Đáng chú ý, khác với các giai đoạn sàng lọc công nghệ thông thường, dòng tiền lần này không đổ dồn về một vài “kẻ thắng cuộc”. Vốn đầu tư đang tỏa ra khắp hệ sinh thái, nâng đỡ cả những cách tiếp cận lượng tử mới mẻ vẫn còn ở giai đoạn đầu chu kỳ phát triển.
Ngày 17-2, công ty nghiên cứu vi tính lượng tử Infleqtion (Mỹ) chính thức giao dịch trên sàn chứng khoán New York thông qua một thương vụ mua lại với mục đích đặc biệt (SPAC) trị giá khoảng 1,8 tỉ USD, huy động thêm hơn 540 triệu USD. Một tháng sau, Horizon Quantum (Singapore) lên sàn Nasdaq qua thương vụ SPAC tương tự, thu về khoảng 120 triệu USD.
Đến cuối tháng 3, đến lượt Xanadu Quantum Technologies (Canada) – công ty từng công bố thương vụ SPAC trị giá 3,6 tỉ USD hồi tháng 11-2025 – chính thức giao dịch trên sàn Nasdaq.
Theo Reuters, cùng thời điểm, IQM Quantum Computers (Phần Lan) công bố nhận khoản tài trợ vốn 50 triệu euro (57,6 triệu USD) từ các quỹ do Tập đoàn BlackRock quản lý, ngay trước thềm thương vụ niêm yết kép tại Mỹ và Helsinki với định giá khởi điểm 1,8 tỉ USD.
Làn sóng đầu tư trên cho thấy khi cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) còn chưa hết nóng, giới đầu tư đã bắt đầu tìm đến những công nghệ “tương lai” hơn nữa.
Ông Velu Sinha – chuyên gia tại công ty tư vấn Bain & Company (Mỹ) – nhận định với CNBC ngày 30-3: “Câu chuyện đã chuyển từ một dự án khoa học sang vấn đề thương mại, và các công ty đang tận dụng đúng cửa sổ thời cơ này”.
Theo ước tính của Bain, quy mô thị trường máy tính lượng tử khi trưởng thành hoàn toàn có thể đạt 100 – 250 tỉ USD – đủ lớn để thuyết phục dòng vốn “kiên nhẫn” bỏ qua những biến động ngắn hạn.
Cơn sốt trên thị trường vốn không phải vô cớ. Trong 18 tháng qua, công nghệ máy tính lượng tử đã chứng kiến hàng loạt đột phá kỹ thuật, đặc biệt ở mảng sửa lỗi lượng tử – rào cản vốn được xem là gai góc nhất của ngành.
Tháng 4-2024, Microsoft và Quantinuum (Mỹ) công bố chạy thành công hơn 14.000 thí nghiệm liên tiếp không lỗi, tạo ra 4 qubit logic đáng tin cậy từ chỉ 30 qubit vật lý. Thành tựu này được giới chuyên môn mô tả là “những qubit logic đáng tin cậy nhất từng được ghi nhận”. Ông Ilyas Khan, Giám đốc sản phẩm Quantinuum, khẳng định kỹ thuật này “đã rút ngắn lộ trình ít nhất hai năm”.
Cuối năm 2024, chip Willow của Google trở thành hệ thống đầu tiên chứng minh nguyên lý “sửa lỗi dưới ngưỡng”: càng tăng số qubit vật lý thì tỉ lệ lỗi của qubit logic càng giảm thay vì tăng lên như trước. Đến tháng 11-2025, IBM công bố chip Loon, khẳng định thiết kế này đã vạch ra con đường để có máy tính lượng tử đưa vào thực tiễn vào năm 2029.
Những tiến bộ kỹ thuật đó đang bắt đầu thẩm thấu vào ứng dụng thực tế. Tháng 9-2025, Ngân hàng HSBC công bố kết quả thử nghiệm dùng máy tính lượng tử IBM Heron để dự đoán xác suất khớp lệnh trong giao dịch trái phiếu doanh nghiệp châu Âu. Kết quả cho thấy cho độ chính xác cải thiện đến 34% so với phương pháp cổ điển.
Trong lĩnh vực y dược, theo phân tích của McKinsey, máy tính lượng tử có thể mô phỏng cấu trúc phân tử ở cấp độ mà siêu máy tính cổ điển chỉ có thể tính gần đúng, hứa hẹn rút ngắn quy trình sàng lọc thuốc từ nhiều năm xuống còn vài tháng.
Các hãng dược lớn như Roche, Boehringer Ingelheim và Moderna đã hợp tác với các công ty lượng tử như IBM hoặc PsiQuantum để thăm dò mô phỏng phân tử, phản ứng hóa học và các bài toán liên quan đến phát triển thuốc, bao gồm cả các ứng dụng cho bệnh Alzheimer và mRNA.
