Wyścig kwantowy już się rozpoczął: kto walczy o komputer, który może zmienić świat

Jeszcze kilka lat temu komputery kwantowe istniały głównie jako drogie urządzenia laboratoryjne, na których naukowcy przeprowadzali eksperymenty, praktycznie nieprzydatne w rzeczywistym biznesie. Obecnie sytuacja stopniowo się zmienia. Stany Zjednoczone, Chiny i Europa wydają miliardy dolarów na tę technologię, a IBM, Google, Microsoft, Quantinuum i dziesiątki start-upów próbują jako pierwsze stworzyć maszynę, która będzie w stanie rozwiązywać praktyczne zadania lepiej niż najpotężniejsze tradycyjne superkomputery.

17 września Francja zrobiła kolejny krok w tym wyścigu. Francuska Agencja ds. Energii Jądrowej i Alternatywnej (CEA) oraz start-up kwantowy Alice & Bob ogłosiły wspólne opracowanie oprogramowania, które ma umożliwić wykorzystanie procesorów kwantowych w połączeniu z klasycznymi superkomputerami.

Właśnie taki model jest coraz częściej postrzegany przez branżę jako jeden z najbardziej realistycznych scenariuszy rozwoju obliczeń kwantowych. Maszyny kwantowe raczej nie zastąpią laptopów ani zwykłych serwerów. Mogą natomiast stać się wyspecjalizowanymi akceleratorami w ramach dużych kompleksów obliczeniowych — mniej więcej tak, jak obecnie procesory graficzne (GPU) stały się kluczowe dla sztucznej inteligencji.

UA.News wyjaśnia, kto obecnie faktycznie znajduje się w czołówce wyścigu kwantowego, dlaczego państwa i korporacje inwestują w niego miliardy dolarów oraz co może się zmienić, jeśli komputery kwantowe w końcu przejdą z laboratoriów do praktycznego zastosowania.

Francja chce połączyć komputer kwantowy z superkomputerem 

Projekt Alice & Bob oraz CEA dobrze pokazują, w jakim kierunku zmierza obecnie branża kwantowa. Zamiast pomysłu stworzenia uniwersalnego komputera kwantowego, który pewnego dnia po prostu zastąpi tradycyjne maszyny, coraz więcej twórców mówi o modelu hybrydowym.

Klasyczny superkomputer może otrzymać złożone zadanie, podzielić je na części i samodzielnie wykonać te zadania, z którymi dobrze radzą sobie procesory CPU lub GPU. Konkretny fragment zadania, w przypadku którego algorytm kwantowy jest potencjalnie bardziej wydajny, zostanie przekazany do procesora kwantowego. Następnie wynik powróci z powrotem do systemu klasycznego.

Podobną koncepcję rozwija IBM. W kwantowej mapie drogowej firmy klasyczne obliczenia o wysokiej wydajności i procesory kwantowe są stopniowo łączone w jednolite procesy robocze. Już na najbliższych etapach IBM planuje wykorzystać sprzęt kwantowy wraz z HPC — high-performance computing — w celu znalezienia pierwszych praktycznych przykładów przewagi kwantowej.

Francuski projekt jest interesujący również tym, że CEA oraz Alice & Bob próbują stworzyć alternatywny ekosystem oprogramowania dla takich systemów. Obecnie znaczna część branży AI opiera się na ekosystemie NVIDIA i jej platformie CUDA. W dziedzinie kwantowej firma NVIDIA rozwija również CUDA-Q do hybrydowych obliczeń kwantowo-klasycznych.

Z kolei CEA będzie pracować nad rozwojem Qaptiva — platformy programowej stworzonej przez francuskiego producenta superkomputerów Bull. Jak wyjaśnia agencja Reuters, strona francuska dąży do tego, by na rynku funkcjonowało kilka konkurujących ze sobą platform programowych, a nowa branża nie stała się zależna od jednego dostawcy.

CEA zintegrowało już maszyny kwantowe francuskich firm Quandela i Pasqal, a komputer Alice & Bob planuje się zainstalować w centrum w 2027 roku. Pierwszym obszarem testów mają być zadania z zakresu fizyki materiałów.

