Brandsit

Tag: Quantum computing

Jak komputery kwantowe zmienią IT? Analizujemy ich potencjał w zakresie cyberbezpieczeństwa, modelowania danych i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.

  • Creotech Quantum debiutuje na GPW. Pierwsza taka spółka w Europie

    Creotech Quantum debiutuje na GPW. Pierwsza taka spółka w Europie

    Debiut Creotech Quantum na głównym parkiecie Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie to moment o znaczeniu wykraczającym poza lokalny rynek kapitałowy. To sygnał, że europejski sektor deep tech przestaje być domeną wyłącznie laboratoriów i funduszy venture capital, a zaczyna szukać walidacji na publicznym rynku. Jako pierwsza w Europie publiczna spółka koncentrująca się na technologiach kwantowych, Creotech rzuca rękawicę amerykańskim graczom, którzy na nowojorskich giełdach od lat operują wycenami idącymi w miliardy dolarów.

    Strategia prezes Anny Kamińskiej opiera się na pragmatycznym przejściu od fazy badawczej do twardej komercjalizacji. Centralnym punktem tego planu jest system kwantowej dystrybucji klucza (QKD), którego rynkowy debiut spółka zapowiada jeszcze na ten rok. W dobie narastających obaw o cyberbezpieczeństwo i potencjalną zdolność komputerów kwantowych do łamania klasycznych szyfrów, QKD oferuje rozwiązanie oparte na prawach fizyki, a nie tylko złożoności algorytmów. Dla sektorów takich jak finanse, logistyka czy obronność, nie jest to już tylko futurystyczna wizja, ale realne narzędzie ochrony danych.

    Siła spółki tkwi w umiejętnej dywersyfikacji i synergii z macierzystym Creotech Instruments. Creotech Quantum nie ogranicza się do teorii; dostarcza infrastrukturę niezbędną do budowy ekosystemu kwantowego. Portfolio obejmujące precyzyjne systemy synchronizacji czasu White Rabbit oraz szybkie kamery CMOS do monitorowania procesorów kwantowych pozycjonuje firmę jako kluczowego dostawcę komponentów. Co więcej, ambicje sięgają orbity – współpraca przy systemach QKD z przestrzeni kosmicznej może dać spółce unikalną przewagę konkurencyjną w skali globalnej.

    Inwestorzy muszą jednak pamiętać, że rynek kwantowy to gra długodystansowa i wyjątkowo kapitałochłonna. Choć debiut jest sukcesem wizerunkowym, prawdziwym testem będzie dowiezienie zapowiedzianych wdrożeń komercyjnych. Jeśli Creotech Quantum skutecznie skomercjalizuje swoje systemy w nadchodzących miesiącach, może stać się wzorcem dla innych europejskich graczy technologicznych, którzy dotąd z rezerwą podchodzili do giełdowych parkietów. Stawka jest wysoka: chodzi nie tylko o stopy zwrotu, ale o to, czy Europa zdoła zbudować własne filary w najbardziej kluczowym obszarze technologicznym XXI wieku.

  • NVIDIA wprowadza Ising – AI jako system operacyjny dla procesorów kwantowych

    NVIDIA wprowadza Ising – AI jako system operacyjny dla procesorów kwantowych

    W wyścigu o supremację kwantową NVIDIA wykonuje ruch, który może zmienić układ sił nie tylko w laboratoriach, ale i w centrach danych. Zaprezentowana właśnie rodzina modeli NVIDIA Ising to pierwsza na świecie otwarta próba zaprzęgnięcia sztucznej inteligencji do rozwiązania „pięty achillesowej” komputerów kwantowych: ich ekstremalnej niestabilności.

    Dzisiejsze procesory kwantowe (QPU) są technologicznie imponujące, lecz biznesowo nieużyteczne. Generują błąd średnio raz na tysiąc operacji. Aby technologia ta mogła realnie konkurować z tradycyjnym krzemem w farmacji czy logistyce, wskaźnik ten musi spaść do poziomu jednego błędu na miliard. Jensen Huang, szef Nvidii, stawia sprawę jasno: AI nie jest tu tylko dodatkiem, ale niezbędnym „systemem operacyjnym”, który ma zarządzać tą kruchą architekturą.

    Architektura zamiast obietnic

    Zamiast budować własny komputer kwantowy, NVIDIA pozycjonuje się jako dostawca warstwy krytycznej. Rodzina Ising składa się z dwóch wyspecjalizowanych narzędzi, które uderzają w najwęższe gardła branży. Model Ising Calibration wykorzystuje technologię widzenia komputerowego do automatyzacji ustawień procesora. To, co dotychczas zajmowało fizykom całe dni żmudnej pracy, AI potrafi skrócić do kilku godzin.

    Z kolei Ising Decoding to sieć neuronowa 3D zaprojektowana do korekcji błędów w czasie rzeczywistym. Wyniki są obiecujące. W porównaniu do obecnego standardu rynkowego, pyMatching, rozwiązanie Nvidii wykazuje trzykrotnie wyższą dokładność i 2,5-krotnie większą prędkość. W świecie, gdzie milisekundy opóźnienia decydują o rozpadzie stanu kwantowego, taka przewaga ma znaczenie fundamentalne.

    Strategia otwartych drzwi

    Decyzja o udostępnieniu modeli w formacie open source to przemyślany ruch biznesowy. Integrując Ising z istniejącą platformą CUDA-Q oraz łączem sprzętowym NVQLink, „zielony gigant” tworzy ekosystem, od którego trudno będzie się odciąć. Firmy i uniwersytety mogą trenować te modele na własnych danych, zachowując pełną kontrolę nad infrastrukturą, co jest kluczowe dla sektorów takich jak cyberbezpieczeństwo czy finanse.

  • Kwantowa rewolucja w SAP. Jak gigant ERP szykuje się na Q-Day?

    Kwantowa rewolucja w SAP. Jak gigant ERP szykuje się na Q-Day?

    Niemiecki gigant SAP wykonuje ruch rzadko spotykany u graczy tej skali: zaczyna profesjonalizować struktury pod technologię, która wciąż w dużej mierze pozostaje uwięziona w laboratoriach. Powołanie Carstena Polenza na stanowisko Chief Quantum Officer oraz sformowanie dwucyfrowego zespołu ekspertów to sygnał, że Walldorf nie zamierza jedynie przyglądać się kwantowej rewolucji z boku.

    Strategia SAP jest uderzająco pragmatyczna. Zamiast budować własny hardware, firma skupia się na warstwie aplikacyjnej i problemach optymalizacyjnych, które od dekad stanowią wąskie gardło w łańcuchach dostaw. Philipp Herzig, CTO SAP, przyznaje otwarcie, że programowanie kwantowe wymaga „oduczenia się” klasycznej informatyki. To wyznanie lidera technologicznego podkreśla głębię bariery wejścia – w świecie kwantów algorytmy nie działają na zerojedynkowej logice, lecz na prawdopodobieństwie, co pozwala na jednoczesne analizowanie milionów scenariuszy załadunku ciężarówek czy harmonogramowania produkcji.

    Dla przeciętnego dyrektora finansowego czy logistyka, „kwantowa rewolucja” w wydaniu SAP ma być paradoksalnie nudna i niewidoczna. Systemy ERP mają korzystać z komputerów kwantowych jak z wyspecjalizowanych akceleratorów w chmurze – wysyłając tam złożone zadanie matematyczne i odbierając gotowy, zoptymalizowany wynik w ułamku sekundy. To podejście „Quantum-as-a-Service” ma chronić klientów przed skomplikowaniem samej infrastruktury, jednocześnie dając im narzędzia do drastycznej redukcji kosztów i emisji CO2 poprzez eliminację pustych przebiegów w logistyce.

    Jednak za obietnicą wydajności kryje się egzystencjalne zagrożenie, określane w branży jako „Q-Day”. Moment, w którym komputery kwantowe staną się wystarczająco potężne, by złamać obecne standardy szyfrowania, spędza sen z powiek architektom bezpieczeństwa. SAP, zarządzający danymi tysięcy globalnych korporacji, musi grać na dwóch polach jednocześnie: budować algorytmy przyszłości i wdrażać kryptografię postkwantową, by zabezpieczyć fundamenty dzisiejszego biznesu.

  • Kwantowe AI – synergia nowych technologii zmieni rynek cyberbezpieczeństwa

    Kwantowe AI – synergia nowych technologii zmieni rynek cyberbezpieczeństwa

    Dotychczasowe paradygmaty technologiczne przestają być wystarczające do opisu rzeczywistości. Dynamika zmian, napędzana przez symbiozę sztucznej inteligencji oraz obliczeń kwantowych staje się fundamentem nowej strategii biznesowej, a granica między tym, co technicznie niewykonalne, a tym, co staje się standardem, ulega zatarciu. Oznacza to konieczność porzucenia reaktywnego modelu zarządzania infrastrukturą na rzecz głębokiej, wizjonerskiej rekonstrukcji systemów bezpieczeństwa.

    Fundamentem dzisiejszego cyfrowego zaufania jest kryptografia asymetryczna, oparta na standardach takich jak RSA czy ECC. Przez dekady stanowiły one nienaruszalny mur chroniący tajemnice korporacyjne, dane pacjentów oraz infrastrukturę krytyczną państw. Jednak ta epoka nieuchronnie zmierza ku końcowi. Analitycy wskazują rok 2032 jako moment, w którym dotychczasowe metody szyfrowania przestaną być uznawane za bezpieczne. Potencjał obliczeniowy komputerów kwantowych pozwoli bowiem na złamanie obecnych zabezpieczeń w czasie mierzonym w sekundach, a nie w stuleciach.

    Największym, a zarazem najbardziej podstępnym zagrożeniem jest zjawisko określane mianem „Harvest Now, Decrypt Later”. Strategia ta, polegająca na masowym gromadzeniu zaszyfrowanych strumieni danych z intencją ich odszyfrowania w momencie uzyskania dostępu do procesorów kwantowych, rzuca cień na dzisiejsze poczucie bezpieczeństwa. Informacje, które dziś wydają się nieczytelnym ciągiem znaków, mogą stać się otwartą księgą za kilka lat. Dla biznesu oznacza to, że tajemnice handlowe, plany budowy strategicznych obiektów czy dane wrażliwe wykradzione dzisiaj, staną się publiczne w dniu, który eksperci określają jako „Q-Day”. Zatem przygotowanie do ery postkwantowej jest już priorytetem priorytetem zarządzania ryzykiem na najwyższym szczeblu.

    Powszechnym błędem w debacie publicznej jest przekonanie, że kryptografia postkwantowa to jedynie kolejna aktualizacja oprogramowania, podobna do łatania dziur w systemie operacyjnym. Rzeczywistość wymaga jednak znacznie głębszej refleksji. Kluczem do przetrwania staje się tak zwana zwinność kryptograficzna. Jest to zdolność architektury IT do błyskawicznej wymiany algorytmów szyfrujących bez konieczności kosztownego i czasochłonnego wstrzymywania procesów operacyjnych. Firmy, które zbudują swoje systemy w sposób sztywny, narażają się na paraliż w obliczu nowych, nieznanych jeszcze luk w zabezpieczeniach, które z pewnością zostaną odkryte wraz z rozwojem fizyki kwantowej.

    Równolegle do rewolucji sprzętowej odbywa się ewolucja algorytmiczna. Często błędnie zakłada się, że świat sztucznej inteligencji i komputerów kwantowych to odrębne ekosystemy. W rzeczywistości komputery kwantowe oferują wykładnicze przyspieszenie treningu modeli AI, co tworzy nową jakość zagrożeń. Inteligentne systemy, wspierane kwantową mocą obliczeniową, będą w stanie identyfikować słabości infrastruktury z precyzją i szybkością, która wykracza poza dzisiejsze zdolności detekcyjne. To sprawia, że cyberzagrożenia ulegną przeobrażeniu w sposób radykalny, wymuszając na architektach systemów projektowanie barier bezpieczeństwa, które same potrafią ewoluować.

    W tym wyścigu zbrojeń pojawia się jednak klasyczny konflikt między bezpieczeństwem a komfortem użytkownika. Wiadomym jest, że w świecie biznesu każda sekunda opóźnienia i każde dodatkowe kliknięcie generowane przez mechanizmy ochronne są postrzegane jako tarcie obniżające efektywność, w czym ujawnia się rola koncepcji „Security by Design”. Prawdziwa innowacja polega na integracji wysoce zaawansowanych, zautomatyzowanych mechanizmów ochrony w taki sposób, aby działały one w tle, pozostając niewidocznymi dla użytkownika końcowego. Bezpieczeństwo nie może być hamulcem postępu; musi stać się jego integralną, bezobsługową częścią. Tylko taka symbioza pozwala na zachowanie maksymalnej ochrony przy jednoczesnym utrzymaniu płynności procesów biznesowych.

