Jensen Huang korrigiert seine Fehlwette – steht der Wendepunkt des Quantencomputings bevor?

Anfang 2025 sagte Jensen Huang, dass praktische Quantencomputer noch 20 Jahre auf sich warten lassen würden. Mit diesen Worten brach er die Quantenaktienkursse zusammen. Zwei Monate später bekannte er sich auf der NVIDIA GTC öffentlich zu unrecht geurteilt. Danach investierte er nicht nur in führende Quantenunternehmen, sondern sagte auch auf der Pariser GTC direkt, dass die Quantenrechnung sich einem Wendepunkt nähert. Ist der Wendepunkt schon erreicht? Fang Zhenghao (CEIBS EMBA 2024), Gründer von Taiyi Quantum Life, gibt eine nüchterne Orientierung: Im Vergleich zu Large Language Models befindet sich die Quantenrechnung ungefähr zwischen GPT 2.5 und 3. Die grundlegenden Fähigkeiten funktionieren, aber es ist noch ein Stück Weg bis zur Veränderung der Branchenlandschaft. Zum Glück gibt es diesmal erstmals einen relativ klaren Zeitplan.

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Was ist Quantenrechnung?

Bei den Computern und Mobiltelefonen, die wir täglich benutzen, ist die grundlegende Einheit der Berechnung das Bit. Ein Bit kann nur in einem von zwei Zuständen sein: 0 oder 1. Alle Programme, von WeChat bis Douyin, sind im Wesentlichen Anordnungen und Kombinationen von 0 und 1, die sich schnell ändern.

Quantenbits sind anders. Sie können gleichzeitig im Überlagerungszustand von 0 und 1 sein, etwas wie eine Münze, die in der Luft dreht. Bevor sie auf den Boden fällt, kann es sowohl Kopf als auch Zahl sein. Darüber hinaus können zwei Quantenbits verschränkt werden. Sobald sie verschränkt sind, ändert sich der eine sofort, wenn sich der andere ändert, egal wie weit sie voneinander entfernt sind.

Diese Eigenschaften ermöglichen es Quantencomputern, während der Berechnung viele Pfade gleichzeitig zu erkunden und die Anzahl der Schritte, die normalerweise per Brute-Force-Methode durchgeführt werden müssten, durch spezielle Algorithmen stark zu reduzieren. Ein grobes Beispiel: Während andere Tausend von Schlüsseln ausprobieren müssen, reichen für ihn vielleicht nur Hundert.

Aber das Quantensystem hat eine tödliche Schwäche: Es ist äußerst instabil. Selbst die geringste Temperaturänderung, elektromagnetische Störungen oder sogar kosmische Strahlung können den Zustand des Quantenbits kollabieren lassen. Wenn Sie sich große Mühe geben, einen Quantenzustand zu schaffen, der tausende von Pfaden gleichzeitig erkundet, kann ein einfacher Kontakt mit der Umgebung ihn in einen normalen 0 oder 1 zurückfallen lassen. Dann ist nichts berechnet worden.

Die echte Herausforderung der Quantenrechnung besteht also nicht darin, Quantenbits zu schaffen, sondern darin, sie stabil genug zu machen, um sie nutzen zu können. Dies führt zu einem Schlüsselkonzept: Logische Bits.

Der Fehlerrate eines einzelnen physikalischen Bits ist zu hoch, ungefähr zwischen einem Tausendstel und einem Zehntausendstel. Ein praktischer Quantenalgorithmus muss möglicherweise Millionen oder sogar Milliarden von logischen Gattern ausführen. Wenn die Fehlerrate von einem Tausendstel über Millionen von Malen akkumuliert wird, ist das Ergebnis Null. Die Lösung der Wissenschaftler besteht darin, Hunderte oder sogar Tausende von physikalischen Bits mit einem Fehlerkorrekturalgorithmus zusammenzubinden, um ein zuverlässiges logisches Bit zu bilden. Dies ist vergleichbar mit der Bildung einer gut ausgebildeten Truppe aus einer Gruppe von losen Kämpfern.

Es ist nicht schwierig, ein oder zwei Quantenbits herzustellen. Selbst Universitätslaboratorien können dies tun. Aber es ist eine doppelte Grenzherausforderung aus Physik und Ingenieurwesen, Tausende von logischen Bits stabil laufen zu lassen. Dies ist auch der Grund für die extrem hohen Eintrittshürden in dieser Branche.

Google sagte 2019, dass es einen Quantencomputer gebaut habe, der bei einer bestimmten Rechenaufgabe schneller war als der damals schnellste Supercomputer. Dies war ein echtes technisches Erlebnis, aber die ausgewählte Aufgabe war speziell für Quantencomputer entwickelt und sagt nichts darüber aus, wie gut er bei allgemeinen Aufgaben performen kann.

