量子霸權對於矽產業是利多還是利空? - 股票

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矽產業為主的台積電和其他製造商

我自己評估或許還有5年光景 可以在技術和資本部分領先同業

稍微了解了一下 google和 IBM等等所宣稱的量子計算和量子霸權

這各運算速度在特定領域 比方說 加密 醫學 分子奈米科學等等

在運算力上的速度可以是傳統電腦的幾百萬倍

或許不能完全取代矽製成

但光是HPC 這部分

未來量子霸權真的實現

這塊應該會全部移到量子電腦的硬體製造產線吧 因為矽晶片完全沒有競爭優勢啊

量子電腦目前還不需要微縮技術 運算力就已經比傳統電腦大上好幾個數量級了

這個對於目前台灣的矽製程產業 是利多還是利空呢?

各位的看法?!

能否討論一下?

謝謝






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All Comments

Zanna avatarZanna2019-11-13
等你掛了也不會出現,瞎操心什麼
Mason avatarMason2019-11-17
量子技術商用化10年內能搞出來就謝天謝地了
Rachel avatarRachel2019-11-22
只能在絕對零度操作的東西, 無法普及, 終端市場還
很大
Valerie avatarValerie2019-11-26
三十年內都未必能普及 CP值的問題才是重點
Adele avatarAdele2019-11-27
我80歲可能有機會看到
Anonymous avatarAnonymous2019-11-27
世界上新技術那麼多 能實用化的才多少
Elma avatarElma2019-11-28
現在只能在實驗室做到幾顆原子的量子計算機,而且
還很費工
Selena avatarSelena2019-11-29
條件這麼嚴苛,你看超導體研發這麼停滯
Sarah avatarSarah2019-12-03
等手機出量子手機在來說吧
Yuri avatarYuri2019-12-05
不要忽視從實驗室到商業量產的巨大差距,實驗室可
以不計成本做出少量demo。商業量產要考量上下游供
應鏈配合度,成本考量,量產可行性,良率,市場接
受度…不是一個技術優勢就能夠忽略的。
Erin avatarErin2019-12-08
要轉量產還很久吧
Caitlin avatarCaitlin2019-12-08
你為什麼要煩惱下輩子的事情呢?
Belly avatarBelly2019-12-09
IBM半導體製程技術就有名的出不了實驗室啊,在實驗
室研發階段飛天遁地,拿到量產完全不行
Mia avatarMia2019-12-10
核融合也早就做出來了 阿就一直無法商業化
Agatha avatarAgatha2019-12-11
各半,量子運算只有特定需求,能取代傳統運算的部
分有限,大多是開創新的用途,周邊系統還是得靠矽
晶片輔助。但是也不像現在這樣對先進製程有需求,
所以半導體業對其獲利也不高。主要是投資熱度會被
量子電腦吸光,然後逐漸傳產化
Odelette avatarOdelette2019-12-13
世界末日可能還比較快到
Carolina Franco avatarCarolina Franco2019-12-16
樓上一堆目光短淺,三小絕對零度,根本瞎扯。以後
量子運算是中心化雲端化,以資料中心為主,反正是
特定需求,不求本地運算。所以通訊技術應該受惠更
Faithe avatarFaithe2019-12-20
理論-研究-量產-商業化 量子電腦還在理論-研究階段
Elizabeth avatarElizabeth2019-12-23
等00剛彈造出來再說
Lucy avatarLucy2019-12-25
還扯核融合勒,IBMQ都放在線上給你玩了,核融合是
有放在家裡讓你做實驗?
Ursula avatarUrsula2019-12-30
跟量子電腦相比 核融合發電進展應該還比較快
Poppy avatarPoppy2020-01-02
量子電腦只能進行部分特定用途加速 不要亂用量子霸
權這個詞,IBM自己都說過量子電腦不可能取代現代電
腦,google投的那篇期刊也被說過並沒有針對計算問
題優化 量子霸權單純是媒體在誤用而已 商用化
Belly avatarBelly2020-01-04
還要一段時間,還不如先關注半導體眼前的問題:摩
爾定律
Hardy avatarHardy2020-01-08
看一下工作環境需要多低溫就知道普及還有距離
Lauren avatarLauren2020-01-12
我手上有1980年左右的科技預測書 裡面預測完全失敗
Donna avatarDonna2020-01-17
樓上, 你想做一個Fusor在家裡玩玩沒問題啊
