大约三年前,高盛集团似乎在华尔街争夺量子计算技术的竞赛中占据优势。 这家银行业巨头召集了一批高度专业化的科学家,并与亚马逊公司合作,研究如何利用这项新兴技术为其众多富裕客户带来更高的回报。他们的发现令他们震惊。 高盛的研究人员发现,他们需要运行一个算法数百万年才能解决这个问题。此外,处理器至少需要800万个所谓的逻辑量子比特——构成量子计算机基本单元的量子比特集合。而目前的机器只有不到100个逻辑量子比特。 不久之后,高盛的量子团队在该行大规模的成本削减计划中解散。如今,高盛几乎没有量子团队,而其竞争对手摩根大通则保留了一支由50多名物理学家、计算机科学家和数学家组成的团队,致力于探索量子技术在优化问题、机器学习和密码学等领域的应用。 全球两大银行之间的对比,凸显了全球金融公司在如何利用被誉为人工智能之后下一个重大突破的量子计算技术方面存在的分歧。专家表示,量子计算可以重塑从新药研发到机器学习和金融风险建模等诸多领域,并有可能带来数十亿美元的收入增长。但人们也认为,量子计算距离提供许多实际应用方案仍需数年时间,这引发了人们对其近期价值的质疑。 与制药、国防或材料科学公司(这些公司似乎对量子计算的应用领域有着更清晰的认识)不同,银行、保险公司和资产管理公司正致力于解决一系列复杂的难题:交易欺诈、风险管理、如何最大化投资组合收益以及资产价格预测等等。他们希望解决的问题范围之广,以及现有硬件的局限性,使得他们更难确定量子计算的潜在益处。 出于对这些挑战的担忧,许多金融公司大多选择观望,乐于让其他公司率先探索这些比现有超级计算机强大得多的机器。但像摩根大通这样的公司正在投入大量资源,希望这项技术有朝一日能让他们在竞争中脱颖而出。 “我们正在调整自身定位,以便通过了解我们投资组合中存在的问题领域来获得优势,”摩根大通全球技术应用研究主管罗伯·奥特说道,他此前曾领导道富银行的数字技术部门,包括量子研究。 摩根大通拒绝透露该团队的确切规模,但奥特表示,他的团队正在寻求利用量子计算机解决整个业务(包括投资银行)的性能问题和瓶颈的方法,并与负责投资组合分析、资产和抵押贷款定价的同事合作。 去年11月,该银行表示,已开发出一种利用Quantinuum Ltd.的Helios处理器更高效地处理和分析大型、快速到达数据集的方法,这将使该银行能够更快地执行异常检测、欺诈监控或网络分...
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