Nikola Strah, Classiq, über Mut, Software, Chancen und Spielwiesen Quantencomputing zwischen Hype, Handwerk und Hausaufgaben

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Quantencomputer sind in aller Munde und zugleich noch weit davon entfernt, in der Breite produktiv zu laufen. Zwischen spektakulären Hardwaremeldungen und nüchternem Erwartungs-Management bleibt die Frage: Was genau können Unternehmen heute tun, ohne sich im Hype zu verlieren – und ohne den Anschluss zu verpassen? Ein Gespräch mit Nikola Strah, DACH-Leiter von Classiq.

Classiq baut keine Quantencomputer, sondern Software: eine Entwicklungs- und Modellierungsplattform, mit der sich Quantenalgorithmen Hardware-agnostisch entwerfen, optimieren und auf echten Systemen oder Simulatoren ausführen lassen. Der Gesprächspartner in der DataCenter-Diaries-Podcast-Folge #64, Strah lebt nahe Göttingen, einem der historischen Geburtsorte der Quantenmechanik.

Er erlebt geradezu, wie das Thema in der Region und darüber hinaus an Fahrt gewinnt: „Das ausgerufene Quantenjahr hat die Sichtbarkeit massiv erhöht – nicht nur innerhalb der üblichen Szene“, sagt er. Auf vielen Veranstaltungen seien neue Zielgruppen aufgetaucht: Industrievertreter ohne eigene Quanteninitiative, die wissen wollen, ob und wann sie sich kümmern müssen.

Erwartungs-Management statt Wunderdinge

Aber das Quantencomputing umweht noch immer der Nimbus des Wundermittels. Strah bremst: „Wie bei jeder Technologie erleben wir eine Hype-Phase. Das sehen wir ja auch bei KI. Dann folgt das produktive Einpendeln.“

Dass heute noch nicht überall der Quantenvorteil (also ein nachweisbarer Vorsprung gegenüber der klassischen Rechenwelt) sichtbar ist, bedeute nicht, dass Unternehmen abwarten sollten. Im Gegenteil: „Wer erst anfängt, wenn der Vorteil bewiesen ist, verliert Jahre. Teams, Know-how, Datenzugänge und IP entstehen nicht über Nacht.“

In der Folge #64 der DataCenter Diaries „Nicola Strah, Classiq: 'Es braucht Software für die Quantencomputer! - jetzt.'“ erläutert Nikola Strah im Gespräch mit Ulrike Ostler, Chefredakteurin DataCenter-Insider, dass während die Hardware massiv voranschreitet, die Software hinterher hinkt. So ist einerseits die Zukunft des Quantencomputing ist schon greifbar, die Erwartungen dennoch widersprüchlich. Also: Warum sollen Unternehmen jetzt handeln, um einen Quantencomputing-Vorteil nutzen zu können?

Die Podcast-Folge #62 der DataCenter Diaries findet sich auf Spotify, Apple Podcasts, Deezer und Amazon Musik.

Sein Vergleich leuchtet ein: In den 1950er/60er-Jahren konnte niemand voraussagen, wofür alles klassische Computer einmal genutzt würden – von Social Media bis zu hochpräzisen Wettermodellen. Ähnlich werde es, so Strah, mit Quantencomputern sein: Nicht alles ist vorhersagbar, aber wer sich früh Kompetenzen aufbaut, kann die Chancen nutzen, sobald sie anwendungsnah werden.

Optimierung, Simulation, Finanzen und Netze

Classiq arbeitet mit Anwenderunternehmen, die aus verschiedenen Branchen stammen: Optimierung, Engineering, Simulation und Finanzen. Die Spannbreite reicht von Routen- und Produktionsplanung über Strömungsdynamik bis hin zu Materialdesign und Portfolioproblemen. Strah nennt Beispiele aus Projekten mit Softbank, Mitsubishi Chemical und BMW; jüngst kam ein Projekt mit Comcast hinzu, bei dem es um Resilienz in Telekommunikationsnetzen ging, also der Frage, wie ein Netz bei Ausfällen seine Leistungsfähigkeit bestmöglich erhält.

Der rote Faden: Es handelt sich um Problemklassen, die klassisch extrem schwer oder nur mit groben Heuristiken zu lösen sind: große kombinatorische Optimierung, komplexe Schrödinger-Probleme für neue Moleküle/Materialien oder Netzwerk-Topologien unter Störungen. „Genau dort erwarten wir Quanten-Vorteile – zunächst punktuell, später breiter“, so Strah.

Fortschritte in der Hardware

Bemerkenswert sei ein hardwaretechnischer Hebel: die automatisierte Schaltkreis-Optimierung. In mehreren Projekten habe man die Größe von Quanten-Schaltkreisen (Qubits und sequentielle Gatter) um über 90 Prozent reduziert. Dabei handle es sich nicht um die Korrektur eines Schönheitsfehlers, sondern um geschäftskritische Fortschritte. Je kleiner ein Schaltkreis ist, desto eher passt er auf die heutige Quantenhardware und desto eher lassen sich echte Benchmarks statt „Spielzeugmodelle“ fahren.

