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尋找下一個英偉達?瑞穗分析師推薦量子股,但需耐心等待

2025-12-12 01:47:00

來源:環(huán)球市場播報

  一位分析師稱,量子計算市場規(guī)模10年內(nèi)或達2050億美元,他建議愿意忽略“不穩(wěn)定”收入的投資者買入IonQ、Rigetti和D-Wave的股票。

  D-Wave是瑞穗推薦給尋求把握計算領域新興趨勢的投資者的量子公司之一。

  英偉達的股價在過去10年上漲了近22000%,在過去15年上漲了46000%。不難理解為什么投資者現(xiàn)在想在早期階段買入其他具有轉(zhuǎn)型潛力、可能在長期帶來巨大收益的股票。

  找出這些股票說起來容易做起來難。盡管如此,瑞穗分析師維賈伊·拉克什(Vijay Rakesh)指出,量子計算技術帶來了“指數(shù)級機遇”,并且在投資者尋找下一個英偉達之際,他推薦了幾只順應這一趨勢的股票。

  話雖如此,大規(guī)模量子計算的模糊承諾仍需數(shù)年時間才能實現(xiàn),而且由于該技術主要仍處于研發(fā)階段,量子計算的近期收入機會“可能是不穩(wěn)定的”。

  拉克什在周四的一份報告中開始覆蓋IonQ、Rigetti Computing(RGTI)和D-Wave Quantum(QBTS),并給予“跑贏大盤”評級,他認為量子計算是“下一場重大計算革命”。

  D-Wave和Rigetti的股價在過去兩年中漲幅均超過2000%,而IonQ的股價上漲了約240%。這些走勢在很大程度上是由炒作和勢頭推動的,而不是它們眼下的財務潛力。

  拉克什說,IonQ、Rigetti和D-Wave今年的總收入可能只有1.4億美元。與此同時,D-Wave和Rigetti的市值超過80億美元,IonQ的市值超過170億美元。

  但拉克什指出,在一些重大的歷史計算范式中,一項技術的增長是在該行業(yè)年收入達到10億至20億美元后的10年里騰飛的。他說,從現(xiàn)在起的10年后,量子計算市場規(guī)模可能達到2050億美元。

  他預計,到2030年,這幾家公司將總共實現(xiàn)約50億美元的收入,這將占到他預測的屆時150億美元量子計算潛在市場總額的36%。到2040年,量子計算公司可能占據(jù)計算市場總機遇的16%份額。

  拉克什指出,量子計算領域的工作和研究已經(jīng)進行了幾十年,但隨著該行業(yè)達到1000多個糾錯邏輯量子比特,該技術如今正在擴大規(guī)模,他表示這將推動應用。量子比特是量子計算中使用的信息單位,它不是二元的,不像經(jīng)典計算中使用的0和1從而可以進行多個同步計算。

  由于量子比特存在于一個微妙的環(huán)境中,需要進行糾錯來保護信息免受噪聲的干擾,這些噪聲會導致量子比特失去其量子態(tài)。

  拉克什對IonQ給出的90美元目標價意味著該股較周三51.67美元的收盤價有74%的上漲空間。他認為,由于其囚禁離子量子計算方法的錯誤率較低,IonQ是該行業(yè)的“領導者”。他還指出了該公司“更長的相干時間”,這意味著其量子系統(tǒng)可以更長時間地保持量子態(tài)。

  他說,這一點可能使IonQ在比競爭對手更快地加快商業(yè)應用方面具有優(yōu)勢。該公司提供包括網(wǎng)絡和傳感在內(nèi)的全棧解決方案。他認為,從長遠來看,IonQ最終將占據(jù)量子計算市場約16%的份額。

  拉克什對Rigetti給出的50美元目標價意味著該股較周三26.12美元的收盤價有91%的上漲空間。拉克什說,Rigetti有潛力通過實現(xiàn)其明年和2027年的量子比特目標來擴大規(guī)模,同時達到99.8%的雙量子比特門保真度,這是衡量量子計算機雙量子比特門操作結果與理想解決方案接近程度的指標。

  拉克什說,該公司超過4.5億美元的現(xiàn)金、等價物和投資“可能足以運營”到至少2030年。他認為,Rigetti的超導量子計算方法使其與行業(yè)同行IBM和谷歌相近。從長遠來看,Rigetti可能占據(jù)量子計算市場10%的份額。

  與此同時,拉克什對D-Wave給出的46美元目標價意味著該股較周三26.80美元的收盤價有約71%的上漲空間。他說,D-Wave“是無可爭議的量子退火領導者”,量子退火是該行業(yè)的一項技術,專注于尋找量子系統(tǒng)的最低能量狀態(tài)以解決優(yōu)化問題。拉克什說,隨著時間的推移,D-Wave可能占據(jù)10%的市場份額。

  拉克什說,量子計算“有望給高性能計算帶來一場重大變革”,這是繼由中央處理器和圖形處理器實現(xiàn)的通用計算和并行計算之后的又一變革。他說,該技術“可以推動性能實現(xiàn)指數(shù)級”提升,比經(jīng)典計算和并行計算高出10000多倍,他同時指出,現(xiàn)有電腦無法解決密碼學和機器學習等領域的問題。

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