របៀបវិនិយោគក្នុងភាគហ៊ុនកុំព្យូទ័រក្វាងទំ

អ្វីដែលការវិនិយោគក្វាងទំរួមមាន

ដំបូង សូមយល់អំពីបច្ចេកវិទ្យា៖ chip ក្វាងទំធ្វើអ្វី ហេតុអ្វីវាជាបន្ទាត់ខាងមុខបន្ទាប់ និងហេតុអ្វីវាសមជាមួយ AI មិនមែនប្រកួតប្រជែងជាមួយវាទេ។

កុំព្យូទ័រធម្មតាដំណើរការលើប្រព័ន្ធប៊ីណារីល្បីល្បាញ—bit ជា 0 ឬ 1។ វាល្អសម្រាប់ស៊ីតសន្លឹក និងម៉ាស៊ីនមេ តែខកចិត្តពេលបញ្ហាមានលំហសក្តានុពលដល់ថ្នាក់ “អស្ចារ្យ”។ ម៉ាស៊ីនក្វាងទំប្រើ qubit ដែលអាចស្វែងរកសភាពជាច្រើនពេលតែមួយ។

គោលបំណងគឺបង្កើនល្បឿនកិច្ចការជាក់លាក់ខ្លាំងៗ—ស៊ីម្យូឡេស្យុងស្មុគស្មាញ និងអភិមូសន៍—ដែលម៉ាស៊ីនប៊ីណារី (ចាប់ពីឡាប់ថុបរហូតដល់ស៊ុបភឺគ្លាសស៊ីក) សមមិនដល់។

ក្វាងទំជាឧបករណ៍បន្ថែមកម្លាំងដល់ AI។ GPU និងម៉ូដែលធំៗគ្រប់គ្រងការយល់ឃើញ/បង្កើត និងស្គាល់លំនាំ ខណៈ QPU ជំរុញសិប្បនិម្មិតទៅលើអនាចក្រ sub-problem លំបាកបំផុត។ ខ្លីៗនេះ AI ជួយក្វាងទំ (រចនាសៀគ្វី កែតម្រូវកំហុស គ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ) ចំណែកវែង ក្វាងទំជួយ AI (បង្កើនល្បឿន sampling/optimization ស្វែងរកស្ថាបត្យកម្ម និងស៊ីម្យូឡេស្យុងម៉ូលេគុល/វត្ថុធាតុ)។

AI និងក្វាងទំដំណើរការរួមគ្នា

• AI → ក្វាងទំ៖ ជួយរចនាសៀគ្វីល្អៗ កំណត់គោលនយោបាយបន្ថយកំហុស និងលៃតម្រូវប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ដើម្បីបង្រួមវដ្តអភិវឌ្ឍ។

• ក្វាងទំ → AI៖ ជំរុញផ្នែក sampling/optimization ក្នុងការបណ្ដុះ និងបកស្រាយ ស្វែងរកសម្ព័ន្ធម៉ូដែលថ្មី និងស៊ីម្យូឡេស្យុងជាតិម៉ូលេគុលសម្រាប់ការរកឃើញ។

ខ្សែសង្វាក់វិនិយោគ 3 ជាន់

• ហាដវែរ៖ chip និងប្រព័ន្ធក្វាងទំ។

• មីដលវែរ៖ កម្មវិធីភ្ជាប់ QPU ជាមួយក្លាស៊ីក ធ្វើឲ្យប្រើបានងាយ។

• កម្មវិធី៖ ឧបករណ៍ពហុវិស័យលើ cloud។ តម្លៃភាគច្រើនកើតនៅកន្លែងមានស្តង់ដារ និងតម្លៃប្តូរខ្ពស់—ជាពិសេសវេទិកាដែលធ្វើឲ្យ workflow AI+ក្វាងទំ ងាយដំឡើង។

វាជាឱកាសវិនិយោគទេ?

កុំទាយជាងពេក—គិតជាសេណារីយ៉ូ។ មូលដ្ឋាន៖ កំណើនបច្ចេកទេសថេរ pilot ជាមួយគម្រោង AI ចំណូល cloud តិច។ ខ្ពស់៖ អត់ធ្មត់លើកិច្ចការ chemistry/optimization ធ្វើឲ្យមានសេវាចំណូលជាវារ។ ទាប៖ coherence/fidelity រាំងស្ទះ ថវិកាតឹងតាង—ពន្យាពេលនិងបង្រួម multiple។

វាស់វែងជាក់លាក់៖ ហាដវែរ—coherence ការប្រកបដោយភាពត្រឹមត្រូវពីរ-qubit កំហុស និងស្ថេរភាព; សូហ្វវែរ—SDK, open-source, hyperscaler; ពាណិជ្ជកម្ម—pilot បង់ប្រាក់ → កិច្ចសន្យាបរមាស; ហិរញ្ញវត្ថុ—runway និងវិន័យចំណាយ។