    Przejście na rozwiązania hybrydowe, łączące sprawdzone metody klasyczne z nowymi algorytmami postkwantowymi, wydaje się być obecnie najrozsądniejszą ścieżką dla organizacji dbających o swoją strategiczną odporność. Pozwala to na zachowanie zgodności z obecnymi regulacjami przy jednoczesnym budowaniu odporności na przyszłe ataki kwantowe. Wyzwanie to wymaga jednak przezwyciężenia pewnego rodzaju poznawczego paraliżu. Często łatwiej jest ignorować zagrożenia odległe w czasie, niż podjąć trudną decyzję o przebudowie fundamentów IT. Historia technologii uczy jednak, że wygrywają ci, którzy potrafią dostrzec nadchodzące zmiany, zanim staną się one palącym kryzysem.

  • Dane dają przewagę, ale wymagają kontroli. 8 prognoz dla rynku enterprise

    Dane dają przewagę, ale wymagają kontroli. 8 prognoz dla rynku enterprise

    Jeszcze dekadę temu definicja „bezpiecznej firmy” była prosta: solidny firewall, aktualny antywirus i regularny backup. Dziś, w dobie hybrydowych środowisk i wszechobecnej sztucznej inteligencji, to podejście brzmi jak archaizm. Dane dały przedsiębiorstwom supermoce w postaci przewagi konkurencyjnej, ale jednocześnie sprowadziły na działy IT niespotykaną dotąd złożoność operacyjną. Patrząc na prognozy technologiczne na rok 2026, widać wyraźnie, że wchodzimy w erę, w której nową walutą staje się „cyfrowa suwerenność”, a jedynym akceptowalnym parametrem bezpieczeństwa jest szybkość.

    Technologia przestała być magią, a stała się krytyczną logistyką. Jeśli spojrzymy na to, co czeka nas w perspektywie najbliższych dwóch lat, wnioski są jednoznaczne: tradycyjne cyberbezpieczeństwo to za mało. Wyścig zbrojeń przeniósł się na poziom infrastruktury, a wygrają go ci, którzy zrozumieją, że granice geograficzne danych mają znaczenie, a czas reakcji liczy się bardziej niż wysokość murów obronnych.

    Szybkość to nowy punkt odniesienia

    Przez lata żyliśmy w paradygmacie ochrony perymetrycznej – budowania twierdzy, do której nikt niepowołany nie ma wstępu. Prognozy na rok 2026 brutalnie weryfikują to podejście. Cyberzagrożenia ewoluowały. To już nie są pojedyncze incydenty ransomware, polegające „tylko” na szyfrowaniu dysków. Mamy do czynienia ze złożonymi operacjami, w których dane są nie tylko blokowane, ale przede wszystkim po cichu eksfiltrowane, a następnie sprzedawane na czarnym rynku lub wykorzystywane do szantażu.

    W takiej rzeczywistości odporność firmy (resilience) nie jest mierzona tym, czy uda się uniknąć ataku, ale jak szybko organizacja jest w stanie wrócić do gry po incydencie. Tradycyjne odtwarzanie danych z taśm czy wolnych repozytoriów archiwalnych staje się wąskim gardłem nie do zaakceptowania.

    Nowym standardem staje się szybkość. Wykrywanie anomalii musi dziać się w czasie rzeczywistym, a izolacja zainfekowanych zasobów – automatycznie. Co więcej, kluczowe staje się pojęcie „czystego przywracania” (clean data recovery). W przyszłości inteligentne infrastruktury będą musiały gwarantować, że stan docelowy, do którego wracamy po awarii, jest absolutnie wolny od złośliwego kodu. To wymaga integracji systemów bezpieczeństwa bezpośrednio z warstwą pamięci masowej, a nie traktowania ich jako zewnętrznej nakładki.

    Geopolityka wkracza do serwerowni

    Jeszcze niedawno strategia chmurowa wielu firm opierała się na prostym rachunku ekonomicznym i elastyczności, często ignorując fizyczną lokalizację bitów i bajtów. Te czasy bezpowrotnie mijają. Rządy na całym świecie, w trosce o bezpieczeństwo narodowe i prywatność obywateli, zaostrzają przepisy dotyczące tego, gdzie dane mogą być przechowywane i przetwarzane.

    Dlatego jednym z kluczowych trendów do 2026 roku będzie suwerenność danych. Firmy i partnerzy technologiczni muszą reagować, budując środowiska, które zapewniają prywatność bez hamowania innowacji. Odpowiedzią rynku są chmury suwerenne oraz lokalne środowiska hybrydowe. Nie chodzi tu o całkowity odwrot od globalnych hiperskalerów, ale o mądre zarządzanie ryzykiem.

    Tutaj pojawia się ogromna szansa dla nowoczesnych platform danych. Ich zadaniem jest zdjęcie z barków działów IT ciężaru biurokracji. Zrównoważone platformy mają automatyzować szyfrowanie, zarządzanie politykami dostępu i zgodność z regulacjami (compliance). Dzięki temu inżynierowie mogą skupić się na tworzeniu wartości biznesowej, zamiast tracić czas na ręczne dostosowywanie systemów do wymogów prawnych. Suwerenność przestaje być przeszkodą, a staje się elementem architektury.

    Wyścig z czasem i kwantami

    Patrząc w przyszłość, nie można ignorować zagrożeń, które dziś wydają się odległe, a w 2026 roku mogą stać się standardem. Mowa tu o kryptografii pokwantowej (PQC). Choć komputery kwantowe zdolne do łamania obecnych zabezpieczeń to wciąż pieśń przyszłości, dane, które są kradzione dzisiaj, mogą zostać odszyfrowane za kilka lat (tzw. atak „harvest now, decrypt later”).

    Dlatego inteligentna infrastruktura przyszłości musi integrować standardy PQC już teraz. Bezpieczeństwo nie może być usługą doklejaną na końcu procesu wdrożeniowego. Musi być wbudowane w DNA systemów przechowywania danych – od wykrywania anomalii behawioralnych na poziomie zapisu, po zaawansowane szyfrowanie. Tylko takie podejście zapewni firmom spokój w obliczu ewoluujących modeli zagrożeń.

    Zaufanie jako waluta

    Wszystkie powyższe elementy – szybkość, suwerenność, bezpieczeństwo – zbiegają się w jednym punkcie: sztucznej inteligencji. Rok 2026 to czas, gdy AI przestanie być tylko generatorem treści, a zacznie działać w modelu Agentic AI – autonomicznych systemów podejmujących decyzje.

    Jednak, aby AI była skuteczna i bezpieczna, musi być godna zaufania. Większość inicjatyw AI nie upada z powodu słabych modeli językowych, ale z powodu słabej jakości baz danych i braku kontroli nad nimi. Jeśli firma nie ma pewności, kto miał dostęp do danych szkoleniowych, czy nie zostały one zmanipulowane i czy są zgodne z regulacjami, wdrożenie AI staje się rosyjską ruletką.

    Dlatego kompleksowe zarządzanie danymi (Data Governance) wychodzi na pierwszy plan. Kontrola dostępu, śledzenie cyklu życia danych (data lineage) i integralność to fundamenty, bez których nawet najbardziej zaawansowany algorytm będzie bezużyteczny.

    Koniec silosów

    Droga do roku 2026 prowadzi przez zrozumienie, że sztuczna inteligencja, chmura, odporność cybernetyczna i nowoczesna infrastruktura nie są już odrębnymi obszarami. To naczynia połączone.

    Strategie chmurowe przesuwają się w kierunku platform zoptymalizowanych pod kątem obciążenia (workload). Zamiast zarządzać oddzielnymi konsolami, firmy będą polegać na jednolitych platformach, które pozwolą decydować, gdzie dane zadanie wykona się najlepiej – czy to w chmurze publicznej, suwerennej, czy w lokalnym centrum danych.

    W nadchodzących latach wygrają ci, którzy postawią na inteligentną infrastrukturę danych. Taką, która zapewnia szybkość odzyskiwania po ataku, gwarantuje suwerenność w obliczu regulacji i dostarcza paliwa dla godnej zaufania sztucznej inteligencji. Czas przestać traktować infrastrukturę jako koszt, a zacząć widzieć w niej fundament nowoczesnego biznesu.

  • Pat Gelsinger wieszczy zmierzch ery GPU na rzecz rewolucji kwantowej

    Pat Gelsinger wieszczy zmierzch ery GPU na rzecz rewolucji kwantowej

    Pat Gelsinger, choć nie zasiada już w fotelu prezesa Intela, nie zamierza milczeć w kwestii przyszłości technologicznej architektury świata. W niedawnym wywiadzie dla Financial Times były szef giganta z Santa Clara przedstawił tezę, która stoi w jaskrawej opozycji do obecnego konsensusu rynkowego. Według Gelsingera, obecny „szum” wokół sztucznej inteligencji, choć potrwa jeszcze kilka lat, jest zaledwie preludium do znacznie głębszej zmiany: nadejścia ery obliczeń kwantowych.

    Podczas gdy Jensen Huang, CEO Nvidii, buduje imperium oparte na dominacji GPU i przewiduje, że technologia kwantowa nie wpłynie na rynek przez najbliższe dwie dekady, Gelsinger drastycznie skraca ten horyzont. Jego zdaniem komputery kwantowe wejdą do głównego nurtu w ciągu zaledwie dwóch lat. To odważna prognoza, sugerująca, że obecna hegemonia akceleratorów graficznych może zakończyć się jeszcze przed końcem tej dekady. Gelsinger wizualizuje przyszłość cyfrową jako „świętą trójcę” współistniejących technologii: klasycznych procesorów, akceleratorów AI oraz jednostek kwantowych. W tym scenariuszu rola GPU, obecnie kluczowa dla trenowania dużych modeli językowych, uległaby znaczącej marginalizacji na rzecz układów opartych na kubitach.

    Perspektywa Gelsingera wydaje się ewoluować wraz z jego odejściem od korporacyjnych struktur Intela w stronę ekosystemu startupów. Współpracując bliżej z mniejszymi, bardziej zwinnymi podmiotami kwantowymi, dostrzega tempo innowacji, które może być niewidoczne z perspektywy zasiedziałych gigantów krzemowych. W swojej ocenie jest również krytyczny wobec przeszłości. Przyznaje, że Intel pod jego sterami zmagał się z „utratą podstawowej dyscypliny”, co skutkowało opóźnieniami kluczowych procesów, takich jak litografia 18A. To doświadczenie walki z ograniczeniami klasycznego krzemu mogło utwierdzić go w przekonaniu, że prawo Moore’a w tradycyjnym rozumieniu wyczerpuje się szybciej, niż branża chce to przyznać.

  • Palo Alto Networks ostrzega: Wymiana infrastruktury IT do 2029 roku jest nieunikniona

    Palo Alto Networks ostrzega: Wymiana infrastruktury IT do 2029 roku jest nieunikniona

    Podczas gdy rynek wciąż debatuje nad regulacjami sztucznej inteligencji, CEO Palo Alto Networks, Nikesh Arora, wyznacza znacznie twardszą datę graniczną dla branży cyberbezpieczeństwa. Jego zdaniem do 2029 roku wrogie podmioty państwowe będą dysponować operacyjnymi komputerami kwantowymi, co wymusi na korporacjach bezprecedensową wymianę infrastruktury.

    Wystąpienie Arory podczas ostatniego omówienia wyników kwartalnych było czymś więcej niż standardową prognozą – to wyraźny sygnał dla akcjonariuszy i dyrektorów IT, że „bezpieczeństwo kwantowe” staje się nowym, krytycznym filarem komercyjnym. Lee Klarich, CTO spółki, już odnotowuje rosnącą presję ze strony klientów, którzy zaczynają traktować zagrożenie kwantowe jako problem „tu i teraz”, a nie odległą abstrakcję. Wymiana systemów kryptograficznych, konieczna do obrony przed potencjałem obliczeniowym kwantów, może stać się dla Palo Alto Networks katalizatorem wzrostu porównywalnym z falą transformacji chmurowej.

    Równolegle do futurystycznych wizji, spółka agresywnie zagospodarowuje teraźniejszość, w której dominującym wektorem ataku staje się przeglądarka internetowa. Arora szacuje, że aż 90 procent pracy biurowej odbywa się obecnie w oknie przeglądarki, a rosnąca popularność autonomicznych agentów AI tylko potęguje ryzyko. Wewnętrzne testy firmy, które wykazały 167 zainfekowanych instancji na 5000 urządzeń u jednego z klientów, posłużyły za dowód koncepcji dla nowej strategii. Palo Alto Networks otwarcie celuje w bazę 100 milionów instalacji własnej przeglądarki biznesowej, co pozwoliłoby firmie przejąć kontrolę nad „ostatnią milą” bezpieczeństwa danych, tradycyjnie pomijaną przez klasyczne firewalle.