W wyścigu kwantowym nie ma na razie jednego zwycięzcy

Obecnie praktycznie niemożliwe jest wskazanie jednego kraju lub przedsiębiorstwa jako absolutnego lidera w dziedzinie obliczeń kwantowych. Powód jest prosty: w przeciwieństwie do zwykłych procesorów, których wydajność można porównać na podstawie stosunkowo zrozumiałych wskaźników, sama liczba kubitów w maszynie kwantowej nie świadczy jeszcze o tym, na ile jest ona użyteczna.

System z tysiącem bardzo niestabilnych kubitów może przegrywać z maszyną o mniejszej ich liczbie, ale o znacznie niższym poziomie błędów. Dlatego firmy rywalizują jednocześnie pod względem liczby kubitów, dokładności operacji, czasu utrzymania stanu kwantowego, szybkości wykonywania operacji oraz, co najważniejsze, zdolności do wykrywania i korygowania błędów.

Jednym z największych graczy pozostaje IBM. W czerwcu 2026 roku firma ogłosiła inwestycje w wysokości ponad 10 mld dolarów w obliczenia kwantowe w ciągu najbliższych pięciu lat. Środki te zostaną przeznaczone na badania, produkcję, rozbudowę infrastruktury, partnerstwa i przejęcia.

Kluczowym punktem mapy drogowej IBM ma być rok 2029. Właśnie wtedy firma planuje uruchomić system Starling, zaprojektowany na 200 kubitów logicznych i około 100 mln operacji kwantowych. Później system Blue Jay ma zostać rozbudowany do około 2000 kubitów i miliarda operacji. Jednocześnie sama firma IBM podkreśla, że mapa drogowa przedstawia bieżące cele firmy i może ulec zmianie.

W sierpniu IBM wykonał kolejny ważny krok inżynieryjny — po raz pierwszy połączył dwa duże systemy kriogeniczne w jedno środowisko. Przyszłe duże maszyny kwantowe prawdopodobnie będą musiały być skalowane nie poprzez jeden gigantyczny procesor, ale poprzez połączenie wielu modułów.

Google kładzie duży nacisk na inną kwestię — korekcję błędów kwantowych. Już przy procesorze Willow firma starała się wykazać, że wraz ze wzrostem skali systemu kwantowego błędy w określonych warunkach można nie tylko gromadzić, ale także coraz skuteczniej eliminować.

Ma to zasadnicze znaczenie. Kubity są niezwykle wrażliwe na środowisko zewnętrzne, a błędy szybko zakłócają obliczenia. Bez skalowalnego systemu ich korekcji stworzenie dużego, uniwersalnego komputera kwantowego jest praktycznie niemożliwe.

W 2025 roku firma Google zaprezentowała kolejny wynik. Jej algorytm Quantum Echoes na platformie Willow, według danych firmy, wykonał specjalistyczne obliczenia około 13 tysięcy razy szybciej niż najlepszy algorytm klasyczny na jednym z najpotężniejszych superkomputerów.

Co istotne, Google nazwał ten wynik „zweryfikowaną przewagą kwantową”: wynik działania algorytmu można powtórzyć i zweryfikować. Firma eksperymentowała również z wykorzystaniem tego podejścia do badania struktury cząsteczek.

Kolejnym silnym graczem jest Quantinuum. Jej system Helios posiada 98 fizycznych, w pełni powiązanych kubitów, a firma demonstruje różne tryby pracy z kubitami logicznymi, w tym 50 kubitów logicznych z wykrywaniem błędów. Quantinuum kładzie szczególny nacisk nie na rekordową liczbę fizycznych kubitów, ale na dokładność operacji i ich jakość.

Z kolei Microsoft wybrał jedną z najbardziej nietypowych ścieżek w branży — kubity topologiczne. Firma uważa, że mogą one potencjalnie być bardziej odporne na zakłócenia zewnętrzne i łatwiejsze do skalowania. Jej długoterminowa mapa drogowa dla technologii kwantowej przewiduje przejście od niestabilnych kubitów fizycznych do niezawodnych kubitów logicznych, a następnie do pełnoprawnego superkomputera kwantowego.

Jednak wszystkie te systemy znajdują się na różnych etapach rozwoju i wykorzystują różne podejścia fizyczne. Właśnie dlatego porównania w stylu „kto ma więcej kubitów, ten wygrywa” praktycznie nie mają sensu.

