IDTechEx untersucht Quantencomputing und KI

Einen detaillierten Einblick in die jüngsten Entwicklungen der Branche bietet der Bericht „Quantum Computing Market 2026 – 2046“ des Marktforschungsunternehmens IDTechEx. Er enthält 20-Jahres-Prognosen, Benchmarking und Profile der wichtigsten Akteure, die die acht führenden Technikansätze entwickeln: Supraleitung, Ionenfalle, Photonik, neutrale Atome, Silizium-Spin, Diamantdefekt, Topologie und Annealer.

Neu in dieser Ausgabe: Der Bericht untersucht den Einsatz von Quantencomputern in Rechenzentren und HPC-Einrichtungen und geht detailliert auf die Beziehung zwischen Quantencomputern und KI ein. Dieser Artikel bietet dazu einen kurzen Überblick.

Quantencomputer mit maschinellem Lernen und KI erschließen

Quantencomputer sind in nahezu jeder Hinsicht unglaublich komplexe Maschinen, und Branchenakteure erforschen, wie KI-Aufgaben vom Hardware-Design über die Entwicklung von Anwendungsfällen bis hin zur Quantenkontrolle und Fehlerkorrektur sie verbessern kann. Werkzeuge des maschinellen Lernens werden bereits häufig sowohl in der Vor- als auch in 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 für die Ausführung eines Algorithmus erforderlich sind. Diese Optimierung ist entscheidend, um die Leistung der begrenzten Quantenhardware so weit wie möglich zu maximieren. Wichtige Akteure wie NVIDIA arbeiten bereits mit Supercomputing-Zentren zusammen, um die optimale Verteilung von Quantencomputerressourcen durch hybride quanten-klassische Workflows zu verbessern.

Ein weiterer Bereich, in dem speziell LLMs oder KI-Agenten das Quantencomputing unterstützen könnten, ist die Schnittstelle zwischen Endnutzer und Quantencomputerplattform. Zu den kurzfristigen Anwendungsgebieten des Quantencomputings zählen Simulations- und Optimierungsprobleme, die für eine Reihe von Branchen attraktiv sind, die mit dem Quantensoftware-Stack möglicherweise nicht vertraut sind. Microsoft und andere Anbieter von Quantencomputing-Plattformen sehen hier Potenzial für KI-Tools, die Endnutzeranfragen entgegennehmen und bereits paketierte Software zurückgeben, die sich in einen Quantensoftware-Stack integrieren lässt.

Die Quantenindustrie leidet seit Jahren unter Fachkräftemangel aufgrund der hohen technischen Komplexität des Feldes und des begrenzten Pools an Fachkräften (etwa Doktoranden oder Masterabsolventen). Während Programme zur Verbesserung des Talentpools entwickelt werden, stellt sich die Frage, ob KI-Agenten in der Zwischenzeit helfen könnten, die Talentlücke zu schließen.

Quanten vs. KI

Es gibt einige Überschneidungen zwischen den Anwendungsbereichen von Quantencomputing und KI/Maschinellem Lernen, beispielsweise bei der Beschleunigung der Arzneimittelforschung oder der Optimierung der Logistik. Die beiden Techniken weisen jedoch grundlegend unterschiedliche Stärken und Schwächen auf. Während maschinelles Lernen extrem große Datensätze nutzt, um Muster zu erkennen und probabilistische Schlussfolgerungen zu ziehen, haben Quantencomputer mit großen Eingabedatensätzen tatsächlich zu kämpfen und zeichnen sich stattdessen durch die Berechnung hochkomplexer Probleme selbst mit relativ wenigen Eingabevariablen aus.

Die Rivalität zwischen Quantencomputern und KI beruht nicht auf einem technischen Wettbewerb, sondern auf einer viel einfacheren Tatsache: den begrenzten Finanzmitteln und Prioritäten privater und öffentlicher Investoren.

Da KI ihren kommerziellen Wert im Massenmarkt bewiesen hat, während sich Quantencomputer noch weitgehend im Prototyp- und Entwicklungsstadium befinden, besteht die Sorge, dass Risikokapitalgeber und staatliche Strategien zunehmend KI gegenüber Quantencomputern bevorzugen werden. So schlossen beispielsweise Alibaba und Baidu (chinesische Giganten des E-Commerce und der Online-Suche) im Jahr 2023 ihre jeweiligen Forschungseinheiten für Quantencomputer.

Was Investitionen angeht, führen einige Akteure den Rückgang der Finanzierung seit 2022 auf die Verlagerung des Fokus auf KI zurück. In Wirklichkeit konsolidiert sich der Markt für Quantencomputer jedoch lediglich weiter: Die Investitionen konzentrierten sich in den letzten zwölf Monaten auf eine kleinere Anzahl von Hardware-Anbietern, die Finanzierungsrunden erreichten jedoch Hunderte Millionen US-Dollar.

Die Quantentechnik rückt auch in nationalen Strategien nach oben, angetrieben vom stetigen technischen Fortschritt und dem Risiko, im Rennen um die „Quantenüberlegenheit“ zurückzufallen. Neben Milliarden US-Dollar an öffentlichen Fördermitteln tragen auch nationale Initiativen maßgeblich zum Aufbau der Quanten- und KI-Industrie bei. Angesichts wirtschaftlicher Schwierigkeiten, Handelsbeschränkungen und knapper öffentlicher Haushalte muss die Quantenindustrie ihren strategischen Wert schnellstmöglich unter Beweis stellen, um nicht an Dynamik zu verlieren.

Zwar konnten sich im letzten Jahr mehrere Quantencomputing-Unternehmen Aufträge in Millionenhöhe sichern, doch viele dieser Aufträge werden weiterhin staatlich gefördert.

Zusammenfassung und Marktausblick

Der Nutzen von Quantencomputern liegt in der Beschleunigung der Berechnung von Problemen, die für klassische Hardware, selbst für KI-Cluster, schwierig sind. Gleichzeitig könnten KI-Tools zur Optimierung von Quanten-Hard- und -Software beitragen oder sogar als Brücke zwischen Quantentechnologie und Endnutzer fungieren.

Die Branche schreitet stetig voran, um kommerzielle Vorteile zu erzielen, und große KI-Unternehmen wie Microsoft, Google und NVIDIA investieren zunehmend in Quantencomputing. Eine detaillierte Analyse der jüngsten Durchbrüche, der aktuellen Marktführer und 20-Jahres-Prognosen finden Sie im Bericht „Quantum Computing Market 2026 - 2046“ von IDTechEX.