    Dopełnieniem tej ofensywy jest strategiczne przejęcie platformy Chronosphere. Transakcja o wartości blisko 3,5 miliarda dolarów to jasny zakład na rynek obserwowalności (observability) w dobie AI. Arora argumentuje, że klasyczne narzędzia monitoringu są zbyt drogie i wolne dla systemów sztucznej inteligencji operujących na petabajtach danych. Chronosphere ma zredukować koszty operacyjne nawet o dwie trzecie, oferując jednocześnie inżynierom Palo Alto technologię niezbędną do obsługi obciążeń nowej generacji. To ruch, który pozycjonuje firmę nie tylko jako dostawcę „tarczy”, ale też jako fundamentalnego partnera w budowie wydajnej infrastruktury dla ery AI.

  • Koniec „garażowych” wdrożeń. OCP standaryzuje infrastrukturę dla komputerów kwantowych

    Koniec „garażowych” wdrożeń. OCP standaryzuje infrastrukturę dla komputerów kwantowych

    Open Compute Project (OCP) otwiera nowy rozdział w projektowaniu centrów danych, podejmując próbę pogodzenia dwóch technologicznych żywiołów: klasycznych obliczeń wielkiej skali (HPC) oraz niezwykle wrażliwej mechaniki kwantowej. Organizacja rozpoczęła prace nad sformułowaniem precyzyjnych wytycznych, które mają umożliwić koegzystencję tych systemów w ramach jednej serwerowni. Choć wizja hybrydowego przetwarzania danych obiecuje skok wydajnościowy, rzeczywistość inżynieryjna stawia przed operatorami obiektów wyzwania, których standardowe procedury nie przewidują.

    Integracja systemów kwantowych to przede wszystkim walka z masą i termodynamiką. Mimo że same procesory kwantowe mogą imponować efektywnością energetyczną, ich infrastruktura towarzysząca jest wymagająca. Kluczowym elementem jest tu kriostat – urządzenie ważące nawet 750 kilogramów – co wymusza na projektantach zapewnienie nośności podłogi na poziomie co najmniej 1000 kg/m².

    Jeszcze większym wyzwaniem okazuje się zarządzanie temperaturą cieczy chłodzącej. Podczas gdy nowoczesne szafy HPC mogą pracować na wodzie o temperaturze dochodzącej do 45°C, systemy kwantowe wymagają zasilania czynnikiem w przedziale 15–25°C. Wymusza to utrzymanie dwóch oddzielnych pętli chłodniczych lub stosowanie zaawansowanych wymienników ciepła. Do tego dochodzi rygorystyczna kontrola wilgotności, która musi oscylować między 25 a 60 procent, aby uniknąć kondensacji pary na elementach chłodniczych, co w środowisku elektroniki precyzyjnej byłoby katastrofalne.

    Jednak to czynniki środowiskowe, często ignorowane w klasycznym IT, mogą przesądzić o sukcesie wdrożenia. Sprzęt kwantowy wykazuje ekstremalną wrażliwość na zakłócenia elektromagnetyczne. Nawet tak prozaiczne elementy jak oświetlenie fluorescencyjne muszą znajdować się w odległości co najmniej dwóch metrów od jednostki obliczeniowej. Pola magnetyczne muszą być ściśle limitowane, a lokalizacja samego centrum danych wymaga nowej analizy urbanistycznej. Obecność linii tramwajowej, trakcji kolejowej czy masztów telefonii komórkowej w promieniu 100 metrów może generować szum uniemożliwiający stabilną pracę kubitów.

    OCP słusznie zauważa, że instalacja komputera kwantowego przestaje być standardową operacją „plug-and-play”. To proces inżynieryjny trwający minimum cztery tygodnie, wymagający zaangażowania wyspecjalizowanych elektryków i techników chłodnictwa, a nie tylko personelu IT. Inicjatywa OCP, mająca na celu stworzenie list kontrolnych i najlepszych praktyk, jest zatem nie tyle ułatwieniem, co koniecznością, by hybrydowe środowiska HPC mogły wyjść z fazy eksperymentalnej i stać się rynkowym standardem.

  • Kryptografia postkwantowa w bankowości i medycynie. Wyzwania, regulacje i wdrożenie

    Kryptografia postkwantowa w bankowości i medycynie. Wyzwania, regulacje i wdrożenie

    Większość dyskusji o komputerach kwantowych wciąż oscyluje wokół futurologii. Mówimy o maszynach, które kiedyś, w bliżej nieokreślonej przyszłości, zmienią oblicze nauki i medycyny. Tymczasem dla dyrektorów do spraw bezpieczeństwa w bankach, szpitalach czy instytucjach rządowych, era kwantowa nie jest odległą wizją, lecz palącym problemem, który zaczął się już wczoraj. W cieniu medialnych doniesień o kolejnych procesorach kwantowych rozgrywa się cichy dramat bezpieczeństwa danych, znany w branży jako strategia „Harvest Now, Decrypt Later”. To proste, lecz brutalne założenie, wedle którego cyberprzestępcy i wrogie podmioty państwowe już dziś masowo kradną i archiwizują zaszyfrowane dane. Obecnie są one dla nich bezużytecznym ciągiem znaków, ale ich cel jest długofalowy: przechować je do momentu, gdy komputery kwantowe osiągną moc obliczeniową wystarczającą do złamania dzisiejszych algorytmów w kilka sekund.

    Dla branż operujących danymi wrażliwymi o długim cyklu życia to scenariusz koszmaru. Sektor finansowy, opierający się na zaufaniu i tajemnicy bankowej, oraz system opieki zdrowotnej, chroniący dane pacjentów często przez całe dekady, znajdują się na pierwszej linii frontu. Jeśli przyjmiemy, że stabilny komputer kwantowy powstanie za dziesięć lat, a dane medyczne lub finansowe muszą pozostać poufne przez lat piętnaście czy dwadzieścia, to matematyka jest nieubłagana. Zabezpieczenia stosowane dzisiaj są już niewystarczające, ponieważ okres koniecznej ochrony danych wykracza poza horyzont czasowy bezpiecznego użytkowania obecnej kryptografii. Z badań opublikowanych przez francuską agencję ANSSI wynika, że połowa ankietowanych organizacji jest już teraz narażona na ryzyko przyszłych ataków kwantowych, szczególnie w kontekście tak powszechnych narzędzi jak VPN czy certyfikaty długoterminowe.

    Odpowiedzią na to niewidzialne zagrożenie nie jest jednak budowa własnych komputerów kwantowych do obrony, lecz matematyka, a konkretnie kryptografia postkwantowa (PQC). Pod tym terminem kryje się nowy zestaw algorytmów szyfrujących, zaprojektowanych specjalnie tak, aby oprzeć się potężnej mocy obliczeniowej przyszłych maszyn. Co kluczowe, technologie te są kompatybilne z naszym obecnym sprzętem. Można, a nawet trzeba, wdrażać je na dzisiejszych serwerach, w chmurze i infrastrukturze sieciowej, nie czekając na rewolucję sprzętową. Wdrażanie to opiera się na dwóch fundamentach, które coraz częściej pojawiają się w strategiach bezpieczeństwa: hybrydyzacji oraz krypto-zwinności.

    Podejście hybrydowe to swoisty pomost bezpieczeństwa. Polega ono na jednoczesnym stosowaniu konwencjonalnych, sprawdzonych przez lata algorytmów oraz nowych rozwiązań postkwantowych. Działa to na zasadzie podwójnego zamka w drzwiach – nawet jeśli jeden zostanie sforsowany, drugi nadal chroni zasoby. Taka strategia pozwala firmom testować nową technologię i budować odporność bez ryzykownego porzucania obecnych standardów z dnia na dzień. Z kolei krypto-zwinność, czyli Crypto-Agility, to zdolność systemu do szybkiej wymiany algorytmu szyfrującego w momencie wykrycia w nim luki. W dynamicznie zmieniającym się świecie zagrożeń systemy IT nie mogą być monolitem; muszą pozwalać na płynną aktualizację swoich kryptograficznych fundamentów bez konieczności przebudowywania całej architektury czy paraliżu operacyjnego przedsiębiorstwa.

    Choć technologiczne rozwiązania są już na stole, to impuls do zmian coraz częściej płynie nie z działów IT, lecz z biur regulatorów. Europa wyraźnie przyspiesza w wyścigu o cyfrową suwerenność, a organy takie jak wspomniane ANSSI czy instytucje unijne, nie traktują już odporności kwantowej jako opcji, lecz jako konieczność. Prace standaryzacyjne, prowadzone globalnie przez amerykański NIST, są bacznie obserwowane i adaptowane do europejskich wymogów. Na Starym Kontynencie kluczową rolę zaczyna odgrywać legislacja, w tym ustawa o cyberodporności (Cyber Resilience Act). Nowe przepisy będą stopniowo wymuszać na dostawcach oprogramowania i sprzętu zgodność z najnowocześniejszymi kryteriami kryptograficznymi. Oznacza to, że wkrótce nawet firmy niezwiązane z infrastrukturą krytyczną będą musiały zweryfikować swoje łańcuchy dostaw, upewniając się, że ich partnerzy technologiczni oferują rozwiązania gotowe na erę postkwantową.

    Obecnie na rynku obserwujemy intrygujący rozdźwięk. Z jednej strony dostawcy technologii wykazują dużą mobilizację, aktywnie śledząc rekomendacje i integrując nowe standardy w swoich produktach, by wyprzedzić regulacje. Z drugiej strony, wielu użytkowników końcowych, w tym duże przedsiębiorstwa, przyjmuje postawę wyczekującą. Część branż wstrzymuje się z decyzjami do momentu pojawienia się sztywnych wytycznych prawnych. Eksperci ostrzegają jednak, że jest to strategia ryzykowna. Migracja kryptograficzna to proces niezwykle złożony, kosztowny i czasochłonny. Organizacje, które zaczną go dopiero w momencie wejścia w życie twardych przepisów, mogą znaleźć się w sytuacji bez wyjścia, zmuszone do chaotycznych i kosztownych modernizacji pod presją czasu.

    Dla sektorów takich jak bankowość czy ochrona zdrowia przewidywanie zagrożenia kwantowego stało się więc strategiczną koniecznością, wykraczającą daleko poza techniczne aspekty działania działu IT. Wymaga to koordynacji na poziomie zarządczym, inwentaryzacji zasobów i zaplanowania wieloletnich budżetów. Pierwszym krokiem dla każdej świadomej organizacji powinno być dokładne zmapowanie miejsc, w których wykorzystywana jest kryptografia, oraz ocena, jak długo chronione dane muszą pozostać poufne. Czasu na przygotowanie jest coraz mniej, a w świecie cyberbezpieczeństwa, gdzie stawką jest zaufanie klientów i stabilność systemu finansowego, zasada „lepiej zapobiegać niż leczyć” nigdy nie była bardziej aktualna. Przejście na kryptografię postkwantową nie jest jedynie aktualizacją oprogramowania – to fundamentalna zmiana w myśleniu o trwałości i bezpieczeństwie informacji w XXI wieku.

  • OVHcloud udostępnia procesory kwantowe Pasqal. Startuje nowa usługa

    OVHcloud udostępnia procesory kwantowe Pasqal. Startuje nowa usługa

    Francuski dostawca chmury, OVHcloud, wykonał właśnie najbardziej zdecydowany ruch w kierunku uniezależnienia Starego Kontynentu od amerykańskiej technologii obliczeniowej. Uruchomienie nowej platformy Quantum-as-a-Service to nie tylko premiera technologiczna, ale przede wszystkim sygnał, że Europa zamierza budować własny, suwerenny ekosystem w rodzącym się sektorze obliczeń kwantowych.

    Firma z Roubaix udostępniła organizacjom dostęp do procesora Orion Beta QPU, dostarczonego przez francuski startup Pasqal. Jest to pierwszy krok w agresywnej strategii, która zakłada integrację co najmniej ośmiu systemów kwantowych do końca 2027 roku. Co istotne z perspektywy geopolitycznej, aż siedem z nich ma pochodzić od dostawców europejskich. Pasqal, jako partner wiodący, postrzega tę współpracę jako fundament pod budowę „cyfrowej autonomii”, w której zarówno sprzęt, jak i infrastruktura chmurowa pozostają w obrębie jurysdykcji UE.

    Z perspektywy biznesowej oferta OVHcloud wyróżnia się pragmatycznym podejściem do wciąż eksperymentalnej technologii. Dostawca łączy dostęp do fizycznego QPU z zestawem dziewięciu emulatorów kwantowych, z których korzysta już blisko tysiąc programistów. Taka hybrydowa architektura pozwala firmom na bezpieczne testowanie algorytmów i walidację przypadków użycia w środowisku chmurowym, bez konieczności inwestowania w kosztowną, własną infrastrukturę laboratoryjną. Choć o „kwantowej supremacji” – momencie, w którym komputery kwantowe trwale prześcigną klasyczne maszyny – nie może być jeszcze mowy, OVHcloud chce być gotowe na ten moment, oferując środowisko do iteracji i nauki już teraz.

