<p>2025 年人工智能（AI）領域最熱門的領域之一是量子計算。像 <strong>IonQ</strong>、<strong>Rigetti Computing</strong> 和 <strong>D-Wave Quantum</strong> 這樣的純量子開發商的股票在今年都大幅超越了 <strong>標準普爾 500 指數</strong>。</p>
<p>許多投資者可能沒有完全意識到的是，&#34;七大奇蹟&#34;中的幾位成員也在探索量子計算技術，除了他們現有的生成式 AI 工作。雖然 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Amazon</strong> 和 <strong>Microsoft</strong> 因其定製的量子處理器而受到一些關注，但我認為還有一個更有利可圖的機會隱藏在顯而易見的地方。</p>
<p>我將詳細説明 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.32%）是如何悄然構建一個全方位的量子計算套件，並解釋為什麼這可能成為公司在人工智能基礎設施時代開始時的一個重大催化劑。</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>圖片來源：Nvidia。</p>
<h2>Nvidia 正在為量子計算與加速計算之間奠定基礎</h2>
<p>目前，量子計算仍然是一項探索性追求。雖然一些企業正在評估如何將這項技術整合到他們現有的 AI 框架中，但量子技術在企業層面上的實際應用仍然很少。</p>
<p>在這種背景下，純量子開發商目前主要專注於研究和開發。IonQ 和 Rigetti 專注於利用 被捕獲離子 和 超導技術 的基於門的方法。D-Wave 則更為小眾，專注於 量子退火 過程以進行優化任務。</p>
<p>廣告</p>
<p>主要的結論是，量子純開發商目前正致力於量子比特的創建和配置背後的實際物理學——這些量子比特被稱為 量子比特。</p>
<p>如前所述，三大雲服務提供商各自設計了自己的量子處理器——分別稱為 Willow（Alphabet）、Ocelot（Amazon）和 Majorana（Microsoft）。雖然量子計算目前對他們各自的業務沒有實質性貢獻，但顯然大型科技公司對這項新興技術可能如何最終影響更廣泛的 AI 機會充滿了興趣。</p>
<p>Nvidia 的做法與其大型同行以及純量子開發商完全不同。Nvidia 並不打算自己構建量子計算機，而是尋求成為構建這些系統所需的軟件和硬件投資之間的橋樑。</p>
<p>Nvidia 提供了一個名為 CUDA-Q 的軟件平台，開發者可以在其中編寫跨越 CPU、GPU 和 QPUs（量子處理單元）網絡的應用程序。在硬件方面，Nvidia 構建了一個名為 NVQLink 的高速互連。NVQLink 為 QPUs 和 GPUs 之間的無縫通信提供了一條路徑，而不會造成延遲和帶寬的壓力。</p>
<p>本質上，Nvidia 決定提供一個軟件和硬件生態系統，使程序員能夠輕鬆測試他們的 AI 工作負載在混合量子 - 經典計算環境中的表現。這是一個特別聰明的舉動，因為它使 Nvidia 能夠成為受益者，無論未來哪種量子處理器設計或量子比特架構成為市場標準。</p>
<p>展開</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 股票報價" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9hcnQvY29tcGFueWxvZ29zL21hcmsvTlZEQS5wbmcWdz0xMjgWb3A9cmVzaXpl"/></p>
<h2>NASDAQ: NVDA</h2>
<p>Nvidia</p>
<p>今日變動</p>
<p>(-0.32%) $-0.60</p>
<p>當前價格</p>
<p>$188.61</p>
<h3>關鍵數據點</h3>
<p>市值</p>
<p>$4.6 萬億</p>
<p>日內區間</p>
<p>$186.59 - $188.72</p>
<p>52 周區間</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 年會是 Nvidia 的一個重要年份嗎？</h2>
<p>Nvidia 的增長軌跡與大型科技公司的預算直接相關。正如圖表中的線條斜率所示，AI 超大規模公司 正在加速其 資本支出（capex）——這表明數據中心建設、網絡設備和芯片採購仍然是高優先級事項。</p>
<p></p>
<p>GOOGL 資本支出（TTM） 數據來源於 YCharts</p>
<p><strong>高盛</strong> 的研究表明，僅超大規模公司就將為 2026 年的 AI 基礎設施貢獻近 五千億美元。雖然這對 Nvidia 來説是個好消息，但根據管理諮詢公司麥肯錫的預測，AI 基礎設施預計到本十年末將成為近 $7 萬億的機會。</p>
<p>我提到這一點是為了強調幾個關鍵觀點。首先，英偉達似乎在明年數據中心支出上升中處於有利位置。然而，更重要的是，人工智能基礎設施正在形成一個長期的結構性機會。</p>
<p>考慮到這些動態，隨着量子計算在未來幾年成為更重要的人工智能敍事的貢獻者，英偉達可能會繼續受到其產品的超額需求。因此，儘管 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相對於其核心計算和網絡服務可能還不是英偉達業務的主要貢獻者，但我對公司追求量子計算的努力感到鼓舞，並認為這些產品最終會成為其在人工智能基礎設施發展過程中的重要故事線。</p>
<h2>英偉達股票仍然值得購買嗎？</h2>
<p>截至本文撰寫時（12 月 22 日），英偉達的 前瞻市盈率（P/E）僅為 24。考慮到英偉達當前的增長以及華爾街的前景，股票的估值相當合理。</p>
<p></p>
<p>NVDA 收入（TTM） 數據由 YCharts 提供</p>
<p>在我看來，量子計算代表了支撐英偉達增長曲線的另一個支柱，因為人工智能繼續主導市場。基於這些原因，我認為英偉達在 2026 年及以後將進一步 估值擴張，這使其成為一個對長期投資者而言具有吸引力的買入和持有機會。</p>

