מחשוב קוונטי: המדריך הגדול לטכנולוגיה שמנסה לפתור את מה שהמחשב הרגיל מוותר עליו

במשך שמונים שנה המחשוב התקדם באותו כיוון: להקטין את הרכיב, לדחוס יותר טרנזיסטורים על שבב ולהריץ יותר פעולות בשנייה. המחשוב הקוונטי הולך לכיוון שונה לגמרי. במקום לשפר את המכונה הקיימת, הוא מחליף את יחידת המידע הבסיסית שלה ומנסה לרתום התנהגות של חלקיקים לפתרון בעיות שמחשב רגיל מוותר עליהן מראש.

ההבדל הזה מסביר גם את ההתלהבות וגם את הזהירות. טכנולוגיה שמבטיחה לשנות כימיה, פיתוח תרופות, חומרים והצפנה מושכת הון עצום, אבל היא עדיין נמצאת בשלב שבו כל מכונה כזו זקוקה לתנאים קיצוניים ולצוות שלם שישמור עליה יציבה לאורך שניות ספורות.

הביט הפך לקיוביט

מחשב רגיל עובד עם ביטים. כל ביט מחזיק ערך יחיד בכל רגע, אפס או אחת, וכל חישוב הוא רצף עצום של פעולות פשוטות על ערכים כאלה. המחשב הקוונטי עובד עם קיוביט, יחידת מידע שמתנהגת לפי חוקי מכניקת הקוונטים.

קיוביט מסוגל להחזיק שילוב של שני המצבים בו זמנית, מצב שנקרא סופרפוזיציה. שני קיוביטים מייצגים ארבעה שילובים, שלושה מייצגים שמונה, וכל קיוביט נוסף מכפיל את המרחב. חמישים קיוביטים כבר מייצגים יותר ממיליון מיליארד שילובים אפשריים, וזהו המקור לכוח התאורטי של המכונה.

כאן גם נולדות רוב אי ההבנות. המחשב אכן מחזיק את כל האפשרויות יחד, אבל המדידה בסוף התהליך מחזירה תשובה אחת. האומנות היא לבנות אלגוריתם שמכוון את ההסתברויות כך שהתשובה הנכונה תצא החוצה בסבירות גבוהה, וזו הסיבה שהתחום נשען על מתמטיקה ולא על עוצמת חומרה גרידא.

אפשר לחשוב על זה ככה. מחשב רגיל שמנסה למצוא דרך במבוך בודק מסלול אחד, נתקל בקיר, חוזר אחורה ומנסה את הבא. מחשב קוונטי מתחיל את כל המסלולים יחד, ואז מכוון את החישוב כך שהמסלולים השגויים יבטלו זה את זה והנכון יישאר עומד. זו לא בדיקה מהירה יותר של אותו דבר, זו דרך אחרת לשאול את השאלה.

המילה שחסרה בתיאור הזה היא התאבכות. קיוביט מתנהג כמו גל, ולגלים יש תכונה נוחה: כשהם נפגשים בפאזה הפוכה הם מבטלים זה את זה. כל אלגוריתם קוונטי טוב בנוי על התכונה הזו, והוא מסדר את החישוב כך שהתשובות הלא נכונות יתאבכו החוצה. מי שמדמיין מכונה שפשוט בודקת מיליארד אפשרויות במקביל ומחזירה את הטובה שבהן מפספס בדיוק את החלק שבו נמצאת כל התחכום.

שזירה: הכלי שמחבר בין הקיוביטים

התכונה השנייה נקראת שזירה. שני קיוביטים שזורים מתנהגים כמערכת אחת, וכל פעולה על אחד מהם משפיעה מיד על מצב השני. זה מה שמאפשר למכונה לייצג קשרים מורכבים בין משתנים רבים, במקום לחשב כל משתנה בנפרד ולחבר את התוצאות.

דוגמה שממחישה את זה: קחו שני מטבעות שזורים, אחד בתל אביב ואחד בניו יורק. ברגע שמישהו מסתכל על הראשון ורואה עץ, השני יראה פלי, גם אם איש לא נגע בו. אלברט איינשטיין קרא לזה "פעולה מוזרה מרחוק" ולא אהב את זה בכלל, אבל הניסויים הכריעו לטובת התופעה. במחשב הקוונטי זה לא טריק פיזיקלי אלא כלי עבודה: הוא מאפשר לקשור עשרות משתנים למערכת אחת שמחשבים אותה יחד.

