Что такое квантовое превосходство, полезность и преимущество?

Что такое квантовое превосходство и когда оно было достигнуто?

Термин «квантовое превосходство» (quantum supremacy) ввел физик-теоретик Джон Прескилл в 2012 году. С научной точки зрения это фундаментальный вычислительный рубеж. Он наступает, когда квантовое устройство решает специфическую задачу за приемлемое время, тогда как для классического суперкомпьютера она вычислительно возможна, но неэффективна. Время на получение результата может занимать годы, сотни и тысячи лет.

Первые демонстрации квантового превосходства носили исключительно лабораторный характер из-за подверженности систем вычислительному шуму (ошибкам). Чтобы доказать саму жизнеспособность технологии в таких условиях, инженерам пришлось использовать синтетические алгоритмы — например, выборку из случайных квантовых цепей (RCS).

Тесты не имели прямой коммерческой ценности, но выполнили важную миссию: они зафиксировали факт превосходства квантовой архитектуры над классической в конкретной нише и открыли индустрии путь к поиску полезного применения технологии.

В 2019 году исследовательская группа Google впервые заявила о достижении квантового превосходства. Процессор Google Sycamore на 53 сверхпроводящих кубитах выполнил задачу по RCS за 200 секунд. Исследователи утверждали, что самому мощному на тот момент классическому суперкомпьютеру Summit на это потребовалось бы около 10 000 лет.

В IBM оспорили анонс Google. По их словам, Summit может справиться с задачей всего за два с половиной дня. По оценке IBM, если эффективно задействовать не только процессоры, но и колоссальные объемы оперативной и дисковой памяти суперкомпьютера, экспоненциальную сложность можно обойти.

Позже о преодолении рубежа сообщили китайские исследовательские группы. Они продемонстрировали превосходство сразу на двух разных физических архитектурах: на оптическом квантовом компьютере Jiuzhang, использующем фотоны для задачи бозонного сэмплинга и на обновленных сверхпроводящих системах с QPU Zuchongzhi 3.0. В марте 2025 года система сгенерировала миллион выборок всего за несколько минут. Согласно оценкам китайской команды, для точной симуляции этого конкретного процесса мощнейшему классическому суперкомпьютеру мира Frontier потребовалось бы около 6,4 млрд лет.

Хотя задачи вроде RCS не приносят практической или коммерческой пользы, они выполняют важнейшую роль: доказывают, что с ростом количества качественных кубитов квантовая мощность становится непреодолимой для классической архитектуры фон Неймана.

Что такое квантовая полезность?

При достижении квантовой полезности (quantum utility) квантовые компьютеры перестают быть лабораторными генераторами рекордов и превращаются в инструмент для научных исследований. На этом этапе развития квантовые системы не опережают суперкомпьютеры по всем характеристикам, но уже способны исследовать физические проблемы такого масштаба, который недоступен для прямого классического моделирования.

Квантовая полезность — это максимум того, на что способны квантовые компьютеры эпохи NISQ. Для перехода к следующей (FTQC) инженеры делают ставку не на увеличение числа кубитов, а на подавление ошибок (error mitigation). Метод позволяет вытягивать точные расчеты из «шумных» систем до того, как они потеряют свое квантовое состояние.

Подавление ошибок следует строго отличать от их полноценного аппаратного исправления (error correction), которое является признаком следующего исторического этапа.

Концепцию предложила и доказала IBM в 2023 году, фактически начав период квантовой полезности, который продолжился в 2026 году. В эксперименте использовали 127-кубитный процессор Eagle для моделирования свойств сложных магнитных материалов. Опираясь на методы подавления шума, процессор выдал результаты, которые невозможно было точно просчитать классическими методами.

Для реализации квантовой полезности часто применяют гибридную архитектуру с одновременным использованием QPU, CPU и GPU. Такой баланс позволяет эффективно распределять вычислительные задачи.

В мае 2026 года IBM совместно с Cleveland Clinic и японским институтом RIKEN с помощью такого гетерогенного расчета смоделировал гигантский белково-лигандный комплекс размером 12 635 атомов. Задачу решили на двух квантовых компьютерах и двух классических супермашинах.

Что такое квантовое преимущество?

Термины «квантовое превосходство» и «квантовое преимущество» (quantum advantage) часто используются в СМИ как синонимы, но в науке и бизнес-среде они обозначают разные исторические этапы развития технологии.

Если превосходство — это лабораторное доказательство фундаментальной вычислительной мощи квантовой аппаратной базы, то преимущество включает в себя комплекс условий. Оно достигается, когда устройство решает конкретную прикладную задачу быстрее, дешевле или точнее, чем лучший классический суперкомпьютер.

Главный критерий преимущества — практическая и экономическая целесообразность. Бизнесу не нужен сложный и дорогой QPU, если традиционный кластер способен смоделировать поведение молекулы для нового лекарства или рассчитать свойства сверхпрочного сплава за аналогичное время и бюджет.

Достижение квантового преимущества наряду с FTQC — главные задачи ведущих технологических компаний и стартапов на ближайшие три-четыре года.