    Ruch Francuzów jest bezpośrednią odpowiedzią na dominację amerykańskich hyperscalerów. IBM ze swoim Quantum Cloud, Microsoft Azure z procesorem Majorana 1, AWS Braket czy Google, od lat budują przewagę konkurencyjną za oceanem. OVHcloud wchodzi na ten rynek z opóźnieniem, ale z jasną propozycją wartości: oferuje pierwszą realną alternatywę, która gwarantuje, że wrażliwe badania i dane nie opuszczą europejskiego obszaru gospodarczego. W dobie rosnących napięć regulacyjnych i nacisku na suwerenność danych, może to być kluczowy atut w walce o klientów z sektora publicznego, finansowego i badawczego.

    Wybór między technologią Pasqal a rozwiązaniami IBM to nie tylko kwestia dostawcy, ale decyzja dotycząca fundamentalnej architektury fizycznej. Choć obie firmy dążą do tego samego celu – stabilnych obliczeń kwantowych – podchodzą do problemu od zupełnie innych stron fizyki.

    IBM i podejście nadprzewodzące (Superconducting Qubits)

    IBM, podobnie jak Google, stawia na kubity nadprzewodzące. Są to w istocie makroskopowe obwody elektroniczne, które po schłodzeniu do temperatur bliskich zeru absolutnemu (w wielkich chłodziarkach rozcieńczalnikowych) wykazują właściwości kwantowe. To podejście jest obecnie najbardziej dojrzałe inżynieryjnie. Jego największą zaletą jest szybkość operacji – bramki kwantowe działają tu niezwykle szybko.

    Wadą tego rozwiązania jest jednak krótki czas koherencji (czas, w którym kubit „pamięta” swój stan) oraz trudności ze skalowaniem. Każdy kubit musi być fizycznie połączony z elektroniką sterującą, co przy tysiącach kubitów tworzy „koszmar okablowania” i generuje ciepło, które jest wrogiem stanu kwantowego.

    Pasqal i podejście neutralnych atomów (Neutral Atoms)

    Francuski Pasqal (i pośrednio OVHcloud) wykorzystuje atomy rubidu zawieszone w próżni i przytrzymywane za pomocą wysoce precyzyjnych laserów, zwanych pęsetami optycznymi (optical tweezers). W tym układzie to same atomy są kubitami. Ponieważ atomy są identyczne z natury, eliminuje to błędy wynikające z niedoskonałości produkcji chipów, z czym boryka się IBM.

    Kluczową przewagą technologii Pasqal jest skalowalność i łączność. Lasery mogą układać atomy w dowolne trójwymiarowe kształty, co pozwala na symulowanie złożonych cząsteczek chemicznych lub problemów optymalizacyjnych w sposób niedostępny dla sztywnej architektury chipów IBM. Systemy te mogą działać w temperaturach pokojowych (dla samej aparatury, choć atomy są chłodzone laserem), co drastycznie obniża koszty energetyczne. Wadą jest wolniejszy czas wykonywania operacji w porównaniu do nadprzewodników.

    CechaPasqal (OVHcloud)IBM (IBM Cloud)
    ArchitekturaNeutralne atomy (sterowane światłem/laserem)Nadprzewodniki (obwody elektroniczne na chipie)
    Stabilność (Koherencja)Wysoka. Atomy utrzymują stan kwantowy dłużej (sekundy).Niska. Bardzo krótki czas życia stanu (mikrosekundy).
    Szybkość operacjiWolniejsza. Operacje na atomach trwają dłużej.Bardzo szybka. Błyskawiczne bramki logiczne.
    SkalowalnośćWysoka. Łatwiej dodać więcej atomów i laserów niż kabli.Umiarkowana. Wymaga skomplikowanej inżynierii kriogenicznej.
    Główne zastosowaniaSymulacje materiałowe, optymalizacja logistyki, chemia.Kryptografia, faktoryzacja, uniwersalne algorytmy.

  • Wyścig o przewagę kwantową: IBM stawia na Nighthawk i przyspieszenie produkcji

    Wyścig o przewagę kwantową: IBM stawia na Nighthawk i przyspieszenie produkcji

    IBM zintensyfikował swoje działania w wyścigu o budowę użytecznego komputera kwantowego, prezentując nowy procesor Quantum Nighthawk. Cel jest jasno określony i strategicznie odróżnia się od konkurencji: firma chce osiągnąć „wymierną przewagę kwantową” (Quantum Advantage) do końca 2026 roku. W odróżnieniu od czysto teoretycznej „supremacji”, przewaga kwantowa oznacza punkt, w którym systemy kwantowe rozwiązują realne problemy naukowe lub biznesowe szybciej i wydajniej niż najpotężniejsze klasyczne superkomputery.

    Nighthawk, wyposażony w 120 kubitów i 218 łączników, jest ewolucją poprzedniej generacji Heron, która postawiła na jakość ponad ilość. IBM podkreśla, że ulepszona architektura pozwala na uruchamianie obwodów o 30% bardziej złożonych przy zachowaniu niezmiennie niskiego wskaźnika błędów. To właśnie ten wskaźnik, a nie sama liczba kubitów, pozostaje największym wyzwaniem inżynieryjnym. Kubity są skrajnie wrażliwe na zakłócenia (dekoherencję), a błędy sumujące się podczas obliczeń sprawiają, że wyniki stają się bezużyteczne. Nighthawk ma być dostępny dla użytkowników do końca 2025 roku.

    Kluczem do realizacji tej ambitnej mapy drogowej – zakładającej m.in. 15 000 bramek dwukubitowych do 2028 roku – jest skalowanie produkcji. IBM przeniósł wytwarzanie procesorów kwantowych do fabryki płytek 300 mm w Albany NanoTech Complex. Ten ruch, zaczerpnięty wprost z dojrzałej branży półprzewodników, według firmy już podwoił szybkość rozwoju i dziesięciokrotnie zwiększył fizyczną złożoność chipów.

    Równolegle firma pracuje nad fundamentami przyszłości. Eksperymentalny procesor Quantum Loon demonstruje komponenty niezbędne do obliczeń kwantowych odpornych na awarie, co jest celem na 2029 rok. Zgłoszono również przełom w korekcji błędów – nowa metoda dekodowania działa dziesięciokrotnie szybciej niż dotychczasowe, rok przed pierwotnym planem.

    Aby uwiarygodnić swoje postępy i ustalić rynkowy standard, IBM wraz z partnerami, takimi jak Algorithmiq, uruchamia otwarty, społecznościowy Quantum Advantage Tracker. Inicjatywa ma na celu transparentne monitorowanie i weryfikowanie nowych demonstracji realnych korzyści płynących z technologii kwantowej.

  • Komputery kwantowe na masową skalę. Noblista i HPE ogłaszają przełomowy plan

    Komputery kwantowe na masową skalę. Noblista i HPE ogłaszają przełomowy plan

    John M. Martinis, świeżo upieczony laureat Nagrody Nobla z fizyki (2025) i jeden z architektów przełomu Google w zakresie „supremacji kwantowej”, rozpoczyna nowy rozdział. Tym razem jego celem nie jest laboratoryjny rekord, lecz stworzenie praktycznego, masowo produkowanego superkomputera kwantowego. W poniedziałek ogłosił zawiązanie sojuszu Quantum Scaling Alliance, wciągając do gry ciężką artylerię: giganta superkomputerowego HPE oraz kluczowych graczy z łańcucha dostaw półprzewodników.

    Inicjatywa jest bezpośrednią odpowiedzią na największą bolączkę branży. Komputery kwantowe, obiecujące rewolucję w chemii czy medycynie, pozostają w dużej mierze dziełami jednostkowymi. Jak ujął to Martinis, od lat 80. chipy kwantowe produkowane są „w sposób rzemieślniczy”. Quantum Scaling Alliance ma to zmienić, przenosząc produkcję kubitów z laboratoriów do fabryk.

    To dlatego kluczowa jest obecność w sojuszu firm Applied Materials, dostawcy maszyn do produkcji chipów, oraz Synopsys, lidera w oprogramowaniu do ich projektowania (EDA). Chodzi o to, by do budowy systemów kwantowych wykorzystać te same, wyrafinowane narzędzia, które dziś produkują miliony procesorów dla smartfonów i serwerów AI. To sygnał, że branża chce przejść „na bardziej standardowy, profesjonalny model”.

    Jednak budowa stabilnych kubitów na dużą skalę to tylko połowa sukcesu. Prawdziwe wyzwanie, które podkreślają partnerzy, leży w integracji i skalowaniu. Masoud Mohseni, szef zespołu kwantowego w HPE, studzi entuzjazm, zauważając, że przejście od setek do tysięcy kubitów rodzi zupełnie nowe problemy. „Ludzie naiwnie myślą, że [skalowanie] jest liniowe. To po prostu nieprawda” – stwierdził Mohseni.

    Zadaniem HPE będzie przede wszystkim integracja delikatnych obwodów kwantowych z klasycznymi superkomputerami. To one mają w czasie rzeczywistym zarządzać systemem i obsługiwać kluczowy proces korekcji błędów, bez którego kubity są bezużyteczne. W skład konsorcjum weszły też wyspecjalizowane firmy jak Riverlane i 1QBit (odpowiedzialne za korekcję błędów) czy Quantum Machines (systemy sterowania), co pokazuje, że celem jest budowa kompletnego, komercyjnego stosu technologicznego.

  • Inwestycje w kwanty zwrócą się szybciej. IBM udowadnia, że technologia jest gotowa na skalowanie

    Inwestycje w kwanty zwrócą się szybciej. IBM udowadnia, że technologia jest gotowa na skalowanie

    Wyścig o budowę funkcjonalnego komputera kwantowego wszedł na nowy etap. IBM ogłosił znaczący przełom w korekcji błędów, który rozwiązuje jeden z fundamentalnych problemów tej technologii. Co kluczowe, rozwiązanie to opiera się na powszechnie dostępnych podzespołach, co może drastycznie przyspieszyć komercjalizację.

    Problem z obliczeniami kwantowymi jest powszechnie znany: kubity, podstawa ich mocy obliczeniowej, są niezwykle podatne na błędy, które szybko nawarstwiają się i uniemożliwiają uzyskanie użytecznych wyników. IBM już w czerwcu sygnalizował, że opracował algorytm zdolny do rozwiązywania tego problemu na bieżąco.

    Najnowsze doniesienia, które mają zostać opublikowane w poniedziałek, potwierdzają, że nie jest to już tylko teoria. IBM udowodnił, że jego algorytm korekcji błędów działa w czasie rzeczywistym. Prawdziwym przełomem jest jednak platforma sprzętowa. Zamiast polegać na egzotycznych, projektowanych na zamówienie procesorach, IBM uruchomił swój algorytm na standardowych, programowalnych układach FPGA (Field-Programmable Gate Array) produkowanych przez AMD.

    Jay Gambetta, dyrektor ds. badań w IBM, podkreślił, że implementacja nie tylko działa, ale jest też 10-krotnie szybsza niż obecne wymagania. Użycie gotowych układów AMD oznacza, że rozwiązanie nie jest „śmiesznie drogie”, co usuwa istotną barierę finansową na drodze do skalowania technologii.

    Ten krok wzmacnia pozycję IBM w rywalizacji z technologicznymi gigantami, takimi jak Google (Alphabet) i Microsoft, którzy również intensywnie inwestują w badania kwantowe. Dla IBM oznacza to również znaczące przyspieszenie własnego harmonogramu. Prace nad algorytmem, kluczowe dla planowanego na 2029 rok komputera kwantowego „Starling”, zostały zakończone rok przed terminem.

    Rynek finansowy zareagował natychmiastowym optymizmem. Piątkowe notowania akcji IBM zamknęły się wzrostem o 7,88%, podczas gdy akcje AMD zyskały 7,63%. To wyraźny sygnał, że inwestorzy postrzegają ten sojusz technologii kwantowej i klasycznej jako realny krok w kierunku praktycznych zastosowań superkomputerów nowej generacji.

  • Rynek akceleratorów AI: NVIDIA, AMD, Intel – walka o dominację

    Rynek akceleratorów AI: NVIDIA, AMD, Intel – walka o dominację

    Na Uniwersytecie Stanowym Karoliny Północnej robotyczne ramiona precyzyjnie mieszają chemikalia, a strumienie danych przepływają przez systemy w czasie rzeczywistym. To „samonapędzające się laboratorium”, platforma napędzana sztuczną inteligencją, odkrywa nowe materiały dla czystej energii i elektroniki nie w ciągu lat, ale dni.

    Zbierając dane 10 razy szybciej niż tradycyjne metody, obserwuje reakcje chemiczne niczym pełnometrażowy film, a nie pojedynczą migawkę. To nie jest science fiction; to nowa rzeczywistość odkryć naukowych.   

    Ten niewiarygodny skok napędzany jest przez nowy rodzaj silnika obliczeniowego: wyspecjalizowane układy akceleratorów AI. To „krzemowe mózgi” rewolucji. Prawo Moore’a, stary paradygmat podwajania mocy obliczeniowej w układach ogólnego przeznaczenia, ustąpiło miejsca nowemu prawu postępu wykładniczego, napędzanemu przez masowe przetwarzanie równoległe.   

