Kvanteberegning: Investeringer, sikkerhet og anvendelser – Viktige trender og praktisk veiledning for 2024

Kvanteberegning, et science fiction-konsept som en gang virket fjernt, er raskt på vei til å bli en realitet. Som man kan se fra diskusjoner på X/Twitter, tiltrekker det seg stadig mer oppmerksomhet, og dekker flere områder som investeringer, sikkerhet og praktiske anvendelser. Denne artikkelen vil dykke ned i disse viktige trendene og gi praktisk veiledning for å hjelpe deg med å forstå statusen og fremtiden til kvanteberegning.

1. Kvanteberegningens investeringsmuligheter og risiko: Hvordan identifisere potensielle vinnere

Fra @@Youkodayodayos innlegg kan vi se at kvanteberegning antas å kunne generere et marked på 29 billioner dollar. @@defianceinvest spår at kvanteberegningsmarkedet vil vokse med en sammensatt årlig vekstrate på 42 %, og nå 20 milliarder dollar innen 2030. Å investere i kvanteberegning er imidlertid ikke lett, og krever nøye vurdering av potensiell risiko og avkastning.

• Valg av investeringsobjekter:

  • Rene kvanteberegningsselskaper: Som @@QubitValue nevner, oppnådde noen rene kvanteberegningsselskapers aksjer bemerkelsesverdig avkastning i fjor. For eksempel anbefalte @@cwood_growordie en "Pairs Trade" av $IONQ og $QUBT, det vil si å gå long på IONQ og short på QUBT, og analyserte forskjellene mellom de to. Å investere i disse selskapene krever imidlertid nøye undersøkelse av deres tekniske styrke, markedsposisjon og økonomiske situasjon.
  • Kvanteberegningsøkosystem: Å investere i kvanteberegningens økosystem, for eksempel selskaper som leverer brikker (@@semivision_tw nevnte Europas ledende posisjon innen fotoniske brikker) eller programvare som kreves for kvanteberegning, kan være et mer robust valg.
  • Investering gjennom ETFer: ETF-er gir en måte å spre risikoen på, og kan investere i en kurv av kvanteberegningsrelaterte selskaper.

• Investeringsrisiko:

  • Teknisk usikkerhet: Kvanteberegning er fortsatt i en tidlig utviklingsfase, og det er usikkerhet knyttet til teknologiens modenhet og kommersielle utsikter.
  • Høy verdsettelse: Verdsettelsen av enkelte kvanteberegningsselskaper kan være for høy, og det er en risiko for bobler.
  • Intens konkurranse: Det er intens konkurranse innen kvanteberegning, teknologien endres raskt, og investeringsobjekter kan risikere å bli utkonkurrert.

Praktiske tips:

1. Gjør grundig research på selskapets fundamentale forhold: Ikke invester bare basert på markedshype, men forstå selskapets teknologi, team, forretningsmodell og økonomiske situasjon.
2. Spre investeringene: Spre kapitalen på forskjellige kvanteberegningsselskaper og relaterte bransjer for å redusere risikoen.
3. Langsiktig investering: Utviklingen av kvanteberegning tar tid, vær tålmodig og invester langsiktig.

2. Kvanteberegningens sikkerhet: Håndtering av trusler fra kvanteberegning

Kvanteberegneres kraftige databehandlingskapasitet kan knekke de krypteringsalgoritmene som er i utbredt bruk i dag, og dermed utgjøre en trussel mot datasikkerheten. @@shiva3336 og @@harlamelayan understreker begge viktigheten av kvantesikkerhet.

• Kvanteberegningens trussel mot eksisterende krypteringsalgoritmer:

  • RSA: @@QuantumBullHQ nevner at nye feiltolerante kvanteberegningsarkitekturer kan bruke færre enn 100 000 fysiske qubits for å faktorisere 2048-bits RSA-heltall. Hvis dette bekreftes, vil det redusere gapet mellom dagens kvantehardware-veikart og den nødvendige størrelsen betydelig.
  • Bitcoin: @@MakicataYT påpeker at Bitcoin har prestert dårlig siden fjerde kvartal 2025, delvis på grunn av bekymringer for at kvanteberegning kan knekke private nøkler til tidlig utvunnet Bitcoin.