Ursula avatarUrsula2020-01-21
靠 差了好多樓..
Yedda avatarYedda2020-01-23
裡面說自行車取代一般汽車 解析度超高的軟片攝影機
Carolina Franco avatarCarolina Franco2020-01-28
月球旅行商業化 癌症被克服...
簡單說 3C類的科技進展遠超過預期 其他領域遠低預期
Annie avatarAnnie2020-01-29
==我知道啊 台大還有量子電腦程式開發營隊勒
Victoria avatarVictoria2020-01-30
但你要說雲端計算,問題是你的項目要適合給量子電
腦啊,不然現有的商用超級電腦成本那麼低,你看台
灣的那幾台租幾個月才多少
Edwina avatarEdwina2020-02-03
真的,有句玩笑說汽車引擎如果成長速度跟半導體一
樣快,那現在汽車只要賣你10美金
Todd Johnson avatarTodd Johnson2020-02-07
能夠量產和商業化再來煩惱不遲...
Edith avatarEdith2020-02-09
會說出什麼產線全部移去量子電腦表示根本沒認真去了
解這技術,你知道量子電腦的運算結果目前還是得靠驗
算才知道準確性嗎?
Olga avatarOlga2020-02-13
等你掛了的時候能不能在室溫下普及還是個問題,有
必要先在擔心?
Mason avatarMason2020-02-17
更不用說要命的decoherence問題,量子電腦目前最合
理的運用是高分子化學或星系引力這類巨型模擬,與傳
統電腦只會並存不會取代
Tom avatarTom2020-02-19
已經有商用電腦了 模擬分子構成 其他領域會慢慢開發
Freda avatarFreda2020-02-23
量子電腦商轉還很遠,中國倒是有可能,用量子電腦
監控人民效率會更好
Elizabeth avatarElizabeth2020-02-26
我也記得已經有開發原型和商業版本可以使用了
只是需求在高效能科學計算上
Kyle avatarKyle2020-02-28
量子電腦玩新接龍效率更差好嗎?不要在那邊神話 XD
Elma avatarElma2020-02-28
台灣早就可以用ibm的量子電腦,科技部有租用,問題
台灣產業應用端不夠前瞻,上個月在日本會議,他們已
經在新材料開發合成上借助量子電腦計算
Barb Cronin avatarBarb Cronin2020-02-29
30年都未必
Kelly avatarKelly2020-03-03
馬斯克的科技夢號稱近年有望都被噓爆了 有夢最美
Thomas avatarThomas2020-03-08
看來台gg要gg了,今天開始跌了
Odelette avatarOdelette2020-03-12
量子電腦有趣的是 它算錯也沒人知道它錯了XD
Candice avatarCandice2020-03-15
大部分BQP問題是可以用傳統電腦簡單驗算的
Ophelia avatarOphelia2020-03-16
雲端 大數據 AI...已經不曉得多少個像你們這樣的小
可愛被拐去了 又或者 被自己的想像拐去
Quanna avatarQuanna2020-03-18
簡單問題當然可以用傳統電腦驗算 不過這就像輔助輪
Agatha avatarAgatha2020-03-21
搞了套量子電腦然後用傳統電腦檢查 說商轉真的太早
Oliver avatarOliver2020-03-24
這跟問題簡不簡單無關
Suhail Hany avatarSuhail Hany2020-03-25
並沒有量子電腦運算力贏當今電腦N個數量級這種事
Ivy avatarIvy2020-03-25
要先區分量子電腦應用在解密類型題目,而非正常運
算,根本無法取代傳統電腦。
Noah avatarNoah2020-03-28
我指的是量子電腦的運算力 不是問題類型
William avatarWilliam2020-03-30
這個是能被圖靈機, 也就是電腦處理的問題的集合圖
Suhail Hany avatarSuhail Hany2020-03-31
量子電腦的運算優勢就是跟問題類型有關
上面那張圖就說明哪些問題量子電腦有優勢
我是回wr
傳統電腦可以很快解決的, 稱為P
Ivy avatarIvy2020-04-02
我在回原po啦...
NPC與否跟量子態帶來的要求不一定有關連吧
Hardy avatarHardy2020-04-03
我是指量子電腦的價值是去算傳統電腦算不出來的計算
Ina avatarIna2020-04-04
傳統電腦不能很快解決 但能很快驗算的稱為NP
量子電腦能很快解決的稱為BQP
大部分非P的BQP問題 都是NP問題
Genevieve avatarGenevieve2020-04-04
