Kwantowe szaleństwo na giełdach: spółki rosną po 3000%

Gdy cała uwaga skupia się na sztucznej inteligencji, postrzeganej powszechnie jako fundament trwającej rewolucji przemysłowej, w tle cały czas rozwija się inna, potencjalnie równie przełomowa dziedzina – tzw. quantum computing. Przyglądamy się trendowi inwestowania w spółki zajmujące się obliczeniami kwantowymi, które w ostatnim roku potrafiły zyskiwać po kilkaset lub nawet kilka tysięcy procent. 

Czym właściwie jest quantum computing?

Quantum computing lub po prostu – obliczenia kwantowe, to dziedzina informatyki wykorzystująca zasady mechaniki kwantowej, opisującej zachowanie cząstek elementarnych.

W klasycznych komputerach podstawową jednostką informacji jest bit, przyjmujący wartość 0 lub 1 (przy czym 1 oznacza tu przepływ prądu w obwodzie elektrycznym, a 0 – jego brak).

W komputerach kwantowych funkcję tę pełnią tzw. kubity, które mogą reprezentować oba te stany jednocześnie: 0 oraz 1 (zjawisko to nazywane jest superpozycją).

Kubity mogą być także “splątane”, co oznacza, że zmiana stanu jednego z nich natychmiast wpływa na drugi – nawet, jeśli dzielą je duże odległości.

Dzięki superpozycji i splątaniu komputery kwantowe mogą wykonywać obliczenia równolegle, analizując ogromne ilości danych jednocześnie.

W praktyce oznacza to, że w przypadku bardzo specyficznych zadań, takich jak łamanie szyfrów, mogą być nieporównywalnie szybsze, niż najlepsze współczesne superkomputery klasyczne (to ważne, ponieważ komputery kwantowe z zasady niekoniecznie są “następcami” klasycznych komputerów i przewyższają je tylko w specyficznych zadaniach).

W dodatku to właśnie moc obliczeniowa jest kluczem do zrozumienia tego, w jaki sposób trwająca od kilku lat “moda na AI” wspiera inwestycje w branżę QC – w teorii, komputery kwantowe mogłyby znacząco przyspieszyć proces trenowania algorytmów sztucznej inteligencji (w tym modeli LLM takich, jak ChatGPT).

W praktyce technologia ta ma jednak poważne problemy, wśród których jednym z największych jest tzw. dekoherencja.

Kubity są jak bańki mydlane, a przechowywany przez nie stan kwantowy jest niewyobrażalnie delikatny. Nawet najmniejsze zakłócenie takie, jak zmiana temperatury, może spowodować, że kubit “pęknie”: straci swój stan, ulegając dekoherencji, co oznacza, że obliczenia ulegną zniszczeniu jeszcze zanim zostaną zakończone.

Z tego względu, komputery tego typu muszą pracować w bardzo niskich temperaturach, bliskich zera absolutnego.

Kubit w stanie superpozycji często porównuje się do monety obracającej się na krawędzi – dopóki nie spadnie na którąś ze stron, jej stan nie jest ani orłem, ani reszką, a oba te wyniki pozostają możliwymi stanami monety.

Przy czym nawet w temperaturze pokojowej atomy drgają, zderzają się ze sobą i emitują energię (określaną jako “szum termiczny”), przez co mogą “potrącić monetę” i “przewrócić ją” na jedną ze stron, wytrącając ze stanu superpozycji.

Schłodzenie komputera do jak najniższej temperatury eliminuje ten “cieplny szum”, tworząc środowisko, w którym kubity mogą utrzymywać się w stanie superpozycji na tyle długo, by wykonać obliczenia.

Ze względu na delikatność kubitów, jedynym sposobem na prowadzenie użytecznych obliczeń jest Korekcja Błędów Kwantowych (QEC), polegająca na stworzeniu jednego, stabilnego kubitu logicznego z wielu niestabilnych kubitów fizycznych.

Zrozumienie tego problemu jest istotne, ponieważ prawdziwy wyścig kwantowy między przedsiębiorstwami nie polega obecnie na tym, kto ma najwięcej kubitów. Najważniejsze jest to, kto dysponuje najlepszymi kubitami logicznymi i najbardziej efektywnym systemem QEC.

