这家科技巨头会成为量子计算的Nvidia吗？

Gate_AI

2025年10月19日 03:56

关键点

• 尽管以其搜索引擎而闻名，Alphabet的量子计算战略与Nvidia在人工智能领域的主导地位相似。

• Alphabet的硬件开发和开源软件方法创造了一个强大的生态系统。

• 该公司与DeepMind的整合在优化量子技术方面提供了独特的优势。

• 投资者可能会在Alphabet的量子计算倡议中发现长期潜力。

近年来，Nvidia 已确立了自己在人工智能 (AI) 开发领域的无可争议的领导地位。公司的成功不仅源于其强大的图形处理单元 (GPUs)，还是因为围绕其 CUDA 编程架构建立的全面生态系统。

这种硬件与软件之间的协同作用使得Nvidia的产品从简单的组件转变为AI开发者的基础设施层。结果是什么？如果您从事训练复杂的AI模型的业务，您很可能是在使用Nvidia的硬件和软件解决方案。

现在，看来Alphabet (NASDAQ: GOOGL)(NASDAQ: GOOG)可能在量子计算领域采取类似的轨迹。通过一系列精心计算的举动，这家科技巨头正努力将自己定位为“量子平台的Nvidia。”

打下硬件基础

正如Nvidia的GPU作为其CUDA框架的基础，Alphabet在量子硬件开发方面也取得了重大进展。该公司的努力包括张量处理单元(TPUs)和对超导量子处理器的研究，例如Willow项目。

谷歌母公司Alphabet在2019年展示的量子霸权，其Sycamore处理器是一个关键时刻，证明了其量子硬件方法的可行性。自那时起，该公司在改进其人工智能和量子技术方面进行了大量投资，汇聚了顶尖人才和专业知识，以不断迭代这些架构，直到实现实际应用。

这种方法反映了Nvidia持续的GPU创新周期，为Alphabet开发连续几代量子处理器铺平了道路，这些处理器能够与专有系统和软件无缝集成。

Cirq：量子计算的潜在CUDA

虽然强大的硬件至关重要，但它很少单独创造可持续的竞争优势。Nvidia的真正实力在于其GPU和CUDA架构的强大结合。这种组合创造了显著的转换成本，使得开发者在优化模型后很难放弃Nvidia生态系统。

Alphabet 正在量子计算领域追求类似的策略，尽管有着不同的理念。它对 CUDA 的回应是 Cirq，一个开源的量子编程框架，允许开发者在各种后端构建和运行应用程序。与 CUDA 的封闭性质不同，Cirq 强调互操作性，像 Azure 和 IonQ 这样的平台已经支持集成。

有趣的是，这种开放的方式最终可能会增强Alphabet的地位。通过培养一个更大的开发者社区，使之精通Cirq——甚至超越Gate的硬件——该公司确保当其量子应用达到商业可行性时，将会有一个相当大的开发者基础已经与其工具保持一致。

从本质上讲，虽然英伟达的护城河建立在紧密集成之上，但谷歌正在培育一个以可及性和协作为根基的生态系统——一个开放框架，这种框架可能同样具有吸引力，但通过自愿吸引开发者而不是通过锁定。

DeepMind：加速创新与应用

Nvidia的主导地位通过开发者的广泛外部采用和验证得到了巩固。然而，Alphabet拥有独特的优势：它已经控制了全球顶尖的AI研究实验室之一，DeepMind。

这种内部专业知识为Alphabet提供了一个内置的反馈循环，以严格测试量子算法，优化Cirq，并加速下一代处理器（如Willow）的开发。这种跨研究、硬件和软件的垂直整合呼应了Nvidia GPU-CUDA动态，使其在AI开发中不可或缺。

Nvidia的生态系统已经转化为可观的收入增长、扩大的利润率和多年来显著的估值提升。Alphabet似乎正在执行类似的策略——但为量子时代进行了调整。Alphabet正在构建一个开放但又具粘性的生态系统，旨在通过选择吸引开发者，并在其平台周围创造强大的引力。

投资影响

对于投资者来说，信息很明确。随着人工智能工作负载变得越来越复杂，量子计算逐步接近实际应用，Alphabet 正在为推动和盈利这一大规模转变做好准备。

长期投资者应将Alphabet视为不仅是当前科技领域的领导者，更是迈向下一个人工智能前沿的公司。投资Alphabet的股票可能在未来几年内提供类似于Nvidia的回报，因为该公司的量子计算计划逐渐成熟并在市场上获得关注。

与任何投资一样，在做出决策之前，进行彻底的研究，并考虑您的个人财务目标和风险承受能力至关重要。量子计算的潜力巨大，但该技术仍处于早期阶段，成功并不保证。