根据FOREXBNB的报道，英伟达CEO黄仁勋的言论——“实用的量子计算机还需数十年才能实现”——导致美国股市中的量子计算概念股集体下跌。然而，最近量子计算领域的领军企业似乎已经开始全面反击黄仁勋的观点。

继D-Wave Quantum(QBTS.US)的CEO艾伦·巴拉茨公开表示黄仁勋对量子计算的理解完全错误之后，另一家量子计算领域的领先企业IonQ(IONQ.US)的CEO在周五美股开盘前宣布，该公司2024年的量子计算订单量“非常高”，并预计到2030年，包括量子计算相关业务在内的总收入将达到10亿美元。作为对比，IonQ近几个季度的总收入一直在1000万美元左右徘徊。

IonQ的董事长兼CEO彼得·查普曼(Peter Chapman)在周五发布了上述业绩预期，并表示他预计该公司2024年的实际量子计算商业订单将达到之前预测的“高端”，并预测到2030年收入可能接近10亿美元。

市场对IonQ的新业绩预测反应积极，在美股盘前交易中，公司股价一度大幅上涨超过14%，但随后因超出预期的非农数据影响，股价随标普500指数期货大幅回落。其他量子计算概念股，如Rigetti Computing(RGTI.US)、Quantum Computing(QUBT.US)和D-Wave Quantum(QBTS.US)，股价也有所上涨，但之后同样随标普500指数期货回落。

“我们预计2024年的业绩将达到我们预订和总收入指导的高端，并对未来2025年的业绩前景感到非常兴奋。”查普曼在声明中表示。“我们相信，到2030年，IonQ将实现显著盈利，总收入接近10亿美元。”

此外，D-Wave在周五表示，2024年的整体订单量预计将比2023年增长约120%。D-Wave Quantum的CEO艾伦·巴拉茨昨日表示，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)对量子计算领域的看法“完全错误”。黄仁勋此前曾告诉分析师，将“非常实用的量子计算机”推向市场可能需要15到30年的时间。

巴拉茨表示：“他(黄仁勋)是错误的，因为D-Wave现在已经商业化了。”他提到，包括万事达卡和日本NTT Docomo在内的公司目前正在使用D-Wave的量子计算机以优化其业务运营。巴拉茨强调：“不是30年后，不是20年后，也不是15年后。而是现在，就在今天。”

在美东时间周二，AI芯片巨头英伟达的掌舵人黄仁勋在分析师日的问答环节中直言，“非常实用的”量子计算机可能还需要数十年才能实现。他在问答环节中表示：“如果说十五年后会出现非常实用的量子计算机，那可能还为时尚早。如果说三十年，可能又过于悲观；如果说二十年，我想我们很多人都会相信。”黄仁勋的这一最新言论在全球资本市场引起了剧烈反应，导致全球范围内与量子计算概念相关的公司股价暴跌。

除了发布最新的业绩预测，IonQ的CEO查普曼还介绍了量子计算的最新发展。“面临最严重潜在颠覆的领域之一是现在看似强大的经典人工智能，我们认为，在强大的人工智能领域，基于原生量子计算加速的人工智能系统将远远超越经典人工智能体系。”查普曼解释道。“谨慎的领导者们会投资那些有望在短期内获得回报的项目。”

查普曼补充说，截至2023年底，对量子计算相关技术的投资规模已达到500亿美元，他引用了咨询公司麦肯锡的统计数据。

他还指出，包括英伟达、亚马逊、谷歌、IBM和微软在内的科技巨头已经在量子计算领域进行投资和招聘。

量子计算的商业化规模仍然非常小，主要集中在“启发式量子计算应用”上。

尽管D-Wave及其量子计算同行IonQ的管理层对未来基于量子计算的商业订单持乐观态度，但需要注意的是，包括谷歌在内，目前还没有公司实现任何意义上可精确控制量子态且能够实现大规模商业化的实用“量子计算”，并且距离这一量子加速的“最终形态”的差距非常远。

这也是为什么谷歌CEO“劈柴哥”(Sundar Pichai)在一份帖子中强调Willow量子芯片为“迈向打造实用量子计算机的重要步伐”，这也意味着谷歌在实现精确可控且商业化的“量子计算”方面还有很长的路要走。

量子计算的商业化进程需要解决量子错误修正、量子比特的稳定性等一系列技术挑战，以及需要纠缠深度与规模可控，且精确实现对于商业化而言最核心的特殊量子态——量子纠缠。目前科研界普遍预测实现可控级别的量子纠缠需要10年左右，这也意味着最前沿科研领域的量子计算商业化在10年左右难以扩展至整个企业端与个人消费者，实现“精确可控且大规模商业化”的量子计算机器或者其他形式的量子加速应用，也许真的像黄仁勋所说的那样需要15-30年。

D-Wave与IonQ对黄仁勋的反击点在于他们已经实现了具有“实际用途的量子计算应用”，事实证明确实如此，但商业化范围极度狭窄。目前D-Wave等量子计算公司提供的量子计算平台主要集中在入门级的启发式量子计算应用上，商业化应用范围仍然非常狭窄。它们大多数只能够解决特定行业与前沿研发密切相关联的加速问题，并且扮演的是辅助角色，比如医药生物研发工程以及物理实验室的大型研发项目。目前人类技术无法以通用的计算体系实现对于量子态的精确与稳定控制，尤其是在实现精确且可控的“量子纠缠”方面存在很大的技术瓶颈。

不过即使是入门级的“启发式量子计算应用”——比如离子阱、量子退火以及量子模拟等等，对于一些研发项目来说，已经具备非常重大的加速计算层面的意义。但是量子态仍然无法精确控制，在实际操作中，量子比特的状态容易受到外界环境的干扰，导致量子退相干和量子错误，并且需要量子计算公司反复试错且仅限于特定的加速计算，成本方面也难以精确把控。