Nvidia มองว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะฝึก AI ด้วยข้อมูลสังเคราะห์
Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia กล่าวว่า ในอนาคตคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจช่วยฝึก AI ได้ด้วยการจำลองโมเลกุล โปรตีน และปฏิกิริยาเคมี การจำลองเหล่านี้อาจสร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์สำหรับ AI ด้านวิทยาศาสตร์ได้ แต่แนวทางนี้ยังเป็นเพียงความเป็นไปได้ในอนาคต ไม่ใช่การใช้งานในปัจจุบัน
คำกล่าวดังกล่าวมีขึ้นขณะที่ Nvidia รายงานการจำลองหน่วยประมวลผลควอนตัมแบบทนต่อความผิดพลาดขนาด 104 คิวบิตบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ JUPITER ของเยอรมนี โดยใช้ซูเปอร์ชิป GH200 จำนวน 8,192 ตัว การจำลองนี้ทดสอบวิธีที่เรียกว่า การเพาะเลี้ยงสถานะมหัศจรรย์ ซึ่งมีรายงานว่าช่วยลดจำนวนคิวบิตทางกายภาพที่ต้องใช้สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดได้ 90% ผลลัพธ์นี้ได้จากการจำลอง ไม่ใช่จากคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบทนต่อความผิดพลาดที่ทำงานได้จริง
Nvidia กำลังพัฒนาระบบไฮบริดควอนตัม-GPU และเครื่องมืออย่าง CUDA-Q กลยุทธ์ของบริษัทวางตำแหน่ง GPU ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการออกแบบและทดสอบฮาร์ดแวร์ควอนตัม การประยุกต์ใช้ที่อาจเกิดขึ้นได้แก่ การค้นพบยาและวัสดุศาสตร์ แต่ประโยชน์เชิงพาณิชย์ยังไม่แน่นอน
Neutral
ประกาศนี้ไม่มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับราคาคริปโทเคอร์เรนซี การยอมรับบล็อกเชน หรือความต้องการโทเคน ดังนั้นการมองตลาดอย่างเป็นกลางจึงเหมาะสม Huang กล่าวถึงคอมพิวเตอร์ควอนตัมว่าอาจเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับฝึก AI ในอนาคต ส่วนงานที่รายงานเกี่ยวกับ 104 คิวบิตเป็นการจำลอง ไม่ใช่การสาธิตเครื่องที่ใช้งานได้จริงและทนต่อความผิดพลาดได้ ตัวเลขที่อ้างว่าลดจำนวนคิวบิตกายภาพที่ต้องใช้ลง 90% ก็ยังต้องพิสูจน์บนฮาร์ดแวร์จริง
ในระยะสั้น ข่าวนี้อาจดึงความสนใจไปที่ Nvidia รวมถึงภาค AI และคอมพิวเตอร์ควอนตัมในวงกว้าง แต่ไม่ได้เป็นปัจจัยกระตุ้นที่ชัดเจนสำหรับสินทรัพย์คริปโทหลัก เทรดเดอร์อาจเห็นความเชื่อมั่นส่งต่อไปยังโทเคนธีม AI ในช่วงสั้น ๆ ดังที่เคยเกิดขึ้นหลังประกาศสำคัญเกี่ยวกับ AI หรืออุตสาหกรรมชิป แต่การเคลื่อนไหวดังกล่าวน่าจะขึ้นอยู่กับความต้องการรับความเสี่ยงโดยรวมและสภาพคล่องเฉพาะของแต่ละโทเคน มากกว่าพัฒนาการนี้
ในระยะยาว การจำลองควอนตัมที่มีประโยชน์อาจสนับสนุน AI ทางวิทยาศาสตร์และเพิ่มความต้องการด้านการประมวลผลสมรรถนะสูง เรื่องนี้อาจมีความสำคัญต่อการลงทุนด้านเทคโนโลยี แต่ผลกระทบใด ๆ ต่อตลาดคริปโทก็เป็นทางอ้อมและไม่แน่นอน เทรดเดอร์ควรติดตามความคืบหน้าที่เป็นรูปธรรมของฮาร์ดแวร์ การนำไปใช้งานเชิงพาณิชย์ และตัวชี้วัดตลาดโดยรวม แทนที่จะมองประกาศนี้เป็นสัญญาณพื้นฐานต่อราคาคริปโทเคอร์เรนซี