NVIDIA คือหุ้นควอนตัมคอมพิวติ้งที่ดีที่สุดในปี 2026 หรือไม่?

เทคโนโลยีควอนตัมจะยังคงอยู่ในวัฏจักรความคาดหวัง (Hype Cycle) ในปี 2026

TradingKey - ในช่วงเริ่มต้นปีใหม่นี้ หุ้นกลุ่มควอนตัมคอมพิวติ้งมีแนวโน้มขยายตัวต่อเนื่องไปจนถึงปี 2026 ด้วยโมเมนตัมและแรงหนุนที่แข็งแกร่ง แม้อัตราการเติบโตและระดับการนำเสนอข่าวของสื่อจะยังห่างไกลจากระดับที่เคยเกิดขึ้นเมื่อสองเดือนก่อนหน้าก็ตาม

อย่างไรก็ตาม สภาวะตลาดที่ค่อนข้างเงียบเหงาในปัจจุบันถือเป็นโอกาสสำหรับนักลงทุนในการเข้าซื้อหุ้นที่ราคาได้รับอิทธิพลอย่างมากจากกระแสความเชื่อมั่นของนักลงทุนในอุตสาหกรรมที่กำลังพัฒนานี้ ซึ่งควรเป็นทางเลือกที่ผ่านการไตร่ตรองมาอย่างดีสำหรับการลงทุนในช่วงเวลานี้ เนื่องจากความสนใจจากสื่อที่ลดลงอาจเป็นสัญญาณของโอกาสในการตัดสินใจลงทุนอย่างรอบคอบมากขึ้น

หนึ่งในภาคส่วนที่มีแนวโน้มการเติบโตโดดเด่นที่สุดในด้าน AI ระหว่างปี 2025 คือกลุ่มควอนตัมคอมพิวติ้ง โดยบริษัทต่างๆ เช่น IonQ, Rigetti Computing และ D-Wave Quantum ยังคงทำผลงานได้ดีกว่าดัชนี S&P 500 ในปีนี้ ขณะเดียวกันยังมีการค้นพบที่สำคัญมากมายในปี 2024 ควบคู่ไปกับความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในปี 2025 ซึ่งปัจจัยทั้งสองได้สะท้อนผ่านราคาหุ้นของบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งที่ปรับตัวสูงขึ้นในช่วงเดือนตุลาคมของปีนี้

Mag 7 กำลังขับเคลื่อนพรมแดนแห่งเทคโนโลยีควอนตัม

นักลงทุนอาจยังไม่ตระหนักถึงความสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมควบคู่ไปกับ Generative AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสมาชิกหลายรายในกลุ่ม “Magnificent Seven” ทั้งนี้ Google (Alphabet), Amazon และ Microsoft ต่างได้พัฒนาตัวประมวลผลควอนตัมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเองในชื่อ Willow, Ocelot และ Majorana ตามลำดับ โดยผลงานของทีม Quantum AI ของ Google ในโปรเจกต์ Willow ให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับผู้เข้าร่วมรายก่อนๆ ที่ใช้การแก้ไขข้อผิดพลาด (error correction) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของวงจร นอกจากนี้ Google ยังได้เปิดเผยผลการทดสอบประสิทธิภาพ (benchmark) แบบ randomized circuit sampling (RCS) ที่ยอดเยี่ยม ซึ่งช่วยกระตุ้นให้ราคาหุ้นพุ่งสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม ทีมนักวิจัยได้เน้นย้ำว่าความสำเร็จดังกล่าวยังคงเป็นเพียงก้าวแรกในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้เท่านั้น

ดังนั้น กรอบเวลาในการนำมาใช้งานจริงจึงมีความสำคัญ เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญหลายรายในสาขานี้ไม่เชื่อว่าความได้เปรียบทางควอนตัมที่นำมาใช้งานได้จริงเหนือการประมวลผลแบบคลาสสิกจะเกิดขึ้นก่อนปี 2030 ขณะที่คนจำนวนมากเชื่อว่าอาจต้องรอจนถึงช่วงกลางทศวรรษ 2040 กว่าที่เราจะได้เห็นความก้าวหน้าทางควอนตัมที่สำคัญ