Gra jest warta świeczki, ponieważ quantum computing to nie tylko “szybsze komputery”, ale całkiem nowe paradygmaty obliczeniowe, które mogą rozwiązywać problemy nieosiągalne dla klasycznych maszyn. 

I jest to możliwe nie tylko na papierze.

Niedawna współpraca firm IonQ i AstraZeneca (spółka biotechnologiczna, która zyskała popularność w czasach pandemii) zademonstrowała 20-krotne przyspieszenie symulacji kluczowej reakcji chemicznej (tzw. reakcja Suzuki-Miyaura), co może zrewolucjonizować proces odkrywania nowych leków i obniżyć jego koszty.

Równolegle, zespół Google Quantum AI ze swoim 65-kubitowym procesorem wykonał złożoną symulację fizyczną 13 000 razy szybciej niż Frontier – najszybszy na świecie superkomputer klasyczny (zrobił to w ciągu ponad 2 godzin, przy czym Frontier musiałby pracować nad problemem ponad 3 lata).

Od sprzedaży “kilofów i łopat” po zabezpieczenia przed komputerami kwantowymi

Technologia jest więc realna i już przekracza granice wyznaczone przez klasyczne maszyny, co jednak nie zmienia faktu, że znajduje się we wczesnej fazie rozwoju. Na razie, Wall Street nie zawraca sobie tym głowy, chętnie lokując pieniądze w potencjalne spółki, które możemy podzielić na trzy różne grupy.

1. Zdywersyfikowani giganci Big Tech: zaliczają się do niej IBM, Google, Microsoft, Amazon czy nawet Nvidia, które traktują QC jako strategiczną, długoterminową inwestycję. Ich przetrwanie nie zależy od sukcesu w tej konkretnej dziedzinie, co czyni je bezpieczniejszym zakładem na rozwój całego sektora.
2. Wyspecjalizowane firmy “Pure-Play” (skupiające się na konkretnym biznesie): spółki takie jak IonQ i Rigetti są w pełni skoncentrowane na dziedzinie obliczeń kwantowych. Oferują potencjalnie wyższy zwrot, jednak okupiony sporym ryzykiem.
3. Kryptografia postkwantowa (PQC): spółki z tego koszyka nie budują komputerów kwantowych, lecz sprzedają zabezpieczenia przed zagrożeniami, które te mogą stwarzać.

Jeśli ktoś miałby wątpliwości co do siły trendu inwestowania w QC, wystarczy spojrzeć na wyniki firm z grupy Pure-Play.

W ciągu ostatniego roku, ceny akcji IonQ, Rigetti oraz D-Wave Quantum zyskały na wartości 270, 3000 i niemal 3200%. Kapitalizacja rynkowa tego sektora, reprezentowanego na beyondspx.com przez 17 różnych firm (z uwzględnieniem trzech powyższych), wynosi obecnie niemal 42 miliardy dolarów.

I dzieje się to praktycznie bez argumentacji w wynikach finansowych. Rigetti, który na przestrzeni ostatnich 12 miesięcy zwiększył swoją wartość trzydziestokrotnie, w drugim kwartale 2025 roku odnotował 39.7 miliona dolarów straty, przy zaledwie 1.8 miliona dolarów przychodu.

Najwięksi gracze: Nvidia, IBM, Google, Amazon i Microsoft

Giganci Big Tech nie traktują obliczeń kwantowych jako produktu, na którym zarobią już jutro.

Projekty tego typu są dla nich raczej inwestycją w fundamentalną zmianę w infrastrukturze obliczeniowej, która nastąpi w ciągu najbliższej dekady (lub kilku dekad). Jednocześnie, każdy z nich zajmuje na planszy nieco inną pozycję.

Głównymi rywalami, jeśli chodzi o budowanie komputerów kwantowych, są Google i IBM. Obie firmy postawiły na tę samą, obecnie najpopularniejszą technologię, czyli kubity nadprzewodzące (wymagające niskich temperatur).