IONQ

RGTI

英偉達

2 倍做多英偉達 ETF - GraniteShares

南方兩倍做多英偉達

南方兩倍做空英偉達

英偉達期權收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英偉達 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

<p>量子計算股票如 IonQ、Rigetti Computing 和 D-Wave Quantum 在 2025 年表現優於標準普爾 500 指數。英偉達正在構建一個量子計算套件，提供軟件（CUDA-Q）和硬件（NVQLink），以連接量子計算和經典計算。英偉達的增長與人工智能基礎設施密切相關，預計到 2030 年將成為一個 7 萬億美元的機會。英偉達的股票估值合理，未來增長潛力巨大，是一個引人注目的長期投資</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）領域最熱門的領域之一是量子計算。像 <strong>IonQ</strong>、<strong>Rigetti Computing</strong> 和 <strong>D-Wave Quantum</strong> 這樣的純量子開發商的股票在今年都大幅超越了 <strong>標準普爾 500 指數</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>許多投資者可能沒有完全意識到的是，&#34;七大奇蹟&#34;中的幾位成員也在探索量子計算技術，除了他們現有的生成式 AI 工作。雖然 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Amazon</strong> 和 <strong>Microsoft</strong> 因其定製的量子處理器而受到一些關注，但我認為還有一個更有利可圖的機會隱藏在顯而易見的地方。</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>我將詳細説明 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.32%）是如何悄然構建一個全方位的量子計算套件，並解釋為什麼這可能成為公司在人工智能基礎設施時代開始時的一個重大催化劑。</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>圖片來源：Nvidia。</p>
</div><h2>Nvidia is laying the foundation between quantum and accelerated computing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 正在為量子計算與加速計算之間奠定基礎</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，量子計算仍然是一項探索性追求。雖然一些企業正在評估如何將這項技術整合到他們現有的 AI 框架中，但量子技術在企業層面上的實際應用仍然很少。</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>在這種背景下，純量子開發商目前主要專注於研究和開發。IonQ 和 Rigetti 專注於利用 被捕獲離子 和 超導技術 的基於門的方法。D-Wave 則更為小眾，專注於 量子退火 過程以進行優化任務。</p>
</div><p>Advertisement</p>
<div class="lb-trans"><p>廣告</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>主要的結論是，量子純開發商目前正致力於量子比特的創建和配置背後的實際物理學——這些量子比特被稱為 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，三大雲服務提供商各自設計了自己的量子處理器——分別稱為 Willow（Alphabet）、Ocelot（Amazon）和 Majorana（Microsoft）。雖然量子計算目前對他們各自的業務沒有實質性貢獻，但顯然大型科技公司對這項新興技術可能如何最終影響更廣泛的 AI 機會充滿了興趣。</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 的做法與其大型同行以及純量子開發商完全不同。Nvidia 並不打算自己構建量子計算機，而是尋求成為構建這些系統所需的軟件和硬件投資之間的橋樑。</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 提供了一個名為 CUDA-Q 的軟件平台，開發者可以在其中編寫跨越 CPU、GPU 和 QPUs（量子處理單元）網絡的應用程序。在硬件方面，Nvidia 構建了一個名為 NVQLink 的高速互連。NVQLink 為 QPUs 和 GPUs 之間的無縫通信提供了一條路徑，而不會造成延遲和帶寬的壓力。</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>本質上，Nvidia 決定提供一個軟件和硬件生態系統，使程序員能夠輕鬆測試他們的 AI 工作負載在混合量子 - 經典計算環境中的表現。這是一個特別聰明的舉動，因為它使 Nvidia 能夠成為受益者，無論未來哪種量子處理器設計或量子比特架構成為市場標準。</p>
