Если вы проводили время рядом с участниками технологической конференции, встречи венчурных инвесторов или просматривали публикации в LinkedIn за последние три года, то наверняка слышали: квантовые вычисления — это будущее. Точнее говоря, квантовые вычисления — это будущее, которое заменит искусственный интеллект. Эта идея продолжает давать плоды — и под плодами я подразумеваю заголовки, раунды финансирования и внушительное количество путаницы по поводу того, что на самом деле делают эти технологии.

Раньше я скептически относился к такой постановке вопроса. Сейчас же я разочарован тем, что эта идея упорно сохраняется, несмотря на всё более очевидные доказательства обратного.

Правда сложнее, интереснее и практичнее, чем сюжет о том, что «квантовые вычисления заменят ИИ». Но она требует от нас отказа от глубоко укоренившихся представлений о том, как развиваются технологии. Давайте разберёмся, что на самом деле происходит в сфере квантовых вычислений в 2026 году, и, что более важно, что это значит, если вы пытаетесь понять, должно ли ваше предприятие обратить на это внимание.

Соблазнительная ложь, которую мы продолжаем говорить себе

Позвольте мне описать ситуацию: ИИ обладает большой мощностью, но требует много энергии. Он потребляет данные, как подросток — закуски — постоянно, ненасытно и с тревожными экологическими последствиями. Для больших языковых моделей требуются абсурдно большие вычислительные мощности, электричество и специализированное оборудование. Стоимость обучения растёт. Стены масштабирования становятся заметными. Поэтому возникает мысль: а что, если мы просто… перейдём на квантовые вычисления?

Это соблазнительно, потому что предлагает простой выход из всё более неудобных вопросов об устойчивости и стоимости. Но это совершенно неверно.

Дело в том, что квантовые компьютеры не заменяют фундаментальную природу того, что делают нейронные сети, большие языковые модели и системы обучения с подкреплением. Эти системы представляют собой механизмы распознавания закономерностей. Они являются статистическими механизмами, построенными на математической основе, которую квантовые вычисления принципиально не меняют. Квантовый компьютер не может внезапно сделать нейронную сеть «лучше» в распознавании кошек на изображениях только потому, что он квантовый. Кошка остаётся кошкой, независимо от того, вычисляется она классически или квантово.

Что же предлагают квантовые компьютеры? Другой набор вычислительных инструментов. Они полезны — потенциально очень полезны — для определённых классов задач. Оптимизация. Выборка. Специфические сценарии обучения с подкреплением в масштабе. Но это не общая замена нейронных сетей. Это специализированные инструменты для специализированных задач.

Подумайте об этом так: квантовый компьютер — это не более быстрый классический компьютер, как молоток — не «более быстрый отвёртку». Это разные инструменты для разных задач.

Проверка реальности 2026 года: ожидания на самом деле снижаются

Когда мы вступили в 2026 год, произошло нечто интересное. Машина хайпа наконец-то столкнулась с инженерной реальностью, и реальность побеждает.

Предсказательные рынки, отслеживающие прогресс в области квантовых технологий — которые объединяют коллективное мнение исследователей, технологов и информированных трейдеров — указывают на нечто действительно удивительное: на устойчивый инженерный прогресс, а не на драматические прорывы. Широкое согласие не о том, что произойдёт в этом году, а о том, чего не произойдёт.

Что не произойдёт в 2026 году:

  • Нет квантового преимущества. Несмотря на весь шум, квантовые компьютеры не будут выполнять задачи, которые классические суперкомпьютеры не могут выполнить.
  • Нет криптографического коллапса. Опасения, что квантовые компьютеры внезапно взломают шифрование блокчейна? Теоретически возможно, но не скоро. Атакующим потребуются миллионы физических кубитов с ультранизким уровнем ошибок и способностью выполнять миллионы операций без потери когерентности — мы ещё далеки от этого.
  • Нет прорывов в биологических симуляциях. Исследования в области фармацевтики и материалов будут по-прежнему опираться на классические высокопроизводительные вычисления и методы, основанные на ИИ.
  • Нет потребительского квантового момента. Вы не сможете купить квантовый компьютер в Best Buy. Квантовые вычисления остаются специализированным облачным инструментом для исследователей и предприятий, а не персональным устройством.

Парадокс восхитителен: меньше паники, больше подготовки.

Реальность аппаратного обеспечения: всё дело в несексуальных вещах

Если вы следили за объявлениями о квантовых технологиях, то заметили нечто: компании хвастались количеством кубитов, как подростки — своими маслкарами. «У нас 5000 кубитов!» «А мы работаем над 10 000!» Это была игра чисел, простая и ясная.

Этот разговор меняется, и слава богу.

