黃仁勳一句「等30年」,量子概念股一夕全崩!量子電腦是什麼?為何掀兩派論戰?
黃仁勳一句「等30年」,量子概念股一夕全崩!量子電腦是什麼?為何掀兩派論戰?

重點1 :輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳日前於CES展會預測, 要讓「非常有用的量子電腦」上市,可能需要15到30年 ,此番言論在隔日發酵,導致多家量子運算公司股價暴跌。

重點2 :量子運算系統商D-Wave執行長Alan Baratz反駁黃仁勳對量子電腦發展時程的預測,強調D-Wave的量子電腦已在商業應用中。

重點3 :Baratz指出,黃仁勳的評論可能適用於閘極型量子電腦(gate-based quantum computers),但不適用於D-Wave使用的量子退火法(annealing approach)。

喊水會結凍!黃仁勳1句話讓量子概念股爆跌

黃仁勳周二在被問及NVIDIA的量子運算策略時表示, NVIDIA可以製造量子電腦晶片所需的傳統晶片,但這些電腦需要的量子位元(qubits)數量,將是目前的100萬倍。

他並預測,要讓「非常有用的量子電腦」上市可能需要15到30年。此番言論引發市場恐慌,更導致多家量子運算公司股價重挫。

其中, 量子運算晶片開發商Rigetti Computing跌45.41%、量子運算產品商Quantum Computing跌43.34%、量子運算軟硬體商IonQ跌39%、量子運算系統商D-Wave在周三暴跌36.13%。

回顧2024年,上述公司4家公司Rigetti、IonQ、Quantum Computing及D-Wave,分別暴衝1,449.4%、237.13%、1,712.51%、854.44%。Google去年底展示的量子運算晶片Willow,成為帶動量子運算概念股飆漲的一大因素。

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Google旗下的「Google Quantum AI」實驗室,發布新的量子晶片 Willow。

但針對黃仁勳說法,D-Wave執行長Alan Baratz在接受《CNBC》採訪時表示「完全錯誤」,強調D-Wave的量子電腦已在商業應用中,並非遙不可及。

Baratz舉例指出,包括Mastercard(萬事達卡)和日本的NTT Docomo(日本電信電話)等公司,都已在實際業務營運中使用D-Wave的量子電腦。

Baratz強調,這些應用並非在15年、20年或30年後,而是「現在、今天」。

量子電腦路線之爭:量子退火法 vs. 閘極型量子電腦

量子運算旨在解決傳統處理器難以處理的問題。例如,解碼加密、產生隨機數和大規模模擬。包括輝達、微軟、IBM、Google等公司,以及其他新創及學界,數十年來一直致力於量子運算發展。

Baratz承認,「閘極型量子電腦」可能還需要數十年才能實現。但他強調, D-Wave使用的是「量子退火法」 ,這項技術現在就可以部署應用。他表示,雖然黃仁勳的評論對於量子退火法來說「完全是錯誤的」。

儘管股價在周三大幅下滑,但截至1月9日,D-Wave股價在一年之內仍上漲逾615%,市值達到16億美元(近新台幣530億元)。

Baratz表示,D-Wave系統可以解決超出配備最快NVIDIA系統能力的問題,更稱 「非常樂意隨時隨地與黃仁勳會面,幫助他填補這些知識上的空白。」

什麼是量子退火法?

量子電腦可以分為兩大類,一是量子退火(quantum annealing),二是通用型量子電腦, 兩者之間主要差別在於是否具有「邏輯閘(logic gate)」 。前者沒有,只用來解決特定的問題;後者則更接近於我們目前使用的古典電腦,可藉由各種邏輯閘的操作,達到通用計算的目的。

至於量子退火法(Quantum Annealing)則一種利用量子力學效應來尋找複雜問題最佳解的演算法。它特別擅長解決「組合優化問題」,這類問題的特點是有許多可能的解決方案,但要找到最佳解非常困難。 舉例而言,就像是在一個佈滿高低起伏地形的區域中找到最低點。

古典方法:緩慢下降

延續上述「找到地形最低點」的比喻,古典電腦解決問題的方法,就像是一個沿著斜坡慢慢滾動小球,直到到達一個低點。但問題是,這個地形可能有很多個局部低點(就像小山谷),小球一旦滾到其中一個山谷就可能停住,而無法找到真正的最低點,也就是最佳解。

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量子退火的優勢在於,可以透過量子穿隧效應(quantum tunneling),快速從次佳解跳至最佳解。

量子方法:直接穿隧

而量子退火法則,利用了量子力學中的「量子穿隧效應」(Quantum tunneling effect)。想像這個小球不再只是沿著地形表面滾動,它還可以「穿過」一些小山丘,直接到達更低的地方。這是因為在量子世界中,粒子有一定的機率穿過障礙物,即使它沒有足夠的能量「翻越」障礙物。

跟閘極型量子電腦差在哪?

相對於量子退火法,閘極型量子電腦更像是「通用型的量子電腦」,可以執行更廣泛的量子演算法。這兩者在技術實現和應用領域上有所不同。就像一台專門用來挖土的挖土機(量子退火)和一台可以執行各種任務的電腦(閘極型量子電腦)。

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閘極型量子電腦更像是「通用型的量子電腦」,可以執行更廣泛的量子演算法。
圖/ Boykov via shutterstock

黃仁勳為何不看好量子電腦短期內可上市?

黃仁勳指出量子電腦(或著說閘極型量子電腦)至少30年才會上市的原因,在於目前仍有多種困難難以克服。包括, 量子位元(qubits)的不穩定性,其容易受到環境的微小干擾(例如溫度、電磁場等)而導致計算錯誤,這使得硬體的建置和維護成本非常高昂。

此外,目前的閘極型量子電腦擁有的量子位元數量仍然有限,遠遠不足以解決複雜的實際問題。要實現具有實用價值的量子計算,需要成千上萬甚至數百萬個高質量的量子位元。 同時,由於商業模式還不明朗,許多企業和研究機構難以負擔大量的資金投入,為其目前實際面上的問題之一。

相較之下,量子退火法在某些特定類型的優化問題上已經展現出一定的應用潛力,例如金融建模、物流優化、材料科學,以及AI等,並且在硬體實現上相對容易一些。這也是D-Wave能夠推出商業化的量子退火電腦的原因。

除了D-Wave以外,富士通(Fujitsu)也開發了名為「數位退火器」(Digital Annealer)的技術,以模擬量子退火的運算方式。

其雖然不是真正的量子電腦,但數位退火器在解決某些優化問題時,也能提供比傳統電腦更快的速度。富士通提供數位退火器的硬體、軟體和雲端服務,並與各產業合作,應用於物流優化、材料開發等領域。

延伸閱讀:不用等!富士通的量子電腦夢,先從「退火技術」開始

資料來源:CNBCCASE報科學科技魅影國家實驗研究院QM ware

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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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