Примеры из дорожных карт:

• IBM. К концу 2026 года компания продемонстрирует «первые примеры практического квантового преимущества» с помощью процессора Nighthawk. Он будет способен выполнять глубокие схемы из 7500 вентилей в тесной гибридной связке с классическими суперкомпьютерами. К 2029 году разработчики намерены выпустить полномасштабную FTQC-систему, оперирующую 200 логическими кубитами — Starling;
• QuEra Computing. Стартап, специализирующийся на архитектуре нейтральных атомов, планирует выпустить систему с 100 отказоустойчивыми логическими кубитами уже в 2026 году. По расчетам инженеров, этого объема будет достаточно для начала решения первых коммерчески значимых задач в химии и материаловедении, недоступных классическим ЭВМ;
• Quantinuum совместно с Microsoft. Компания намерена достичь бизнес-целей к 2030 году. Главная ставка делается на выпуск квантового компьютера Apollo пятого поколения. Система на базе ионов в ловушке должна получить сотни логических кубитов с глубокой коррекцией ошибок, которые интегрируют с ИИ-платформами и облачной инфраструктурой Microsoft Azure Quantum;
• Google Quantum AI. После презентации 105-кубитного процессора Willow в конце 2024 года, компания добилась успеха в подавлении ошибок. Цель — завершить создание крупномасштабного квантового компьютера с аппаратной коррекцией шума, способного надежно обрабатывать данные для коммерческих задач, к концу текущего десятилетия.

В каких сферах квантовые вычисления наиболее эффективны?

Первые реальные результаты достигаются исключительно в дисциплинах, требующих симуляции сложных квантово-механических систем. Классические процессоры неэффективны в просчете взаимодействия молекул: добавление каждого нового электрона в модель вызывает экспоненциальный рост объема данных. В отличие от них, квантовые устройства моделируют молекулярные структуры естественно, по законам квантовой физики.

Индустрия активно переходит от лабораторных тестов к решению сложнейших задач физического мира. Основные сферы применения, где ожидается или тестируется квантовая полезность:

• химия и промышленный катализ. Сегодня на производство сельскохозяйственных удобрений тратится около 2% всей вырабатываемой энергии. Квантовые алгоритмы используются для моделирования фермента нитрогеназы, чтобы создать новые, революционные катализаторы. Это позволит синтезировать аммиак при комнатной температуре, что радикально снизит мировые энергозатраты;
• материаловедение. Мощности квантовых вычислений применяются ведущими корпорациями для поиска новых химических структур. Главные задачи — разработка легких и сверхъемких твердотельных аккумуляторов для электротранспорта, а также поиск высокотемпературных сверхпроводников, которые позволят передавать электричество без потерь;
• фармакология и биофизика. В создании новых лекарств можно будет избежать долгого и дорогого «слепого скрининга». Квантовая технология теоретически позволит целенаправленно конструировать белки и с высочайшей точностью предсказывать, как именно молекула нового препарата свяжется с целевым вирусом или раковой клеткой в организме человека;
• фундаментальная наука. Квантовые системы уже используют в теоретической физике. С их помощью исследователи симулируют поведение экзотических состояний материи, червоточин и материалов на квантовом уровне, что в перспективе может привести к открытиям, о которых классическая наука пока даже не догадывается.

В каких сферах квантовые вычисления труднодостижимы?

Бизнес активно готовится к квантовой эре: крупнейшие логистические операторы вроде DHL и финансовые конгломераты, включая HSBC и JPMorgan, тестируют алгоритмы для оптимизации процессов.

Однако в научном сообществе эти сферы официально признаны самыми сложными и далекими от реального квантового преимущества. Дело в том, что для большинства комбинаторных задач вроде классической «задачи коммивояжера» или финансовой оптимизации инвестиционных портфелей лучшие квантовые алгоритмы (QAOA или алгоритм Гровера) способны дать лишь квадратичное ускорение. Чтобы квантовый компьютер смог обогнать кремниевый, ему потребуются миллионы идеальных, отказоустойчивых логических кубитов.

Другие сферы, в которых маркетинг опережает научные достижения: 

• квантовое машинное обучение. Чтобы квантовая нейросеть обработала массив данных (например, миллион картинок или терабайт текста), их необходимо перевести из классического вида «0» и «1» в суперпозицию амплитуд. Для этого требуется квантовая оперативная память (QRAM). Проблема в том, что эффективной технологии пока не существует. Процесс загрузки гигантского объема данных в кубиты занимает так много времени (оно растет линейно или даже суперлинейно), что это на корню убивает любое квантовое ускорение;
• работа с базами данных. Современные QPU работают на частотах в тысячи раз ниже (килогерцы или мегагерцы) CPU. Из-за этой колоссальной разницы квадратичное ускорение алгоритма Гровера начнет приносить реальную пользу только тогда, когда размер базы данных станет поистине астрономическим. Но базу такого объема пока невозможно загрузить в квантовый компьютер из-за проблемы QRAM;
• угроза кибербезопасности. Чтобы взломать стандартный ключ RSA-2048, квантовому компьютеру нужно около 4000 логических кубитов с FTQC. По данным большинства дорожных карт основных проектов, такой результат может быть достигнут примерно в 2030-х годах.