«Квантовый компьютер»: разбор спекуляции

Введение

Когда слышишь «квантовый компьютер», перед глазами возникает образ машины, которая вместо миллиардов транзисторов имеет кубиты, которые «быть и 0 и 1 одновременно», и поэтому решает задачи за секунды, от которых классические компьютеры устают годами. Обещания звучат красиво: взломать шифрование, моделировать молекулы, ускорить ИИ. Большие фирмы и государства начинают квантовые программы, появляются стартапы с «миллионами кубитов» в дорожной карте, трейд-аналитики пишут о “квантовой революции”.

Но если вы — инженер, знакомый с регистровыми состояниями, контроллерами и схемотехникой, скорее всего, возникает скепсис: «Это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой». И действительно — многие из заявлений об универсальных квантовых машинах основаны на теории, оптимистичных допущениях и маркетинге, а не на зрелой инженерной системе.

В этой статье я изложу:

• как формулируется обещание квантовых компьютеров;
• какие реальные физические, архитектурные и алгоритмические барьеры стоят на пути;
• на каких основаниях можно утверждать, что сейчас большая часть «квантового хайпа» — спекуляция;
• и почему важно смотреть не на красивые цифры «кубитов», а на реальные показатели (ошибки, время когерентности, масштабируемость).

Цель: дать честную картину — без прикрас, без “да, но скоро”, а как есть.

1. Обещание: «кубит, суперпозиция, квантовое ускорение»

1.1 Что говорят

Основная “продаваемая” идея: вместо классического бита (0 или 1) мы получаем кубит, который может находиться одновременно в состоянии 0 и 1 (суперпозиция). При сочетании многих кубитов — благодаря запутанности — система вроде бы может “обрабатывать сразу много состояний”, а не последовательно перебирать, как классический компьютер. Это дает потенциал экспоненциального ускорения по сравнению с классикой для некоторых задач.

Логика:

• У классического компьютера N бит дают 2N2^N2N возможных состояниях, но он обрабатывает их последовательно или с параллелизмом ограниченного масштаба.
• У квантового — NNN кубит дают тоже 2N2^N2N суперпозиций, и при правильных алгоритмах можно “вытянуть” выигрыш.
• Из этого делают шаг: “Поэтому квантовые машины будут решать задачи, недоступные классике”.

1.2 Почему это звучит заманчиво

• Это “прорыв”: менять фундаментальную модель вычислений, а не просто добавлять транзисторы.
• Хорошо подходит под хайповые темы: шифрование, ИИ, материалы, безопасность.
• С точки зрения маркетинга: “миллион кубитов” звучит круче, чем “лучшие транзисторы”.

1.3 Почему обещание почти всегда представляют неверно

Вот несколько ключевых моментов, почему большая часть публичного обещания вводит в заблуждение:

• Суперпозиция сама по себе не даёт ничего, если нет способа надёжно контролировать и измерить результат. Если система шумит или теряет состояние — преимущества исчезают.
• “Экспоненциальный выигрыш” возможен только для очень ограниченного класса задач — не для всех вычислений, не для “вся бизнес-ана­лиз” или “каждый алгоритм”. Если в маркетинге говорят “… и всё решим”, это уже красный флаг.
• Нередко игнорируют, что реальные кубиты — это физические системы с конкретной скоростью, ошибками, задержками, с необходимостью коррекции ошибок.
• Фокус на количестве кубитов (например, “1000 кубитов”) часто не сопровождается информацией о качестве этих кубитов: error-rate, время когерентности, число логических кубитов после коррекции ошибок.

Следовательно: обещание выглядит как “машина, которая сразу заменит классическую”, но инженерная реализация — далека от этого.

2. Реальность физики: шум, декогеренция, коррекция ошибок

2.1 Декогеренция и шум — фундаментальный инженерный вызов

Кубиты — не идеальные абстрактные объекты, а физические системы (например, сверхпроводящие контуры, ионы в ловушках, топологические состояния). Они взаимодействуют с окружением: тепловое движение, магнитные и электрические флуктуации, электромагнитные помехи ведут к тому, что квантовое состояние “распадается” (декогеренция).