Chiny już pokazały, że potrafią konkurować ze Stanami Zjednoczonymi na poziomie samych maszyn

Chiński program kwantowy jest mniej przejrzysty niż amerykański ekosystem korporacyjny, ale jego wyniki nie pozwalają postrzegać tego kraju jedynie jako gracza nadrabiającego zaległości.

W 2025 roku zespół z Chińskiego Uniwersytetu Nauki i Technologii zaprezentował Zuchongzhi 3.0 – nadprzewodzący procesor kwantowy wyposażony w 105 kubitów i 182 łączniki między nimi.

Podczas specjalnego eksperymentu random circuit sampling naukowcy wykorzystali 83 kubity. Chińska Akademia Nauk poinformowała, że dla klasycznego superkomputera podobne zadanie byłoby niezwykle skomplikowane i wymagałoby o wiele więcej czasu.

Nie oznacza to jednak, że chiński komputer kwantowy w codziennych zadaniach jest miliardy czy tryliony razy szybszy od zwykłego superkomputera. Random circuit sampling to specjalnie skonstruowany test, za pomocą którego naukowcy sprawdzają możliwości sprzętu kwantowego.

Za jego pomocą można wykazać przewagę nowej architektury, ale nie oznacza to, że Zuchongzhi będzie w stanie miliony razy szybciej wytrenować model językowy, prognozować pogodę lub wykonać dowolne inne obliczenia.

Jednak takie eksperymenty pokazują coś innego: Chiny mają już własną, konkurencyjną szkołę nadprzewodnikowych procesorów kwantowych i równolegle pracują nad innymi kierunkami rozwoju technologii kwantowych.

Państwa inwestują miliardy w technologie kwantowe nie tylko po to, by uzyskać szybszy komputer

Głównym powodem wyścigu kwantowego jest to, że potencjalna wartość tej technologii znacznie wykracza poza rynek komputerów. Według szacunków firmy McKinsey wartość ekonomiczna, jaką potencjalnie mogą wygenerować obliczenia kwantowe do 2035 roku, może wynieść około 1,3–2,7 bln dolarów.

Analitycy dostrzegają największy potencjał w globalnej energetyce i materiałoznawstwie, sektorze finansowym, transporcie i logistyce, farmaceutyce oraz branżach zaawansowanych technologii.

Jest to oczywiście prognoza, a nie gwarantowany wynik. Jej realizacja zależy przede wszystkim od tego, czy uda się stworzyć maszyny kwantowe, które nie tylko będą działać w laboratorium, ale będą w stanie stabilnie rozwiązywać zadania przynoszące korzyści ekonomiczne lepiej niż systemy klasyczne.

Jednak państwa nie chcą czekać, aż to nastąpi. Już w 2018 roku Unia Europejska uruchomiła program „Quantum Technologies Flagship” – dziesięcioletni program o przewidywanym budżecie wynoszącym około 1 mld euro. Obejmuje ona obliczenia kwantowe, symulacje, komunikację, czujniki, naukę podstawową oraz kształcenie specjalistów.

Francja uruchomiła osobno krajową strategię kwantową o wartości 1,8 mld euro, z czego około 1 mld euro miało zapewnić bezpośrednio rząd. Stany Zjednoczone również przeznaczają setki milionów dolarów na programy rządowe. W 2025 roku Ministerstwo Energii ogłosiło przyznanie 625 mln dolarów dla pięciu Narodowych Ośrodków Badań nad Informacją Kwantową (National Quantum Information Science Research Centers).

W sierpniu 2026 roku Narodowa Fundacja Naukowa (National Science Foundation) przeznaczyła ponad 290 mln dolarów dla ośmiu instytutów zajmujących się badaniami kwantowymi. Ośrodki te zajmują się między innymi korekcją błędów, sieciami kwantowymi, nowymi materiałami oraz kształceniem specjalistów. Do tego dochodzą inwestycje prywatne. Sama firma IBM planuje wydać ponad 10 mld dolarów w ciągu pięciu lat.

Dla państw nie jest to po prostu kolejna obiecująca branża technologiczna, na wzór nowej generacji smartfonów. Kraj, który jako pierwszy uzyska prawdziwie skalowalny i praktycznie użyteczny komputer kwantowy, może potencjalnie uzyskać przewagę jednocześnie w materiałoznawstwie, chemii, farmacji, optymalizacji złożonych systemów oraz kryptografii.