Pierwszy wielki sukces działu Google Quantum AI przyszedł wraz z ogłoszeniem przez firmę “supremacji kwantowej” już w 2019 roku. Użyto wówczas 54-kubitowego procesora „Sycamore” do wykonania specyficznego zadania obliczeniowego.

To, z czym Sycamore dał sobie radę w ok. 200 sekund, zdaniem Google’a, zajęłoby najszybszemu ówczesnemu superkomputerowi 10 000 lat. W październiku 2025 roku przyszedł kolejny przełom, o którym wspominaliśmy wcześniej – wykonanie jednego z zadań 13 000 razy szybciej, niż Frontier.

Jednocześnie, firma od dawna buduje swój stack programistyczny, obejmujący Cirq do projektowania obwodów w komputerach kwantowych czy TensorFlow Quantum – pomost między obliczeniami tradycyjnymi i kwantowymi w dziedzinie sztucznej inteligencji (przyszłe, potężne modele AI mogą wymagać akceleracji kwantowej).

IBM, jako bezpośredni konkurent Google’a jest jednocześnie jednym z pionierów technologii QC. Firma co roku dostarcza nowe chipy, a we wcześniejszych latach udostępniała moc obliczeniową swoich, znajdujących się we wczesnych fazach eksperymentalnych, komputerów kwantowych. Zbudowała także framework programistyczny open-source – Qiskit, który z czasem stał się branżowym standardem i na którym uczy się całe pokolenie badaczy i inżynierów oprogramowania. 

Tej rywalizacji z boku przygląda się Microsoft, który z jednej strony oferuje konkurencyjną platformę chmurową Azure Quantum oraz program „Quantum Ready”, mający na celu przygotowanie przedsiębiorstw do adopcji nowej technologii, a z drugiej – podejmuje gigantyczne ryzyko. 

Zamiast ulepszać istniejące kubity, Gigant z Redmond od lat próbuje zbudować fundamentalnie nowy typ kubitu – tzw. kubit topologiczny, który ma być odporny na dekoherencję. W lutym 2025 roku firma ogłosiła przełom: układ Majorana 1 – pierwszy na świecie procesor oparty na tej technologii, którego przełomowość była jednak szeroko podawana w wątpliwość przez środowisko naukowe.

Ze strony Microsoftu jest to więc zakład va bank. Jeśli ich badania nad kubitami topologicznymi zawiodą, stracą sporo czasu i zostaną w tyle. Jednak jeśli im się uda, ich maszyna może być fundamentalnie lepsza niż cokolwiek, co buduje konkurencja w Google i IBM’ie. 

Nvidia i Amazon obrały z kolei zupełnie inną strategię, wchodząc w buty “budowniczych systemu”. 

Pierwsza działa w sposób bardzo podobny do tego, który pozwolił jej zdominować sektor AI. Sama nie buduje komputerów kwantowych – zamiast tego tworzy oprogramowanie i hardware, które umożliwiają symulowanie ich działania przy wykorzystaniu chipów GPU. Przykładowym produktem jest tu Nvidia cuQuantum – biblioteka pozwalająca na symulowanie złożonych obwodów kwantowych na klasycznych superkomputerach opartych na procesorach graficznych. W erze, gdy dostęp do prawdziwego, potężnego sprzętu kwantowego jest drogi i ograniczony, cuQuantum pozwala tysiącom naukowców i programistów rozwijać i testować algorytmy kwantowe bez dostępu do fizycznej maszyny. 

Przyszłość obliczeń prawdopodobnie nie jest ani klasyczna, ani kwantowa, lecz hybrydowa, przy czym Nvidia pozycjonuje się jako dostarczyciel niezbędnej infrastruktury. Dzięki temu wygrywa niezależnie od tego, która technologia budowy kubitów (pułapki jonowe, kubity topologiczne czy nadprzewodzące) ostatecznie zwycięży. 

Najważniejszą ofertą Amazona jest z kolei platforma chmurowa Amazon Braket, działająca jak agregator oferujący dostęp do sprzętu kwantowego różnych, konkurencyjnych dostawców. Klienci mogą uruchamiać swoje algorytmy na maszynach wykorzystujących różne technologie. Dzięki temu, firma działa jako pośrednik, udostępniając produkty konkurentów, przy czym może także zbierać informacje o ich charakterystyce. 