• Kvantesikkerhetsløsninger:

  • Kvantemotstandsdyktig kryptering (Quantum-Resistant Cryptography): Også kjent som Post-Quantum Cryptography (PQC), refererer til krypteringsalgoritmer som er utviklet før kvantedatamaskiner dukker opp, og som er i stand til å motstå angrep fra kvantedatamaskiner. @@shiva3336 og @@harlamelayan nevner at InterLink bygger et økosystem som bruker kvantemotstandsdyktig teknologi. National Institute of Standards and Technology (NIST) i USA jobber aktivt med å standardisere post-kvantekryptografiske algoritmer.
  • Kvantekrypteringsdistribusjon (Quantum Key Distribution, QKD): QKD bruker kvantemekaniske prinsipper for å distribuere nøkler sikkert, og selv om en avlytter prøver å fange opp nøkkelen, vil det bli oppdaget.
  • Kvantesikkerhetsoppgradering av blokkjeden: Kryptovalutasamfunnet forsker aktivt på kvantemotstandsdyktige krypteringsalgoritmer for å beskytte sikkerheten til blokkjedenettverket. Praktiske tips:

1. Forstå kvantesikkerhetstrusler: Hold deg oppdatert på truslene kvanteberegning utgjør for datasikkerhet, og vurder dine egne risikoer.
2. Ta i bruk kvante-resistente krypteringsalgoritmer: Oppgrader gradvis eksisterende systemer til å bruke kvante-resistente krypteringsalgoritmer for å beskytte sensitive data.
3. Følg med på QKD-teknologi: Følg med på utviklingen innen QKD-teknologi og vurder dens anvendelsesverdi i spesifikke scenarier.

III. Praktiske anvendelser av kvanteberegning: Utover teori, mot praksis

Selv om kvanteberegning fortsatt er i en tidlig utviklingsfase, har den allerede vist potensielle anvendelsesverdier i flere områder. @@Alan_Baratz understreker at D-Wave fokuserer på målbare resultater, og den kommersielle kvantealderen har begynt.

• Optimaliseringsproblemer:

  • Optimalisering av forsyningskjeden: Optimaliser logistikk, lagerstyring og andre ledd for å øke effektiviteten og redusere kostnadene.
  • Finansiell modellering: Optimaliser investeringsporteføljer, risikostyringsmodeller og andre modeller for å øke avkastningen og redusere risikoen.
  • Materialvitenskap: Akselerer oppdagelsen og designen av nye materialer, for eksempel for batterier, solceller og andre områder. @@Alan_Baratz nevner at D-Wave-systemet har vist kvantefordeler i materialvitenskapelige problemer.

• Maskinlæring:

  • Akselerer maskinlæringsalgoritmer: Kvanteberegning har potensial til å akselerere trenings- og resonneringsprosessen for maskinlæringsalgoritmer.
  • Utvikle nye maskinlæringsmodeller: Kvanteberegning kan gi opphav til nye maskinlæringsmodeller, og dermed forbedre ytelsen til kunstig intelligens.

• Legemiddelutvikling:

  • Simulering av legemiddelmolekyler: Simuler nøyaktig egenskapene til legemiddelmolekyler for å akselerere oppdagelsen og designen av legemidler.
  • Personlig tilpasset medisin: Gi pasienter personlig tilpassede behandlingsplaner basert på genomdata.

Praktiske tips:

1. Utforsk anvendelsesscenarier for kvanteberegning: Forstå de potensielle anvendelsesscenariene for kvanteberegning i din egen bransje og vurder dens gjennomførbarhet.
2. Samarbeid med kvanteberegningseksperter: Samarbeid med eksperter innen kvanteberegning for å utvikle og implementere kvanteberegningsløsninger sammen.
3. Start med småskala eksperimenter: Ikke invester store ressurser i starten, men start med småskala eksperimenter og akkumuler gradvis erfaring.

IV. Fremtidsutsikter for kvanteberegning: Månebase og nasjonal strategi

@@elonmusk mener at kvanteberegning er best egnet til å utføres i permanente skyggekratere på månen. @@munoismuno nevner at Canada formelt har listet kvanteberegning som en nasjonal suverenitetskapasitet. Denne informasjonen indikerer at kvanteberegning ikke bare er en teknologi, men også et nøkkelområde for fremtidig teknologisk konkurranse.

• Månebase og kvanteberegning: Å etablere et kvanteberegningssenter på månen kan utnytte månens lave temperaturmiljø og høye vakuummiljø, og dermed forbedre ytelsen og stabiliteten til kvantecomputere.
• Nasjonal strategi: Regjeringer over hele verden øker investeringene i kvanteberegning, og ser på det som en nøkkelfaktor for nasjonal sikkerhet og økonomisk konkurranseevne.

**Konklusjon:**Kvanteberegning er i en rask utviklingsperiode, full av både muligheter og utfordringer. Ved å forstå investeringsmulighetene, sikkerhetstruslene og de praktiske anvendelsene av kvanteberegning, kan du bedre forstå fremtidens teknologitrender. Ikke jag blindt etter det som er populært, men ta informerte beslutninger basert på solid forskning og nøye vurdering.