Właśnie dlatego technologie kwantowe stopniowo przechodzą do tej samej kategorii, co półprzewodniki i sztuczna inteligencja: to jednocześnie biznes, nauka podstawowa i kwestia autonomii technologicznej.

Prawdziwa rewolucja może rozpocząć się od nowych materiałów i leków, a nie od sztucznej inteligencji

Kiedy mówi się o komputerze kwantowym, łatwo wyobrazić go sobie po prostu jako niezwykle szybką wersję zwykłego komputera. Jest to jednak błędna analogia. Maszyna kwantowa nie musi być szybsza we wszystkim. W przypadku większości codziennych czynności laptop, smartfon lub zwykły serwer pozostaną znacznie tańsze i wygodniejsze.

Potencjał komputera kwantowego ujawnia się w określonych klasach zadań, w których liczba możliwych stanów rośnie tak szybko, że klasycznej maszynie bardzo trudno jest je dokładnie modelować.

Jednym z najbardziej oczywistych przykładów jest sama natura. Cząsteczki i materiały na poziomie podstawowym podlegają mechanice kwantowej. Im bardziej złożony staje się układ, tym trudniej jest komputerowi klasycznemu precyzyjnie modelować wszystkie oddziaływania między jego cząstkami.

Komputer kwantowy sam wykorzystuje efekty kwantowe, dlatego naukowcy od wielu lat traktują modelowanie cząsteczek i materiałów jako jeden z najbardziej obiecujących kierunków jego praktycznego zastosowania.

W przyszłości może to pomóc w poszukiwaniu nowych materiałów o określonych właściwościach, bardziej wydajnych akumulatorów, katalizatorów, nawozów lub cząsteczek do przyszłych leków.

Zamiast fizycznie syntetyzować ogromną liczbę możliwych związków i sprawdzać każdy z nich w laboratorium, naukowcy będą potencjalnie w stanie odrzucić znaczną część wariantów za pomocą obliczeń.

Co znamienne, to właśnie fizyka materiałów stanie się jednym z pierwszych obszarów, w których CEA oraz Alice & Bob chcą przetestować swój system hybrydowy. Kolejnym ważnym obszarem jest optymalizacja.

Współczesna ekonomia jest pełna zadań o ogromnej liczbie możliwych kombinacji: tras transportowych, dystrybucji ładunków, działania sieci energetycznych, harmonogramów produkcyjnych, modeli finansowych.

Algorytmy kwantowe mogą okazać się przydatne w przypadku części takich problemów. Jednak właśnie w tym obszarze szczególnie ważne jest oddzielenie perspektyw od marketingu: przekonującą przewagę praktyczną nad najlepszymi metodami klasycznymi w szerokim spektrum rzeczywistych zadań branżowych trzeba jeszcze wykazać.

Dlatego realistyczna przyszłość nie wygląda tak, jakby „komputer kwantowy rozwiązywał wszystko”, ale raczej jak pojawienie się kolejnego wyspecjalizowanego zasobu obliczeniowego. Tak samo jak dzisiaj program może przekazać określone zadanie z procesora CPU na procesor GPU, tak w przyszłości poszczególne obliczenia mogą być automatycznie wysyłane do QPU — jednostki przetwarzania kwantowego.

Jedną z pierwszych konsekwencji ery kwantowej możemy odczuć jeszcze przed pojawieniem się potężnego komputera kwantowego

Paradoksalnie, ale jedna z największych zmian związanych z przyszłymi komputerami kwantowymi już się rozpoczęła. Jest to kryptografia. Znaczna część współczesnego świata cyfrowego jest chroniona algorytmami, których odporność opiera się na tym, że pewne zadania matematyczne są niezwykle trudne do wykonania na klasycznych komputerach.

Wystarczająco duży, odporny na awarie komputer kwantowy, wykorzystujący algorytm Shora, teoretycznie będzie w stanie znacznie skuteczniej rozwiązywać część tych zadań, a tym samym zagrozić obecnym systemom kryptografii klucza publicznego.

Obecnie nie istnieje taka maszyna kwantowa. Problem leży jednak gdzie indziej: zaszyfrowane dane można przechwycić już teraz i przechowywać przez wiele lat. Jeśli w przyszłości pojawi się komputer zdolny do ich odszyfrowania, część informacji nadal może mieć wartość.