ក្រុមហ៊ុនដឹកនាំ និងឧបសគ្គ

អាចចូលរួមដោយផ្ទាល់ (ស្តុកក្វាងទំ) ឬដោយអច្ប indirect (ប៊្លូឈីបដែលវិនិយោគក្នុងកម្មវិធីក្វាងទំ)។ ផ្លូវដំបូងអាចឡើងលឿន តែហានិភ័យខ្ពស់; ផ្លូវទីពីរមានស្ថេរភាព តែក្វាងទំចំណែកនឹងតូចនៅក្នុងប្រាក់ចំណេញរយៈពេលមួយ។ ខាងក្រោមជាក្រុមហ៊ុនសំខាន់ៗ និងចំណុចត្រូវមើល។

“ភ្យួរប្លេ” ក្វាងទំ

IonQ (NYSE: IONQ)៖ លទ្ធផលល្អក្នុងមន្ទីរ—ការស្កេឡិ៍ពិបាក

• អ្វីដែលធ្វើ៖ ម៉ាស៊ីន ion ចាប់ខ្លួន ដាក់លក់តាម cloud និងសាកល្បងជាមួយអតិថិជន។

• ហេតុអ្វីគេស្រឡាញ់៖ ភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ និងភ្ជាប់ AWS/Azure ងាយស្រួលសាកល្បង។

• អ្វីអាចខាន៖ ផ្លាស់ពីលទ្ធផលមន្ទីរទៅម៉ាស៊ីនច្រើនដែលទំនុកចិត្ត និងតម្លៃសមរម្យ មិនងាយ; ចំណូលនៅតែពឹង pilot; អាចត្រូវ筹ទុនបន្ថែម។

Rigetti Computing (NASDAQ: RGTI)៖ ផលិតខ្លួនឯង—ត្រូវការល្បឿន

• អ្វីដែលធ្វើ៖ បង្កើតជីបស៊ូផឺកុងដាក់ឌ័រ និងផ្តល់សូហ្វវែរ/គ្លោឌ៍ផងដែរ។

• អត្ថប្រយោជន៍៖ ផលិតក្នុងផ្ទៃធ្វើឲ្យរៀនលឿន និងថ្លៃធ្លាក់ ធ្លាប់សហការជាមួយរដ្ឋ និងសាកលវិទ្យាល័យ។

• ហានិភ័យ៖ ការប្រែប្រួលគ្រប់គ្រង/ផែនការ; ត្រូវបង្កើន fidelity កាត់ crosstalk បង្ហាញអត្ថប្រយោជន៍លើភារៈការអតិថិជន ហើយរក្សាកាស។

D-Wave Quantum (NYSE: QBTS)៖ មានប្រយោជន៍ថ្ងៃនេះ—មិនជាសកល

• អ្វីដែលធ្វើ៖ annealing សម្រាប់បញ្ហាអភិមូសន៍ (ដាក់តារាង រូត) មានសេវា cloud រួច។

• អត្ថប្រយោជន៍៖ អតិថិជនពិតប្រាកដកំពុងប្រើ—តម្លៃអាចបង្ហាញលឿន។

• ហានិភ័យ៖ មិនសកលដូច gate-based ដែលឧស្សាហកម្មគោលដៅរយៈវែង; ត្រូវបញ្ជាក់អាទិភាពលើវិធី classical/AI។

ប៊្លូឈីបវិនិយោគក្នុងក្វាងទំ

Alphabet (GOOGL)៖ ស្រាវជ្រាវខ្ពស់—ការប្រាក់យឺត

• Quantum AI បោះពុម្ពលទ្ធផលកំពូល អាចចែកចាយតាម Google Cloud ពេលរួចរាល់។

• ចំណូលពីក្វាងទំនឹងតូច—ពិបាកជំរុញតម្លៃភាគហ៊ុន—ត្រូវចាំសេវាផលិតកម្មពិត។

IBM (IBM)៖ ផ្លូវច្បាស់—ត្រូវបង្ហាញលទ្ធផលអាជីវកម្ម

• មាន roadmap បើកចំហ Qiskit និងបណ្តាញដៃគូ—but ចំណូលពឹងសេវាកម្មធ្វើឲ្យពិបាកវាស់ “អត្ថប្រយោជន៍ក្វាងទំសុទ្ធ”។

NVIDIA (NVDA)៖ មូលដ្ឋានសំខាន់—កិត્તិភាពក្វាងទំមានកម្រិត

• ជួយស៊ីម្យូឡេស្យុង និង workflow ក្លាយជា AI+ក្វាងទំ តែចំណូលក្វាងទំតូច បើសិនស៊ីម្យូឡេស្យុងមិនពឹង GPU ច្រើនទៀត អំពើរណ្ដៅក៏តិច។