    Sedno tej historii jest jednak bardziej złożone. O ile algorytmy AI są oprogramowaniem nowej ery naukowej, o tyle fizyczny sprzęt – chipy AI – stał się fundamentalnym czynnikiem umożliwiającym postęp, a paradoksalnie, również jego największym wąskim gardłem.

    Zdolność do odkrycia nowego leku ratującego życie lub zaprojektowania wydajniejszego ogniwa słonecznego jest dziś nierozerwalnie związana z hiperkonkurencyjnym, wielomiliardowym wyścigiem zbrojeń korporacyjnych oraz kruchym krajobrazem geopolitycznym, w którym dostęp do tych chipów jest narzędziem globalnej potęgi.

    Anatomia boomu: kto buduje krzemowe mózgi?

    Boom na generatywną sztuczną inteligencję stworzył nienasycony popyt na moc obliczeniową. Nie chodzi tu tylko o chatboty, ale o modele fundamentalne, które stanowią podstawę nowej fali badań naukowych. Ten popyt przekształcił niszowy rynek w globalne pole bitwy o dominację.   

    Panujący mistrz: NVIDIA

    NVIDIA ugruntowała swoją pozycję głównego architekta rewolucji AI, co potwierdzają jej oszałamiające wyniki finansowe. Dział centrów danych, serce biznesu AI firmy, odnotował w jednym kwartale przychody w wysokości 41,1 mld USD, co stanowi wzrost o 56% rok do roku.

    Dominacja ta opiera się na kolejnych generacjach potężnych architektur, takich jak Hopper, a teraz Blackwell, które są podstawowym sprzętem dla gigantów technologicznych, takich jak Microsoft, Meta i OpenAI .

    Energiczny pretendent: AMD

    AMD pozycjonuje się nie jako odległy numer dwa, ale jako poważny i szybko rosnący konkurent. Firma odnotowała rekordowe przychody z centrów danych w wysokości 3,5 mld USD w trzecim kwartale 2024 roku, co oznacza ogromny wzrost o 122% rok do roku, napędzany silnym przyjęciem akceleratorów GPU z serii Instinct.

    Co istotne, główni dostawcy usług chmurowych oraz firmy takie jak Microsoft i Meta aktywnie wdrażają akceleratory MI300X od AMD, co sygnalizuje chęć posiadania realnej alternatywy dla NVIDII. Firma prognozuje, że jej przychody z GPU dla centrów danych przekroczą 5 mld USD w 2024 roku.

    Gambit historycznego giganta: Intel

    Sytuacja Intela stanowi strategiczne wyzwanie. Mimo że firma twierdzi, iż jej akceleratory Gaudi 3 oferują lepszy stosunek ceny do wydajności w porównaniu z H100 NVIDII , ma trudności ze zdobyciem udziału w rynku.

    Intel nie osiągnął swojego celu przychodów w wysokości 500 mln USD dla Gaudi w 2024 roku, wskazując na wolniejszą niż oczekiwano adopcję z powodu problemów z przejściem między generacjami produktów oraz, co kluczowe, wyzwań związanych z „łatwością użycia oprogramowania”.

    Analiza tych danych ujawnia głębsze trendy. Po pierwsze, rynek sprzętu AI to nie tylko wyścig na komponenty, ale wojna platform. Trudności Intela z oprogramowaniem  wskazują na prawdziwe pole bitwy: ekosystem. Platforma CUDA firmy NVIDIA ma ponad dekadę przewagi, tworząc głęboką „fosę” narzędzi deweloperskich, bibliotek i wiedzy eksperckiej.

    Konkurenci nie sprzedają tylko krzemu; muszą przekonać cały świat nauki i rozwoju do nauki nowego języka programowania. Po drugie, boom na AI prowadzi do pionowej integracji centrum danych.

    NVIDIA nie tylko dominuje na rynku GPU, ale po przejęciu firmy sieciowej Mellanox w 2020 roku stała się również liderem w dziedzinie przełączników Ethernet, notując wzrost sprzedaży o 7,5x rok do roku.

    NVIDIA nie sprzedaje już tylko chipów; sprzedaje kompletny, zoptymalizowany projekt „fabryki AI”, tworząc jeszcze silniejszy efekt „lock-in”.   

    Od laboratorium do rzeczywistości: przełomy naukowe napędzane krzemem

    Ta bezprecedensowa moc obliczeniowa jest paliwem dla rewolucji w sposobie, w jaki prowadzimy badania naukowe, co prowadzi do przełomów, które jeszcze kilka lat temu wydawały się niemożliwe.

    Medycyna jutra

    Tradycyjny, trwający od 10 do 15 lat proces odkrywania leków ulega radykalnemu skróceniu. CEO DeepMind, Demis Hassabis, przewiduje, że AI skróci ten czas do „kwestii miesięcy”.

    Isomorphic Labs, spółka zależna DeepMind, wykorzystuje AI do modelowania złożonych systemów biologicznych i przewidywania interakcji między lekami a białkami. Naukowcy z Virginia Tech opracowali narzędzie AI o nazwie ProRNA3D-single, które tworzy modele 3D interakcji białko-RNA – kluczowe dla zrozumienia wirusów i chorób neurologicznych, takich jak Alzheimer.

    Co więcej, nowe narzędzie z Harvardu, PDGrapher, wykracza poza model „jeden cel, jeden lek”. Wykorzystuje grafową sieć neuronową do mapowania całego złożonego systemu chorej komórki i przewiduje kombinacje terapii, które mogą przywrócić ją do zdrowia.   

    Klimat w wysokiej rozdzielczości

    Dawniej dokładne modelowanie klimatu wymagało superkomputera. Dziś modele AI, takie jak NeuralGCM od Google, mogą działać na pojedynczym laptopie . Ten model, wytrenowany na dziesięcioleciach danych pogodowych, pomógł przewidzieć nadejście monsunu w Indiach z miesięcznym wyprzedzeniem, dostarczając kluczowe prognozy 38 milionom rolników.

    Nowy model AI z Uniwersytetu Waszyngtońskiego jest w stanie zasymulować 1000 lat klimatu Ziemi w zaledwie jeden dzień na jednym procesorze – zadanie, które superkomputerowi zajęłoby 90 dni.

    Firmy takie jak Google DeepMind (WeatherNext), NVIDIA (Earth-2) i uniwersytety jak Cambridge (Aardvark Weather) budują w pełni napędzane przez AI systemy, które są szybsze, wydajniejsze i często dokładniejsze niż tradycyjne modele.

    Alchemia XXI Wieku

    Jak wspomniano na początku, AI tworzy autonomiczne laboratoria, które przyspieszają odkrywanie materiałów dziesięciokrotnie lub bardziej. Paradygmat zmienia się z przeszukiwania istniejących materiałów na generowanie zupełnie nowych.

    Modele AI, takie jak MatterGen od Microsoftu, potrafią od podstaw projektować nowe materiały nieorganiczne o pożądanych właściwościach. Ta zdolność do „projektowania odwrotnego”, gdzie naukowcy określają potrzebę, a AI proponuje rozwiązanie, była świętym Graalem materiałoznawstwa.   

    Te przykłady ilustrują fundamentalną zmianę w samej metodzie naukowej. Komputer przestał być tylko narzędziem do analizy; stał się aktywnym uczestnikiem w generowaniu hipotez. Rola naukowca ewoluuje w kierunku kuratora potężnych systemów generatywnych.

    To przyspiesza cykl odkryć w sposób wykładniczy  i pozwala naukowcom badać znacznie większą „przestrzeń problemową”, niż było to kiedykolwiek możliwe dla człowieka.   

    Geopolityczna burza i nowy podział świata

    W miarę jak rośnie znaczenie tych krzemowych mózgów, stają się one najcenniejszym zasobem strategicznym XXI wieku – nową ropą naftową, kluczową dla konkurencyjności gospodarczej i przywództwa naukowego.   

    Strategia USA: „mały ogródek, wysoki płot”

    Stany Zjednoczone wdrożyły strategię „małego ogródka, wysokiego płotu”, wprowadzając kontrole eksportowe mające na celu spowolnienie zdolności Chin do rozwijania zaawansowanej AI. Ograniczenia te dotyczą nie tylko samych chipów (jak H100 NVIDII), ale także sprzętu niezbędnego do ich produkcji (od firm takich jak holenderska ASML).

    W krótkim okresie uderzyło to w chiński przemysł półprzewodnikowy, powodując niedobory sprzętu i „okaleczając” jego zdolności produkcyjne.   

    Zdeterminowana odpowiedź Chin

    Reakcja Chin była wielotorowa: ogromne inwestycje w krajowy przemysł półprzewodnikowy oraz wykorzystanie własnej dźwigni ekonomicznej poprzez ograniczenie eksportu kluczowych metali ziem rzadkich. Studium przypadku stanowi Huawei.

    Mimo że firma została sparaliżowana przez sankcje, opracowała własną linię chipów AI Ascend (910B/C/D), które są obecnie postrzegane jako realna alternatywa dla produktów NVIDII w Chinach.

    W odpowiedzi rząd USA zaostrzył stanowisko, oświadczając, że używanie tych chipów gdziekolwiek na świecie narusza amerykańskie kontrole eksportowe, co eskaluje podział technologiczny.

    Badanie przeprowadzone przez Uniwersytet Oksfordzki ujawnia surową rzeczywistość: zaawansowane procesory graficzne są silnie skoncentrowane w zaledwie kilku krajach, głównie w USA i Chinach. Stany Zjednoczone przodują w dostępie do najnowocześniejszych chipów, podczas gdy znaczna część świata znajduje się na „obliczeniowych pustyniach”.

    Ta sytuacja prowadzi do niezamierzonych konsekwencji. Amerykańskie kontrole eksportowe, mające na celu spowolnienie Chin, stały się dla nich „nieumyślnym akceleratorem innowacji”, zmuszając Pekin do zbudowania całkowicie niezależnego stosu technologicznego.

    Za dekadę świat może mieć dwa całkowicie oddzielne, niekompatybilne stosy AI, co fundamentalnie podzieli globalne badania.   

    Chmura jako wielki równoważnik?

    Istnieje potężna kontrargumentacja: chmura obliczeniowa demokratyzuje dostęp do elitarnej AI. Platformy takie jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud oferują AI-as-a-Service (AIaaS), pozwalając uniwersytetowi lub startupowi wynająć te same potężne procesory graficzne, których używa OpenAI.

    Giganci chmurowi oferują bogate ekosystemy. AWS udostępnia usługi takie jak SageMaker do budowy modeli i Bedrock do dostępu do wiodących modeli fundamentalnych. Google Cloud promuje demokratyzację za pomocą narzędzi takich jak Vertex AI, zaprojektowanych z myślą o minimalnej złożoności.

    Microsoft Azure ściśle integruje AI ze swoim ekosystemem za pomocą Azure AI Foundry, oferując dostęp do ponad 1700 modeli i prowadząc dedykowane laboratoria badawcze „AI for Science”.

    Obietnicę dostępu należy jednak zestawić z surową rzeczywistością kosztów. Trenowanie najnowocześniejszego modelu jest zaporowo drogie, a szacunki sięgają 78 mln USD dla GPT-4 i 191 mln USD dla Gemini Ultra. To prowadzi do powstania „dwupoziomowej demokracji” w badaniach nad AI.

    Z jednej strony, każdy badacz z grantem może uzyskać dostęp do światowej klasy narzędzi AI. Jest to demokratyzacja zastosowania . Z drugiej strony, zdolność do trenowania nowego, wielkoskalowego modelu fundamentalnego od podstaw pozostaje wyłączną domeną garstki podmiotów: samych dostawców chmury i ich kluczowych partnerów.

    To jest centralizacja tworzenia. Chmura „demokratyzuje” AI w taki sam sposób, w jaki biblioteka publiczna demokratyzuje dostęp do książek. Każdy może je czytać, ale tylko nieliczni mają zasoby, by je pisać i wydawać.

    Przyszłość pisana w krzemie

    Zapierające dech w piersiach tempo odkryć naukowych w medycynie, klimatologii i materiałoznawstwie jest bezpośrednią konsekwencją ogromnej mobilizacji przemysłowej i geopolitycznej wokół jednej technologii: akceleratora AI.

    Postęp stał się kruchy i głęboko współzależny. Przełom naukowy nie jest już tylko funkcją genialnego umysłu. Zależy teraz również od kwartalnych raportów finansowych NVIDII i AMD, polityki handlowej uchwalanej w Waszyngtonie i Pekinie, stabilności łańcucha dostaw przechodzącego przez Tajwan  oraz modeli cenowych AWS, Google i Microsoft.