Dù mới ở giai đoạn nghiên cứu, McKinsey cho rằng các bước thử nghiệm này đang định hình “điểm khởi đầu” của ngành dược lượng tử trong thập niên tới.
Tuy vậy máy tính lượng tử vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Ông Sinha cảnh báo ngưỡng để chứng minh “lợi thế lượng tử thương mại” đầu tiên là khoảng 100 qubit logic – mức mà toàn ngành dự kiến chỉ đạt được trong giai đoạn 2028 – 2029.
“Để có tác động quy mô lớn như khám phá thuốc mới hay tối ưu logistics toàn cầu, chúng ta cần 1.000 đến 10.000 qubit logic, nhiều khả năng phải đến giữa thập niên 2030”, ông Sinha chỉ ra.
Phản ứng thị trường cũng cho thấy tiềm năng ngành vẫn còn phải “chứng minh bản thân”. Hầu hết cổ phiếu các công ty lượng tử đều biến động mạnh sau khi mới niêm yết, có mã giảm hai con số chỉ vài tuần sau ngày lên sàn.
Ông Marc Einstein, Giám đốc nghiên cứu tại Counterpoint Research, cho rằng viễn cảnh mỗi gia đình sở hữu một máy tính lượng tử trên bàn làm việc “có lẽ còn cách xa nhiều thập niên”. Trong bối cảnh đó, mô hình lượng tử dưới dạng dịch vụ (Quantum-as-a-Service) có thể là bước đầu tiên để người dùng “chạm” đến công nghệ này.
Mô hình này tương tự cách hầu hết người dùng AI hiện nay không tự vận hành các trung tâm dữ liệu tại nhà. Thay vào đó, các tập đoàn lớn sở hữu hạ tầng lượng tử và cho doanh nghiệp, nhà nghiên cứu khác truy cập từ xa.
Cuộc đua máy tính lượng tử, vì thế, chưa phải là cuộc đua tốc độ, mà là cuộc đua bền bỉ. Những diễn biến nóng đầu năm 2026 chỉ là vạch khởi đầu của một hành trình rất dài phía trước.
Tin Gốc: https://tuoitre.vn/lan-song-may-tinh-luong-tu-sau-con-sot-ai-20260410231901369.htm
Giải được bài toán khó 100 năm bên trong chip Intel, Nvidia và AMD
Theo Neowin, sau hơn một thế kỷ gây tranh cãi, bí ẩn về cách các electron đi xuyên qua các rào cản năng lượng bên trong CPU và GPU cuối cùng đã được các nhà khoa học làm sáng tỏ, mở đường cho những con chip siêu mạnh trong tương lai.
Nếu không có hiệu ứng 'đường hầm lượng tử', những chiếc máy tính hay smartphone ngày nay sẽ không bao giờ tồn tại. Đây là hiện tượng cho phép các hạt electron vượt qua các rào cản năng lượng mà theo lý thuyết vật lý thông thường là không thể. Tuy nhiên, suốt 100 năm qua, giới khoa học chỉ biết 'đầu' và 'cuối' của quá trình này, còn diễn biến bên trong 'đường hầm' vẫn là một hộp đen bí ẩn.
Nhưng mọi thứ đã dần được vén màn. Mới đây, nhóm nghiên cứu từ POSTECH (Hàn Quốc) và Viện Max Planck (Đức) đã công bố kết quả nghiên cứu đáng chú ý trên tạp chí Physical Review Letters. Bằng cách sử dụng các xung laser siêu mạnh, họ phát hiện ra rằng các electron không hề lướt qua rào cản một cách êm đềm. Ngược lại, chúng xảy ra một quá trình gọi là 'va chạm lại dưới rào cản' (Under-The-Barrier Recollision - UBR) - tức là va chạm với hạt nhân nguyên tử ngay khi đang ở trong lòng rào cản năng lượng.
Khám phá này không chỉ có ý nghĩa về mặt lý thuyết. Việc hiểu rõ và kiểm soát được cách electron 'xuyên tường' chính là chìa khóa để chế tạo các bóng bán dẫn nhỏ hơn, nhanh và ít tỏa nhiệt hơn.
Hiện nay, khi kích thước chip đang tiến dần đến giới hạn vật lý (chỉ vài nanomet), hiện tượng electron tự ý 'xuyên tường' gây rò rỉ điện năng là một trong những trở ngại lớn nhất khiến chip bị nóng và giảm hiệu năng. Hiểu rõ cơ chế va chạm UBR sẽ giúp các gã khổng lồ như Intel, Nvidia hay AMD thiết kế các cấu trúc mạch tối ưu hơn, giúp máy tính thế hệ mới đạt được tốc độ xử lý từng được cho là bất khả thi.