Это проблема не «ещё одна мелочь», а системная. Как отмечают обзоры, “самая большая проблема — коррекция ошибок” и “шум, масштабируемость, аппаратная реализация”. The Quantum Insider+2MDPI+2

Например: если кубит “останется суперпозиционным” лишь долю времени (размеры микросекунды, наносекунды), то алгоритм, требующий длительной цепочки операций, может «упасть» из-за ошибок.

2.2 Коррекция ошибок — “цена” логического кубита

Чтобы система стала надёжной, нужно error-correction (QEC). Это означает, что множество физических кубитов кодируются в один логический кубит, который имеет существенно меньше ошибок.

Но:

• Процент физических кубитов к одному логическому может быть сотни, даже тысячи.
• Это зависит от качества физических кубитов (error rate), скорости операций, связности схемы и схемы кодирования (например, surface code).
• Такие накладки могут свести на нет обещания “экспоненциального выигрыша”, если систему нужно многократно увеличить для обеспечения надёжности.

Вот реальные оценки: в обзоре сказано, что практический универсальный квантовый компьютер потребует “миллионы кубитов” (физических) для задач вроде взлома RSA-2048. arXiv+2PostQuantum.com+2

2.3 Масштабирование — не добавить “еще кубитов”, а кардинально сменить инфраструктуру

Часто говорят: “У нас 50 кубитов сегодня, через год будет 500, через пять — тысяча, и уже…” Но это неправильное линейное представление. Реальность:

• Связи между кубитами (контроллеры, микроволны, схемы управления) ростут не линейно, а сверхлинейно с числом кубитов.
• Охлаждение (у сверхпроводящих) или изоляция (у ионных) становятся массовым инженерным проектом, не просто лабораторной установкой.
• Управление ошибками, калибровка, переключение, измерение — все эти подсистемы с ростом размерности становятся узким местом.
• Даже просто «связать» миллион кубитов так, чтобы они могли взаимодействовать и коррекцию ошибок делать, — это гигантская задача, сопоставимая с созданием крупного дата-центра, но с экстремальными условиями.

Так, отчёт McKinsey отмечает: “Не ясно, можно ли масштабировать системы сверх ~100 000 кубитов” в ближайшей перспективе. McKinsey & Company

2.4 Алгоритмическая и архитектурная узость

Не все задачи, не все алгоритмы подходят под квантовые ускорения. Можно выделить:

• Есть алгоритмы с доказанным квантовым преимуществом (например, Shor’s algorithm для факторизации, Grover’s algorithm для ускоренного поиска) — но они узкоспециализированы.
• Большинство задач бизнеса, ИИ, анализа данных не имеют доказанного экспоненциального выигрыша.
• Если заявляется, что квантовая машина будет «всём помогать», это либо оптимистическая гипотеза, либо маркетинг.
• Более того: даже для задач с доказанным квант-ускорением требуется очень надёжная система (логические кубиты, малый уровень ошибок, длительная когерентность) — чего пока нет.

2.5 Практические оценки — разброс и неустойчивость

Вот несколько конкретных оценок:

• В 2019 году Arbeit: “How to factor 2048-bit RSA integers in 8 hours using 20 million noisy qubits”. arXiv+1
• В 2025 году обзор от Google Research: estimate < 1 million noisy qubits, но с условиями: реакция системы 10 µs, error rate ≤ 0.1%, работа ~5 дней. arXiv+1
• Блог пост: “4,099 кубитов: миф и реальность взлома RSA-2048”. Упоминание: даже если логических 4 099, то миллионы физических кубитов нужны и реальные условия — ещё далеко. PostQuantum.com

Эти данные чётко показывают: да, оценки улучшаются, но даже лучшие — «менее миллиона» физических кубитов при очень строгих допущениях, далеко от сегодняшних ~50–100 кубитов лаборатории.

3. Примеры заявления vs реальность

3.1 «Квантовое превосходство»

Термин “quantum supremacy” (квантовое превосходство) означает, что квантовая машина выполнила задачу, которую классическому компьютеру выполнить за разумное время очень сложно. Например, в 2019 году Google объявил, что их 53-кубитная система (Sycamore) решила задачу за ~200 секунд, а классическому суперкомпьютеру потребовались ~10 000 лет по оценке.

Но:

• Задача была специально подобрана (генерация случайных распределений), не практическая.
• Были возражения: классическое моделирование можно оптимизировать, и превосходство может быть условным.
• Это не была машина, готовая для реальных задач (например, шифрования или ИИ).

