IBM und Google sehen sich auf Kurs, bis Ende des Jahrzehnts voll skalierte Quantencomputer zu bauen. Beide Konzerne haben zuletzt entscheidende technische Hürden überwunden und wollen Systeme entwickeln, die statt bisher weniger als 200 künftig über 1 Mio. Qubits verfügen – genug, um Probleme zu lösen, die heutige Supercomputer nicht bewältigen.

IBM präsentierte im Juni ein überarbeitetes Architektur-Blueprint, das auf eine neue Kopplungstechnologie setzt, um Interferenzen zwischen Qubits zu verringern – ein Problem, das im 433-Qubit-Chip „Condor“ aufgetreten war. Das Unternehmen verfolgt beim Fehlerkorrekturverfahren einen Low-Density-Parity-Check-Ansatz, der 90 % weniger Qubits als Googles „surface code“ erfordert. Google wiederum hat als Einziger bisher demonstriert, dass sein Verfahren beim Hochskalieren funktioniert, sieht IBMs Ansatz jedoch als technisch riskanter an.

Die Skalierung verlangt nicht nur stabile Qubits, sondern auch radikale Reduktionen der Komplexität. Einzelabstimmung jeder Komponente ist in großen Systemen nicht praktikabel, weswegen Hersteller robustere Bauteile und effizientere Fertigungsprozesse entwickeln. Google will die Kosten pro Maschine auf etwa 1 Mrd. USD senken – unter anderem durch eine Verzehnfachung der Kosteneffizienz bei Bauteilen.

Doch auch abseits der Physik bleibt der Aufwand enorm: Systeme müssen in extrem tiefgekühlten Spezialkühlschränken betrieben, auf modulare Chips verteilt und mit weniger Verkabelung realisiert werden. Konkurrenztechnologien wie Ionenfallen oder photonische Qubits bieten zwar Stabilitätsvorteile, kämpfen aber mit geringerer Rechengeschwindigkeit und schwierigerer Vernetzung.

Für Marktexperten wie Gartner-Analyst Mark Horvath ist klar: Die jüngsten IBM-Entwürfe könnten funktionieren, existieren aber bislang nur auf dem Papier. Welche Technologie sich durchsetzt, dürfte auch von staatlicher Förderung abhängen – etwa durch DARPA, die bereits prüft, welche Anbieter am schnellsten auf Praxistauglichkeit skalieren können.