Das wiederum schaffe Praxisnähe. Unternehmen können, so Strah, heute mit eigenen Daten auf echten Maschinen testen, vergleichen und lernen, Dafür brauche es den endgültigen Beweis von Quantum Advantage nicht.“

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Was ist der Quantenvorteil?

Software holt auf: Vom Gate-Gefrickel zum High-Level-Design

Die verbreitete Erzählung, die Hardware renne davon und die Software hinke hinterher, lässt Strah so nicht stehen. Sie hole auf. Zwar hätten frühe Frameworks wie „Qiskit“ & Co. viele Fortschritte ermöglichen können, aber industrielle Algorithmen brauchten High-Level-Modellierung, Automatisierung und plattformspezifische Optimierung. Genau hier setze Classiq an: Modellieren auf logischer Ebene, die Plattform übersetzt in je nach Zielhardware unterschiedlich optimierte Schaltkreise.

Das biete Bequemlichkeit, bedeute aber mehr als solche. Wer heute in Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), Variational Quantum Eigensolver (VQE) oder Quantum Phase Estimation (QPE) investiere, will Portierbarkeit. Ein und derselbe Algorithmus soll auf IBM-, Quantinuum-, Ionq-, C12-Quantencomputern laufen können oder auf Simulatorebenen.

Strah formuliert: „Die Programmierung bleibt Hardware-agnostisch, die Ausführung wird hardwarebewusst – mit jeweils unterschiedlichen, automatisch gewählten Trade-offs bei Qubits und Gattern.“

Quantencomputing für den Mittelstand

Doch ist das nur für ausgewählte Konzerne? Oder kann der Mittelstand ebenfalls jetzt schon partizipieren? Strah ist ehrlich: „Wir sind noch nicht an dem Punkt, an dem ein Mittelständler Quantenlösungen per Mausklick wie Excel-Makros aktiviert.“ Nötig sei nach wie vor Software-Kompetenz (Python), Grundlagenwissen in Quantenalgorithmen und vor allem Datenqualität. Wer seine Produktions-, Logistik- oder Sensordaten nicht im Griff habe, werde auch mit Quanten und KI nicht glücklich.

Der Einstiegspfad kann dennoch schlank sein: Ein bis zwei Monate brauche es für die Einarbeitung und erste Machbarkeitsversuche. „Wir haben mit Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitenden gearbeitet und Ergebnisse gesehen“, so Strah.

Cloud statt Eigenbetrieb und die Frage der Souveränität

Die Frage, ob man für Unternehmen und Forschung Quantencomputer ins Haus holen muss, verneint: „Für die allermeisten ist der Cloud-Zugriff sinnvoller, sei es über Hyperscaler oder herstellereigene Clouds.“ So ließen sich ohne CAPEX-Ballast auch verschiedene Technologien testen.

Er räumt aber auch ein: Gleichzeitig sei die europäische Souveränität ein valider Punkt: „ Wünschenswert sind sowohl auf der Hardware- als auch auf der Software- und Datacenter-Seite mehr europäische Angebote“

Für Datacenter-Betreiber zeichnet sich damit eine Perspektive ab: Quantenressourcen, die zunächst als Cloud-Zugänge, später als Co-Location oder Managed Services bereitgestellt werden, können Teil des Portfolios werden. Und wann sollten sie einsteigen?

Warum „jetzt“? Weil Strategie ohne Übung nicht trägt

„Man kann sich nicht beschweren, dass der Bus zu spät ist, wenn man nicht an der Bushaltestelle steht“, sagt Strah. Quantenstrategie heiße eben nicht, heute Millionen zu verbrennen. Sie bedeute Prioritäten klären, Pilotfelder definieren, Teams aufbauen, Daten ordnen, Benchmarks fahren. Dazu gehöre auch „Nein“ sagen an Stellen, wo kein geschäftsrelevanter Hebel erkennbar sei.

Aber der Wettbewerb schläft nicht. USA und China investieren massiv in Quantentechnologien; Banken und Pharma testen bereits Quantum‑AI‑Kombinationen mit messbaren Vorteilen in Prognosen und Entdeckungspipelines. Wer den ersten funktionierenden Vorteil hebt, hat ihn nun einmal zuerst und zwingt andere in die Rolle der Aufholenden.

Am Ende des Gesprächs wird Strah grundsätzlich: „Deutschland hat starke Unternehmen, kluge Köpfe und ausreichend Förderinstrumente. Was oft fehlt, ist Freiraum in den Unternehmen: einen kleinen Experimentierraum, in dem Leute mit Ideen und Enthusiasmus etwas ausprobieren dürfen.“

Er setzt hinzu: Quantencomputing sei kein Selbstzweck aber ein Optionen-Generator für Probleme, die heute als „unlösbar“ gälten. BMW zeige, dass man in Deutschland mutig vorangehen kann. „Andere werden folgen, wenn man sie lässt.“

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