Таким образом: объявление престижное, но не означает «универсальной машины».

3.2 Коммерческие заявления и маркетинг

Например, в новостях: D‑Wave заявила о достижении “квантового превосходства” на задаче оптимизации материалов: система отказалась от пересчёта, заявлен выигрыш в минуту vs суперкомпьютеру миллион лет. Barron's Однако:

• Архитектура D-Wave — не универсальная (анилер), не gate-базированная.
• Комментарии научного сообщества: “задача выбрана специально”, “практическая ценность пока спорна”.
  
  Отсюда: пример, когда коммерческое заявление выглядит как «революция», но при внимательном рассмотрении — скорее узко специализированная демонстрация.

3.3 Оценки временных горизонтов

Ряд статей и аналитиков (например, отчёт Deloitte, август 2025) говорят: “Если всё идёт по плану, система с 200–1000 логическими кубитами может быть готова к ~2030 году”. Deloitte

Параллельно — сообщения, что компании вроде IBM и Google «уже почти сломали код». Нью-Йорк Пост Вот разрыв: маркетинг говорит “скоро”, аналитики предполагают 5–10 лет, инженеры — возможно десятилетия. Этот разрыв — ещё один сигнал спекуляции.

4. Почему это спекуляция — или, по крайней мере, почему ожидания переоценены

4.1 Количество кубитов ≠ качество

Много публичных объявлений содержат фразу «наш чип — 1000 кубитов», «миллион кубитов в дорожной карте». Но без объяснения:

• Какой error-rate у кубитов?
• Сколько физических кубитов на логический?
• Какова задержка между операциями, время когерентности, сколько операций можно провести до decoherence?
• Поддерживает ли система коррекцию ошибок и масштабирование?

Если этих данных нет — то цифра “1000 кубитов” — маркетинг. Даже если существует чип на 1000 кубитов, это не означает, что машина готова решать реальные задачи быстрее классики.

4.2 Сосредоточение на “ходе” финансирования и PR

Сектор квантовых вычислений — это не только наука, но и бизнес-экосистема: венчур, гранты, государственное финансирование, акционерные компании. Тем интереснее громкие заявления о «дорожной карте», «первой коммерческой квантовой машине», «прорывных алгоритмах».

Тогда как реальная инженерная задача: годы, десятки инженеров, сложные инфраструктуры, дорогое оборудование. А маркетинг — “камерная демонстрация”, “объявление дорожной карты”, “обещание X лет”. Именно такая динамика и порождает спекуляцию: публике продаётся “революция” прежде, чем есть зрелая технология.

4.3 Условие «если бы» и скрытые допущения

Когда читаешь технические оценки — они почти всегда содержат если: “при error-rate 10⁻³”, “при цикле surface code 1 µs”, “при равномерной сетке кубитов”, “при связи соседей NN”. Например: оценка < 1 миллиона кубитов для взлома RSA-2048 требует, по авторам, error rate ≤ 0.1 % (0.001), реакция системы 10 µs и работа ~5 дней. arXiv+1

Когда эти допущения нарушатся (что вероятно в реальной инженерии) — оценка вырастет. Поэтому подчёркивание этих допущений часто остаётся за кадром в маркетинге.

4.4 Преимущества для денег ≠ преимущества для задач

Может быть реальный квантовый модуль, может быть крупный дорожный план, может быть статистика “кубитов увеличивается”. Но если машина не дает реального ускорения на задачах, которые важны (например: коммерческая химия, логистика, ИИ), то это не революция — это демонстрация. А в бизнес-мире презентация часто скрывает, что “реального применения пока нет”.

4.5 Временные горизонты и ожидания

Когда компании говорят “внедрим через 3–5 лет”, многие аналитики говорят “скорее 10–15 лет”, инженеры — “возможно 20+ лет”. Например, McKinsey отмечает, что неясно, удастся ли масштабировать к миллиону кубитов в обозримом сроке. McKinsey & Company

Если присутствует диссонанс между “обещанием завтра” и “сегодняшним состоянием + инженерной реалистикой” — это признак того, что ожидания переоценены.