• איון קיו רוכשת חברת סייבר בעד 1.3 מיליארד דולר - והמניה נופלת 10%
• IBM קיבלה את החותמת של הפנטגון במרוץ הקוונטי - ומתחרה בולטת נשארה בחוץ

בעיות כמו התנהגות של מולקולה, מבנה של חומר חדש או תכנון רשת לוגיסטית ענקית בנויות בדיוק כך: מספר עצום של גורמים שמשפיעים זה על זה בו זמנית. מחשב רגיל נאלץ לפשט אותן ומגיע לקירוב. מחשב קוונטי מנסה לייצג אותן כפי שהן.

האויב הגדול הוא רעש

הקושי מתחיל בכך שהמצבים האלה שבירים. כל רטט, שדה מגנטי או שינוי טמפרטורה גורם לקיוביט לאבד את המידע שהוא מחזיק, תופעה שנקראת דה-קוהרנטיות. מכאן מגיעות המכונות הנוצצות שמצטלמות במעבדות: מערכות קירור מדורגות שמורידות את הקיוביטים לטמפרטורה של מילי-קלווין בודדים, קרה מהחלל הבין-כוכבי.

הקירור עצמו הפך למחסום הנדסי מרכזי. ככל שמוסיפים קיוביטים נדרשים יותר חיווט ויותר הספק קירור, וזה מגביל את גודל המערכת. IBM הציגה השנה מהלך בכיוון הזה, אחרי שפתרה בעיית קירור שעצרה את הדרך למחשבים גדולים.

וכמה זמן זה "שניות ספורות"? במערכות הטובות בעולם מדובר במאיות שנייה ולעיתים פחות מזה. בזמן הקצר הזה המכונה צריכה להספיק לבצע את כל הפעולות של האלגוריתם ולמדוד את התוצאה. זו הסיבה שכל שיפור קטן בזמן החיים של הקיוביט נחשב בענף לבשורה, וגם הסיבה שהמעבדות נראות כמו מתקנים תעשייתיים: מסביב לשבב הזעיר יושבות מערכות ואקום, מיגון מגנטי ומדרגות קירור שעולות מיליוני דולרים.

חמש דרכים לבנות קיוביט

בענף שוררת מחלוקת על הדרך הנכונה. גוגל ו-IBM נשענות על מעגלים על-מוליכים, שבבים שמקוררים לטמפרטורות קיצוניות ומתנהגים כאטומים מלאכותיים. קוונטינום ו-IonQ עובדות עם יונים לכודים, אטומים טעונים שמוחזקים במלכודת חשמלית ומנוהלים בקרני לייזר. חברות אחרות בונות קיוביטים מפוטונים, מאטומים ניטרליים או מנקודות קוונטיות בסיליקון.

• אפל נכנסת לסלון: מסך בית חכם ב-350 דולר ושלושה מוצרים חדשים בדרך
• מיקרוסופט מציגה שבב AI חדש: המטרה - לצמצם את התלות באנבידיה

לכל גישה יש מחיר. יונים לכודים מדויקים מאוד אבל איטיים יחסית. מעגלים על-מוליכים מהירים אבל רגישים במיוחד לרעש. פוטונים פועלים בטמפרטורת החדר אבל קשים לשליטה ולניתוב. הפער הזה מסביר למה קשה להשוות בין הצהרות של חברות שונות, ולמה מספר הקיוביטים לבדו מספר מעט מאוד.

ויש עוד שתי גישות שרצות במקביל. אטומים ניטרליים, שבהם אטומים בודדים מוחזקים במקום בעזרת קרני לייזר ומסודרים כמו לוח שחמט, שיטה שמתבררת כנוחה במיוחד להגדלה למספרים גדולים אבל עדיין צעירה מבחינת דיוק. וקיוביטים על בסיס סיליקון, שמנסים לנצל את הספין של אלקטרון בודד בתוך שבב, ומושכים דווקא את יצרניות השבבים הוותיקות מפני שהם מתיישבים עם קווי הייצור הקיימים. מיקרוסופט הימרה על כיוון חמישי, קיוביט טופולוגי, שאמור להיות עמיד לרעש מעצם המבנה שלו, אבל אחרי שנים ארוכות של מחקר הוא עדיין לא הוכיח את עצמו בקנה מידה שימושי.