我的理解是還是要看你問題組成的方式
Susan avatarSusan2020-04-05
偷偷告訴你.孔子比量子更先進.你沒看中國到處蓋孔子
Yedda avatarYedda2020-04-06
也就是傳統電腦要解決很慢 但要驗算很快
所以量子電腦的計算正確性問題 大多可以利用傳統
電腦驗算來解決
Kristin avatarKristin2020-04-06
但因為量子電腦會錯 所以變成一個不知對不對的答案
Candice avatarCandice2020-04-10
學院.還有孟子/孫子/兒子技術都在研發喔
Joseph avatarJoseph2020-04-11
量子電腦也不是在所有問題類型都有優勢
Annie avatarAnnie2020-04-12
原來IBIZA是在說NPC 我懂了XD 離散學過就忘光了
Elma avatarElma2020-04-17
其實他只講NP NPC是我打錯._.
Selena avatarSelena2020-04-17
只是我覺得在談量子態的特性帶來的優勢時 講NP
會讓更多人迷路吧w
Isabella avatarIsabella2020-04-19
而且他算跳過或簡化很多東西了...
Noah avatarNoah2020-04-23
怎麼會迷路? 要討論量子不一定都有優勢, 用這個圖
是最清楚了, 你的說法反說不清啊
Kelly avatarKelly2020-04-23
因為 我不認為這裡的人理解時間複雜度這個概念
Iris avatarIris2020-04-27
不需要解釋這麼多 只要知道有P NP BQP問題就行了
Ethan avatarEthan2020-04-29
簡單說 量子電腦可以幫你找RSA金鑰
Ophelia avatarOphelia2020-05-02
但不能幫你處理1000*2的十萬次方這種問題
Freda avatarFreda2020-05-07
嗯因為RSA加密是計算質因數分解, 而質因數分解是一
個NP問題, 傳統電腦只能暴力踹, 但要驗算一個數字
是不是另一個數字的因數很容易
Erin avatarErin2020-05-12
沒知識也要多看youtube 量子電腦還早得很
Valerie avatarValerie2020-05-15
但如果改用別種加密方程式, 量子電腦就沒有優勢
但這些細節不一定需要知道 有基本的P NP BQP理解
Ingrid avatarIngrid2020-05-17
^像這樣 你得補充RSA是什麼東西才行
Elizabeth avatarElizabeth2020-05-21
就可以理解量子電腦不是所有問題都有優勢了
Ethan avatarEthan2020-05-24
1.技術成熟度 2.成本 3.慣老闆
Barb Cronin avatarBarb Cronin2020-05-26
因為我想到的是 P和NP的關係 基本定義也是來自O()
Gary avatarGary2020-05-28
量子電腦的優勢 其實很大一部分建立在現在的演算法
很多都只考慮到用NP來增加複雜度, 而裡面很多雖然是
NP但屬於BQP的範圍
Puput avatarPuput2020-06-01
雖然你用快或不快來解釋 但時間長度上不是NP一定比
較久 也要看不同問題的N大到哪
Tracy avatarTracy2020-06-06
如果量子電腦真的商業化, 這些演算法自然就會改用
非BQP範圍的NP問題來處理
量子電腦的優勢很快就會降低很多
最後就只有特定問題才需要用電腦
Edith avatarEdith2020-06-06
NP的N不是這個意思..
Wallis avatarWallis2020-06-08
欸不是 我說的N不是NP的N 是O(N)裡頭的N
Zanna avatarZanna2020-06-10
NP = Non-deterministic Polynomial time
Andy avatarAndy2020-06-14
舉個例子, 最佳路徑就是NP問題
Hedwig avatarHedwig2020-06-18
NP問題通常會隨著數量的增加, 而呈現次方級的成長
Olivia avatarOlivia2020-06-19
總之不用太擔心傳統電腦被取代的問題
除非量子電腦能降到傳統電腦的成本
不然絕大多數運算 都仍然會繼續用成本低很多 效率
也差不多的傳統電腦 特定問題才需要使用量子電腦
Bethany avatarBethany2020-06-23
幫忙驗算還是能提高很多倍的效用啦
John avatarJohn2020-06-24
一樣還是看用途 大部分出來的結果要被丟去驗證時
不會吃什麼很奇怪的algo 那不是設計驗證的目的
Kelly avatarKelly2020-06-29
除非你跑些尾不知道在哪的學術運算吧
