Doug Finke著
私がIntelで若手プロダクトマネージャーだった頃、企業の幹部たちは従業員のスキル向上のためにさまざまなトピックで講座を開いていました。Andy Groveによる建設的対立に関する講座を受講したことは本当に印象的でした。しかし、今日の量子産業にとって今でも非常に関連性があると思う講座の一つは、当時マーケティング担当副社長で後にMohr Davidow Ventureファームを立ち上げたBill Davidowによるマーケティングの講座でした。
私がその講座を受講した時、Billの主要な論点は、成功したいテクノロジー企業はチップだけを売るのではなく、開発ツール、ソフトウェア、トレーニングなどチップの使用をサポートする完全なエコシステムを販売すべきだというものでした。
IBMがPCにIntelマイクロプロセッサを採用する前は、マイクロプロセッサ市場はそれほど大きくありませんでした。それは新しい技術で、使いにくく、ほとんどのエンジニアはその使い方に本当に慣れていませんでした。聞き覚えがありませんか？
この問題を解決するため、Billと彼のチームはIntel System Design Kitを考案しました。これらのシステムにより、エンジニアは自分たちの特定の回路基板設計にマイクロプロセッサチップを組み込む前に、ソフトウェアプログラムの開発、デバッグ、性能評価を行うことができました。そして一時期、これらの製品のマーケティングを担当するIntelのDevelopment System Operationは社内で重要な部門でしたが、PCが利用可能になった後、その重要性は低下しました。
ここには量子プロバイダーにとっての教訓があります。過去数ヶ月間、私たちはIBM、Pasqal、Oxford Quantum Circuits、Oxford Ionics、Microsoft、Alice & Bob、IQMなど、多くの異なる企業からのロードマップリリースについて報告してきました。そして、それらのロードマップのほとんどは、ハードウェアと時にはミッドスタックでのQEC実装についてのみ議論していますが、スタックの上位で作業するエンドユーザーを支援するために何をしているかについてはあまり触れていません。
GQIの完全な量子コンピューティングシステムがどのように構成されるかのフレームワークを思い出していただくと役立つでしょう。
もう一つ役立つのは、量子優位性の達成において現在私たちがどこに立っているかというGQIの概念図を見ることです。橋を渡ることができるようになるまで、ハードウェアとソフトウェアの両方で改善を行う必要があります。
業界は目標に到達するためにハードウェアとソフトウェアの両分野で進歩を続ける必要があるため、多くのロードマップがソフトウェア側を無視していることは懸念されます。
スタックの上位にあるソフトウェア側の多くは古典的またはAI技術を使用していますが、だからといってそれが容易になるわけではありません。ロードマップで十分にカバーされていないと私たちが考えるいくつかの事項を以下に示します：
- すべての成功した量子実装は、最終的には量子と古典のハイブリッドな性質を持つことになります。これは、量子QPUと古典的なCPUおよびGPUとの深い統合が必要になることを意味します。データを効率的に相互にネットワーク化し、レイテンシを最小化し、ジョブをスケジュールし、ジョブキューイングを提供し、ステータスを監視し、稼働時間を維持し、セキュリティを実装するなど、多くの重要な要件があります。これはどのように処理されるのでしょうか？
- 効率的なトランスパイルは、量子回路のゲート数とゲート深度に大きな違いをもたらすことができます。これは回路の実行時間、結果の精度、および利用可能な量子プロセッサで回路を実行できるかどうかに影響します。これ自体が、おそらくNP困難問題です！今日のより高度な技術の一部は、このプロセスの最適化を支援するためにAIを使用していますが、将来の可能性の一つとして、量子コンピュータを使用して他の量子回路の最適なトランスパイルを作成する方法を誰かが開発するかもしれません！
- ハードウェアの能力は向上していますが、量子ハードウェアは理想的ではなく、おそらく将来のいくつかの問題に対して十分に大きくも良くもならないことを私たちは皆知っています。利用可能な量子ビットが少なすぎて問題が収まらないか、ゲート忠実度が大きな深度の計算をサポートするのに十分高くありません。しかし、回路カッティングとニッティング、エラー抑制と緩和、古典的な後処理など、これらの欠陥の一部を補うことができるミッドスタックおよびトップスタックレベルの両方で利用可能なソフトウェア技術があります。
- 量子コンピューティングが本当に離陸するためには、専門家からの高レベル入力を受け入れて量子回路に変換できるツールを提供する必要があります。新しいパーソナルコンピュータアプリのプログラミングにx86アセンブリ言語を使用する人が見られないのと同じように、数年後にはHadamard、CNOT、Toffoliなどの個別のゲートから量子プログラムを手動で作成する人は多くないと思います。AIが再びこれを実現する上で大きな役割を果たすことを期待しており、いくつかのソフトウェア企業がこの分野で取り組んでいます。しかし、さらに多くのことを行う必要があります。
- そして、計算を行うより良い方法を見つけるために量子アルゴリズムでさらに多くの作業を行う必要があることも非常に重要です。100万量子ビットで2048ビット整数を因数分解する方法を示したGoogleの最近の論文は、より良いアルゴリズムがいかに大きな違いをもたらすかの素晴らしい例です。Googleからの以前の推定では、2000万量子ビットが必要とされていました。このようなさらなるブレークスルーが必要です。
一部の企業はこれらの分野で取り組んでいるかもしれませんが、公開されたロードマップには示していません。小規模企業が独自でこれを行うためのリソースをすべて持っていない可能性があることは理解していますが、完全なソリューションを提供するのを支援できるソフトウェアパートナーを見つけるために、積極的なパートナープログラムを実施すべきだと提案します。IBMのような大企業は、これらの一部に取り組むための独自のリソースを持っていますが、彼らでさえ広範なパートナープログラムを持っています。そしてIBMの功績として、彼らはロードマップでフルスタック計画の一部を示している数少ない企業の一つです。
したがって、すべての量子プロバイダーは自社の技術ポートフォリオを見直し、完全な量子スタックのすべての要素が整っていることを確認すべきです。一部のエンドユーザーは欠けている部分がなくても意味のあるものを作成できるかもしれませんが、ほとんどはそうではありません。そして、プロバイダーが将来の量子ロードマップのリリースにおいて、フルスタックをどのようにサポートするかについてもっと示してくれれば素晴らしいことです。
2025年7月12日