    Wkroczyliśmy w erę, w której przyszłość jest dosłownie pisana w krzemie. Wielkie wyzwania naszych czasów – leczenie chorób, walka ze zmianami klimatu, tworzenie zrównoważonej przyszłości – zostaną rozwiązane za pomocą tych nowych narzędzi.

    Ale kto będzie mógł nimi władać i w jakim celu, pozostaje najważniejszym i nierozstrzygniętym pytaniem XXI wieku. Kolejna wielka rewolucja naukowa będzie transmitowana na żywo, ale prawa do jej transmisji są obecnie negocjowane w salach konferencyjnych korporacji i w korytarzach globalnej władzy.

  • Kwantowa gra o tron: kto zbuduje maszynę, która zmieni świat?

    Kwantowa gra o tron: kto zbuduje maszynę, która zmieni świat?

    W historii technologii istnieją momenty, które na nowo definiują granice możliwości. Opanowanie ognia, wynalezienie druku, era cyfrowa – każda z tych epok była zapoczątkowana przez fundamentalne odkrycie.

    Dziś stoimy u progu kolejnej takiej transformacji, która nie jest po prostu ewolucją mocy obliczeniowej, ale narodzinami zupełnie nowego paradygmatu. Mowa o obliczeniach kwantowych.

    Wyścig o zbudowanie funkcjonalnego komputera kwantowego to najważniejszy technologiczny i geopolityczny pojedynek XXI wieku.

    Stawką jest zdolność do rozwiązywania problemów, które dziś pozostają poza zasięgiem najpotężniejszych superkomputerów – od projektowania leków na poziomie molekularnym, przez tworzenie rewolucyjnych materiałów, po złamanie niemal wszystkich współczesnych systemów szyfrowania.

    U podstaw tej rewolucji leży mechanika kwantowa, z jej zasadami superpozycji i splątania, która pozwala kubitowi – kwantowemu odpowiednikowi bitu – istnieć w wielu stanach jednocześnie. To właśnie ta fundamentalna różnica daje komputerom kwantowym ich niewyobrażalny potencjał.

    Rok 2025, ogłoszony przez ONZ Międzynarodowym Rokiem Nauki i Technologii Kwantowej, jest symbolicznym punktem zwrotnym . Nie jesteśmy już w sferze czysto teoretycznych rozważań. Wkroczyliśmy w erę NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) – czas, w którym dysponujemy niedoskonałymi, „zaszumionymi” komputerami kwantowymi, które jednak z każdym rokiem stają się potężniejsze.

    To rodzący się przemysł, którego wartość, szacowana na 866 mln USD w 2023 roku, ma według prognoz osiągnąć 4,4 mld USD do 2028 roku.

    Wielkie rody kwantowe: pretendenci do korony

    Na polu bitwy o kwantową przyszłość wyłoniło się trzech potężnych graczy: Google, IBM i Microsoft. Każdy z nich ma inną strategię, by zasiąść na technologicznym tronie.

    Google: alchemicy z Mountain View

    Strategia Google’a skupia się na spektakularnych, przełomowych demonstracjach mocy. Ich najnowszą bronią jest procesor „Willow”, ale prawdziwy przełom nie leży w liczbie kubitów, lecz w mistrzowskim opanowaniu korekcji błędów.

    Inżynierowie Google’a ogłosili, że są w stanie utrzymać stabilność kubitu logicznego – czyli zestawu fizycznych kubitów współpracujących w celu korygowania błędów – nawet przez godzinę.

    To monumentalny skok w porównaniu z mikrosekundami, które były standardem jeszcze niedawno. Ich roszczenie do tronu opiera się na byciu pierwszymi, którzy przesuwają granice nauki, tak jak w 2019 roku, gdy jako pierwsi ogłosili osiągnięcie „supremacji kwantowej”.   

    IBM: budowniczowie królestwa dla wszystkich

    IBM gra w zupełnie inną grę. Zamiast pojedynczych przełomów, stawiają na konsekwentny postęp i demokratyzację dostępu do technologii. Ich mapa drogowa jest publiczna i precyzyjna, a na rok 2025 planują udostępnienie procesora „Nighthawk”.

    Kluczowym elementem ich strategii jest integracja komputerów kwantowych z klasycznymi superkomputerami (HPC), tworząc hybrydową przyszłość. Otwarcie pierwszego w Europie kwantowego centrum danych w Niemczech to strategiczny ruch, przybliżający zasoby kwantowe bezpośrednio do europejskiego przemysłu i środowisk akademickich.

    IBM nie buduje jedynie laboratoryjnego eksperymentu; tworzy gotową do wdrożeń biznesowych platformę dostępną przez chmurę.   

    Microsoft: cierpliwi architekci z Redmond

    Microsoft obrał ścieżkę najwyższego ryzyka, ale i potencjalnie największej nagrody. Przez dekady inwestowali w badania nad mitycznym „kubitem topologicznym”, który z natury byłby odporny na błędy.

    Czekając na dojrzałość tej technologii, zbudowali potężny ekosystem Azure Quantum, zaprojektowany tak, by być niezależnym od konkretnej architektury sprzętowej . Ich najnowszy przełom to demonstracja 12 splątanych kubitów logicznych o wskaźniku błędu 800 razy niższym niż w przypadku pojedynczych kubitów fizycznych, osiągnięta we współpracy z Quantinuum.

    Partnerstwo z Atom Computing ma na celu zbudowanie „najpotężniejszej maszyny kwantowej na świecie”, łącząc ich oprogramowanie do korekcji błędów z obiecującą technologią opartą na neutralnych atomach .   

    Geopolityczna wielka gra: smok kontra orzeł

    Rywalizacja przenosi się na arenę globalną, gdzie staje się centralnym elementem konfrontacji między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. To walka o technologiczną hegemonię, w którą zaangażowane są miliardy dolarów z funduszy publicznych i prywatnych.

    Stany Zjednoczone są liderem, jeśli chodzi o dynamikę ekosystemu startupowego – działa tam 77 firm zajmujących się technologiami kwantowymi . Ta innowacyjność jest napędzana przez gigantyczne inwestycje prywatne oraz potęgę badawczą wielkich rodów technologicznych.

    Rząd federalny również odgrywa kluczową rolę, zapewniając znaczące finansowanie dla badań podstawowych.   

    Chiny prowadzą jednak grę długoterminową, w pełni sterowaną przez państwo. Z szokującą prędkością nadrabiają zaległości. Według raportu Australijskiego Instytutu Polityki Strategicznej (ASPI), Chiny już teraz prowadzą w 57 z 64 kluczowych technologii, w tym w tak istotnych obszarach jak czujniki kwantowe.

    Państwo Środka realizuje strategię opartą na gigantycznych inwestycjach w infrastrukturę badawczą i dąży do osiągnięcia dominacji w produkcji dojrzałych chipów.   

    Europa, choć jest istotnym graczem, pozostaje w tyle za dwoma supermocarstwami pod względem skali inwestycji.

    Mimo to, inicjatywy takie jak EuroHPC oraz strategiczne umiejscowienie komputerów kwantowych w Polsce i Niemczech świadczą o skoordynowanym wysiłku na rzecz utrzymania konkurencyjności.   

    Zdobycze zwycięzców: branże na progu jutra

    Dlaczego rządy i korporacje inwestują miliardy w tę technologię? Odpowiedź leży w rewolucyjnych zastosowaniach, które czekają na zwycięzców.

    Służba zdrowia i farmacja: projektowanie lekarstw

    Jednym z najtrudniejszych problemów dla klasycznych komputerów jest precyzyjna symulacja złożonych molekuł. Komputery kwantowe są naturalnie predysponowane do symulowania takich systemów. Ich zastosowanie może skrócić czas potrzebny na odkrycie i opracowanie nowego leku nawet o 50-70%.

    Giganci farmaceutyczni, tacy jak Roche i Pfizer, aktywnie współpracują z firmami technologicznymi, aby przygotować się na nadejście ery kwantowej.

    Współpraca firmy Pfizer z firmą technologiczną XtalPi, wykorzystująca sztuczną inteligencję jako pomost do pełnych obliczeń kwantowych, już teraz skraca czas potrzebny na obliczenie struktury krystalicznej molekuł z miesięcy do zaledwie kilku dni.

    Finanse: kwantowy fundusz hedgingowy

    Rynki finansowe to świat złożonych problemów optymalizacyjnych i modelowania ryzyka. Algorytmy kwantowe są w stanie analizować znacznie większą liczbę zmiennych i scenariuszy jednocześnie, co prowadzi do optymalizacji portfeli i dokładniejszej oceny ryzyka.

    Instytucje finansowe, takie jak JPMorgan i BBVA, już teraz prowadzą projekty pilotażowe we współpracy z IBM i D-Wave . Jednak ta sama moc stanowi również egzystencjalne zagrożenie. Komputer kwantowy o odpowiedniej skali będzie w stanie złamać algorytmy szyfrowania, które stanowią fundament bezpieczeństwa całej gospodarki cyfrowej.

    To tworzy pilną potrzebę wdrożenia tzw. kryptografii postkwantowej.

    Materiałoznawstwo i chemia: inżynieria niemożliwego

    Tworzenie nowych materiałów opiera się dziś w dużej mierze na metodzie prób i błędów. Komputery kwantowe otwierają drogę do „projektowania materiałów na zamówienie”, umożliwiając precyzyjną symulację właściwości kwantowych substancji, zanim jeszcze zostaną one wytworzone w laboratorium . Może to doprowadzić do przełomów, takich jak nadprzewodniki działające w temperaturze pokojowej czy katalizatory, które sprawią, że procesy przemysłowe staną się radykalnie bardziej energooszczędne. Firmy takie jak BASF są głęboko zaangażowane w badania, tworząc partnerstwa ze startupami i instytucjami akademickimi.

    Od supremacji do przewagi: prawdziwa miara zwycięstwa

    Ogłoszenie przez Google „supremacji kwantowej” w 2019 roku było kamieniem milowym, ale nie komercyjnym punktem zwrotnym. Problem, który rozwiązał ich komputer, nie miał praktycznego zastosowania . Dlatego kluczowe jest rozróżnienie terminów:

    • Supremacja Kwantowa (Quantum Supremacy): Dowód, że komputer kwantowy może pokonać klasyczny w jakimkolwiek zadaniu, nawet bezużytecznym. To naukowy benchmark, ale bez bezpośredniego znaczenia komercyjnego .
    • Przewaga Kwantowa (Quantum Advantage): Prawdziwy cel. Oznacza zdolność do rozwiązania użytecznego, realnego problemu biznesowego szybciej, taniej lub dokładniej niż jakikolwiek komputer klasyczny .
    • Użyteczność Kwantowa (Quantum Utility): Pragmatyczny stan, w którym znajdujemy się obecnie. Oznacza wykorzystywanie dzisiejszych, niedoskonałych komputerów NISQ do osiągania namacalnych, choć jeszcze nie rewolucyjnych, rezultatów .

    Sama zmiana języka, odchodzenie od konfrontacyjnego terminu „supremacja” na rzecz bardziej praktycznych pojęć „przewaga” i „użyteczność”, jest symptomem dojrzałości całej branży. Oznacza to przejście od czystej nauki do komercyjnych zastosowań.

    Rewolucja kwantowa nie nadejdzie z hukiem. Będzie to cicha, pełzająca transformacja. Prawdziwą miarą zwycięstwa w tej grze o tron nie będzie supremacja, lecz użyteczność – liczba rozwiązanych problemów i wartość, jaką uda się stworzyć. Czas na przygotowania nie jest wtedy, gdy tron zostanie zdobyty, ale teraz, gdy wielkie rody wykonują swoje pierwsze, strategiczne ruchy. Gra się rozpoczęła.

  • Kwantowy skok w możliwościach obliczeniowych

    Kwantowy skok w możliwościach obliczeniowych

    Dlatego najbardziej obiecującą drogą jest podejście Hybrid Quantum-Classical Computing (HQCC), w którym procesory kwantowe uzupełniają komputery klasyczne, aby wspólnie rozwiązywać najbardziej złożone wyzwania.

    Według IDC globalny rynek komputerów kwantowych ma osiągnąć wartość 8,9 mld USD do 2028 roku, co jasno pokazuje rosnące zapotrzebowanie na rozwiązania wspierane przez kwanty. Ale co to oznacza dla biznesu już dziś? I jak firmy mogą zacząć korzystać z synergii między klasycznymi a kwantowymi systemami?

    Obliczenia kwantowe: wielkie możliwości, konkretne trudności

    Dzisiejsze komputery kwantowe wciąż znajdują się na bardzo wczesnym etapie rozwoju. Dysponują ograniczoną liczbą kubitów i charakteryzują się niską niezawodnością – łatwo o błędy, a stabilność pozostawia wiele do życzenia.

    Aby mogły znaleźć praktyczne zastosowania w biznesie, konieczne są istotne postępy zarówno w obszarze sprzętu, jak i algorytmów. Dodatkowym wyzwaniem jest kontrola nad tymi systemami: złożona natura zjawisk kwantowych utrudnia utrzymanie spójności i dokładności wyników.

