英伟达风投部门入股量子计算公司

英伟达风投部门入股量子计算公司

英伟达风投部门入股霍尼韦尔旗下量子计算公司Quantinuum , 估值达100亿美元 。
据报道 , 英伟达通过其风险投资部门 , 对量子计算公司Quantinuum进行了首次投资 。 这笔投资是Quantinuum正在进行的一轮总额高达6亿美元融资的重要组成部分 。 据悉 , 在该轮融资前 , 这家由霍尼韦尔控股的量子计算公司的股权估值已达到100亿美元 。
Quantinuum本轮融资吸引了多位重量级参与者 。 除新进投资方英伟达外 , 广达电脑、QED Investors也作为新投资者加入 。 与此同时 , 现有主要股东包括摩根大通、日本三井物产、生物技术公司安进等均进行了追加投资 。 值得注意的是 , 目前尚不清楚英伟达风投部门在这笔融资中的具体出资比例 。
Quantinuum表示 , 本轮所募资金将主要用于加速其在规模化量子计算领域的研发与商业化进程 。 重点包括推动其新一代量子计算系统“Helios”的研发与发布 , 该系统计划于今年内正式面世 。 更为长远的目标是 , 公司希望借助这些资源 , 在全球范围内率先实现通用容错量子计算 , 这被广泛认为是量子计算真正走向实用化的关键里程碑 。
Quantinuum成立于2021年 , 由霍尼韦尔的量子解决方案部门与英国剑桥量子计算公司合并 , 是开发离子阱量子计算技术的领先公司 , 霍尼韦尔为实际控制人 。 资料显示 , Quantinuum在2024年1月成功完成3亿美元融资 , 彼时估值为50亿美元 。 半年之后的2024年7月 , 业界传出Quantinuum将以100亿美元的估值进行IPO 。
Quantinuum推出量子集成化学平台近日 , 有报道称Quantinuum与三井物产、QSimulate正式推出量子增强化学平台QIDO 。 该平台通过融合经典计算与量子计算资源 , 优化复杂化学计算流程 , 以加速新材料和药物的研发进程 。
量子计算机有望实现传统超算无法完成的化学反应建模 , 但完全容错的量子系统仍需数年发展 。 当前企业正寻求从现有 noisy(含噪声)的早期量子设备中挖掘价值 。 QIDO(量子集成发现协调器)正是为弥合这一差距而诞生 。
据了解 , 该平台主要在经典硬件上完成多数计算 , 仅将强关联电子模拟等计算量极高的步骤分配给量子计算机处理 。 这种混合工作流使企业能在完全成熟的量子系统问世前 , 即可进行更高精度的化学模拟 。 QIDO整合了两大成熟软件工具:QSimulate的QSP Reaction和Quantinuum的InQuanto 。 这种集成支持反应路径分析、过渡态映射和量子嵌入技术 , 在保持精度的同时降低计算成本 。 相较于开源软件包 , InQuanto在复杂分子模拟方面精度提升高达十倍 。
在商业化发布前 , QIDO已接受JSR株式会社、松下控股和中外制药等日企的测试 。 测试反馈显示平台在反应模拟的可用性、错误处理和可视化方面均有改进 , 但处理高度复杂分子仍存在技术挑战 。
Quantinuum首席执行官Rajeeb Hazra表示:\"在化学应用中融入量子原生模拟的精度与效率优势 , 是颠覆制药、能源等重要终端市场研发经济模式的关键一步 。 我们自豪能提供业界性能最强的量子计算机和广泛应用的量子化学软件来推动这一进程 。 \"
英伟达如何看待量子计算?众所周知 , 英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES 2025展会上表示 , 非常有用的量子计算机可能还需要几十年的时间才能实现 。 “如果你说15年内就能制造出非常有用的量子计算机 , 那可能有点早 。 如果你说30年 , 那可能已经晚了 。 如果你说20年 , 我想我们很多人都会相信 。 ”
此言一出 , IonQ、D-Wave、Rigetti等主要量子计算企业的股价应声暴跌数十个百分点 。
不过今年6月 , 黄仁勋话锋一转 , 一改此前“实用量子计算机还要20年”的观点 , 预言量子计算机的实际应用在几年内就能实现 。 “量子计算正在到达一个拐点 。 ”同时 , 黄仁勋还宣布将在波士顿建立英伟达加速量子研究中心(NVAQC) , 与哈佛大学、麻省理工学院及多家量子技术公司合作 , 该公司将协助解决量子计算领域最棘手的问题 , 探寻 AI 与量子计算的融合 , 实现加速量子超级运算 。
英伟达已经在Blackwell集成了CUDA-Q , 通过GPU为量子计算加速 。 CUDA-Q既可以在经典计算机上模拟量子运算 , 也可以实现量子与经典加速计算的协同 。 具体来说 , CUDA-Q在GB200 NVL72超算上通过模拟候选算法在量子计算机上的运行方式 , 研究人员能够发现并改进高性能量子应用 , 并且与最佳的CPU实现相比 , 速度提高了800倍;利用物理模拟工具来发现低噪声量子比特设计 , 可为此类工作负载带来1200倍的加速;为执行量子计算控制等操作的AI模型生成训练数据 , 比CPU方案快4000倍;为研究人员提供理想的混合计算环境 , 以探索量子-经典混合应用 , 开发速度提高1300倍;行常用解码算法时实现了500倍的速度提升 , 使得GPU量子纠错成为未来量子计算的可行方案 。
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