</div><p>Expand</p>
<div class="lb-trans"><p>展開</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>今日變動</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>當前價格</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>關鍵數據點</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 萬億</p>
</div><p>Day's Range</p>
<div class="lb-trans"><p>日內區間</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 周區間</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 年會是 Nvidia 的一個重要年份嗎？</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 的增長軌跡與大型科技公司的預算直接相關。正如圖表中的線條斜率所示，AI 超大規模公司 正在加速其 資本支出（capex）——這表明數據中心建設、網絡設備和芯片採購仍然是高優先級事項。</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 資本支出（TTM） 數據來源於 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，僅超大規模公司就將為 2026 年的 AI 基礎設施貢獻近 五千億美元。雖然這對 Nvidia 來説是個好消息，但根據管理諮詢公司麥肯錫的預測，AI 基礎設施預計到本十年末將成為近 $7 萬億的機會。</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>我提到這一點是為了強調幾個關鍵觀點。首先，英偉達似乎在明年數據中心支出上升中處於有利位置。然而，更重要的是，人工智能基礎設施正在形成一個長期的結構性機會。</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>考慮到這些動態，隨着量子計算在未來幾年成為更重要的人工智能敍事的貢獻者，英偉達可能會繼續受到其產品的超額需求。因此，儘管 CUDA-Q 和 NVQLink 目前相對於其核心計算和網絡服務可能還不是英偉達業務的主要貢獻者，但我對公司追求量子計算的努力感到鼓舞，並認為這些產品最終會成為其在人工智能基礎設施發展過程中的重要故事線。</p>
</div><h2>Is Nvidia stock still a good buy?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達股票仍然值得購買嗎？</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>截至本文撰寫時（12 月 22 日），英偉達的 前瞻市盈率（P/E）僅為 24。考慮到英偉達當前的增長以及華爾街的前景，股票的估值相當合理。</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） 數據由 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>在我看來，量子計算代表了支撐英偉達增長曲線的另一個支柱，因為人工智能繼續主導市場。基於這些原因，我認為英偉達在 2026 年及以後將進一步 估值擴張，這使其成為一個對長期投資者而言具有吸引力的買入和持有機會。</p>
</div>

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

- 2025 年量子計算在人工智能領域備受關注，Nvidia 正建立全譜量子計算套件。  
- 投資者需關注大科技公司對量子計算的探索及其與現有 AI 框架的融合。  
- 根據數據，AI 基礎設施到 2026 年預計將是近 7 萬億美元的機會。

2026 年最值得購買的量子計算股票是什麼？