Quint Computing zbiera 9,1 mln euro, a IBM łączy dwa procesory 120-kubitowe

Najnowsze pieniądze w europejskim sprzęcie kwantowym wpłynęły 3 listopada. Quint Computing, niemiecki startup założony w październiku 2025 roku, zebrał 9,1 mln euro w rundzie zalążkowej prowadzonej przez Vsquared, podaje Tech.eu. Do inwestorów dołączyli Quantonation, Nucleus Capital, Faber, Vanagon Ventures i ZOHO.VC. Wśród aniołów biznesu był prof. Mikko Möttönen, założyciel IQM i QMill. Firma ma też grant Pathfinder z Europejskiej Rady Innowacji na 2,2 mln euro, informuje Tech.eu. To publiczne pieniądze dla spółki, która ma ledwie rok. Pokazuje, jak wcześnie stawiane są zakłady w tej branży.

Quint stawia na ograniczanie błędów na poziomie sprzętu. Buduje architekturę nadprzewodzącego chipa, która ma obniżać wskaźniki błędów, zanim w ogóle wejdzie w to korekcja programowa. Ten problem trzyma maszyny kwantowe poza przemysłem.

Założyciele to fizycy kwantowi prof. Michael Hartmann i prof. Christopher Eichler oraz ekonomista dr Jona Stinner. Zespół wyszedł z Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg i działa w ekosystemie Munich Quantum Valley, pisze Tech.eu. Ich założenie jest takie, że wskaźniki błędów muszą spaść w samym chipie, a nie tylko w klasycznym oprogramowaniu stojącym nad nim. Zakładają też, że nadprzewodząca konstrukcja dopasowana do tego zadania trafi do użytkowników przemysłowych szybciej niż architektury, które opierają się na warstwach korekcyjnych dokładanych później. Otwarte pytanie, na które ta runda nie odpowiada, brzmi: czy zespół na etapie zalążkowym potrafi przeprowadzić to od projektu do produkcji.

Dwa procesory, jeden metr, cztery sprzężenia

2 listopada Semiconductor Engineering opisał pracę IBM Research „Meter-scale quantum interconnects between large quantum processors”, opublikowaną na arXiv pod numerem 261 029 986. Streszczenie opisuje cztery sprzężenia L pracujące między dwoma nadprzewodzącymi procesorami IBM Nighthawk R1 o 120 kubitach. Projekty modułowe potrzebują dokładnie tego: sprzężeń na duże odległości, które utrzymują koherencję na dystansie metra. Muszą się też skalować do wielu połączeń między dowolnymi dwoma modułami.

Dlaczego jeden metr ma znaczenie? Pojedyncza chłodziarka rozcieńczająca ma skończony budżet okablowania. Maszyny z korekcją błędów potrzebują znacznie więcej kubitów, niż zmieści się na jednym chipie. Jeśli da się zszyć moduły bez załamania stanu kwantowego, maszynę można powiększać przez dokładanie modułów, a nie przez przeprojektowywanie chipa. Taki jest argument. Praca pokazuje sprzężenia, nie pokazuje komputera odpornego na błędy.

Logika handlowa wokół tego rusza się szybciej niż fizyka. 26 października Intel podał, że podpisał wiążącą umowę przejęcia Classiq, izraelskiej firmy kwantowego oprogramowania, której platforma syntezy jest niezależna od rodzaju kubitów. Komunikat Intela przedstawia transakcję jako połączenie syntezy algorytmów Classiq z własną produkcją spinowych kubitów krzemowych. Umowa dokłada jednostki przetwarzania kwantowego do portfolio, które obejmuje już CPU, GPU i ASIC.

„Połączenie sił z Classiq zmienia Intel Quantum Computing Group w pełnoprofilowy biznes komputerów kwantowych”, powiedział Lip-Bu Tan, dyrektor generalny Intela, w ogłoszeniu firmy.

Transakcja wymaga zgody regulatorów, podał Intel. W komunikacie nie podano ceny.

Korekcja błędów przenosi się z publikacji do produktów

Wskaźniki błędów to nić, która łączy to wszystko. Quint sprzedaje architekturę chipa nastawioną właśnie na nie. Praca IBM nad połączeniami istnieje po to, żeby moduły z korekcją błędów dało się łączyć. A 26 października arXiv opublikował „Magic state cultivation on a superconducting quantum processor” Emmy Rosenfeld, Craiga Gidneya i długiej listy autorów z zespołu kwantowego Google. Praca została po raz pierwszy przesłana w grudniu 2025 roku i zaktualizowana w zeszłym tygodniu. Stany magiczne to surowiec dla bramek nie-Clifforda, których potrzebują algorytmy odporne na błędy. Tanie ich wytwarzanie to jedno z cichszych wąskich gardeł w tej dziedzinie.