ในปัจจุบัน การประมวลผลแบบควอนตัมยังคงเป็นความพยายามที่เน้นการทดลองในระดับองค์กรเป็นหลัก และบริษัทส่วนใหญ่ยังคงมีส่วนร่วมอย่างมากในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง IonQ และ Rigetti ต่างกำลังพัฒนาระบบแบบ gate-based ที่ใช้ trapped ions และตัวนำยิ่งยวด (superconductors) ในขณะที่ระบบ quantum annealing ของ D-Wave จะมุ่งเน้นไปที่ปัญหาด้านการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด (optimization)

ท้ายที่สุดแล้ว บริษัทเหล่านี้กำลังเผชิญกับความท้าทายทางกายภาพที่ยากที่สุดประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและการใช้ประโยชน์จาก qubit ดังนั้น งานวิจัยทั้งหมดที่ดำเนินการอยู่จึงเป็นรากฐานสำหรับการนำคอมพิวเตอร์ควอนตัมมาใช้งานในเชิงพาณิชย์ในอนาคต

บทบาทของ Nvidia ในเทคโนโลยีควอนตัมคอมพิวติ้ง

ในปี 2026 Nvidia ได้วางกลยุทธ์ด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัมไว้อย่างชัดเจน โดยทำหน้าที่เป็น "สะพานเชื่อมสากล" (universal bridge) ระหว่างเทคโนโลยีซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมและฮาร์ดแวร์ควอนตัม แทนที่จะมุ่งเน้นการพัฒนาหน่วยประมวลผลควอนตัม (QPU) ของตนเอง Nvidia กลับให้ความสำคัญกับการผลิต "ตัวประสาน" (glue) ทั้งทางด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่จำเป็น ซึ่งช่วยให้การผสมผสานระหว่างคอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กลุ่มธุรกิจและผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์ควอนตัมหลักของ Nvidia ได้แก่ CUDA-Q, cuQuantum, NVQLink, DGX Quantum และ NVAQC

1. CUDA-Q (แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์)

CUDA-Q เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ไม่ยึดติดกับ QPU (QPU-agnostic) ซึ่งทำหน้าที่เป็น "ระบบปฏิบัติการ" สำหรับการประมวลผลแบบผสมผสาน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดในสภาพแวดล้อมเดียว (C++ หรือ Python) ที่ทำงานได้ทั้งบน CPU, GPU และ QPU โดยในปี 2026 แพลตฟอร์มนี้รองรับการทำงานร่วมกับหน่วยประมวลผลควอนตัมที่เปิดให้บริการแก่สาธารณะทั่วโลกประมาณ 75% รวมถึงจาก IonQ, Rigetti และ IQM นอกจากนี้ยังช่วยกระจายงานโดยอัตโนมัติ โดยส่งการจำลองทางคณิตศาสตร์ที่หนักหน่วงไปยัง GPU และส่งงานควอนตัมเฉพาะทางไปยัง QPU

2. cuQuantum (SDK สำหรับการจำลอง)

ในขณะที่ฮาร์ดแวร์ควอนตัมยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาขนาดใหญ่ นักวิจัยจะจำลองพฤติกรรมของวงจรควอนตัมที่คาดหวังด้วย GPU ของ Nvidia ทั้งนี้ ด้วยเฟรมเวิร์ก cuQuantum นักวิจัยสามารถจำลองวงจรควอนตัมได้เร็วกว่าเทคนิคบน CPU แบบเดิมหลายพันเท่า โดยใช้ไลบรารีที่เร่งความเร็วด้วย GPU ของ Nvidia (เช่น cuStateVec และ cuTensorNet) สำหรับซอฟต์แวร์ cuQuantum เวอร์ชันล่าสุด (v25.11) ที่เปิดตัวออกมานั้น ประกอบด้วยฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น ความสามารถในการจำลองการแพร่กระจายของตัวดำเนินการ Pauli แบบสุ่มบนวงจรควอนตัมและตัวทำให้เสถียร (stabilizers) ซึ่งทั้งสองอย่างนี้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม (QEC) และการออกแบบระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีขนาดใหญ่และเสถียรยิ่งขึ้น

