量子電腦是什麼?黃仁勳一句「等30年」,量子概念股一夕全崩!
量子電腦是什麼?黃仁勳一句「等30年」,量子概念股一夕全崩!
發生什麼事?
  • 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。

  • 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。

  • 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。

Willow.jpg
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。

Quant-annl.jpg
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)。

僅供報導用途_shutterstock_1620950968_IBM_量子電腦
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。

本文授權轉載自:數位時代
資料來源:CNBCCASE報科學科技魅影國家實驗研究院QM ware

往下滑看下一篇文章
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