    To z kolei wymaga zaawansowanych narzędzi do korekcji błędów i stanowi barierę w skalowaniu – zwiększaniu liczby kubitów i mocy obliczeniowej

    Co więcej, dzisiejsze komputery kwantowe mają ograniczoną skuteczność w rozwiązywaniu kluczowych zadań, takich jak optymalizacja czy uczenie maszynowe – a to właśnie one są krytyczne w biznesie i nauce.

    Dlatego tak istotne staje się podejście HQCC, które łączy moc procesorów kwantowych ze stabilnością i niezawodnością systemów klasycznych. Dzięki temu można skuteczniej mierzyć się z wyzwaniami dotąd uznawanymi za niemożliwe, zachowując jednocześnie wszystkie zalety tradycyjnych rozwiązań.

    Jak się przygotować na wejście w „świat kwantów”: od czego zacząć w firmie?

    Warto zrozumieć, że HQCC nie jest alternatywą dla obecnych operacji HPC, lecz ich uzupełnieniem. Mimo swojego potencjału, wdrażanie HQCC wiąże się z kilkoma krytycznymi wyzwaniami, takimi jak konieczność integracji różnych systemów i aplikacji, niedobór talentów oraz nieustanny postęp sprzętowy.

    Mając to na uwadze, firmy, które już teraz zaczną badać rozwiązania hybrydowe, będą lepiej przygotowane, gdy możliwości kwantowe będą się rozwijać.

    Warto zacząć od tych trzech punktów:

    • Odkrywaj. Zacznij od nauki i eksperymentów. Ponieważ obliczenia kwantowe to wciąż rozwijająca się dziedzina, pierwszym krokiem jest zbudowanie podstaw. Kiedy przyjdzie czas na eksperymenty, warto korzystać z emulacji – czyli symulowania działania komputerów kwantowych na sprzęcie klasycznym. Dzięki temu można opracowywać, przenosić i optymalizować kod bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt, unikając wysokich kosztów początkowych.
    • Identyfikuj konkretne wyzwania; Nie każda sprawa wymaga kwantowej mocy obliczeniowej i nie rozwiąże ona wszystkich problemów. Tam, gdzie chodzi o proste obliczenia i jedną precyzyjną odpowiedź (np. wyliczenie podatku czy przygotowanie listy płac), klasyka wystarczy i sprawdza się lepiej. Kluczem jest wyszukiwanie sytuacji trudnych do zamodelowania z powodu dużej liczby zmiennych oraz przypadków kluczowych dla Twojej działalności, gdzie usprawnienie operacji wyraźnie wpływa na wynik finansowy.
    • Wdrażaj. Zadbaj o bezproblemowe przejście do produkcji i realne korzyści biznesowe. HQCC oferuje elastyczne podejście do wdrażania rozwiązań kwantowych. Łącząc przetwarzanie klasyczne z mocą obliczeń kwantowych, hybrydowe systemy kwantowo-klasyczne (HQCS) umożliwiają tworzenie i testowanie algorytmów kwantowych w znanym środowisku klasycznym, zanim trafią na kosztowny sprzęt kwantowy. Dzięki temu możesz płynnie przechodzić do produkcji, przyspieszyć wejście w erę obliczeń kwantowych i zminimalizować ryzyka związane z adopcją nowej technologii.

    Skrzyżowanie HQCC i sztucznej inteligencji

    Sztuczna inteligencja (AI) i komputery kwantowe coraz częściej się ze sobą łączą. W miarę jak modele AI stają się coraz bardziej złożone, a systemy klasyczne zaczynają napotykać ograniczenia wydajności i zużycia energii, potencjał technologii hybrydowych takich jak HQCC – łączących możliwości AI i obliczeń kwantowych – jest ogromny.

    AI wspiera rozwój obliczeń kwantowych poprzez:

    • Optymalizację obciążeń: inteligentnie przydziela zadania między procesory klasyczne i kwantowe.
    • Poprawę efektywności algorytmów: udoskonala algorytmy kwantowe, aby działały sprawniej na sprzęcie kwantowym.
    • Przyspieszenie rozwoju: umożliwia postępy w obliczeniach kwantowych bez konieczności korzystania z dedykowanego sprzętu kwantowego.

    Z kolei HQCC może przyspieszyć rozwój samej AI dzięki:

    • Niezrównanej mocy obliczeniowej: komputery kwantowe potrafią rozwiązywać skomplikowane problemy, z którymi klasyczne systemy sobie nie radzą, co pozwala skalować modele AI w takich obszarach jak nauka o materiałach czy odkrywanie leków.
    • Wyższej efektywności energetycznej: łącząc przetwarzanie klasyczne i kwantowe, HQCC może dostarczać lepszą efektywność energetyczną w zadaniach AI.

    To dwukierunkowe powiązanie tworzy synergię między AI i obliczeniami kwantowymi, zwiększając wydajność obu obszarów i otwierając nowe możliwości w wielu branżach, w miarę jak obie technologie dojrzewają.

    Patrząc w przyszłość: mądry krok naprzód

    Era hybrydowych obliczeń to nie tylko kwestia technologii – to transformacja. Wyobraź sobie świat, w którym problemy wymagające lat pracy można rozwiązać w kilka dni, a nawet godzin. Dzięki płynnej integracji HQCC ta wizja szybko staje się rzeczywistością.

    Dla przedsiębiorstw myślących przyszłościowo wdrażanie rozwiązań hybrydowych to droga do odblokowania długofalowego wzrostu, większej efektywności i innowacyjności.

  • Kwantowa bomba zegarowa tyka. Problemem jest teraźniejszość, nie przyszłość

    Kwantowa bomba zegarowa tyka. Problemem jest teraźniejszość, nie przyszłość

    W cieniu dyskusji o sztucznej inteligencji i chmurze obliczeniowej trwa cichy wyścig zbrojeń. Nie chodzi w nim o teraźniejszą dominację, ale o dostęp do największego skarbu przyszłości: dzisiejszych, zaszyfrowanych danych.

    Atakujący na masową skalę gromadzą i przechowują pakiety informacji, od tajemnic handlowych po dane państwowe, z pełną świadomością, że dziś są one bezużyteczne. Zakładają jednak, że za kilka lat będą dysponować kluczem, który otworzy wszystkie te zamki – komputerem kwantowym.

    Ta strategia, znana jako „Harvest Now, Decrypt Later” (Gromadź teraz, odszyfruj później), zmienia fundamentalnie postrzeganie cyberbezpieczeństwa. Problemem nie jest już tylko dzień, w którym komputer kwantowy złamie pierwsze zabezpieczenia, ale fakt, że dane o długim okresie przydatności są kradzione już teraz.

    Paradoks niepewności

    Debata na temat dojrzałości technologii kwantowych jest pełna sprzeczności. Optymiści wskazują na pierwsze praktyczne zastosowania w perspektywie kilku najbliższych lat. Sceptycy mówią o horyzoncie czasowym rzędu dekady lub więcej.

    Ta rozbieżność prognoz tworzy niebezpieczne poczucie odległego zagrożenia, które skłania organizacje do odkładania działań.

    Jednak z perspektywy zarządzania ryzykiem nie ma znaczenia, czy ten moment nadejdzie za lat pięć, czy piętnaście. Wrażliwe dane – strategiczne plany firm, dane medyczne pacjentów, informacje wywiadowcze czy własność intelektualna – muszą pozostać poufne przez dziesięciolecia.

    Tymczasem to właśnie one, zabezpieczone dziś standardowymi algorytmami asymetrycznymi, takimi jak RSA czy ECC, stanowią główny cel trwającej kradzieży. Dla cyberprzestępców i wrogich państw jest to inwestycja o niskim koszcie i potencjalnie gigantycznym zwrocie.

    Globalna mobilizacja i konkretny harmonogram

    Świadomość tego zagrożenia rośnie w instytucjach standaryzacyjnych i rządowych na całym świecie. Amerykański Narodowy Instytut Standaryzacji i Technologii (NIST) zakończył już kluczowy etap selekcji i standaryzacji pierwszych algorytmów kryptografii postkwantowej (PQC), które mają być odporne na ataki z użyciem komputerów kwantowych. To dało rynkowi jasny sygnał do rozpoczęcia przygotowań do migracji.

    W Europie dynamikę nadaje Grupa Współpracy NIS, która w czerwcu 2025 roku opublikowała konkretny plan działania. Nie pozostawia on złudzeń co do pilności zadania. Analitycy Gartnera przewidują, że pierwsze poważne zagrożenie dla powszechnie stosowanych procesów asymetrycznych może pojawić się już w 2029 roku. Czasu jest więc niewiele.

    Wyzwanie większe niż wymiana algorytmu

    Przejście na kryptografię postkwantową to znacznie więcej niż prosta aktualizacja bibliotek kryptograficznych. Nowe algorytmy PQC często charakteryzują się większymi rozmiarami kluczy i podpisów, co może wpływać na wydajność i architekturę istniejących systemów, zwłaszcza w środowiskach o ograniczonych zasobach, jak IoT.

    Organizacje stają przed koniecznością przeprowadzenia szczegółowego audytu swoich zasobów kryptograficznych – zrozumienia, gdzie i jakie szyfrowanie jest stosowane. To zadanie samo w sobie jest skomplikowane w rozproszonych środowiskach chmurowych i hybrydowych.

    Co więcej, proces migracji będzie musiał przebiegać etapami. Niezbędne stają się rozwiązania hybrydowe, pozwalające na równoległe stosowanie klasycznych algorytmów i ich postkwantowych odpowiedników, aby zapewnić ciągłość działania i kompatybilność wsteczną.

    Zagrożenie kwantowe nie jest już teoretycznym scenariuszem. To realna i aktywna kampania gromadzenia danych, która dzieje się na naszych oczach. Organizacje, które dziś zignorują potrzebę przygotowania strategii migracji do PQC, za kilka lat mogą odkryć, że ich najcenniejsze sekrety, zabezpieczone zgodnie z wczorajszymi standardami, stały się publicznie dostępne.

    Czas na działanie jest teraz.

  • Sztuczna inteligencja kwantowa (Quantum AI): Co to jest i dlaczego zmieni biznes?

    Sztuczna inteligencja kwantowa (Quantum AI): Co to jest i dlaczego zmieni biznes?

    Czas nieubłaganie przybliża nas do ery sztucznej inteligencji kwantowej (Quantum AI) i długo wyczekiwanej „przewagi kwantowej”. W wielu organizacjach temat technologii kwantowych wciąż pozostaje zagadką – pełen obietnic, lecz nie do końca zrozumiały.

    Ambicja wyprzedzania konkurencji i wyznaczania kierunki rozwoju rynku skłania firmy do coraz odważniejszych inwestycji w nowe technologie. Z badania przeprowadzonego przez SAS – światowego lidera w dziedzinie danych i sztucznej inteligencji – wynika, że aż trzech na pięciu decydentów biznesowych już dziś przeznacza znaczące środki na rozwój Quantum AI lub analizuje swoje możliwości wykorzystania tej technologii.

    Coraz wyraźniej widać możliwe opcje zastosowania sztucznej inteligencji kwantowej w sektorach o strategicznym znaczeniu, gdzie kluczowy jest czas, skala i najwyższa precyzja – od zaawansowanych symulacji w obszarze finansowym, przez precyzyjną diagnostykę w służbie zdrowia, po planowanie natychmiastowej reakcji kryzysowej w sektorze publicznym. To dlatego Quantum AI powinna przyciągać uwagę zarówno decydentów, jak i mediów czy opinii publicznej.

    Quantum AI to połączenie sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych, stanowiących nowy rodzaj przetwarzania danych.

    Współczesne laptopy i superkomputery bazują na klasycznym modelu obliczeń, w którym bity binarne przyjmują wartość zera lub jedynki. Komputery kwantowe działają w zupełnie inny sposób – ich podstawą są kubity, czyli bity kwantowe, które mogą być zerem, jedynką lub ich kombinacją jednocześnie.

    „Może wydawać się to skomplikowane, ale w praktyce sztuczna inteligencja kwantowa pozwala rozwiązywać określone problemy szybciej i dokładniej. Największy potencjał tkwi w takich obszarach jak optymalizacja, uczenie maszynowe czy modelowanie molekularne, co może znacząco przyczynić się do rozwoju usług finansowych, produkcyjnych, a także przyspieszyć postęp w naukach o życiu i innych kluczowych dziedzinach” – mówi Amy Stout, Dyrektor ds. Strategii Produktów Kwantowych w SAS.