3. NVQLink (ฮาร์ดแวร์เชื่อมต่อ)

NVQLink เปิดตัวในช่วงปลายปี 2025 เป็นสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ความเร็วสูงที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา "คอขวดด้านความหน่วง" (latency bottleneck) ในคอมพิวเตอร์ควอนตัม โดยให้การเชื่อมต่อโดยตรงที่มีความหน่วงต่ำ (<4 ไมโครวินาที) ระหว่าง GPU และตัวควบคุมระบบควอนตัม ความเร็วนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม ซึ่ง GPU แบบดั้งเดิมจะต้องประมวลผลข้อมูลข้อผิดพลาดและส่งข้อมูลการแก้ไขกลับไปยังหน่วยประมวลผลควอนตัม ก่อนที่ "คิวบิต" (qubits) จะสูญเสียสถานะควอนตัม (decoherence)

4. DGX Quantum (สถาปัตยกรรมระบบแบบผสมผสาน)

Nvidia ร่วมมือกับบริษัทต่างๆ เช่น Quantum Machines เพื่อสร้าง DGX Quantum ซึ่งเป็นระบบฮาร์ดแวร์จริง โดยถูกใช้งานโดยศูนย์วิจัยระดับโลก (เช่น ศูนย์คอมพิวเตอร์ควอนตัมของอิสราเอล และห้องปฏิบัติการแห่งชาติหลายแห่งของสหรัฐฯ) ในฐานะ "โต๊ะทำงาน" สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันควอนตัมระดับการใช้งานจริงรุ่นแรกในสาขาต่างๆ เช่น การคิดค้นยาและวิทยาศาสตร์วัสดุ

5. NVAQC (การวิจัยและระบบนิเวศ)

ศูนย์วิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัมเร่งความเร็วของ NVIDIA ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับการพัฒนาระบบนิเวศ โดย Nvidia ใช้หน่วยงานร่วมทุนเพื่อลงทุนในสตาร์ทอัพควอนตัมชั้นนำ (เช่น Quantinuum, QuEra และ PsiQuantum) เพื่อให้มั่นใจว่าฮาร์ดแวร์รุ่นต่อไปของบริษัทเหล่านี้จะสามารถทำงานร่วมกับชุดซอฟต์แวร์ของ Nvidia ได้โดยตรง

Nvidia เชื่อมโยงเทคโนโลยีควอนตัมเข้ากับการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว

ในขณะที่บริษัทอื่น ๆ ในอุตสาหกรรมต่างพยายามพัฒนา QPU (Quantum Processing Units) ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด NVIDIA กลับเลือกเดินบนเส้นทางที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์สำหรับควอนตัมคอมพิวติ้ง (Quantum Computing) และโซลูชันการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (Accelerated Computing หรือที่เรียกว่า Classical Computing) ซึ่งจะเชื่อมต่อเข้าด้วยกันผ่านมิดเดิลแวร์ (Middleware) โดยการบูรณาการทั้งส่วนประกอบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เข้าด้วยกันสำหรับระบบไฮบริด (Hybrid systems)

โซลูชัน CUDA-Q ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ทำงานบน CPU, GPU และ QPU ได้โดยไม่ต้องพัฒนาซอฟต์แวร์สแต็กใหม่ทั้งหมด นอกจากนี้ NVQLink ยังให้การเชื่อมต่อที่มีความหน่วงต่ำ (Low Latency) และแบนด์วิดท์สูง (High Bandwidth) ระหว่าง QPU และ GPU ผ่านเส้นทางข้อมูลความเร็วสูง ซึ่งช่วยให้ข้อมูลไหลเวียนได้อย่างรวดเร็วและสื่อสารกันได้อย่างไร้รอยต่อ