Man kann sagen, dass die Anzahl der logischen Bits das momentane Goldstandard für die gesamte Branche ist. Google, IBM, Microsoft und verschiedene Start-up-Unternehmen haben in ihren Roadmaps die Anzahl der logischen Bits als wichtigsten Indikator. Wer zuerst skalierbare, hochwertige logische Bits herstellen kann, bekommt den Eintrittsschein für die nächste Phase.

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Was kann es tun?

Quantenrechnung kann nicht alles. Nach einigen Jahren der Anpassung der Erwartungen gibt es in der Branche eine relativ klare Einigkeit über ihre Anwendungsbereiche. Es gibt drei Richtungen, in denen die Vorteile relativ sicher sind.

Erstens Materialsimulation und Medikamentenentwicklung. Chemische Reaktionen sind auf molekularer Ebene im Wesentlichen Quanteneffekte. Wenn man sie mit herkömmlichen Computern simuliert, wächst die Rechenmenge exponentiell mit der Größe des Moleküls, und es wird schnell unmöglich, die Berechnungen durchzuführen. Der weltweit größte intelligente Rechencluster ist der Cluster von 500.000 NVIDIA-Grafikkarten von Elon Musks SpaceX, aber er kann auch keine chemische Reaktion genau simulieren. Ein Quantencomputer mit etwa 300 logischen Bits kann in einer Stunde soviel berechnen, wie dieser Supercomputer in zehn Jahren. Für die Pharmaindustrie kann eine Verkürzung des Entwicklungszyklus eines einzelnen Medikaments um ein Drittel einen Wertunterschied von Milliarden von Dollar bedeuten.

Zweitens Passwortknacken. Fast alle verschlüsselten Kommunikationen im Internet, wie das Anmelden bei Banken, das Senden von WeChat-Nachrichten oder das Bezahlen mit Kreditkarten, basieren auf RSA-ähnlichen Verschlüsselungsalgorithmen. Die Sicherheit beruht auf der Annahme, dass die Faktorisierung großer Zahlen extrem schwierig ist. Ein herkömmlicher Computer könnte ein hohes Passwort vielleicht in Billionen von Jahren knacken, aber ein Quantencomputer kann dies möglicherweise in einer vernünftigen Zeit mit einem speziellen Algorithmus erreichen. Früher wurde angenommen, dass Tausende von logischen Bits erforderlich wären, aber die neuesten Forschungen haben diese Schwelle auf etwas über tausend gesenkt. Die Aktualisierung des Passwortsystems dauert normalerweise mehr als zehn Jahre, daher bereiten sich die Länder bereits im Voraus vor.

Drittens AI-Training, ein Bereich, der erst kürzlich erschlossen wurde. Früher wurde angenommen, dass Quantenrechnung nicht für AI-Training geeignet sei, da es Probleme mit dem Gradientenverlust und der Datenübertragung gab. Aber die neuesten Forschungen haben gezeigt, dass es bei der Dimensionsreduktion von hochdimensionalen Trainingsdaten große Vorteile hat und die Datenmenge um mehrere Größenordnungen reduzieren kann.

Dieser Bereich ist am nächsten an der Umsetzung. Der Grund ist einfach: Es werden die wenigsten logischen Bits benötigt, ungefähr 60, weit weniger als bei der chemischen Simulation (300) und beim Passwortknacken (tausende). Darüber hinaus besteht bei der AI eine dauerhafte und echte Nachfrage nach Rechenleistung, und die AI-Branche ist bereit, dafür zu bezahlen. Solange die Large Language Models weiterentwickelt werden, wird die Lücke bei der Rechenleistung bestehen bleiben.

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Die Wege werden enger

Es gibt nicht nur eine Methode für die Quantenrechnung. Weltweit werden etwa acht oder neun Technologierouten gleichzeitig vorangetrieben. Derzeit werden fünf Routen als möglicherweise in fünf bis zehn Jahren zu industrialisieren angesehen:

Die Supraleiterroute nutzt Schaltkreise, die bei sehr niedrigen Temperaturen keinen Widerstand haben. Sowohl Google als auch IBM haben sich für diese Richtung entschieden. Sie haben in den letzten zehn Jahren die größten Investitionen getätigt und auch die deutlichsten Fortschritte erzielt.

Ionenfallen nutzen ein elektromagnetisches Feld, um einzelne Ionen im Vakuum zu suspendieren und ihre Quantenzustände mit Laser zu steuern. Der Vorteil ist, dass die Qualität der Quantenbits sehr hoch ist und die Fehlerrate gering.

Die Neutralatomroute ist der Ionenfallenroute etwas ähnlich, erfordert aber keine Ladungen. Mit optischen Pinzetten werden die Atome in einer Matrix angeordnet. Momentan scheint sie bei der Massenausdehnung das größte Potenzial zu haben.

Topologische Quantenrechnung verfolgt einen völlig anderen Ansatz. Sie versucht, die Quantenbits von Grund auf stabiler zu machen, aber technisch ist sie am schwierigsten.