Mary avatarMary2020-06-30
成本要降還蠻難的 控制量子態在我們想要的狀況
Emma avatarEmma2020-07-01
環境都很極端 現在公司連空個地方養機櫃都懶了
Olivia avatarOlivia2020-07-06
可以想成這是兩個能相輔相成的領域
Bethany avatarBethany2020-07-08
總而言之量子電腦就是特定用途啊 例如模擬宇宙(?
Robert avatarRobert2020-07-12
呃...不一定
Kyle avatarKyle2020-07-14
簡單說 量子不是0101 它可以同時表示多種狀態
John avatarJohn2020-07-17
粗暴比喻的話...
Joe avatarJoe2020-07-21
假設你今天有A和B 兩條上班路徑 你想知道走哪條快
傳統電腦得把A走過一次 A的第一個路口...第二個...
Bennie avatarBennie2020-07-26
我看科普是他會全部一起算 同時算完
Margaret avatarMargaret2020-07-29
走完了!然後換B B的第一條路口...第二個...
換成量子電腦的話 它可以同時模擬走A和B的結果
BUT!!
Iris avatarIris2020-08-01
but@O@?
Brianna avatarBrianna2020-08-01
由於路線定死了 所以那些第一個...第二個路口...
Callum avatarCallum2020-08-02
量子電腦還是得照規矩循序走 這部分並不會比較快
Ida avatarIda2020-08-03
所以才說看情況 可以同時算 但要算的東西固定就那
樣 就這麼多時 傳統電腦甚至更快
William avatarWilliam2020-08-08
講這麼多 終歸為資本服務
Enid avatarEnid2020-08-10
你自己評估?你誰啊
Xanthe avatarXanthe2020-08-11
不懂量子的人才會這樣想 量子運算多態表現你要用
Sandy avatarSandy2020-08-12
什麼去輸入再把結果轉化成你看得懂的報告?
Ophelia avatarOphelia2020-08-14
想成一台量子主機可以處理100台一般sever輸入的資料
最後輸出給10台一般sever給出你要的東西再拿去用
Hardy avatarHardy2020-08-17
你前後端還是更多的矽運算終端
Yuri avatarYuri2020-08-19
Lydia avatarLydia2020-08-22
講個類似科技進程 電動車技術除了電池是十年前以外
John avatarJohn2020-08-24
30年內都看不到啦 你這可愛的文組
Daph Bay avatarDaph Bay2020-08-26
其他技術幾乎都是30年前就很成熟 加速也贏過燃油車
Victoria avatarVictoria2020-08-31
到現在電動車都還沒普及 量子電腦應該是50年後
Jacky avatarJacky2020-09-02
電動車的瓶頸一直是續航力啊XD
但是電腦就很多技術都有進步~
Doris avatarDoris2020-09-02
坦白講 進步最大的只有製程 很多設計早就有了
Ula avatarUla2020-09-07
只是運算能力啦 容量啦 傳輸速度啦...等等阿哩啊渣
Michael avatarMichael2020-09-10
問了一個鄉民都不會的問題 推文真d好笑
Rosalind avatarRosalind2020-09-14
同樣體積能做的也差很多耶 這能算以前就有嗎0.0a
我覺得以前就有應該指得是不計成本可以做得出來
Quintina avatarQuintina2020-09-14
利多,需要更新的電子設備無法想像的多
Elma avatarElma2020-09-16
核融合研究幾十年 現在還只能做炸彈 商用遙遙無期
Elvira avatarElvira2020-09-19
量子每隔一段時間就拿出來說,距離商用還是....
就像5G喊了那麼久...現在還是4G
Oscar avatarOscar2020-09-23
子孫們,靠你們燒一台給我了
Kama avatarKama2020-09-24
體積就是得益製程最直接的呀 XD
Elvira avatarElvira2020-09-26
這樣說也是沒錯XD 我的意思是新製程也可以算是發明~
總覺得連體積效能都差幾百倍要說以前就有也很怪XD
Isla avatarIsla2020-09-28
不懂量子電腦不要瞎扯啦,看了一些科普以為自己很行
Erin avatarErin2020-09-28
量子電腦、區塊鏈、深度學習。股版常不懂瞎扯的幾項
Kyle avatarKyle2020-09-30
我來總結:文組