אין כאן מנצח ברור, וזה בדיוק העניין. מי שקורא הכרזה על מכונה עם מספר קיוביטים גדול צריך לשאול שלוש שאלות לפני שהוא מתרשם: באיזו טכנולוגיה מדובר, מה שיעור השגיאה בפעולה בודדת, וכמה זמן הקיוביט שורד. חברה עם מאה קיוביטים איכותיים נמצאת במקום טוב יותר מחברה עם אלף קיוביטים רועשים, והמספר לבדו לא מספר את הסיפור.

מה המחשב הקוונטי לא הולך לעשות

שווה לנקות כמה אי הבנות נפוצות. המחשב הקוונטי לא יחליף את המחשב שעל השולחן ולא יגרום לאקסל לעבוד מהר יותר. הוא גם לא "מחשב מהיר יותר" במובן הרגיל: ברוב המשימות היומיומיות, מעיבוד תמלילים ועד גלישה, מחשב רגיל מנצח אותו בקלות ויישאר עדיף תמיד.

הוא גם לא מכונה שמריצה בינה מלאכותית טוב יותר. זו טעות שחוזרת הרבה בגלל הקרבה בשמות ובכותרות. אימון מודלי שפה נשען על כמויות אדירות של כפל מטריצות, וזה בדיוק מה שכרטיסים גרפיים עושים היטב. יש קווי מחקר שמנסים לחבר בין השניים, ואנבידיה אפילו הודיעה על חיבור כזה, אבל נכון להיום זה תחום מחקרי ולא מוצר.

מה שהוא כן עושה זה פתרון של משפחה צרה ומאוד ספציפית של בעיות, כאלה שמספר האפשרויות בהן גדל בקצב שמחשב רגיל לא מסוגל לעמוד בו. זה נשמע מגביל, ובאמת מגביל, אבל במשפחה הצרה הזו יושבות שאלות ששוות הרבה מאוד כסף: איך מתנהגת מולקולה של תרופה, איך בונים קטליזטור שמייצר אמוניה בפחות אנרגיה, ואיך שוברים את ההצפנה שמגנה על העולם.

הפער בין קיוביט פיזי לקיוביט לוגי

המספר שבאמת קובע הוא הקיוביט הלוגי. מכיוון שכל קיוביט פיזי טועה בשיעור גבוה יחסית, הענף מקבץ עשרות ולעיתים מאות קיוביטים פיזיים כדי לייצר קיוביט לוגי יציב אחד, שעליו אפשר להריץ חישוב ארוך בלי שהתוצאה תתפרק באמצע.

מכאן ההבדל העצום בין הכרזה על מכונה עם אלף קיוביטים לבין מכונה שמסוגלת להריץ אלגוריתם שימושי מקצה לקצה. גם בישראל מתמודדים עם הצוואר הזה, וסטארטאפ שיצא ממכון ויצמן מכוון לאלף קיוביטים בגישה שמנסה לעקוף אותו.

אז איפה אנחנו נמצאים באמת

הענף נמצא בשלב שיש לו שם: NISQ, ראשי תיבות של מכונות קוונטיות בינוניות ורועשות. במילים פשוטות, מכונות שכבר עושות דברים מרשימים בהדגמה, אבל עדיין לא מספיק יציבות כדי להריץ חישוב ארוך מקצה לקצה בלי שהתוצאה תתפרק באמצע. כל ההצהרות על "עליונות קוונטית" בשנים האחרונות נגעו למשימות שנבנו במיוחד כדי להתאים למכונה, לא לבעיה שמישהו באמת רצה לפתור.

המספר שכדאי לעקוב אחריו הוא היחס בין קיוביטים פיזיים לקיוביט לוגי אחד. היום הוא עומד על עשרות ולעיתים מאות קיוביטים פיזיים לכל קיוביט לוגי, ולשבירת הצפנה רצינית יידרשו אלפי קיוביטים לוגיים. תעשו את החשבון ותקבלו מיליוני קיוביטים פיזיים, לעומת מאות בודדות היום. זה הפער האמיתי, והוא לא נסגר בשנה ולא בשנתיים.