Giáo sư Dong Eon Kim, người dẫn đầu nghiên cứu, khẳng định giờ đây con người đã có thể bắt đầu học cách "điều khiển electron theo ý muốn". Đây là bước đệm quan trọng không chỉ cho chip silicon truyền thống mà còn cho sự phát triển của máy tính lượng tử và các hệ thống laser siêu nhanh.
Trận chiến công nghệ trong tương lai sẽ không chỉ nằm ở việc thu nhỏ kích thước mà còn là cuộc đua làm chủ những hạt electron siêu nhỏ ngay trong những khoảnh khắc 'xuyên tường' kỳ diệu này.
Bảo vệ an toàn dữ liệu để đối phó với tội phạm mạng thời AI
Theo đó, AI không chỉ là động lực thúc đẩy đổi mới sáng tạo và tối ưu hóa vận hành, mà cũng có những thách thức, kẽ hở bảo mật mới khi hệ thống dữ liệu ngày càng trở nên kết nối và phức tạp.
Đây là nhận định được các chuyên gia nhấn mạnh tại hội thảo “Bảo mật trong kỷ nguyên AI - Chiến lược hình thành tương lai số”, do Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia (NCA) tổ chức ngày 7/4.
AI đang thay đổi cách thức vận hành của các tổ chức
Phát biểu tại sự kiện, ông Phạm Tiến Dũng, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Phó Chủ tịch Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia cho biết: "Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng và từng bước trở thành hạ tầng số chiến lược của các quốc gia. Đi kèm theo đó là yêu cầu ngày càng tăng về an ninh, an toàn hệ thống AI cũng như việc ứng dụng AI trong hoạt động bảo vệ an ninh mạng.
AI không chỉ là động lực thúc đẩy kinh tế - xã hội mà còn đang làm thay đổi sâu sắc cách thức vận hành, quản trị của các tổ chức. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI đang được nghiên cứu ứng dụng cho nhiều hoạt động như đánh giá, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình, hỗ trợ khách hàng; qua đó nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận dịch vụ của khách hàng".
Tuy nhiên, AI cũng đang làm thay đổi sâu sắc các nguy cơ, thách thức an ninh mạng toàn cầu.
"Việc các đối tượng tấn công khai thác AI để tự động hóa quy trình, mở rộng quy mô và tăng mức độ tinh vi của các chiến dịch đã khiến môi trường an ninh mạng trở nên phức tạp. Đồng thời đặt ra thách thức lớn hơn đối với các phương thức phòng vệ truyền thống”, ông Phạm Tiến Dũng cho biết.
Chia sẻ góc nhìn ở quy mô khu vực và quốc tế, bà Rama Palupraman, Chủ tịch khu vực châu Á Thái Bình Dương và Nhật Bản của Check Point Software nêu quan điểm: “AI là bước chuyển đổi công nghệ nhanh nhất trong lịch sử nhân loại. Chúng ta từng chứng kiến sự chuyển dịch từ hạ tầng tại chỗ lên đám mây (Cloud), nhưng AI đang tác động đến mọi ngành nghề: Từ dịch vụ tài chính, viễn thông đến khu vực công và các doanh nghiệp”.
Tuy nhiên, khả năng đổi mới này cũng đi kèm với những mối đe dọa nghiêm trọng.
Không tin tưởng bất kỳ ai
Theo đơn vị nghiên cứu Check Point Research, năm 2025, thời gian để tội phạm mạng chuyển từ việc phát hiện lỗ hổng sang khai thác thực tế đã giảm từ 9 tuần xuống còn dưới 16 phút.
Đồng thời, AI đang giúp các đối tượng tấn công hoạt động hiệu quả hơn, tốc độ hơn và tinh vi hơn bao giờ hết.
Tại sự kiện, bà Rama chỉ ra ba mối đe dọa đặc thù của AI bao gồm rò rỉ dữ liệu, tấn công bằng mã lệnh sai lệch và can thiệp vào quy trình công việc. Đáng chú ý là tình trạng "Shadow AI" - việc nhân viên sử dụng các công cụ AI nằm ngoài sự kiểm soát của tổ chức - tạo ra những điểm mù lớn về an ninh.
Để giải quyết vấn đề, bà Rama đề xuất một kiến trúc bảo mật đầy đủ dựa trên nguyên tắc "Zero Trust" (không tin tưởng bất kỳ ai). Trong mô hình này, các tác tử AI (AI agents) chỉ được trao đặc quyền nhỏ nhất để tiếp cận dữ liệu cần thiết.
Đồng thời, các tổ chức cần có khả năng quan sát toàn bộ hệ sinh thái AI để hiểu rõ công cụ nào đang tiếp cận dữ liệu gì, từ đó thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt.