To dość istotne, gdyż Amazon ze swoim AWS Center for Quantum Computing, w przeciwieństwie do Nvidii, prowadzi własne badania nad technologią. Przełomem okazał się zaprezentowany w lutym 2025 roku chip Ocelot (oparty na kubitach nadprzewodzących), zaprojektowany tak, by tłumić jeden z głównych typów błędów prowadzących do dekoherencji.

Firma prowadzi więc podwójną grę, z jednej strony – działa w charakterze pośrednika, a z drugiej – rozwija własne rozwiązania na boku, przez co, podobnie jak Nvidia, może wygrać bez względu na rozwój wydarzeń. 

Pure-Play, czyli “wszystko, albo nic”

Inwestycja w IBM, Google czy Amazon nie jest jednak bezpośrednią inwestycją w sektor quantum computing. Jeśli szukamy dywersyfikacji i idącej za nią większej stabilności – to dobrze. Jeśli jednak szukamy spółki, która ze względu na kwantowy boom wystrzeli o tysiące procent – już niekoniecznie.

Dlatego też warto przyjrzeć się kilku firmom, które są w całości zależne od sukcesu w sektorze QC.

Warto zacząć od IONQ, który w ostatnich 5 latach zyskał “skromne” (przy wynikach konkurentów) 477%.

Podobnie jak Microsoft, firma wybrała inną, niż IBM czy Google, drogę – inwestując w alternatywną technologię “pułapek jonowych” (jonów uwięzionych w polu elektromagnetycznym). Co ważniejsze, swoją (wspomnianą wcześniej) współpracą z AstraZeneca, AWS i Nvidią, przy wykorzystaniu komputera IonQ Forte, dostarczyła jeden z najważniejszych dotychczas dowodów na komercyjny potencjał obliczeń kwantowych.

Kolejny na liście Rigetti idzie śladem IBM, stawiając na dominującą technologię kubitów nadprzewodzących. Ich kluczową innowacją jest podejście modułowe – spółka opracowała technologię łączenia mniejszych chipów kwantowych w większe, skalowalne systemy. 

Jednak badania przez nią prowadzone wiążą się z gigantycznymi kosztami, a sytuacja finansowa Rigetti to brutalne odzwierciedlenie rzeczywistości firm „Pure-Play”. Jak mówiliśmy – w drugim kwartale 2025 firma zanotowała ogromną stratę netto, a na powyższym wykresie przedstawiającym spółki z sektora QC, charakteryzuje się najgorszym P/E Ratio (wskaźnikiem ceny do zysku). 

Ostatni mniejszy, ciekawy gracz – Quantum Computing Inc. (QUBT) skupia się na wyeliminowaniu konieczności stosowania w QC ekstremalnie drogich systemów chłodzenia kriogenicznego, których wymagają kubity nadprzewodzące. Spółka próbuje to osiągnąć, wykorzystując tzw. fotonikę, gdzie obliczenia opierają się na fotonach (cząsteczkach światła). Kluczową zaletą tego podejścia jest fakt, że urządzenia od QUBT działają w temperaturze pokojowej.

Model biznesowy firmy jest dwupoziomowy: sprzedają maszyny kwantowe przeznaczone do rozwiązywania konkretnych problemów, a także posiadają własną odlewnię chipów fotonicznych w Arizonie, co nieco dywersyfikuje ich ryzyko i być może pozwoli produkować komponenty fotoniczne na zlecenie, jeśli ich własne maszyny nie przyjmą się na rynku. 

Kryptografia postkwantowa (PQC)

Powiązanymi z obliczeniami kwantowymi spółkami, które nieźle radzą sobie na giełdach, są także te zajmujące się kryptografią postkwantową.

