Разбираем три важнейших понятия из области квантовых вычислений, которые часто смешивают в одно.
Термин «квантовое превосходство» (quantum supremacy) ввел физик-теоретик Джон Прескилл в 2012 году. С научной точки зрения это фундаментальный вычислительный рубеж. Он наступает, когда квантовое устройство решает специфическую задачу за приемлемое время, тогда как для классического суперкомпьютера она вычислительно возможна, но неэффективна. Время на получение результата может занимать годы, сотни и тысячи лет.
Первые демонстрации квантового превосходства носили исключительно лабораторный характер из-за подверженности систем вычислительному шуму (ошибкам). Чтобы доказать саму жизнеспособность технологии в таких условиях, инженерам пришлось использовать синтетические алгоритмы — например, выборку из случайных квантовых цепей (RCS).
Тесты не имели прямой коммерческой ценности, но выполнили важную миссию: они зафиксировали факт превосходства квантовой архитектуры над классической в конкретной нише и открыли индустрии путь к поиску полезного применения технологии.
В 2019 году исследовательская группа Google впервые заявила о достижении квантового превосходства. Процессор Google Sycamore на 53 сверхпроводящих кубитах выполнил задачу по RCS за 200 секунд. Исследователи утверждали, что самому мощному на тот момент классическому суперкомпьютеру Summit на это потребовалось бы около 10 000 лет.
В IBM оспорили анонс Google. По их словам, Summit может справиться с задачей всего за два с половиной дня. По оценке IBM, если эффективно задействовать не только процессоры, но и колоссальные объемы оперативной и дисковой памяти суперкомпьютера, экспоненциальную сложность можно обойти.
Позже о преодолении рубежа сообщили китайские исследовательские группы. Они продемонстрировали превосходство сразу на двух разных физических архитектурах: на оптическом квантовом компьютере Jiuzhang, использующем фотоны для задачи бозонного сэмплинга и на обновленных сверхпроводящих системах с QPU Zuchongzhi 3.0. В марте 2025 года система сгенерировала миллион выборок всего за несколько минут. Согласно оценкам китайской команды, для точной симуляции этого конкретного процесса мощнейшему классическому суперкомпьютеру мира Frontier потребовалось бы около 6,4 млрд лет.
Хотя задачи вроде RCS не приносят практической или коммерческой пользы, они выполняют важнейшую роль: доказывают, что с ростом количества качественных кубитов квантовая мощность становится непреодолимой для классической архитектуры фон Неймана.
При достижении квантовой полезности (quantum utility) квантовые компьютеры перестают быть лабораторными генераторами рекордов и превращаются в инструмент для научных исследований. На этом этапе развития квантовые системы не опережают суперкомпьютеры по всем характеристикам, но уже способны исследовать физические проблемы такого масштаба, который недоступен для прямого классического моделирования.
Квантовая полезность — это максимум того, на что способны квантовые компьютеры эпохи NISQ. Для перехода к следующей (FTQC) инженеры делают ставку не на увеличение числа кубитов, а на подавление ошибок (error mitigation). Метод позволяет вытягивать точные расчеты из «шумных» систем до того, как они потеряют свое квантовое состояние.
Подавление ошибок следует строго отличать от их полноценного аппаратного исправления (error correction), которое является признаком следующего исторического этапа.
Концепцию предложила и доказала IBM в 2023 году, фактически начав период квантовой полезности, который продолжился в 2026 году. В эксперименте использовали 127-кубитный процессор Eagle для моделирования свойств сложных магнитных материалов. Опираясь на методы подавления шума, процессор выдал результаты, которые невозможно было точно просчитать классическими методами.
Для реализации квантовой полезности часто применяют гибридную архитектуру с одновременным использованием QPU, CPU и GPU. Такой баланс позволяет эффективно распределять вычислительные задачи.
В мае 2026 года IBM совместно с Cleveland Clinic и японским институтом RIKEN с помощью такого гетерогенного расчета смоделировал гигантский белково-лигандный комплекс размером 12 635 атомов. Задачу решили на двух квантовых компьютерах и двух классических супермашинах.
Термины «квантовое превосходство» и «квантовое преимущество» (quantum advantage) часто используются в СМИ как синонимы, но в науке и бизнес-среде они обозначают разные исторические этапы развития технологии.
Если превосходство — это лабораторное доказательство фундаментальной вычислительной мощи квантовой аппаратной базы, то преимущество включает в себя комплекс условий. Оно достигается, когда устройство решает конкретную прикладную задачу быстрее, дешевле или точнее, чем лучший классический суперкомпьютер.
Главный критерий преимущества — практическая и экономическая целесообразность. Бизнесу не нужен сложный и дорогой QPU, если традиционный кластер способен смоделировать поведение молекулы для нового лекарства или рассчитать свойства сверхпрочного сплава за аналогичное время и бюджет.
Достижение квантового преимущества наряду с FTQC — главные задачи ведущих технологических компаний и стартапов на ближайшие три-четыре года.
Примеры из дорожных карт:
Дорожная карта IBM. Источник: IBM.
Первые реальные результаты достигаются исключительно в дисциплинах, требующих симуляции сложных квантово-механических систем. Классические процессоры неэффективны в просчете взаимодействия молекул: добавление каждого нового электрона в модель вызывает экспоненциальный рост объема данных. В отличие от них, квантовые устройства моделируют молекулярные структуры естественно, по законам квантовой физики.
Индустрия активно переходит от лабораторных тестов к решению сложнейших задач физического мира. Основные сферы применения, где ожидается или тестируется квантовая полезность:
Бизнес активно готовится к квантовой эре: крупнейшие логистические операторы вроде DHL и финансовые конгломераты, включая HSBC и JPMorgan, тестируют алгоритмы для оптимизации процессов.
Однако в научном сообществе эти сферы официально признаны самыми сложными и далекими от реального квантового преимущества. Дело в том, что для большинства комбинаторных задач вроде классической «задачи коммивояжера» или финансовой оптимизации инвестиционных портфелей лучшие квантовые алгоритмы (QAOA или алгоритм Гровера) способны дать лишь квадратичное ускорение. Чтобы квантовый компьютер смог обогнать кремниевый, ему потребуются миллионы идеальных, отказоустойчивых логических кубитов.
Другие сферы, в которых маркетинг опережает научные достижения:
JOIN