Zagrożenie to często określa się mianem „harvest now, decrypt later” — „zbierz teraz, odszyfruj później”. Właśnie dlatego firmy technologiczne i instytucje państwowe już teraz przechodzą na kryptografię postkwantową — klasyczne algorytmy kryptograficzne opracowane z uwzględnieniem przyszłego zagrożenia ze strony maszyn kwantowych.

W marcu 2026 roku firma Google ogłosiła rok 2029 jako docelowy termin migracji na kryptografię postkwantową. Firma uzasadniła przyspieszenie harmonogramu postępami w dziedzinie sprzętu kwantowego, korekcji błędów oraz metod kwantowej faktoryzacji.

Oznacza to, że komputer, który mógłby masowo łamać obecne szyfrowanie, jeszcze nie istnieje, ale sama perspektywa jego pojawienia się już zmusza do zmiany globalnego systemu cyberbezpieczeństwa.

Masowy komputer kwantowy raczej nigdy nie stanie na naszym biurku

Najprawdopodobniej rewolucja kwantowa będzie wyglądać zupełnie inaczej niż rewolucja komputerów osobistych. Procesor kwantowy raczej nie pojawi się po prostu w kolejnym smartfonie czy laptopie.

Wiele współczesnych systemów kwantowych wymaga niezwykle skomplikowanej infrastruktury. Kubity nadprzewodnikowe, na przykład, działają w temperaturach bardzo zbliżonych do zera absolutnego.

W nowym systemie modułowym IBM sprzęt kwantowy jest schładzany do temperatury poniżej 15 milikelwinów. Jest to temperatura niższa niż naturalne tło panujące w otwartej przestrzeni kosmicznej. Dlatego znacznie bardziej realistycznym scenariuszem są duże kwantowe centra obliczeniowe, do których firmy, uniwersytety i instytucje państwowe będą miały zdalny dostęp, mniej więcej tak samo, jak obecnie korzystają z chmurowych centrów danych i superkomputerów.

Przy tym użytkownik końcowy może w ogóle nie wiedzieć, że część jego zadania była wykonywana przez procesor kwantowy. Program będzie wysyłał jedną część obliczeń na procesor CPU, drugą — na procesor graficzny (GPU), a konkretne zadanie, w przypadku którego ma to sens — na procesor kwantowy (QPU).

Właśnie dlatego dzisiejsza współpraca między Alice & Bob a CEA może mieć większe znaczenie dla przyszłości branży niż kolejny rekord w liczbie kubitów.

Wyścig kwantowy stopniowo przechodzi od pytania „kto zbuduje największą maszynę eksperymentalną” do znacznie bardziej złożonego: kto zdoła stworzyć cały ekosystem, w którym procesory kwantowe będą wystarczająco stabilne, programowalne i dostępne, by stać się naturalną częścią istniejącej infrastruktury obliczeniowej.

I właśnie w tym zakresie wynik jest jeszcze daleki od rozstrzygnięcia. Stany Zjednoczone mają IBM, Google, Microsoft, Quantinuum oraz rozległy prywatny ekosystem technologiczny. Chiny już pokazały, że są w stanie budować systemy kwantowe na światowym poziomie i aktywnie rozwijają powiązane technologie kwantowe. Europa stara się wykorzystać silną naukę podstawową, centra superkomputerowe oraz własne firmy, takie jak Alice & Bob, Pasqal i Quandela, aby nie stać się zależną od obcej platformy technologicznej.

Dlatego główny wyścig kwantowy tak naprawdę dopiero się zaczyna. Niekoniecznie wygra w nim ten, kto jako pierwszy zaprezentuje największą liczbę kubitów lub najbardziej spektakularną przewagę w specjalnie dobranym teście. Znacznie ważniejsze będzie stworzenie maszyny, która działa wystarczająco stabilnie, rozwiązuje przydatne zadania lepiej niż systemy klasyczne i może być płynnie zintegrowana z istniejącą już infrastrukturą cyfrową.

Dopiero wtedy komputery kwantowe przestaną być głównie imponującymi eksperymentami laboratoryjnymi — i staną się realną technologią.

 

 

Czytaj nas na Telegram i Sends