Obecność tych firm na rynku wynika z zagrożenia określanego jako „Harvest Now, Decrypt Later” (HNDL). Polega ono na wykradaniu przez hakerów czy wywiady obcych państw ogromnych ilości zaszyfrowanych danych (“Harvest Now…”). Złodzieje są świadomi, że obecnie nie będą w stanie ich odczytać, ponieważ są chronione silnym, współczesnym szyfrowaniem. Odkładają je więc na później wiedząc, że za 5, 10 czy 15 lat powstaną komputery kwantowe o mocy obliczeniowej, która pozwoli im złamać te szyfry w bardzo krótkim czasie (“… Decrypt Later”). 

Powszechne stosowanie takiej taktyki generuje potrzebę implementacji zabezpieczeń opartych na kryptografii postkwantowej, zaprojektowanych tak, by były odporne zarówno na ataki klasycznych maszyn obliczeniowych, jak i przyszłych komputerów kwantowych. 

Pierwszą interesującą spółką z tej kategorii jest szwajcarska SEALSQ (będąca spółką-córką WISeKey), produkująca zabezpieczone chipy oraz przeznaczone dla nich oprogramowanie. Od końca 2024 roku akcje firmy na Nasdaq zyskały przeszło 1300%, a optymizm wokół niej napędza m.in. ogłoszone w październiku zawarcie umowy na produkcję chipów PQC dla amerykańskich agencji rządowych i sektora obronnego. 

Firma druga – Arqit Quantum (ARQQ) reprezentuje podejście programistyczne, oferując software na bazie subskrypcji. Produktem podstawowym jest tu QuantumCloud – platforma pomagająca podłączonym urządzeniom bezpiecznie uzgadniać między sobą klucze odporne na ataki kwantowe.

Widmo “kwantowej zimy” i ryzyko inwestowania w “hype”

W branży QC ponoć mówi się, że “obliczenia kwantowe były o 10 lat od realizacji przez ostatnie 30 lat”.

Ten cytat dobrze odzwierciedla jedno z największych ryzyk inwestowania w tę technologię – to, że kwantowa rewolucja obliczeniowa może być dużo dalej, niż nam się wydaje.

Jeśli obiecywane kamienie milowe (takie, jak zapowiedziany przez IBM, odporny na błędy komputer kwantowy do 2029 roku) nie zostaną osiągnięte na czas, cierpliwość rynku może się wyczerpać. W przypadku załamania cen i gwałtownego pesymizmu, które nastąpiłyby po ew. pęknięciu bańki, konsekwencje mogłyby być katastrofalne. Podczas takiej „kwantowej zimy”, wiele firm typu Pure-Play, działających z nadzieją na przyszłe zyski, po prostu upadnie, a obiecujące, ale niedofinansowane technologie zostaną tanio przejęte przez gigantów Big Tech.

Dodatkowe ryzyko wynika z faktu, że spółki z sektora QC traktowane są dziś jak losy na loterii.

Przy czym przeciętny inwestor tak z Wall Street, jak i z Main Street, niekoniecznie może traktować je inaczej, ponieważ technologia QC jest skrajnie skomplikowana.

W przypadku inwestycji w przedsiębiorstwa zajmujące się generatywną AI sprawa jest dużo prostsza.

Nawet jeśli zainteresowany sektorem człowiek nie rozumie, jak działają modele LLM, czy na czym polega uczenie maszynowe jako takie, przy minimum chęci samodzielnie zdobędzie wiedzę, która pozwoli mu określić, na czym polega przewaga firmy, w której ulokował pieniądze. Ponadto, może samodzielnie przetestować wypuszczane przez nią produkty, jakkolwiek oszacować jej szanse na rynku i przede wszystkim – odróżnić fakty od marketingu.

A to, że marketing w sektorze technologicznym może być – delikatnie mówiąc – agresywny, pokazał już Google, gdy świat obiegła wieść, że jego kwantowy chip Willow jest tak szybki, ponieważ prawdopodobnie… wykonuje obliczenia w wielu równoległych wszechświatach jednocześnie.

Kiedy dobre zrozumienie technologii i weryfikacja takich informacji są niemożliwe, wszystko, co nam pozostaje to owczy pęd i spekulacja polegająca na łapaniu momentum, co nie może stać w większej sprzeczności z zasadą, którą kierował się Peter Lynch:

Inwestuj w to, na czym się znasz.