מצד שני, הכיוון ברור. שיעורי השגיאה יורדים בהתמדה, תיקון השגיאות עבר מתאוריה להדגמות עובדות, ומחסומים הנדסיים שנראו חוסמים נפתרים אחד אחרי השני. מי שרוצה מדד פשוט למעקב יכול לשאול כל שנה שאלה אחת: האם מישהו הריץ אלגוריתם שימושי מסחרית על מכונה קוונטית והשיג תוצאה טובה יותר ממחשב רגיל. ברגע שהתשובה תהיה כן, השוק ייראה אחרת לגמרי.

איפה זה כבר מייצר ערך

בשלב הנוכחי המחשוב הקוונטי מועיל בעיקר בסימולציה של מערכות שהן עצמן קוונטיות: מולקולות, חומרים וקטליזטורים. שם היתרון טבעי, מפני שהמכונה מדברת באותה שפה של הבעיה. תחומים נוספים שנבחנים הם אופטימיזציה, מידול סיכונים פיננסיים ולמידת מכונה, אם כי שם היתרון על מחשב רגיל עדיין שנוי במחלוקת.

התחום הרגיש ביותר הוא הצפנה. אלגוריתם מוכר בשם שור מסוגל בתאוריה לפרק את השיטות שמגנות היום על תקשורת, על בנקאות ועל נכסים דיגיטליים. המכונות הקיימות רחוקות מהיכולת הזו, אבל התעשייה כבר עוברת לתקני הצפנה עמידים בפני קוונטים, מתוך הנחה שמידע שנאסף היום יפוענח בעוד עשור.

הצד הכלכלי

ההשקעה בתחום מגיעה משלושה כיוונים: ענקיות טכנולוגיה שמפתחות בבית, ממשלות שמזרימות תקציבים ביטחוניים ומחקריים, ושוק ההון שמתמחר חברות צעירות לפי הפוטנציאל. הפער בין ההכנסות בפועל לשווי השוק גדול מאוד, ובוול סטריט סימנו את 2026 כשנת המפנה בסקטור.

עבור משקיע ההבחנה המרכזית היא בין חברות שמוכרות מכונות ושירותי ענן קוונטי לבין חברות שמספקות את התשתית סביבן: בקרה, קירור, לייזרים, שבבים ותוכנה. הקבוצה השנייה מוכרת כבר היום גם למי שעדיין מנסה לבנות את המחשב עצמו, ולכן ההכנסות שלה פחות תלויות בשאלה מי ינצח במרוץ.

הזמן שיידרש עד למכונה שמחליפה חישוב מסחרי רגיל נשאר המשתנה העיקרי. ההערכות בענף נעות בין סוף העשור הנוכחי לבין העשור הבא, וההפרש בין שתי ההנחות משנה לגמרי את התמחור הסביר של החברות הציבוריות בתחום.

הסיכויים והסיכונים

הצד המבטיח פשוט להסבר. אם המכונות יגיעו לבשלות, הן ייגעו בשווקים ענקיים: תרופות, חומרים, אנרגיה, לוגיסטיקה ופיננסים. חברה שתגיע ראשונה ליכולת אמיתית תיהנה מיתרון קשה להשגה, כי הידע ההנדסי המצטבר לא נבנה בשנה. גם המדינות מבינות את זה, וזו הסיבה שתקציבים ממשלתיים זורמים לתחום בהיקפים שלא נראים בטכנולוגיות אזרחיות רגילות.

הצד המסוכן פשוט באותה מידה. השווי של החברות הציבוריות בענף מגלם היום הצלחה עתידית, לא הכנסות קיימות. הפער בין השניים גדול, ובחלק מהמקרים עצום. מספיק דחייה של שנתיים בלוח הזמנים כדי לשנות לגמרי את התמחור, ומספיק פריצת דרך של מתחרה בגישה טכנולוגית אחרת כדי למחוק שנים של השקעה בגישה שהתבררה כשגויה. זה סיכון שלא קיים ברוב הסקטורים: לא רק שאתם מהמרים על חברה, אתם מהמרים גם על השיטה שבחרה.

יש גם סיכון פחות מדובר, והוא הסיכון של המתנה. ארגון שמחזיק מידע רגיש לטווח ארוך, בנק, בית חולים או גוף ביטחוני, לא יכול להרשות לעצמו לחכות שהמכונה תגיע. מי שאוסף היום תקשורת מוצפנת יוכל לפענח אותה בעוד עשור, ולכן ההיערכות מתחילה עכשיו. במובן הזה המהפכה הקוונטית כבר משנה התנהגות בעולם האמיתי, הרבה לפני שהמחשב שיגרום לה קיים.