Nie każdy kamień milowy tego tygodnia wyszedł z fabryki chipów. Badacze z Florida Atlantic University pod kierunkiem prof. Arslana Munira opublikowali w Discover Quantum Science porównanie metod uczenia maszynowego kwantowego do przewidywania raka płuc przy celowo ograniczonych danych treningowych. HPCwire poinformował 2 listopada, że maszyna annealingowa D-Wave z kwantową maszyną wektorów nośnych osiągnęła 94,31% dokładności w symulacji i 91,90% na sprzęcie kwantowym.

Zbiór danych wymaga uważnego czytania. Zaczynał się od 309 publicznych rekordów obejmujących historię palenia, kaszel, świsty, zmęczenie i ból w klatce piersiowej. Potem wyrównano go syntetycznymi przykładami do 540 próbek. Dodane rekordy nie pochodziły od nowych pacjentów. Modele trenowano na 108 próbkach i testowano na 432 w pięciu rundach. Wynik 91,90% na sprzęcie przy małym, sztucznie powiększonym zbiorze jest wynikiem badawczym, nie klinicznym. Autorzy tak go przedstawiają.

Pytanie o pieniądze i pytanie o nazwę

Kapitał przychodzi jednocześnie małymi czekami i dużymi przejęciami. 9,1 mln euro Quint to runda w rozmiarze zalążkowym dla firmy, która potrzebuje kriogeniki, dostępu do produkcji i fizyków. Intel kupuje oprogramowanie, które ma stanąć na sprzęcie, który już robi. Odległość między tymi dwiema pozycjami to kształt obecnego rynku.

Tymczasem boom infrastruktury AI, który płaci za dużo sąsiedniego przetwarzania, ma problem wizerunkowy. The Verge podał 3 listopada, że OpenAI użył terminu „compute campus” w poniedziałkowym ogłoszeniu Grid Protectors Program. „Data center” pojawiło się dwa razy w tekście o mniej więcej 900 słowach. Tom's Hardware zauważył 2 listopada, że Axios donosił o planie zmiany nazwy przed wyborami w USA. Powołał się na Chrisa Lehane’a, dyrektora OpenAI ds. globalnych, który nazwał wybory „trochę jak zwiastun tego, co zobaczycie w 2028”.

„OpenAI wyraźnie reaguje na niepopularność centrów danych”, powiedziała The Verge Holly Elmore, założycielka i dyrektorka wykonawcza PauseAI US. „Zmiana nazwy na »compute campuses« może oszukać słuchaczy raz czy dwa, ale niepopularna jest nie nazwa »data center«”. Ten cytat pochodzi z materiału The Verge, nie od nas.

Dwie prace na arXiv z tego tygodnia wskazują na warstwę ekonomiczną pod tym całym przetwarzaniem. Jedna, przesłana 29 października przez Nastaran Okati, Ricardo Olmedo i Moritza Hardta, formalizuje arbitraż obliczeniowy. W takim układzie pośrednik kupuje wnioskowanie z portfolio modeli i odsprzedaje je. Praca dowodzi, że problem alokacji jest ogólnie NP-trudny, a potem pokazuje, że staje się rozwiązywalny przy warunku malejących korzyści. Druga, przesłana 30 października przez Genlianga Zhu i Chu Wanga, opisuje protokół autoryzacji dla agentów obsługujących komputer. Takie agenty działają przez interfejsy graficzne, wiersze poleceń, API i serwery Model Context Protocol. Protokół testowano na 3 464 śladach w 1 732 scenariuszach.

Żadna z tych prac nie jest kamieniem milowym w rozumieniu środowiska kwantowego. Obie opisują instalację, która zdecyduje, czy którykolwiek z tych sprzętów na siebie zarobi.

Na co patrzeć dalej, to mniej efektowne niż liczba kubitów. Sprzężenia IBM muszą działać między więcej niż dwoma modułami. Quint musi pokazać swoją architekturę w krzemie, a nie w ogłoszeniu o finansowaniu. Intel potrzebuje zgody regulatorów. A branża potrzebuje wskaźników błędów tak niskich, żeby procesor 120-kubitowy połączony z drugim był komputerem, a nie eksperymentem.