Время когерентности. Частота ошибок. Связь. Системная интеграция. Именно эти неприглядные показатели теперь имеют значение. Логические кубиты и масштабируемые архитектуры с исправлением ошибок важнее, чем количество кубитов в заголовках. Система с 1000 высококогерентных кубитов с низким уровнем ошибок бесконечно полезнее, чем система с 100 000 шумных кубитов, которые едва могут сохранять своё квантовое состояние более нескольких миллисекунд.

Это то, что не подходит для хороших пресс-релизов, но именно это определяет, станет ли квантовые вычисления «интересным исследованием» или «действительно полезной технологией». И это неуклонно продвигается вперёд.

Одно интересное развитие: квантовые компьютеры при комнатной температуре могут появиться уже в этом году. Технология захваченных ионов IonQ и фотонные кубиты Xanadu могут серьёзно снизить потребность в дорогостоящей специализированной инфраструктуре, которая удерживала квантовые вычисления в глубоко охлаждённых лабораториях. Это не значит, что в вашем офисе будет квантовый компьютер рядом с кофемашиной, но это означает, что барьер для развёртывания стал ниже.

Поворот сюжета: ИИ уже облегчает квантовые вычисления

Вот где сюжет меняется, и, честно говоря, это более интересное направление.

Квантовые компьютеры чрезвычайно сложны в построении и эксплуатации. Они требуют точного управления физическими системами, непрерывной калибровки и постоянного снижения уровня шума и ошибок. Эти задачи слишком сложны для ручных решений — они требуют чего-то более изощрённого.

На сцену выходит ИИ.

ИИ уже играет критическую роль в том, чтобы сделать квантовые компьютеры пригодными для использования. Мы говорим о поддержке проектирования экспериментов, калибровке оборудования, снижении уровня ошибок и оптимизации системы. Без ИИ масштабирование квантовых систем происходило бы значительно медленнее. Конвергенция не в том, что «квантовые вычисления заменяют ИИ», а в том, что «ИИ позволяет квантовым вычислениям функционировать».

Это настоящая история. Вот где на самом деле происходит прогресс.

graph TB subgraph Classical["Классическая экосистема вычислений"] AI["ИИ и машинное обучение
(Распознавание закономерностей)"] HPC["Высокопроизводительные вычисления
(Общие рабочие нагрузки)"] end subgraph Quantum["Квантовый слой
(Специализированный ускоритель)"] QC["Квантовые процессоры
(Оптимизация, выборка)"] end subgraph Support["Квантовые операции с поддержкой ИИ"] Calib["Калибровка оборудования"] Mitigate["Снижение уровня ошибок"] Optim["Оптимизация системы"] end AI -->|Управляет и изучает| QC QC -->|Ускоряет| AI AI -->|Обеспечивает| Calib AI -->|Обеспечивает| Mitigate AI -->|Обеспечивает| Optim HPC -->|Дополняет| QC style Classical fill:#e1f5ff style Quantum fill:#fff3e0 style Support fill:#f3e5f5

Предприятия, которые добьются успеха с квантовыми вычислениями, — это не те, кто ждёт, пока квантовые вычисления заменят всю их инфраструктуру. Это те, кто рассматривает квантовые вычисления как специализированный ускоритель для определённых узких мест в их более широких рабочих процессах ИИ и вычислений.

Как это выглядит на практике

Итак, если квантовые вычисления не заменяют ИИ, а квантовое преимущество остаётся далёким, что на самом деле происходит на предприятиях, которые серьёзно относятся к квантовым вычислениям?

Гибридные рабочие процессы. Компании начинают разрабатывать системы, в которых квантовые процессоры решают специфические сложные задачи оптимизации, а классические системы и ИИ справляются со всем остальным. Это не революционно, но практически и работает.

Задачи оптимизации. Логистические сети. Энергетические сети. Финансовые портфели. Оптимизация цепочки поставок. Это области, где квантовые вычисления могут в конечном итоге обеспечить подлинное ускорение — не потому, что квантовые вычисления «быстрее» в каком-то абстрактном смысле, а потому, что эти специфические классы задач обладают свойствами, которые могут использовать квантовые алгоритмы.

Обучение с подкреплением в масштабе. Сложные сценарии обучения с подкреплением с огромными пространствами поиска представляют собой ещё одну потенциальную сферу применения квантового ускорения, а не замены.

Финансы и материаловедение. Эти отрасли внимательно следят за квантовыми вычислениями не потому, что квантовые вычисления изменят их фундаментальный бизнес, а потому, что они могут изменить структуру затрат и возможности в конкретных, высокоценных операциях.

Ключевое понимание: предприятия должны осознавать потенциал квантовых вычислений, не поддаваясь на хайп о «всемогущем, универсальном квантовом ИИ». Этот сдвиг может иметь огромное значение для конкретных случаев использования, и опоздавшие с внедрением понесут реальные издержки, если не начнут изучать эту область уже сейчас.

Неутешительная правда о позднем внедрении

Вот что должно немного нервировать вас, если вы руководитель предприятия: вам