5. Углублённо: числовые оценки и конкретика

5.1 Ресурсы для взлома RSA-2048

• В 2019 году работа Gidney & Ekerå: “How to factor 2048 bit RSA integers in 8 hours using 20 million noisy qubits”. Они исходят из физической архитектуры: 2-D сетка кубитов с ближайшей связностью, error rate ~10⁻³, циклы surface code ~1 µs, реакция системы ~10 µs. arXiv+1
• В 2025 году перерасчёт: estimate менее 1 миллиона физических кубитов, но с теми же жёсткими допущениями: error rate ≤0.1 % (0.001), cycle time 1 µs, работа ~1 неделя. arXiv+1
• Однако обзор подчёркивает: эти “менее миллиона” — это при идеальных условиях. Реальные устройства сегодня ещё далеко.
• Дополнительно: некоторые прежние оценки ключевых задач шли от “~4 000 логических кубитов” (что соответствовало миллионам или десяткам миллионов физических). PostQuantum.com+1

Из этого видно: хотя оценки снижаются (что хорошо), масштаб остаётся огромным — миллионы кубитов, длительное время операций, крайне низкие ошибки, не существующие сегодня в массовых системах.

5.2 Современные аппаратные системы

• Сегодняшние лаборатории: системы с десятками или сотнями кубитов, но без полной коррекции ошибок и без гарантированной надёжности на уровне логических кубитов.
• Например: ведущие компании говорят о чипах с сотнями кубитов, дорожных картах на тысячи-десятки тысяч. Но это не машины, которые могут прямо сейчас взломать RSA или использоваться в промышленности.
• Обзоры отмечают: пока нет архитектуры, однозначно готовой масштабироваться до миллионов кубитов с коррекцией ошибок. The Quantum Insider+1

5.3 Энергия, охлаждение, инфраструктура

• Работа “Estimating the Energy Requirements to Operate a Cryptanalytically…” (RAND) показывает: ресурсы не только по кубитам, но и по времени, энергии, инфраструктуре. RAND
• Даже при “идеальных” оценках — потребуется огромная инженерная установка: охлаждение (милликельвин?), вакуум, микроволны, управление, кабели, экраны… Это не просто экспериментальный стол ученых, а инженерный центр с капитальными затратами.

5.4 Пример: реальный error-rate vs требования

• Современные экспериментальные кубиты имеют error-rate (ошибки операций) порядка 10⁻³–10⁻⁴ (или даже хуже), время когерентности тоже ограничено.
• А оценки для взлома RSA требуют error-rate ≤10⁻³ (или лучше) и высокую связность. Если error-rate будет хуже, то число необходимых физических кубитов возрастает существенно (в экспоненциальном или суперлинейном масштабе).
• То есть: даже если завтра выпустят чип на 1000 кубитов, если error-rate не улучшена и коррекция ошибок не внедрена — он не будет полезен для задач “классической революции”.

6. Маркетинг, ожидания и фактические риски

6.1 Влияние заявлений на рынок и ожидания

• Когда фирмы заявляют «дорожную карту на миллион кубитов», инвесторы, фонды, правительства включают эти цифры в стратегию.
• Но если технология не готова, риск — появление пуза ожиданий: компании могут недожить до момента, когда обещание станет реальностью.
• Кроме того: цифровая безопасность, криптография начинают реагировать заранее (например, переход на пост-квантовые алгоритмы), фактически из-за вероятности квантового взлома — хотя машино еще нет. Это дополнительный эффект маркетинга/ожиданий.

6.2 Что продаётся — и что покупается

Продаётся: “Квантовый компьютер решит задачи X, Y, Z — через N лет”. Покупается: инвестиции, гранты, дорожные карты, уверенность “что мы не отстанем”.

Но не всегда покупается: отчёт о том, как именно будет реализована коррекция ошибок, сколько именно времени придётся ждать, сколько энергии/охлаждения потребуется. Эти детали чаще остаются за кадром.

6.3 Политика и безопасность

• Даже если квантовая машина не готова сегодня, на неё влияют государственные программы, стандарты безопасности (например, переход к пост-квантовой криптографии). Об этом пишут аналитики: “Банковский сектор не готов к квантовому риску”. The Times of India
• Это значит: ожидания создают давление на инфраструктуру безопасности, возможно преждевременно.
• Также компании объявляют ходы “мы готовимся к квантовой безопасности”, что может быть маркетингом — не потому, что риск сегодня реален, а потому, что “риск будущий” продаётся как актуальный.

