泓君：量子计算现在到底能不能实现，比如说我们说的训练人工智能，这个能力发展到哪个阶段了？这个问题是由英伟达的创始人黄仁勋在今年的CES上提出来的。我记得他说，如果说十五年内能实现"非常有用"的量子计算，他觉得这个是一个非常偏早的预测；如果说是三十年时间，又可能偏稳，所以他觉得一个合理的区间是在二十年。但是他这个话一说，有一批量子计算股票的股价就纷纷下跌。所以也是想听一下两位，你们怎么去看黄仁勋说的量子计算的实现时间。
来源：The Quantum Insider
Roger:首先黄仁勋在NVIDIA的投资者会议上也被问到了，他正面回答了这个问题， 已经把这个时间说到了远不止二十年了。
因为一旦在这种会议上开始回答这个问题，就意味着投资者会考虑是否要将量子计算在未来十年对公司股价的影响计入定价(price in)。众所周知，华尔街计算股价时会将未来十年的预期增长(assumed growth)和垄断地位(monopoly)计入定价。
所以这对他来说实际上存在利益冲突。如果他年可能 匈牙利 whatsapp 号码列表 会对 GPU 产生影响，那么第二天英伟达的股价就会下跌。相比让英伟达股价要跌来说的话，那量子计算的股价跌对他来说是一个非常合理的决定，毕竟坐在哪个位置上回答哪样的问题。
从另一个角度来看，我很尊敬黄仁勋，他确实是位很厉害的人物。但是不要只看他说什么，要看他做什么。英伟达在量子计算领域已经是一条大鱼了，他们也是我们的合作伙伴。他们在各个方面都表现得非常主动，包括我们即将参加的超算会议，我们还要一起做demo。所以整体上来说，这个就代表一个逻辑。
从他“做”的角度来看，我们可以回顾一下历史。CUDA 发布于 2007 年，CUDA DNN 发布于 2014 年，Transformer 发布于 2016 年，GPT-3.5 则是在 2022 年。即使从 CUDA 算起，从英伟达开始布局这个方向到技术完全落地，总共也不过十五年时间。
从逻辑上讲，在 21 世纪的技术发展速度下，如果一项技术还需要十五年才能成熟，那我可能连它一半的发展历程都没听说过。所以任何需要二十年才能实现的技术都不太现实，至少纳斯达克市值前三的公司 CEO 不太可能正面回应这种长期技术，更不用说让公司正式参与其中，这个有点违背逻辑。当然，还是那句话，他做什么比他说什么更重要，因为他“说”什么要考虑二级市场的影响，他自己也有英伟达的股票的利益。