Rigetti Computingは2024年第4四半期の決算を発表しました。2024年第4四半期と2024年第3四半期、および前年同期の2023年第4四半期を比較した主要財務指標の要約は以下の通りです。 財務面では、Rigettiは2024年第4四半期の売上高が230万ドルで、2024年第3四半期比で4.2%減、2023年第4四半期比で32.4%減となりました。営業費用は1,950万ドルで、2024年第3四半期比で4.8%増加しましたが、2023年第4四半期比では1.0%の微減でした。営業損失は1,850万ドルで、2024年第3四半期比で6.9%増、2023年第4四半期比で7.6%増加しました。特筆すべきは、アーンアウトおよびデリバティブワラント負債の公正価値変動に関連する1億3,510万ドルの非現金費用の影響を受け、純損失が1億5,300万ドルとなったことです。2024年末時点で、Rigettiの現金、現金同等物、および売却可能有価証券の合計は2億1,720万ドルで、前四半期から2倍以上に増加しました。 全体的な売上高の傾向は若干期待外れで、量子研究を安定した商業収益に変換することの難しさを浮き彫りにしています。Rigettiは量子コンピューティング・アズ・ア・サービス契約、政府契約、研究パートナーシップから収益を上げ始めていますが、この事業は比較的小規模なままです。Rigettiは多くの量子コンピューティング企業と同様、研究開発負担が大きく、収益は控えめで営業損失が避けられない大規模投資フェーズにあります。純損失の大幅な増加は、基本的な事業運営の変化というよりも会計上の複雑さを反映しています。 営業費用は比較的安定しており、研究開発費と販売管理費が前年と同水準を維持していることを示し、Rigettiが効率的に運営されていることを示しています。 新たな潤沢な流動性により、研究開発とシステム開発を継続する余裕が生まれましたが、株式希薄化や債務発行により資金を確保したことも示唆しています。Rigettiは超伝導量子プロセッサの研究開発を継続するための資金を、直ちに資本市場に戻る必要なく確保できますが、戦略的選択肢は制限される可能性があります。 技術面では、Rigettiは2024年12月に84量子ビットのAnkaa-3システムを発表し、広範なハードウェアの再設計と主要な性能目標を達成しました。このシステムは、iSWAPゲートで99.0%の中央値フィデリティ、fSimゲートで99.5%の中央値フィデリティを実証しました。同社は2025年末までに100量子ビット以上へのスケーリングを予定通り進めながら、エラー率を半減させることを目指しています。 以前のチップと同様、Ankaa-3は超伝導回路上に製造されたトランズモン量子ビットを使用しています。原理的に、このアプローチは他の多くのシステム（マイクロ秒以上）と比較して、より高速なゲート操作（ナノ秒スケール）を可能にし、標準的な半導体製造プロセスによるスケール生産への道を開きます。「84量子ビット」という数は超伝導QPUとしては「中規模」の範囲に位置し、IBMの127量子ビットEagleや433量子ビットOspreyには及びませんが、多くの学術機関や小規模システムを上回ります。Rigettiが量子ビット数の増加とフィデリティの改善のどちらを重視するかはまだ分かりません。ゲートエラー率とコヒーレンス時間が最適でない場合、量子ビット数が多いからといって必ずしも計算能力が高いとは限りません。Rigettiは、Ankaa-3ではコヒーレンス時間の改善、クロストークの低減、高フィデリティゲートに焦点を当てていることを示唆しています。超伝導アーキテクチャの既知の課題の一つは、マルチ量子ビットゲートを実行する能力を維持しながら、各量子ビットを分離することです。Rigettiが改良された分離または改善された読み出し機構の設計に成功した場合、Ankaa-3は同様または更に少ない量子ビット数の以前のRigettiシステムよりも高い量子体積（または他のベンチマーク）を達成する可能性があります。 また、Rigettiは過去に「モジュラー」アプローチについて議論しており、これにより将来のスケーリングのために複数の84量子ビットチップをタイル状に配置することが可能になる可能性があります。その設計の成功は、堅牢な相互接続とチップ間通信のオーバーヘッドの最小化にかかっています。 超伝導量子ビットは、温度変動、わずかな周波数変動、電磁干渉などの環境要因に対して非常に敏感です。Rigettiは、手動や純粋なグリッド探索方法よりも高度な機械学習技術を使用して、最適な量子ビット周波数、パルス波形、読み出し設定を素早く見つけ出す方法を説明しています。システムは繰り返しキャリブレーション「スイープ」を実行し、リアルタイムで結果を測定し、それに応じて制御パルスを調整します。このクローズドループアプローチは、キャリブレーション環境が常に変化しているため重要です。時間とともに、AIエンジンは基礎となるエラーの分布を「学習」し、条件が変化しても素早い再キャリブレーションを可能にします。彼らの機械学習アプローチがキャリブレーション時間を大幅に短縮し、量子ビットをより最適なパラメータに近い状態で動作させることができれば、より大規模なデバイスでの高フィデリティ操作とより安定した性能に直接つながるはずです。 Rigettiはまた、コンピュータサーバー製造のグローバルリーダーであるQuanta Computerと戦略的提携を結びました。両社は今後5年間でそれぞれ1億ドル以上を投資し、超伝導量子コンピューティングの開発と商業化を加速することを約束しました。さらに、Quantaは規制当局の承認を条件に、Rigettiに3,500万ドルを投資する予定です。 市場展開をさらに拡大するため、Rigettiはモンタナ州立大学にNovera QPUを販売し、学術機関への量子処理ユニットの初の販売を記録しました。このQPUは、MSUの量子コア研究センター（QCORE）での量子教育および研究イニシアチブをサポートします。また、RigettiはQuantum ElementsとQruiseとの協力のもと、AI駆動のキャリブレーションチャレンジに参加し、自動化されたQPUキャリブレーションを実証しました。 これはRigettiにとって新しい市場セグメントへの重要な参入です。量子コンピューティングにおけるオンプレミス導入が加速している背景の中で、これは近中期的な収益採用を強化する機会となります。 2025年3月6日