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智通财经APP获悉，高盛(GS.US)与摩根大通(JPM.US)在华尔街竞相利用量子计算的浪潮中采取了截然不同的策略，凸显出这项常被宣传为继人工智能之后下一个重大突破的技术所面临的不确定性。高盛在内部研究显示现有硬件远无法实现实际投资应用后缩减了投入规模。相比之下，摩根大通持续加大投资，维持着一支由50余名物理学家、数学家和计算机科学家组成的团队，专注探索该技术在全行各业务线的潜在应用。
回溯几年前，高盛曾在此领域占据优势地位——不仅招募专家团队，还与亚马逊合作测试量子系统能否提升高净值客户投资组合回报。然而据报道，测试结果令人警醒：研究人员发现某算法运行需耗时数百万年，且需要约800万个逻辑量子比特，而当前量子计算机普遍不足100个量子比特，性能差距巨大。此后高盛将量子项目纳入更广泛的成本削减措施中，缩减了相关投入。
摩根大通则采取相反路径，持续推进投资组合构建、机器学习、定价模型及网络安全等场景的研究。量子计算基于量子力学原理，理论上可远超传统计算机解决特定问题的速度。支持者认为其在药物研发、物流优化、欺诈检测、金融风险建模等领域潜力巨大，但多位专家指出商业应用可能仍需数年时间。
通常来说，银行业在布局量子计算时常面临着一个特殊的结构性挑战：它们正同时追求极为广泛的潜在用途，涵盖资产定价、投资组合优化、加密技术乃至欺诈检测等多个领域。这种"全面撒网"式的探索，意味着研发资源被高度分散，难以在短期内集中突破某一具体场景并量化其收益，因此近阶段的投入回报也就更难得到验证。
而摩根大通表示，他们已经取得了进展。去年，该公司宣布利用Quantinuum硬件更高效地处理快速变化的数据，用于欺诈监控和网络分析。此外，他们还与亚马逊合作，展示了一款旨在提升多元化的投资组合选择工具。有专家表示，若硬件持续改进，未来几年可能出现实用量子应用。
值得一提的是，麦肯锡去年还预测，量子计算收入将从2024年的约40亿美元增至2035年的720亿美元。
其他银行也在开展类似试验：瑞银(UBS.US)培训量化分析师，西班牙对外银行探索投资组合优化，法国农业信贷银行研究信用风险模型，汇丰银行测试反洗钱和债券交易应用。但如今许多人承认，早期预期过度超前现实。Rigetti Computing首席执行官Subodh Kulkarni直言，行业承诺远超短期可实现能力。
目前来看，华尔街对量子计算的大力推进与其说是为了盈利，不如说是为了做好准备。高盛选择了后撤。摩根大通仍然押注耐心最终会得到回报。
