用性、容量和安全性，量子驱动的化学模拟有望显著提升锂电池的质量，IonQ 的计算机还演示过大分子端到端管理的模拟，例如在肥料生产中存在的那些，也被用于模拟水分子。

量子计算数据方面：

1.2030 年一台量子计算机算力可能是目前全世界算力之和，可以应用到未来的元宇宙，量子计算真正的爆发还需要十年时间，

2.2023 年将有 20% 的企业或机构会为量子计算制定预算计划，当年这一比例为 1%，全球是子计算的市场规模现在是 4.72 亿美元，到 2016 年达到 173.65 亿美元，2030 年达到 500 亿美元。

3.量子计算行业投资排名，1.PsiQuanturn，7.29 亿美元，2.D-Wave，1.99 亿美元，3.Rigetti，1.98 亿美元，4.Xanadu，1.31 亿美元，5.Cambridge Quantum Computing，0.95 亿美元， 6.IonQ，0.84 亿美元，7.IQM，0.76 亿美元，8.Cold Quanta，0.69 亿美元，Silicon Quantum Computing，0.66 亿美元，10，Zapata，0.64 亿美元。

4.排名第一的 PsiQuantum 和晶圆厂 Global Foundries 合作推出 Q1 量子系统，双方正在生产量子计算机部件和芯片，是世界第一台商业可行性的量子计算机。

5.国内有图灵量子团队、本源量子、阿里达摩院量子实验室等，国外除了初创企业还有谷歌、IBM、英特尔、微软、霍尼韦尔这些巨头投资量子计算这个领域。

6.Open AI 发布的分析数据显示，从 2012 年以来，AI 训练对算力的需求每 3.43 个月翻一番，快于摩尔定律，在运算速度跟功耗方面，光和量子具有天然的物理优势，光子是当前速度最快的粒子，比电子更快、更低功耗以及低延时的特点 ，不易受到温度、电磁场和噪声变化的影响，

7.量子计算相当于电脑在 1940 年的水平，当时刚刚做出了真空管、晶体管阶段，2021 年新兴技术关键技术包括非同质化通证 NFT、量子机器学习、同态加密和可组合应用程序和网络，其中量子机器学习目前仍处于刚起步阶段。

8.目前量子计算方面主流的技术路径有超导、半导、离子阱、光学以及量子拓扑这五个方向，而要实现通用量子计算机有三个前提，百万量子比特的操作能力、低环境要求、高集成度。

9.全球算力规模排名，1.美国 36%，2.中国 31%，3.欧洲 11%.4.日本 6%，其中基础算力美国 43%，中国 26%，智能算力美国 52%，中国 19%，超级计算综合性能美国 31%，日本 23%，中国 20%，

总而言之，量子计算的主要问题应用端没有真正的应用场景，跟 5G 一样没有应用场景，生产端要达到百万量子比特的操作能力、低温环境、高集成度，现在的量子计算于电脑刚刚诞生时候的初创期，10 年以后爆发，现在是全球各国在布局的时候，谁也不敢落后。