7. Что инженеру/инженерному наблюдателю важно видеть

Если ты — инженер (как Стас) и хочешь смотреть честно, вот список вопросов, на которые должна отвечать каждая публичная заявка “квантовой машины”:

1. Сколько физических кубитов? И сколько из них резервируются под коррекцию ошибок?
2. Каков текущий error-rate (ошибок) операций? Что такое время когерентности?
3. Какая архитектура? Как связаны кубиты — ближайшие соседи или глобальная связь? Какова задержка между операциями?
4. Чем поддерживается коррекция ошибок? Сколько ресурсов требуется на один логический кубит? Какова частота циклов кода?
5. Какие алгоритмы они планируют решать? Реальные задачи или специально подобранные демонстрации?
6. Какая инфраструктура требуется? Температура, охлаждение, вакуум, кабели, контроллеры. Как это масштабируется?
7. Какие сроки? Реалистичен ли план? Есть ли публикации/рейтинги независимых экспертов? Или всё “в 3–5 лет”?

Если на многих из этих вопросов ответ либо “мы пока не готовы”, либо “мы оптимистичны”, либо “это дорожная карта”, то повод подумать: маркетинг работает сильнее технологии.

8. Почему не стоит ждать «завтра» — и как управлять ожиданиями

8.1 Переоценка «скоро»

Часто можно прочитать: “через 2-3 года будет машина на N кубитов, коммерческое применение”. Но исторический анализ показывает, что переход от лаборатории к промышленной системе занимает десятилетия. Обзоры отмечают: хотя прогресс есть, «универсальное квантовое вычисление» остаётся задачей на перспективу. arXiv+1

8.2 Почему «универсальный квантовый компьютер» — не точка на линии, а скачок

В классической электронике мы видели переход от транзисторов, миниатюризации, CMOS-технологии, но всё это шло по известной траектории, индустрия стандартизировалась, инфраструктура развилась. В квантовых вычислениях мы пока не видим такую стабилизацию: нет стандартного “большого кубита”, нет промышленного процесса, нет большого пула инженеров инфраструктуры. Это означает, что “массовое применение” требует не просто ещё чуть-чуть, а качественного скачка.

8.3 Что делать организациям, инженерам, бизнесу

• Следите за реальными метриками, а не “кубитами”. Если заявлена машина на N кубитов — спросите: какие логические кубиты, error-rate, коррекция ошибок.
• Не планируйте бизнес-решения на основе того, что “через год квантовый компьютер всё заменит”. Готовьте сценарии на случай, что система появится позже, чем предполагается.
• В области безопасности — подготовка к пост-квантовой криптографии разумна, но не нужно паниковать и списывать всё на “квант-угрозу завтра”. Сегодня есть другие, гораздо более реалистичные угрозы.
• Инженерно — если вы работаете с вычислительными системами, контроллерами, ресурсами и архитектурой, смотрите на инфраструктуру квантовых систем: охлаждение, кабели, управление, калибровка — они часто являются узким местом, а не “единственная плата с кубитами”.

9. Итог — жёсткий, честный

Да: квантовые вычисления — это настоящая наука, мощный теоретический инструмент, и потенциально революционные технологии могут появиться. Нет: сегодня они не заменяют классические компьютеры, не решают все задачи, и не готовы к широкому коммерческому использованию.

Когда технологический сектор говорит «миллион кубитов (дорожная карта)», «улица ре-инвестирует», «графики показывают прорыв» — важно видеть: это не факты, а ожидания. И ожидания — хороши, но не заменяют инженерию, не заменяют инфраструктуру, и не заменяют масштабируемость.

Если говорить просто: если бы квантовые компьютеры были уже полностью готовы к коммерческому применению, мы бы увидели не только заголовки «1000 кубитов», но и реальные услуги, реальные индустриальные внедрения, реальные ускорения для компаний. Этого не видно (по крайней мере не в широком масштабе).

Другими словами — большая часть публичного “квантового хайпа” (да, слово “хайп” подходит) основана на ожидании, оптимистичных сценариях, маркетинге. С инженерной точки зрения — ещё много работы до того, как машина будет универсальной, мощной и доступной.