กลยุทธ์การเชื่อมโยง (Bridging Strategy) นี้ถือเป็นการป้องกันความเสี่ยงที่ชาญฉลาดสำหรับ NVIDIA เนื่องจากเป็นการเตรียมความพร้อมให้กับบริษัทไม่ว่าการออกแบบควอนตัมโปรเซสเซอร์หรือสถาปัตยกรรมคิวบิต (Qubit) แบบใดจะกลายเป็นมาตรฐานในอนาคตก็ตาม นอกจากนี้ แนวทางการเชื่อมโยงของ NVIDIA ยังสอดคล้องกับเครื่องมือต่าง ๆ ที่บริษัทนำเสนอเพื่อสนับสนุนระบบนิเวศทั้งหมด โดยหนึ่งในนั้นคือ cuQuantum ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ที่ช่วยให้วิศวกรพัฒนาเวิร์กโฟลว์ควอนตัมผ่านการประมวลผลแบบเร่งความเร็วของ GPGPU ซึ่งช่วยให้วิศวกรสามารถใช้เฟรมเวิร์กการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เป็นที่รู้จักในการสร้างระบบควอนตัมรุ่นต่อไปที่จะนำไปใช้งานจริงได้

นอกจากนี้ ในเดือนมีนาคม 2566 NVIDIA ได้เปิดตัว DGX Quantum ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่าง GPU รุ่นล้ำสมัยของ NVIDIA เข้ากับฮาร์ดแวร์ควอนตัมของ Quantum Machines โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้บรรดานักวิจัยสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ใช้ประโยชน์จากพลังของควอนตัมคอมพิวติ้งได้ ด้วย DGX Quantum นี้ NVIDIA พร้อมแล้วสำหรับการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่จับต้องได้ ซึ่งจะช่วยในการพัฒนาเครื่องยนต์เจ็ทประหยัดเชื้อเพลิง และเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนายาและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ

ได้รับแรงหนุนจากโครงสร้างพื้นฐาน AI ในฐานะวัฏจักรเชิงโครงสร้างระยะยาว

เมื่อพิจารณาสถานการณ์ในมุมมองที่กว้างขึ้น จะเห็นได้ว่ามีปัจจัยสนับสนุนระดับมหภาคสำหรับมุมมองนี้ โดยผลประกอบการของ Nvidia จะขึ้นอยู่กับงบประมาณที่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ใช้จ่ายเกี่ยวกับ AI เป็นหลัก และบริษัทเหล่านี้จะยังคงเร่งการใช้จ่ายด้านงบลงทุน (CapEx) อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทิศทางของงบลงทุนในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่พิเศษ (โดยเฉพาะการขยายระบบ) รวมถึงการจัดซื้อระบบเครือข่ายและชิป ถือเป็นลำดับความสำคัญอันดับต้นๆ

Goldman Sachs คาดการณ์ว่ากลุ่มผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Hyperscalers) จะใช้จ่ายเงินเกือบ 5 แสนล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในปี 2026 ขณะที่ McKinsey ประเมินว่าขนาดตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจสูงถึงประมาณ 7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในสิ้นทศวรรษนี้ ดังนั้น นี่จึงเป็นข่าวเชิงบวกอย่างมากสำหรับ Nvidia ในระยะสั้น

ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น การวางกรอบโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้สร้างวงจรการเติบโตต่อเนื่องหลายปีตามแนวโน้มระยะยาวให้กับ Nvidia และเมื่อการประมวลผลแบบควอนตัม (Quantum Computing) เข้ามามีบทบาทสำคัญมากขึ้นในภาพรวมของ AI ในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า ความต้องการผลิตภัณฑ์ของ Nvidia จะยังคงอยู่ในระดับสูงเป็นพิเศษอย่างต่อเนื่อง แม้ว่า CUDA-Q และ NVQLink จะยังไม่มีสัดส่วนรายได้ที่มีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับกลุ่มธุรกิจหลักด้านการประมวลผลและระบบเครือข่ายของบริษัท แต่การพัฒนาด้านควอนตัมจะมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่เราก้าวเข้าสู่ยุคโครงสร้างพื้นฐาน AI

