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英偉達風投部門入股量子計算公司

量子計算機

英偉達風投部門入股量子計算公司

英偉達風投部門入股霍尼韋爾旗下量子計算公司Quantinuum ， 估值達100億美元 。
據報道 ， 英偉達通過其風險投資部門 ， 對量子計算公司Quantinuum進行了首次投資 。 這筆投資是Quantinuum正在進行的一輪總額高達6億美元融資的重要組成部分 。 據悉 ， 在該輪融資前 ， 這家由霍尼韋爾控股的量子計算公司的股權估值已達到100億美元 。
Quantinuum本輪融資吸引了多位重量級參與者 。 除新進投資方英偉達外 ， 廣達電腦、QED Investors也作為新投資者加入 。 與此同時 ， 現有主要股東包括摩根大通、日本三井物產、生物技術公司安進等均進行了追加投資 。 值得注意的是 ， 目前尚不清楚英偉達風投部門在這筆融資中的具體出資比例 。
Quantinuum表示 ， 本輪所募資金將主要用于加速其在規?；孔佑嬎泐I域的研發與商業化進程 。 重點包括推動其新一代量子計算系統“Helios”的研發與發布 ， 該系統計劃于今年內正式面世 。 更為長遠的目標是 ， 公司希望借助這些資源 ， 在全球范圍內率先實現通用容錯量子計算 ， 這被廣泛認為是量子計算真正走向實用化的關鍵里程碑 。
Quantinuum成立于2021年 ， 由霍尼韋爾的量子解決方案部門與英國劍橋量子計算公司合并 ， 是開發離子阱量子計算技術的領先公司 ， 霍尼韋爾為實際控制人 。 資料顯示 ， Quantinuum在2024年1月成功完成3億美元融資 ， 彼時估值為50億美元 。 半年之后的2024年7月 ， 業界傳出Quantinuum將以100億美元的估值進行IPO 。
Quantinuum推出量子集成化學平臺近日 ， 有報道稱Quantinuum與三井物產、QSimulate正式推出量子增強化學平臺QIDO 。 該平臺通過融合經典計算與量子計算資源 ， 優化復雜化學計算流程 ， 以加速新材料和藥物的研發進程 。
量子計算機有望實現傳統超算無法完成的化學反應建模 ， 但完全容錯的量子系統仍需數年發展 。 當前企業正尋求從現有 noisy（含噪聲）的早期量子設備中挖掘價值 。 QIDO（量子集成發現協調器）正是為彌合這一差距而誕生 。
據了解 ， 該平臺主要在經典硬件上完成多數計算 ， 僅將強關聯電子模擬等計算量極高的步驟分配給量子計算機處理 。 這種混合工作流使企業能在完全成熟的量子系統問世前 ， 即可進行更高精度的化學模擬 。 QIDO整合了兩大成熟軟件工具：QSimulate的QSP Reaction和Quantinuum的InQuanto 。 這種集成支持反應路徑分析、過渡態映射和量子嵌入技術 ， 在保持精度的同時降低計算成本 。 相較于開源軟件包 ， InQuanto在復雜分子模擬方面精度提升高達十倍 。
在商業化發布前 ， QIDO已接受JSR株式會社、松下控股和中外制藥等日企的測試 。 測試反饋顯示平臺在反應模擬的可用性、錯誤處理和可視化方面均有改進 ， 但處理高度復雜分子仍存在技術挑戰 。
Quantinuum首席執行官Rajeeb Hazra表示：\"在化學應用中融入量子原生模擬的精度與效率優勢 ， 是顛覆制藥、能源等重要終端市場研發經濟模式的關鍵一步 。 我們自豪能提供業界性能最強的量子計算機和廣泛應用的量子化學軟件來推動這一進程 。 \"
英偉達如何看待量子計算？眾所周知 ， 英偉達創始人兼CEO黃仁勛在CES 2025展會上表示 ， 非常有用的量子計算機可能還需要幾十年的時間才能實現 。 “如果你說15年內就能制造出非常有用的量子計算機 ， 那可能有點早 。 如果你說30年 ， 那可能已經晚了 。 如果你說20年 ， 我想我們很多人都會相信 。 ”
此言一出 ， IonQ、D-Wave、Rigetti等主要量子計算企業的股價應聲暴跌數十個百分點 。
不過今年6月 ， 黃仁勛話鋒一轉 ， 一改此前“實用量子計算機還要20年”的觀點 ， 預言量子計算機的實際應用在幾年內就能實現 。 “量子計算正在到達一個拐點 。 ”同時 ， 黃仁勛還宣布將在波士頓建立英偉達加速量子研究中心（NVAQC） ， 與哈佛大學、麻省理工學院及多家量子技術公司合作 ， 該公司將協助解決量子計算領域最棘手的問題 ， 探尋 AI 與量子計算的融合 ， 實現加速量子超級運算 。
英偉達已經在Blackwell集成了CUDA-Q ， 通過GPU為量子計算加速 。 CUDA-Q既可以在經典計算機上模擬量子運算 ， 也可以實現量子與經典加速計算的協同 。 具體來說 ， CUDA-Q在GB200 NVL72超算上通過模擬候選算法在量子計算機上的運行方式 ， 研究人員能夠發現并改進高性能量子應用 ， 并且與最佳的CPU實現相比 ， 速度提高了800倍；利用物理模擬工具來發現低噪聲量子比特設計 ， 可為此類工作負載帶來1200倍的加速；為執行量子計算控制等操作的AI模型生成訓練數據 ， 比CPU方案快4000倍；為研究人員提供理想的混合計算環境 ， 以探索量子-經典混合應用 ， 開發速度提高1300倍；行常用解碼算法時實現了500倍的速度提升 ， 使得GPU量子糾錯成為未來量子計算的可行方案 。
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