Quantenoptik nutzt Photonen zur Berechnung. China hat auf dieser Route viele Erfahrungen gesammelt.

In den letzten zehn Jahren haben alle ihre eigenen Wege gegangen, aber jetzt ändert sich die Situation: Die Neutralatomroute beginnt, immer mehr Ressourcen anzuziehen. Der Schlüsselgrund ist, dass sie bei der Massenausdehnung besser performt als erwartet.

Was heißt Massenausdehnung? Dies bedeutet, ob das System noch stabil funktionieren kann, wenn die Anzahl der Quantenbits von einigen Dutzend auf Tausende steigt. Die Supraleiterroute hat bei diesem Problem immer Schwierigkeiten, während die Neutralatomroute mehr Nachhaltigkeit zeigt.

In den letzten Wochen sind mehrere Ereignisse passiert: Google, das bisher hauptsächlich an Supraleitern arbeitete, hat angekündigt, in den Bereich der Neutralatome einzusteigen. Professor John Preskill, der Vater der modernen Quantenrechnung, der das Konzept der Quantenherrschaft geprägt hat, hat sein eigenes Neutralatomunternehmen gegründet. Die Ergebnisse einiger wichtiger wissenschaftlicher Artikel basieren ebenfalls auf dem Neutralatomsystem.

Diese Veränderung hat nicht nur technische Bedeutung. Sie zeigt, dass die Branche aus der Phase des vielfältigen Experimentierens in die Phase der technischen Konvergenz eintritt. Sobald die Wege sich konvergieren, werden sich schnell Talente, Kapital und die Brancheninfrastruktur konzentrieren. Die amerikanischen Großunternehmen wie Google, IBM und Microsoft zielen darauf ab, Quantencomputer bis Ende 2029 in ihre Rechenzentren zu integrieren. Es geht nicht darum, einen Computer im Labor zur Demonstration zu haben, sondern darum, ihn in die Cloud-Infrastruktur einzubinden, damit externe Benutzer ihn über das Netzwerk nutzen können. QuERA hat sogar angekündigt, bis 2028 256 logische Quantenbits mit höchster Fidelität herzustellen. DARPA hat den Zeitplan für die Entwicklung eines universellen Quantencomputers auf vor 2033 festgelegt. China hat die Quantentechnologie in den 15. Fünfjahresplan als eine der sechs zukünftigen Schlüsselbranchen aufgenommen.

Ein interessanter Vergleich ist Jensen Huang. Im Januar 2025 sagte er auf der CES, dass praktische Quantencomputer noch einige Jahrzehnte auf sich warten lassen würden. 20 Jahre seien ein realistischer Zeitrahmen, 15 Jahre seien zu früh und 30 Jahre zu spät. Diese Aussagen brachen direkt die Quantenaktienkursse zusammen.

Im März 2025 bekannte er sich auf der GTC öffentlich zu unrecht geurteilt. Er sagte, er sei der erste in der Geschichte, der alle Branchen-Chefs auf die Bühne geholt habe, um zu erklären, warum er sich geirrt habe, und er hat erstmals in der Geschichte der GTC einen Quantum Day eingeführt. Im Juni 2025 machte er klar, dass die Quantenrechnung sich einem Wendepunkt nähert und korrigierte seine vorherige Meinung. NVIDIA hat an der 600-Millionen-Dollar-Finanzierung von Quantinuum teilgenommen und auch an der 1-Milliarden-Dollar-Runde von PsiQuantum investiert. Darüber hinaus hat es in Boston ein Quantenforschungszentrum gemeinsam mit Harvard und MIT gegründet.

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Wo liegt Chinas Wettbewerbsfähigkeit?

Chinas Grundlagenforschung ist nicht schwach. Das Team um Pan Jianwei hat weltweit Spitzenleistungen erreicht und hat solide Ergebnisse sowohl in der Quantenoptik als auch in der Supraleitertechnologie erzielt.

Aber der Weg vom Labor zum fertigen Produkt ist in China länger als in den USA.

Der Kernunterschied liegt nicht in einer einzelnen Technologie, sondern in der Fähigkeit, die gesamte Branchenkette zu integrieren. Ein Quantencomputer umfasst viele Aspekte, wie physikalische Hardware, die Kopplung von Hardware und Software, die Kompilierungsebene, das Steuersystem, die Fehlerkorrekturalgorithmen, das Design von Quanten-Gattern und die Implementierung von Algorithmen sowie die Entwicklertools. Wenn man die Subsysteme aufteilt, gibt es Dutzende von Schritten. Wenn einer davon fehlschlägt, funktioniert der gesamte Computer nicht.

Viele chinesische Teams können einzelne Aspekte sehr gut beherrschen, aber es gibt noch einen beträchtlichen Abstand, um ein replizierbares und funktionierendes Ganzheitsprogramm zu entwickeln. Insbesondere die Fehlerkorrektur ist ein relativ großes Problem. Es gibt nur wenige Forschungsgruppen in China, die sich spezi