การประเมินมูลค่าหุ้น NVDA ในปี 2026

คุณมีความคิดเห็นอย่างไรเกี่ยวกับราคาปัจจุบันของหุ้น NVDA ณ วันที่ 21 มกราคม? ในขณะนี้ หุ้น NVDA มีการซื้อขายที่อัตราส่วนราคาต่อกำไรล่วงหน้า (forward PE ratio) ที่ระดับ 24 เท่า ซึ่งทำให้ดูมีความน่าสนใจอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากศักยภาพการเติบโตในปัจจุบันและประมาณการของวอลล์สตรีท

นอกจากนี้ ผมเชื่อว่า Quantum Computing เป็นอีกหนึ่งเสาหลักที่แข็งแกร่งภายใต้ยุทธศาสตร์การเติบโตระยะยาวในภาพรวมของ NVDA ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงแพร่หลายไปทั่วโลกธุรกิจ สำหรับผู้ที่พิจารณาจะเข้าซื้อหุ้น NVDA ในช่วงสองสามปีข้างหน้า ควรคำนึงถึงศักยภาพในการขยายตัวของมูลค่าในอนาคต และมองว่า NVDA เป็นหุ้นที่เหมาะสมสำหรับการถือครองระยะยาวสำหรับนักลงทุน

กระจายการลงทุนของคุณ: Nvidia คือหุ้นหลักที่ดีที่สุดหรือไม่?

ควอนตัมคอมพิวเตอร์ใช้หลักการของควอนตัมฟิสิกส์ รวมถึงภาวะซ้อนทับ (superposition) ซึ่งอธิบายถึงการไม่มีสถานะที่แน่นอนของวัตถุในระดับต่ำกว่าอะตอม สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมหาศาลเมื่อเทียบกับวิธีการประมวลผลแบบดั้งเดิมในการคำนวณบางประเภท อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีดังกล่าวยังคงอยู่ในช่วงการพัฒนาเป็นส่วนใหญ่ ณ ปี 2025 การปรับปรุงด้านความเร็วและต้นทุนในการสร้างระบบควอนตัม ตลอดจนการเกิดขึ้นของโซลูชันบนคลาวด์ที่ช่วยให้นักวิชาการและนักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถทำงานกับระบบควอนตัมได้ ส่งผลให้มีจำนวนผู้ที่สามารถเข้าถึงระบบควอนตัมเพิ่มมากขึ้น

Google ได้แสดงให้เห็นผ่านโปรเจกต์ "Willow" ว่าประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการแก้ไขข้อผิดพลาด (Error Correction Algorithms) จะได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง จนกว่าอัลกอริทึมปัจจุบันทั้งหมดจะถูกแทนที่ด้วยอัลกอริทึมที่ใช้ระบบควอนตัม และอัลกอริทึมที่ต่อยอดมาจากระบบควอนตัมจะถูกบูรณาการเข้ากับแพลตฟอร์มควอนตัมคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันได้อย่างไร้รอยต่อ ดังนั้น จึงไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจที่คะแนนเบนช์มาร์ก RCS ที่ทำได้โดย Willow ของ Google จะแสดงถึงคุณภาพสูงสุดในบรรดาโปรเจกต์ทั้งหมดที่เคยผ่านการทดสอบในด้านนี้ แต่ก็นับว่าเป็นเพียงจุดเริ่มต้นบนเส้นทางแห่งการพัฒนาระบบควอนตัมเพื่อนำมาใช้งานจริงในเชิงปฏิบัติเท่านั้น

แม้ว่าอนาคตของควอนตัมคอมพิวเตอร์จะยังมีความไม่แน่นอน แต่การกระจายพอร์ตการลงทุนถือเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล เนื่องจากการลงทุนในธุรกิจที่เน้นควอนตัมเพียงอย่างเดียว (pure play) มีความเสี่ยงสูง

