量子運算：前瞻性技術，但距離商業應用仍然遙遠

量子運算的神秘世界。在科技的奇妙領域，量子運算（QC：Quantum Computing）猶如薛丁格的貓一般，顯得格外獨特 ￚ 既充滿潛力卻又籠罩在不確定性之中。其核心在於利用量子位元，這些量子位元不像受限於二進制狀態的傳統位元，而是利用疊加和糾纏來同時佔據多種狀態。

這種量子特性可望解決諸多棘手難題，例如在幾分鐘內（而非以往的兆年）模擬用於藥物發現的複雜分子，優化龐大的供應鏈，以及破解目前超級電腦都束手無策的金融難題。在材料科學領域，它可能為永續能源打造新型合金；在氣候建模方面，提供更精確的預測以應對全球暖化。

麥肯錫（McKinsey）估計，QC市場的總潛在市場規模（TAM）可能以約24%的複合年增率擴張，到2040年達到1,310億美元，潛在經濟價值超過1兆美元；而波士頓諮詢公司（Boston Consulting）則是估計，QC創造的價值在未來三十年內可能超過8,000億美元。

熱度重燃，動能強勁。過去幾年投資人對QC的熱情有所降溫，但隨著一系列初步突破的出現，QC的前景再次變得明朗。根據SPINQ，2025年前九個月，QC領域的股權投資飆升至38億美元，是2024年全年19億美元的兩倍；而僅在2025年的前四個月，公部門承諾的投資額就超過了100億美元。

QC領域開始出現一些技術突破 – 微軟的Majorana晶片憑藉其高抗錯能力預示著百萬量子位元的潛力，亞馬遜的Ocelot將糾錯成本降低了高達90%，而IBM的目標是在2026年實現量子優勢（QC在解決特定問題上比傳統運算更快、更便宜或更準確）。

儘管企業和媒體對QC評論的頻率增加，但目前大部分內容仍停留在理論層面。

技術障礙依然存在。儘管希望渺茫，QC仍停留在“雜訊中等規模量子（NISQ）”階段，現有系統雖然擁有數百個量子位元，但飽受錯誤困擾。IBM計畫於2026年推出的1386量子位元處理器，可望在特定任務超越傳統電腦。谷歌的Willow晶片在基準測試任務上實現了指數級誤差抑制能力和可驗證的量子優勢，而傳統超級電腦完成這項任務則需要10的25平方年。

然而，根本性的障礙依然存在：雜訊和相干性的喪失導致大量錯誤，需要巨大的開銷（通常是數千個量子位元）進行修正；量子位元需要低溫隔離，這為QC供應鏈帶來了沉重的負擔，需要大量稀有材料和基礎設施。量子位元的可擴展性仍然難以捉摸，目前的系統受到數百個量子位元的限制，同時可靠性挑戰也隨著規模的擴大而加劇。

可靠、容錯且具有商業可行性的系統仍超出工程能力，至少還需要5到10年的時間才能實現。數據載入、演算法設計和混合整合都是瓶頸，而機率性讀數又需要反覆運行系統，再加上嚴重的人才短缺，均延遲了投資回報。

由於涉及眾多複雜模式（包括但不限於超導量子位元、囚禁離子和中性原子），QC生態系統仍處於發展初期且異質性較高。因此，儘管經過二十多年的研究和實驗，QC仍局限於實驗室原型和模擬，缺乏可擴展的執行方案和獲利的案例也就不足為奇了。

克服這些問題需要更具意義的技術飛躍、複雜且昂貴的基礎設施，以及更多的人才，所有這些都將需要顯著更大的資本支出承諾。主要科技領導者缺乏具體參與，也進一步阻礙了QC的普及和商業化。

AI與QC的分化。雖然QC有望帶來指數級成長的回報，但AI憑藉卓越的可行性、效率和資本投入，仍在投資領域佔據主導地位，遠遠蓋過QC的光芒。儘管量子AI混合技術有望實現共生（採用量子技術加速機器學習，並以AI改進糾錯），但迄今為止AI本身已經取得良好的進展，展現可信的應用案例，贏得了參與者的承諾，帶來了可觀的經濟回報，並且在可預見的未來可以不需要QC。

