Bong bóng Tính toán lượng tử? Tại sao những cổ phiếu nóng này có thể gặp phải một cú sụp đổ

Điện toán lượng tử đã chuyển từ công nghệ ngách thành cơn sốt đầu tư chính thống. IonQ, Rigetti, và D-Wave? Tăng 89%, 1,500%, và 1,800% trong một năm. Nghe có vẻ tuyệt vời. Nhưng đây là vấn đề — sự phấn khích có thể đang chạy vượt xa thực tế.

Problem #1: Những cỗ máy này vẫn kém trong toán học

Máy tính lượng tử trong lý thuyết thật tuyệt vời. Còn trong thực tế? Chúng thường xuyên xảy ra lỗi. Công nghệ vẫn còn rất dễ bị lỗi đến nỗi các nhà nghiên cứu như Jensen Huang của Nvidia đang nói rằng “vâng, chúng ta cần giữ cho máy tính lượng tử kết hợp với các siêu máy tính thông thường để làm cho chúng hữu ích.”

Thậm chí Google, vừa mới phát hành bộ xử lý lượng tử Willow của họ, cũng không giả vờ rằng nó đã sẵn sàng cho công việc thực tế. Giám đốc điều hành Sundar Pichai cơ bản đã nói: chúng tôi đang tiến bộ, nhưng nó “chưa hoàn toàn sẵn sàng.”

Dịch: Chúng ta có lẽ còn vài năm nữa mới có thể giải quyết các vấn đề thực sự bằng điện toán lượng tử.

Problem #2: Các định giá hoàn toàn mất kiểm soát

Đây là nơi trở nên đáng sợ đối với bất kỳ ai nắm giữ những cổ phiếu này:

Để có bối cảnh, cổ phiếu công nghệ thường giao dịch ở tỷ lệ giá trên doanh thu là 9x. Những công ty này đang ở mức 150-1000x. Họ đang đốt tiền như thể không có ngày mai trong khi chỉ tạo ra doanh thu một cách khó khăn.

Sự kiên nhẫn của thị trường đối với các công ty thua lỗ đã cạn kiệt với bong bóng AI. Cổ phiếu Quantum đang chơi cùng một trò chơi nhưng với biên lợi nhuận mỏng hơn nữa (literally).

Cuộc Nói Chuyện Thật Lòng

Điện toán lượng tử có lẽ sẽ rất lớn vào một ngày nào đó. Các ước tính của BCG cho thấy một thị trường $850 tỷ vào năm 2040. Nhưng “cuối cùng” đang đảm nhiệm một vai trò rất quan trọng ở đây.

Các nhà đầu tư đang định giá rằng tương lai hôm nay trong khi những công ty này vẫn đang ở chế độ thử nghiệm. Nếu bất kỳ công ty nào trong số này gặp khó khăn trên con đường dẫn đến lợi nhuận — hoặc nếu vấn đề tỷ lệ lỗi mất nhiều thời gian hơn dự kiến để giải quyết — thì sự điều chỉnh có thể sẽ rất khắc nghiệt.

Điều này trông rất giống như việc đặt cược vào con ngựa trước khi nó thậm chí còn học đi.