    „W mediach często mówi się o przewadze kwantowej, najczęściej w kontekście szybkości. Badania pokazują, że komputer kwantowy może rozwiązać problem w kilka godzin, podczas gdy dla tradycyjnych komputerów oznaczałoby to setki tysięcy lat pracy. Chodzi jednak o wąsko zdefiniowane zadania, stworzone po to, by zademonstrować unikalne możliwości komputerów kwantowych. To ważne osiągnięcia badawcze, jednak nie przekładają się bezpośrednio na praktyczne rozwiązania dla klientów. Media zbyt często przedstawiają przewagę kwantową wyłącznie przez pryzmat szybkości, tymczasem jej potencjał jest znacznie większy – może stać się fundamentem przełomowych innowacji w wielu sektorach gospodarki” – podkreśla Bill Wisotsky, Główny Architekt Systemów Kwantowych w SAS.

    Na przykład w przypadku uczenia maszynowego wspieranego przez technologie kwantowe przewagą może być możliwość kodowania danych w wyższych wymiarach, co umożliwia fizyka kwantowa, a czego nie oferuje tradycyjne uczenie maszynowe. Przewagą może być także zdolność do trenowania modeli przy użyciu mniejszej ilości danych albo znaczące ograniczenie zużycia energii potrzebnej do obliczeń kwantowych.

    „Tu dochodzimy do kluczowego punktu. Rozwiązując praktyczne wyzwania z pomocą komputerów kwantowych, przewagę kwantową trzeba oceniać na wielu płaszczyznach. Nie chodzi tylko o szybkość, ale także o konkretne korzyści biznesowe i realne zastosowania, które sprawiają, że technologia faktycznie wnosi wartość w codzienne procesy i długofalową strategię firmy” – dodaje ekspert SAS.

    W świecie technologii kwantowych od lat zapowiadany jest przełom. Na rynku działa obecnie wiele firm technologicznych oraz producentów sprzętu, którzy intensywnie inwestują w rozwój komputerów kwantowych. Ich celem jest osiągnięcie skali, szybkości i precyzji niezbędnych do praktycznego wykorzystania tej technologii w złożonych zastosowaniach biznesowych i naukowych. Mimo dynamicznego postępu, komputery kwantowe wciąż pozostają na etapie rozwoju i nie osiągnęły jeszcze pełnej dojrzałości technologicznej.

    „Zainteresowanie technologiami kwantowymi już dziś jest ogromne, podobnie jak poziom inwestycji – i trudno się temu dziwić. Coraz więcej liderów branży angażuje się w rozwój tej technologii, świadomych, że w 2025 roku nie przełoży się ona jeszcze bezpośrednio na wyniki finansowe. Wiedzą bowiem, że to właśnie teraz kształtuje się przewaga konkurencyjna: zdobycie pierwszych doświadczeń, rozwój wewnętrznych kompetencji i zabezpieczenie własności intelektualnej, które w kolejnych latach pozwolą im wyprzedzić rynek.

    Patrzę na tę dziedzinę z dużym optymizmem. Analizując plany rozwojowe dostawców sprzętu oraz to, co udało się osiągnąć w ciągu ostatnich trzech do pięciu lat i co czeka nas w kolejnych, uważam, że istnieje realna szansa, iż komputery te wkrótce będą w stanie zapewnić przewagę kwantową w rozwiązywaniu stosunkowo prostych zagadnień. Mam nadzieję, że w dalszej perspektywie będziemy świadkami coraz liczniejszych przykładów obrazujących pełen potencjał sztucznej inteligencji kwantowej” – podsumowuje Amy Stout.

    „Komputery kwantowe mają szansę zrewolucjonizować świat. Potencjalnych zastosowań jest bardzo wiele, ale dwa obszary, które – moim zdaniem – zostaną szczególnie mocno przekształcone, to sztuczna inteligencja i medycyna. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej komputerów kwantowych i pogłębianiem wiedzy na temat ich wykorzystania, sztuczna inteligencja zacznie wykorzystywać fizykę, która stanowi fundament obliczeń kwantowych” – mówi Bill Wisotsky.

    Medycyna może odnieść znaczące korzyści – zwłaszcza w obszarze farmakologii. Komputery kwantowe umożliwią naukowcom modelowanie złożonych procesów biologicznych i molekularnych w sposób niedostępny dla obecnych technologii. W praktyce przełoży się to na szybsze opracowywanie skutecznych terapii i skrócenie czasu ich wprowadzania na rynek.

    „W przyszłości przeciętni użytkownicy prawdopodobnie nawet nie będą świadomi, że w ich przypadku została wykorzystana technologia obliczeń kwantowych do osiągnięcia określonych celów. Postrzegam ją raczej jako kolejne wsparcie obliczeniowe – podobne do wszystkich „PU”, które już znamy. Czy przeciętni użytkownicy wiedzą, że aplikacja, z której korzystają, działa na CPU, GPU czy NPU? Nie – aplikacja po prostu działa” – dodaje Bill Wisotsky. 

    źródło: SAS

  • Polska rusza w kwantowy wyścig. Ministerstwo Cyfryzacji przedstawia strategię

    Polska rusza w kwantowy wyścig. Ministerstwo Cyfryzacji przedstawia strategię

    Ministerstwo Cyfryzacji zainicjowało publiczne konsultacje projektu krajowej polityki rozwoju technologii kwantowych, otwierając debatę nad przyszłością jednej z najbardziej przełomowych dziedzin XXI wieku.

    Celem jest budowa suwerenności technologicznej i silnej pozycji Polski na globalnej mapie kwantowej. Plan jest ambitny, ale eksperci wskazują, że kluczowa będzie jego realizacja i finansowanie.

    Rządowy dokument, przedstawiony przez wiceministra Dariusza Standerskiego, wyznacza strategiczne kierunki działań do 2035 roku. Zamiast biernie czekać na gotowe rozwiązania z zagranicy, Polska ma aktywnie rozwijać własny ekosystem badawczo-przemysłowy.

    Strategia opiera się na pięciu filarach: budowie krajowych kompetencji i infrastruktury, zapewnieniu bezpieczeństwa postkwantowego, kształceniu kadr, stymulowaniu inwestycji oraz współpracy międzynarodowej.

    Realizację polityki podzielono na trzy etapy. Pierwszy, zaplanowany na najbliższe lata, skupi się na koordynacji działań i stworzeniu solidnych podstaw. Następnie, w fazie drugiej, nacisk zostanie położony na rozwój infrastruktury badawczej oraz budowę pierwszych demonstratorów technologii.

    Ostatni etap ma na celu komercjalizację opracowanych rozwiązań i umocnienie Polski w roli jednego z liderów europejskiego sektora kwantowego.

    Inicjatywa rządu opiera się na mocnych fundamentach – Polska ma silne tradycje w fizyce, matematyce i kryptografii, a polscy naukowcy już dziś odnoszą sukcesy na arenie międzynarodowej. Wyzwaniem będzie jednak przekucie tego potencjału naukowego w realne innowacje i produkty, które znajdą zastosowanie w gospodarce.

    Kluczowe obszary to m.in. obliczenia kwantowe, komunikacja kwantowa oraz sensoryka kwantowa, które mogą zrewolucjonizować takie dziedziny jak medycyna, finanse, logistyka i bezpieczeństwo.

    Ministerstwo Cyfryzacji zaprasza do szerokich konsultacji, które potrwają do 30 września 2025 roku. Uwagi mogą zgłaszać zarówno instytucje naukowe i firmy, jak i organizacje pozarządowe oraz obywatele.

    Otwartość na dialog jest postrzegana jako pozytywny sygnał, jednak branża technologiczna czeka na konkrety, przede wszystkim te dotyczące mechanizmów finansowania i realnego wsparcia dla innowatorów. Powodzenie polskiej drogi kwantowej będzie zależało od tego, czy ambitne założenia polityki zostaną przełożone na skuteczny i dobrze finansowany program działań.

  • IBM i AMD łączą siły. Cel: Superkomputery kwantowe

    IBM i AMD łączą siły. Cel: Superkomputery kwantowe

    Giganci technologiczni, IBM i AMD, ogłosili strategiczne partnerstwo, które ma na celu zintegrowanie mocy obliczeń kwantowych z klasycznymi superkomputerami.

    Współpraca skupi się na stworzeniu hybrydowych architektur, które połączą wiodącą pozycję IBM w technologii kwantowej z doświadczeniem AMD w dziedzinie obliczeń o wysokiej wydajności (HPC) i akceleratorów AI.

    Partnerstwo ma doprowadzić do powstania otwartych, skalowalnych platform, które mogą zredefiniować przyszłość zaawansowanych obliczeń. Ideą stojącą za tym projektem jest stworzenie tzw. superkomputerów kwantowo-centrycznych.

    W takim modelu procesory kwantowe będą działały w tandemie z klasyczną infrastrukturą HPC, napędzaną przez procesory CPU, GPU i układy FPGA od AMD.

    Koncepcja hybrydowa zakłada, że złożone problemy obliczeniowe będą dzielone na części i rozwiązywane przez technologię, która najlepiej się do tego nadaje.

    Przykładowo, komputer kwantowy mógłby zająć się symulacją zachowania atomów i molekuł na poziomie kwantowym – zadaniem niewykonalnym dla maszyn klasycznych – podczas gdy superkomputery oparte na architekturze AMD analizowałyby ogromne zbiory danych wynikowych i wspierały procesy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

    Taka synergia ma pozwolić na rozwiązywanie realnych problemów w dziedzinach takich jak odkrywanie nowych leków i materiałów, logistyka czy optymalizacja złożonych systemów w skali i z szybkością dotychczas nieosiągalną.

    Firmy badają, w jaki sposób zintegrować technologie AMD z systemami kwantowymi IBM, aby przyspieszyć działanie nowej klasy algorytmów.

    Jednym z kluczowych aspektów współpracy ma być wykorzystanie rozwiązań AMD do korekcji błędów w czasie rzeczywistym, co jest fundamentalnym wyzwaniem na drodze do budowy stabilnych i odpornych na zakłócenia komputerów kwantowych.

    Pierwsza demonstracja pokazująca, jak systemy kwantowe IBM współpracują z technologią AMD, planowana jest jeszcze w tym roku. Partnerzy zamierzają również rozwijać ekosystemy open-source, takie jak Qiskit, aby ułatwić tworzenie algorytmów dla nowych, hybrydowych superkomputerów.

    Działania te wpisują się w szerszą strategię IBM, która obejmuje już podobne integracje z superkomputerem Fugaku w Japonii oraz współpracę z takimi podmiotami jak Cleveland Clinic czy Lockheed Martin.

  • Nowa technologia Fujitsu: Obliczenia kwantowe o 43% poprawiają precyzję robotów

    Nowa technologia Fujitsu: Obliczenia kwantowe o 43% poprawiają precyzję robotów

    Hybrydowe podejście Fujitsu i czołowych uniwersytetów o 43% redukuje błędy w obliczeniach postawy, otwierając drogę do bardziej złożonych maszyn humanoidalnych.

    Konsorcjum z udziałem Fujitsu, Shibaura Institute of Technology i Uniwersytetu Waseda opracowało nowatorską, hybrydową metodę do sterowania postawą robotów wielostawowych. Wykorzystując moc obliczeń kwantowych, naukowcy rozwiązali jeden z klasycznych problemów robotyki – wysoką złożoność obliczeniową kinematyki odwrotnej.

    Kluczowym wyzwaniem w zaawansowanej robotyce jest kinematyka odwrotna, czyli proces obliczania kątów w poszczególnych stawach robota, aby jego końcówka (np. chwytak) znalazła się w precyzyjnie określonym punkcie. W przypadku maszyn o dużej liczbie stopni swobody, naśladujących ludzkie ciało (np. 17 stawów), liczba możliwych kombinacji staje się tak ogromna, że klasyczne komputery nie radzą sobie z obliczeniami w czasie rzeczywistym. Prowadzi to do uproszczeń, ograniczających płynność i zakres ruchów robota.

    Nowe podejście polega na reprezentacji orientacji i pozycji każdej części robota za pomocą kubitów. Co kluczowe, technika wykorzystuje splątanie kwantowe do odtworzenia fizycznych zależności między stawami – ruch jednego segmentu natychmiastowo wpływa na segmenty z nim połączone. Obliczenia kinematyki prostej (pozycja końcówki na podstawie kątów) odbywają się w obwodzie kwantowym, podczas gdy zadanie kinematyki odwrotnej pozostaje po stronie komputera klasycznego.

    Weryfikacja na symulatorze kwantowym Fujitsu wykazała redukcję błędu pozycjonowania nawet o 43% przy mniejszej liczbie obliczeń w porównaniu do metod konwencjonalnych. Skuteczność splątania potwierdzono również w eksperymencie na 64-kubitowym komputerze kwantowym zbudowanym przez Fujitsu i instytut RIKEN. Próbne obliczenia dla złożonego, 17-stawowego modelu udało się zrealizować w około 30 minut.

    Metoda jest na tyle efektywna, że może być implementowana na istniejących, wciąż zaszumionych komputerach kwantowych ery NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). W przyszłości technologia ta może znaleźć zastosowanie w sterowaniu w czasie rzeczywistym robotami humanoidalnymi i manipulatorami, optymalizacji ich zużycia energii czy zaawansowanym omijaniu przeszkód.