AI的爆炸性發展以計算和雲端環境為基礎，其中AI的規模擴張以及GPU、加速器、數據分析、機器學習和大型語言模型（LLM）的普及不依賴或不需要量子技術的直接貢獻。

值得注意的是，超大規模數據中心營運商的資本支出在2025年超過4,000億美元，預計到2026年將攀升至5,000億美元以上，遠遠超過QC產業不到50億美元的規模。

大型科技企業在QC領域的資本投入相對較少，這揭示了一個殘酷的現實：AI才是資本支出和資產負債表真正契合的領域，而QC只是錦上添花。政策重點也印證了這一點，例如，美國斥資5,000億美元的＂星門＂計劃，就凸顯了對AI發展的優先重視，而非QC那遙不可及的前景。

QC目前尚未成熟。其技術存在脆弱性、不穩定性以及高成本等問題。即使是麥肯錫樂觀的預測，QC的潛在市場規模將以26%的複合年增長率成長，到2040年也僅能達到1,310億美元。相較之下，亞馬遜2026年超過1,250億美元的資本支出計畫已經與這個遙遠的數字不相上下。

儘管2021年以來呈現出更快的成長速度，複合年增率高達41%，但2025年QC產業的總收入預期僅約11億美元。這些數據與現有技術垂直領域和創新範式的商業廣度相比，顯得微不足道。舉例來說，蘋果公司只需要三天就能產生相同的收入。如此低迷的市場廣度將不足以吸引超大規模數據中心業者、科技集團、半導體供應鏈和主權機構的大規模資本配置。

目前的商業案例僅限於金融、材料科學和製藥領域的試點專案，而通用QC的實現則需要數十年。像IonQ和Rigetti這樣的純QC公司，儘管收入成長強勁，但仍深陷虧損，並伴隨著高額的現金消耗，在可預見的未來仍將持續。這與輝達、微軟和博通等眾多老牌AI公司數十億美元的實質收益和營運現金流形成鮮明對比。

中短期潛在市場規模（TAM）溫和的成長軌跡將限制營收變現的機會。在缺乏可擴展的企業採用、具防禦性的商業應用案例和經常性收入來源的情況下，產業參與者可能仍將處於虧損狀態，並依賴於補助金、創投資金、試點專案以及大型科技企業的補貼。

儘管QC在概念上提供了長期選擇權，但它缺乏規模、技術可持續性、財務清晰度以及生態系統的準備度，不足以證明立即和有意義的投資組合配置是合理的。只有當商業應用案例、企業採用以及營收/獲利可見度在未來幾年之後開始實現時，更清晰的投資案例才會出現。

從實驗室到帳本的漫長之路。QC具有變革性潛力，但邁向商業可行系統（即對商業應用而言可靠、可擴展且具成本效益的系統）的旅程取決於幾個相互關聯的突破。穩定地擴大量子位元數量、掌握量子糾錯、開發穩健的演算法和軟體將是需要克服的關鍵技術障礙。在此之前，QC仍將是一個研究主導的領域，而非一個商業上可投資的平台。廣泛的採用仍將遙不可及，這將沖淡該技術的近期承諾，但其長期革命性潛力依然存在。

可能性巨大但處於萌芽階段；錨定大型科技領導者。量子計算的高昂成本、工程脆弱性以及對高度專業化基礎設施的依賴意味著，對該技術發展的有意義參與將集中在大型科技領導者和頂級研究機構之間。只有這些參與者才擁有推動該領域走向商業可行性所需的財力、製造能力和科學深度。

對於投資人而言，為QC的長期潛力進行佈局的最有效和審慎的方式，並非透過那些仍受市場不成熟、營收有限和高現金消耗所限制的純QC公司，而是透過更廣泛的創新者生態系統，這些創新者可望受惠於任何突破。這包括全球大型科技平台、企業軟體大廠、次世代半導體和設備供應鏈，以及帶動高性能計算、光子學和AI加速解決方案的前沿科技領導者。

這些公司提供了多元化的配置、更強勁的資產負債表、可觀的現金流和獲利能力，以及現有的商業規模，同時也最接近於在早期量子優勢實現時掌握成長。本質上，QC仍然是一個長期故事，但最好透過那些擁有韌性，能夠將新興科學理論轉化為切實經濟價值的成熟科技大廠來佈局。

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