Synergie oder Rivalität? Idtechex erforscht Quantencomputing mit dem Akzent KI

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Quantencomputing und Künstliche Intelligenz (KI) sind zwei Technologieströmungen, die das Computing revolutionieren sollen. Seit der Veröffentlichung von „ChatGPT“ im Jahr 2022 stellt GenAI die IT-Welt auf den Kopf. Nun wird erwartet, dass Quantencomputer ab 2030 kommerzielle Probleme lösen werden; viele rechnen mit einem 'ChatGPT-Moment' (Zitat: Jensen Huang). Und was passiert dann?

Das Marktforschungsunternehmens Idtechex hat sich der Frage gewidmet, ob die Technologien kompatibel sein können oder ob mit einem Ausbooten der einen oder anderen Technologie zu rechnen ist. Der Bericht „Quantum Computing Market 2026 - 2046“ betrachtet mit 20-Jahres-Prognosen, Benchmarking und Profile der Hauptakteure, die die acht führenden Technologie-Ansätze entwickeln: Supraleiter, Ionenfallen, Photonen, neutrale Atome, Silizium-Spins, Diamanten-Defekte, topologische Computer und Annealer. Insbesondere wird der Einsatz von Quantencomputern in Rechenzentren und HPC-Einrichtungen untersucht und detailliert auf die Beziehung zwischen Quantencomputern und Künstlicher Intelligenz eingegangen.

Quantencomputer und das Maschinelle Lernen

Quantencomputer sind, auch nach Ansicht der Analysten, in fast jeder Hinsicht unglaublich komplexe Maschinen, und Akteure in der gesamten Branche erforschen, wie KI Aufgaben vom Hardwaredesign und der Entwicklung von Anwendungsfällen bis hin zur Quantenkontrolle und Fehlerkorrektur verbessern könnte. Dabei werden Werkzeuge des Maschinellen Lernens bereits in großem Umfang sowohl bei der Vor- als auch bei der Nachbearbeitung von Quantenberechnungen eingesetzt.

In der Vorverarbeitungsphase kann KI zur Optimierung von Quantenschaltungen eingesetzt werden, um die Anzahl der Qubits oder Operationen zu minimieren, die zur Ausführung eines Algorithmus erforderlich sind. Diese Optimierung ist von entscheidender Bedeutung, um so viel Leistung wie möglich aus der begrenzten Quantenhardware herauszuholen. Akteure wie Nvidia arbeiten zudem mit Supercomputing-Zentren zusammen, insbesondere wenn es darum geht, wie hybride quantenklassische Arbeitsabläufe die Ressourcen für die Quantenberechnung am besten zuweisen können.

LLMs und Agenten bilden die Schnittstellen

Ein Bereich, in dem speziell LLMs oder KI-Agenten beim Quantencomputing helfen könnten, ist die Schnittstelle zwischen einem Endnutzer und einer Quantencomputerplattform. Zu den kurzfristigen Anwendungen des Quantencomputing gehören Simulations- und Optimierungsprobleme, die für eine Reihe von Branchen interessant sind, die mit dem Quanten-Software-Stack noch nicht vertraut sind. Microsoft und möglicherweise auch andere Anbieter von Quantencomputerplattformen sehen hier ein Potenzial für KI-Tools, die Endbenutzeranfragen entgegennehmen und Software zurückliefern, die bereits so verpackt ist, dass sie in einen Quantensoftware-Stack passt.

Zudem haben die Quantencomputing-Unternehmen und Organsationen seit Jahren mit einem Mangel an Talenten zu kämpfen. Das ist laut Analysten auf die technische Intensität des Fachgebiets und einen begrenzten Pool an Spezialisten, zum Beispiel Doktoranden und Master-Absolventen, zurückzuführen. Könnten KI-Agenten in der Zwischenzeit helfen, die Talent-Lücke zu schließen, während Pläne zur Verbesserung der Ausbildung und Bildung von Fachkräften entwickelt werden?

Quantencomputer versus KI

Es gibt einige Überschneidungen zwischen den Anwendungsbereichen des Quantencomputing und der Künstlichen Intelligenz beziehungsweise des Maschinellen Lernens, zum Beispiel bei der Beschleunigung der Arzneimittelforschung und in der Logistikoptimierung. Die zugrunde liegenden Technologien haben jedoch grundlegend unterschiedliche Stärken und Schwächen; zu nennen wäre exemplarisch: Während das Maschinelle Lernen extrem große Datensätze nutzt, um Muster zu erkennen und probabilistische Schlüsse zu ziehen, haben Quantencomputer mit großen Eingabedatensätzen zu kämpfen und zeichnen sich stattdessen durch die Berechnung von Problemen aus, die selbst mit relativ wenigen Eingabevariablen sehr komplex sind.

Die Rivalität zwischen Quantencomputern und KI beruht nicht auf einem technischen Wettbewerb, sondern auf einer viel einfacheren Tatsache: den begrenzten Mitteln und Prioritäten privater und öffentlicher Investoren. Da KI ihren kommerziellen Wert auf dem Massenmarkt unter Beweis gestellt hat, während sich Quantencomputer noch weitgehend im Prototypen- und Entwicklungsstadium befinden, ist zu befürchten, dass Risikokapital und staatliche Strategien sich zunehmend zugunsten von KI gegenüber Quantencomputern verändern werden.

So haben beispielsweise sowohl Alibaba als auch Baidu (chinesische Giganten des E-Commerce und der Online-Suche) im Jahr 2023 ihre jeweiligen Forschungsabteilungen für Quantencomputer geschlossen. Was die Investitionen betrifft, so führen einige Akteure den Rückgang der Finanzmittel seit 2022 auf die Verlagerung des Schwerpunkts auf KI zurück.

Geld für das Eine oder Andere?

In Wahrheit konsolidiert sich der Markt für Quantencomputer jedoch einfach, wobei sich die Investitionen in den vergangenen zwölf Monaten auf eine geringere Anzahl von Hardware-Anbietern konzentrierten, die Finanzierungsrunden jedoch Hunderte von Millionen Dollar erreichten. Quantentechnologien rücken auch auf der Prioritätenliste der nationalen Strategien nach oben, was auf den ständigen technischen Fortschritt und das Risiko zurückzuführen ist, im Wettlauf um die 'Quantenvorherrschaft' ins Hintertreffen zu geraten. So tragen neben Milliarden von Dollar an öffentlichen Geldern auch nationale Initiativen dazu bei, die Quanten- und KI-Industrie zu formen.

Der der Geldfluss ist keine Selbstverständlichkeit, so die Analysten. Angesichts wirtschaftlicher Schwierigkeiten, Handelsbeschränkungen und knapper werdender öffentlicher Haushalte muss die Quantenindustrie ihren strategischen Wert eher früher als später unter Beweis stellen, um nicht an Schwung zu verlieren. Zwar haben mehrere Quantencomputerunternehmen im letzten Jahr Aufträge in Höhe von mehreren Millionen Dollar erhalten, doch werden viele von ihnen immer noch mit staatlichen Mitteln unterstützt. Zugleich jedoch macht die Branche macht kontinuierlich Fortschritte auf dem Weg zur kommerziellen Nutzung von Quantencomputern und große KI-Unternehmen wie Microsoft, Google und Nvidia investieren zunehmend.

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