知名投资人大卫 · 考恩:量子计算值得我“豪赌”

大卫·考恩,Bessemer Venture Partners的前合伙人,投资了早期的Twitch并从中获利,现在转向量子计算,特别是Rigetti,他认为这将带来颠覆性的技术变革。他解释了量子计算机在医疗、科学计算等领域的潜力,以及为何看好Rigetti的竞争优势。

大卫 · 考恩已经在Bessemer Venture Partners 公司从事投资工作20年。有一天他发现了一家新兴公司,提出了一个能迅速吸引用户的新奇想法: 看别人玩电子游戏。这家公司的名字叫Twitch。不久考恩就和 Bessemer 牵头推进了1500万美元的B轮融资。不到两年后亚马逊就打来电话,提出了一个Twitch和考恩无法拒绝的收购价格。从很多方面来说,投出一个Twitch并被亚马逊这样的大企业收购是多数风险投资家的共同梦想,但是没过多久考恩就开始后悔了。

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          Twich已经成为全球最知名的游戏视频网站之一。(图片来源:网络)

        

“我以 6500 万美元的估值投资了这家公司,”考恩说, “18 个月后我就高兴的以 10 亿美元的价格将其出售。但再过两年,这家公司的价值居然达到了 100 亿美元。这件事给我的最大教训是必须重新调整自己对成功企业的预期。”

作为Bessemer 的合伙人,考恩现在也是Rigetti的投资者和董事会成员,Rigetti是一家量子计算公司,已经于2021年10月初以15亿美元的市值通过SPAC 方式上市,这比去年 Bessemer 收购该公司股份时的1.29亿美元估值已经有所增加。

量子计算机是一种新型的计算架构,它利用微观粒子固有的特性——量子效应来进行极其复杂的计算,在特定问题上的求解效率有可能比现在的超级计算机强上万亿倍。如果量子计算行业能将其潜力发挥出来,考恩相信会带来颠覆性改变。

“举个例子:量子计算具有帮助治愈癌症的技术潜力,”考恩说。也许量子计算最令人兴奋的应用场景是医学。人体中有数以万亿计的细胞,每个细胞中有数以万亿计的原子,它们在生物运动中不断进行相互作用。目前的超级计算机已然非常强大,但还是无法模拟这么多原子之间的相互作用,进而加速分子药物研发等抗癌工作。

当下的计算机也无法做到这一点,它们的技术仍处于“青春期”。但是理论上,量子计算机可以用从前无法想象的方式,绘制出分子之间相互作用的数据图像,医生和研究人员借此找到癌症等疾病的新治疗方法。在其他多种行业中,量子计算也具有巨大潜力。

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考恩选择投资量子计算机也是因为看中了其具有带来科技变革的潜力。(图片来源:网络)

“虽然这不会改变你从附件小卖部买冰淇淋的方式,”考恩说,“但是任何需要机器学习或组合优化的应用,任何需要理解物理知识的相关领域(比如生物学、化学、材料),任何涉及模拟的场景(比如设计飞机或汽车),以及任何需要大量计算的行业等,都将得到量子计算的巨大加速。

很多公司正在尝试用不同的方式建造量子计算机。Rigetti 的技术是基于超导量子比特。在考恩看来,Rigetti正在超导量子计算领域进行一场“三强争霸”的竞赛,它的另外两个竞争对手是: 谷歌和 IBM。

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考恩自1992年以来一直在Bessemer工作。(图片来源:网络)

“我为什么喜欢Rigetti?有两个原因。一是我买不起谷歌/IBM的大部分股份;”考恩笑着说。“第二,我在许多行业看到这样一种现象,尽管大型科技公司本身令人敬畏,但一个专注的初创公司通常会在创新方面超过科技巨头。因此,即使谷歌和 IBM 拥有更多的资金和人才,我仍然相信 Rigetti 最终将超过它们。”

从与 SPAC公司的合并中,Rigetti 将获得4.58亿美元的收益用于接下来的研发,并将其量子计算技术推向市场。华尔街重量级人物小托马斯·罗·普莱斯和富兰克林邓普顿都参与了1亿美元的 PI/PE 投资,美国中央情报局旗下的风险投资机构 In-Q-Tel 、Bessemer和考恩也参与投资。这也是考恩相信Rigetti具备长期潜力价值的另一个原因。

“我要做一个买家,不是卖家,”考恩说,“Rigetti有机会成为地球上伟大的科技公司之一。我认为就计算而言,这和20世纪的晶体管一样重要。”

量子计算机不会在短时间内完全取代现代超级计算机,这项技术仍在发展中。在接下来的十年里,Rigetti 可能会发生很多变化。但有一件事可以肯定: 考恩不会提前兑现并后悔。

“谁知道这个过程要花多长时间?谁知道这期间要花多少钱?这是一项有风险的投资,”考恩说,“但这一次豪赌的回报将是值得的。”

文章来源 :Forbes

https://www.forbes.com/sites/kevindowd/2021/10/31/an-early-investor-in-twitch-explains-why-hes-betting-big-on--quantum-computing/?sh=519216501673

翻译:任怡朴

编辑:慕一/王珩

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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