ETF និងកញ្ចប់

• Defiance Quantum ETF (QTUM) — អាមេរិក; ការគណនាក្វាងទំ និង ML; ធនធានល្អ តែទូលំទូលាយ។

• WisdomTree Quantum Computing (WQTM) — អាមេរិក/UCITS សម្រាប់ EU/UK; ដាក់បញ្ចូលសន្ទស្សន៍ Classiq។

• VanEck Quantum Computing UCITS (QNTG) — យូរអាប់សិននៅអឺរ៉ុប/UK; ផ្តោតលើប៉ាតង់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍ។

• Global X CHPX និង HANetf ITEK — “ជិតក្វាងទំ” មិនមែន pure-play ទេ។

របៀបទិញ និងគ្រប់គ្រង

ជំហានរហ័ស

• ជំហាន ១៖ រៀបបញ្ជីភាគហ៊ុន/ETF ពិនិត្យថ្លៃ និងរូបិយប័ណ្ណចុះបញ្ជី។

• ជំហាន ២៖ ទិញជាបន្ទុកៗដោយ limit order កុំប្រើ market order ពេលគាស់ស្ទើរ។

• ជំហាន ៣៖ តាមដានចំណេញ-ខាត ព័ត៌មានបច្ចេកទេស និងអតិថិជនជាក់ស្តែង ហើយបន្ថែមតែកថ្ងៃមានភស្តុតាង។

• ជំហាន ៤៖ ធ្វើ rebalance រៀងរាល់ត្រីមាស កាត់បន្ថយទីតាំងដែលធំពេក។

ទំហំ ពេលវេលា វិន័យ

ចាប់ផ្តើមតូច បន្ថែមតាមភស្តុតាង។ កាន់ core ក្នុងប៊្លូឈីបដែលរឹងមាំ ដាក់ satellite តូចៗក្នុងភ្យួរប្លេ និងរក្សាសាច់ប្រាក់សម្រាប់ភាពប្រែប្រួល។ ទិញជាបន្ទុក មិនដេញតម្លៃ। ពិនិត្យតាម milestone និងផ្ទៀងផ្ទាត់។ បើសារៈធាតុបំបាក់ទ្រឹស្តី ចេញ—even នៅក្រោមតម្លៃទិញ។

គំរូ “3 ដុំ” ប្រើបានចិត្ត

• ដុំ A៖ វេទិកា (Alphabet, IBM, NVIDIA) — កាន់យូរ បន្ថែមតែពេលក្វាងទំ និងអាជីវកម្មស្នូលរឹង។

• ដុំ B៖ ភ្យួរប្លេ (IonQ, Rigetti, D-Wave) — ទំហំតូច ទិញជាបន្ទុក តាមដាន KPI បច្ចេក/ពាណិជ្ជកម្មជិតស្និទ្ធ។

• ដុំ C៖ “ឧបករណ៍ជ្រៅដី” (សូហ្វវែរ ក្រីយូជេនិក អេឡិចត្រូនិកគ្រប់គ្រង សន្តិសុខក្រោយក្វាងទំ) — អាចរកចំណូលមុន fault-tolerance ពេញលេញ។

ត្រួតពិនិត្យរៀងរាល់ត្រីមាស

• ហាដវែរ៖ ពី prototype ទៅប្រព័ន្ធមានស្ថេរភាព ពេលវេលាសមស្របសម្រាប់ qubit កែកំហុស។

• អេកូស៊ីស្ទឹម៖ ដៃគូសូហ្វវែរពិតប្រាកដ បញ្ជីលក់លើ marketplace កម្មវិធីបណ្តុះ integrator។

• សេដ្ឋកិច្ច៖ margin លើផលិតផល access កើន ថ្លៃ “ម៉ោង-qubit” ថយ និងអំណាចកំណត់តម្លៃ tier ខ្ពស់។

• រដ្ឋបាល៖ កាន់ភាគហ៊ុនដោយអ្នកគ្រប់គ្រង ប្រាក់ឧបត្ថម្ភចងជាមួយ KPI បច្ចេក/ពាណិជ្ជកម្ម និងការបញ្ចេញភាគហ៊ុនមានវិន័យ។

គំនិតបញ្ចប់

ធ្វើការអាប់ដេតទ្រឹស្តីជាចំណុចប្រយោជន៍ថេរ៖ ទិន្នន័យខ្លាំងឡើង—បន្ថែមយឺតៗ; ខ្សោយ—កាត់ហានិភ័យដោយស្ងៀមស្ងាត់។ ចងក្រង “កំណត់ហេតុកំហុស” របស់ខ្លួន ហើយរៀនពីវា។ នៅក្វាងទំ ការអត់ធ្មត់បង្កើតផលតបត់ ខណៈ hype ស្រកសល់។