Аналитики Northland Capital Markets запустили покрытие сектора квантовых вычислений и сделали ставку на один ключевой сценарий: отрасль находится на пороге «переломного момента», когда спрос на вычислительные мощности со стороны ИИ начнет все сильнее опережать возможности классического оборудования. В этой логике квантовые системы рассматриваются не как технологическая экзотика, а как один из немногих инструментов для работы со сложными задачами и параллельными оптимизациями, которые сегодня упираются в ограничения традиционных чипов.
Почему квантовые вычисления связывают с ростом ИИ
Старший аналитик Nehal Chokshi объясняет проблему просто: современные большие языковые модели и другие LLM в ходе обучения часто работают в многомерных пространствах. В частности, он указывает, что обучение таких моделей типично происходит в 4096-мерном пространстве. Это означает, что обучение превращается в задачу масштабной параллельной оптимизации, где требуется одновременно просчитывать и уточнять множество параметров.
По мнению Northland, по мере того как потребности ИИ в вычислениях растут быстрее, чем совершенствование классических аппаратных платформ, именно квантовые подходы могут стать наиболее практичным способом справляться с нагрузкой, связанной с «тяжелыми» вычислениями и сложными моделями.
Оценка отрасли и потенциал расширения
В своей оценке фирма называет текущую совокупную стоимость квантовой индустрии на уровне 88 млрд долларов. При этом аналитики подчеркивают, что рынок все еще находится на ранней стадии: по мере созревания технологий у отрасли есть «пространство для роста» — как в коммерциализации, так и в масштабировании инфраструктуры.
Кого Northland выделяет в качестве лидеров
В подборке фаворитов Northland делает акцент на компаниях, которые, по их мнению, лучше других встроены в траекторию развития квантовых технологий — вплоть до момента, когда отрасль сможет говорить о широком практическом эффекте.
IONQ Inc (NYSE:IONQ) — топ-пик
IONQ Inc получила от Northland рейтинг Outperform и целевую цену 55 долларов. Аналитик Nehal Chokshi связывает инвестиционную привлекательность компании с технологией trapped-ion — «ионами в ловушке», а также с недавними стратегическими приобретениями. В формулировке аналитика это может помочь компании добиться эффекта «квантового преимущества» в более широком масштабе к 2030 году.
Отдельно отмечается текущая оценка компании: Northland считает ее оправданной при текущей капитализации порядка 18 млрд долларов.
Другие компании с рейтингом Outperform
Помимо IONQ, фирма выделила еще три бумаги, дав им позитивные ожидания:
- Xanadu Quantum Technologies Ltd (NASDAQ:XNDU) — рейтинг Outperform, целевая цена 43 доллара.
- Quantum Computing Inc (NASDAQ:QUBT) — рейтинг Outperform, целевая цена 20 долларов.
Почему ставка делается на «световую» архитектуру
В центре тезиса Northland — предпочтение определенного класса решений для квантовых компьютеров. Chokshi прямо указывает, что, по его мнению, фотонные квантовые компьютеры лучше других подходят для достижения Broad Quantum Advantage — широкого квантового преимущества.
Ключевая причина, которую приводит аналитик: фотонные соединения (photon based interconnects) способны эффективнее передавать информацию и обеспечивать связь между компонентами квантовой системы. В журналистском смысле это означает, что архитектура «на световых связях» может оказаться более перспективной для масштабирования.
Эта логика, как следует из материала, распространяется и на тезисы по Xanadu и другим игрокам, которых аналитики рассматривают как кандидатов на более ранний выход к практическим преимуществам.
Почему к некоторым игрокам подход более осторожный
Не все компании, работающие в квантовом направлении, получили одинаковую уверенность. Northland заняла более сдержанную позицию по D Wave Quantum Inc (NYSE:QBTS) и Rigetti Computing Inc (NASDAQ:RGTI).
Обе бумаги стартуют с рейтинком Market Perform. При этом аналитики признают, что у этих компаний есть своя ниша в экосистеме квантовых технологий, однако Chokshi выражает сомнение, что их текущие дорожные карты приведут к доминированию именно в сегменте, связанном с высокими ставками ИИ-обучения — то есть в той части рынка, где от вычислительной эффективности зависит коммерческий успех.
Диверсификация и ставка на асимметрию доходностей
В заключение Chokshi предлагает смотреть на сектор квантовых вычислений через призму риска и потенциальной отдачи. Его ключевой аргумент: инвестирование в все квантовые компании позволяет снизить специфические риски каждой отдельной технологии и при этом «участвовать» в сценарии, где ожидаемые доходности могут распределяться несимметрично — то есть с перевесом в сторону более высоких возможных результатов.
Как Northland обосновывает ожидания: DCF на 15 лет
Чтобы подкрепить прогнозы, Northland использует модель дисконтирования денежных потоков (DCF) на горизонте 15 лет. В материалах отмечается, что в расчетах заложена целевая свободная денежная маржа (free cash flow margin) 35%. Для читателя это означает, что аналитики ориентируются на достаточно высокий уровень эффективности, при котором бизнес будет способен генерировать существенный свободный денежный поток по мере взросления технологий и перехода к массовому внедрению.
Идея всего подхода сводится к следующему: ранние игроки, которые уже строят инфраструктуру, могут оказаться в числе тех, кто получит наибольшую выгоду в новой вычислительной эпохе — когда ИИ потребует иной класс мощности для обучения и оптимизации.
Справка: что означают термины
- LLM (Large Language Models) — большие языковые модели, которые обучаются на огромных массивах данных и требуют колоссальных вычислений.
- Trapped-ion — подход, где квантовые состояния реализуются с помощью ионов, удерживаемых в электромагнитной ловушке.
- Фотонные квантовые компьютеры — класс решений, где ключевые процессы связаны с фотонами и световыми связями.
- Broad Quantum Advantage — широкое практическое преимущество квантовых вычислений над классическими системами в задачах, которые реально важны для отрасли.
- DCF — метод оценки стоимости компании через прогноз будущих денежных потоков и их дисконтирование к текущему моменту.