นอกจากนี้ ในขณะที่ซอฟต์แวร์มีการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในอุตสาหกรรม แต่ก็มีบริษัทที่ทุ่มเทให้กับการสร้างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์แบบครบวงจร ซึ่งบริษัทเหล่านี้จะยังคงเป็นผู้เล่นที่สำคัญในภูมิทัศน์ของควอนตัมคอมพิวเตอร์ ในทำนองเดียวกัน เพื่อเพิ่มโอกาสในการลงทุนในตลาดควอนตัมคอมพิวเตอร์ จึงมีกองทุนรวมดัชนี (ETF) ที่ชื่อว่า Defiance Quantum และเนื่องจากอาจต้องใช้เวลานานกว่าจะบรรลุความได้เปรียบทางการแข่งขันด้านควอนตัม ผู้เชี่ยวชาญบางส่วนเชื่อว่าจะยังไม่มีความได้เปรียบด้านควอนตัมอย่างแพร่หลายจนกว่าจะถึงปี 2030 ขณะที่บางส่วนคาดว่าอาจต้องรอจนถึงช่วงกลางทศวรรษที่ 2040

ด้วยเหตุนี้ การกระจายเงินทุนในการลงทุนไปยังหลายบริษัทจึงเป็นประโยชน์ โดยบางบริษัทอาจเป็นบริษัทที่มีกระแสเงินสดอยู่แล้ว และบางบริษัทเป็นธุรกิจแบบ pure play ที่มีความเสี่ยง แนวทางการกระจายความเสี่ยงที่ครอบคลุมบริษัททั้งสองประเภทนี้ถือเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักลงทุนในการเริ่มต้นเข้าสู่แวดวงควอนตัมคอมพิวเตอร์

Nvidia เป็นการลงทุนในด้านควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่น่าดึงดูดใจที่สุดในปี 2026 หรือไม่? สำหรับนักลงทุนจำนวนมาก คำตอบน่าจะเป็นใช่ โดย Nvidia ไม่ได้สร้างหน่วยประมวลผลควอนตัม (QPU) แต่เน้นสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อให้ระบบควอนตัมและการประมวลผลแบบดั้งเดิมทำงานร่วมกันได้ผ่านผลิตภัณฑ์อย่าง CUDA-Q, NVQLink, cuQuantum และ DGX Quantum ในฐานะบริษัทที่มุ่งเน้นในด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI มาตั้งแต่ระยะเริ่มต้น Nvidia มีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์จากการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นในเซกเมนต์นี้ ตลอดจนเป็นทางเลือกในการลงทุนในบริษัทควอนตัมโดยไม่ต้องเผชิญกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนในธุรกิจแบบ pure play

ดังนั้น นักลงทุนจึงสามารถถือหุ้น Nvidia ไปพร้อมกับการลงทุนในธุรกิจควอนตัมที่เลือกสรรแล้วหรือกองทุน ETF ได้ หากคุณกำลังพิจารณาหุ้นรายตัวเพียงตัวเดียวเพื่อเป็นรากฐานของกลยุทธ์การลงทุนด้านควอนตัมในปี 2026 Nvidia น่าจะเป็นการผสมผสานที่ดีที่สุดทั้งในด้านขนาด กลยุทธ์ และความยั่งยืนของบริษัทมหาชนใดๆ นอกจากนี้ หากราคาหุ้นของ Nvidia ถูกขับเคลื่อนด้วยธุรกิจหลักอย่าง AI เป็นหลัก โดยที่ยังไม่ได้คำนึงถึงบทบาทในฐานะสะพานเชื่อมไปสู่ควอนตัมคอมพิวเตอร์ สิ่งนี้อาจช่วยให้ผู้ถือหุ้นระยะยาวมีสถานะการลงทุนที่ได้เปรียบเมื่อเทียบกับการลงทุนด้านควอนตัมอื่นๆ