המפה של ענף הקוונטים: מי בונה את המחשב, ומי מוכר לכל מי שמנסה

שוק המחשוב הקוונטי נראה מבחוץ כמו מרוץ בין כמה חברות שמכריזות על מספרי קיוביטים. בפועל הוא מחולק לשכבות, ובכל שכבה יושב מודל עסקי שונה לגמרי, עם סיכון שונה ולוח זמנים שונה להכנסות.

ההפרדה הזו חשובה במיוחד בתחום שבו רוב החברות הציבוריות עדיין מפסידות. שתי חברות יכולות להיות מסווגות שתיהן כמניות קוונטים, ובכל זאת להיות תלויות בדברים הפוכים לחלוטין.

השכבה הראשונה: מי שבונה את המכונה

בקצה העליון יושבות החברות שמפתחות מחשב קוונטי שלם. IBM וגוגל עושות זאת בתוך תאגידי ענק, עם תקציבי מחקר שמגיעים מפעילות אחרת ובלי צורך להראות הכנסות מהתחום בטווח הקרוב. IBM מפרסמת מפת דרכים רב-שנתית ומעדכנת אותה בפומבי, וכך הפכה למעין קוצב קצב של הענף כולו.

מולן פועלות חברות שכל עתידן תלוי בטכנולוגיה הזו. קוונטינום, שצמחה מתוך האניוול, IonQ, D-Wave, ריגטי, IQM הפינית ו-PsiQuantum מפתחות כל אחת גישה משלה. עבורן הקוונטים הוא הפעילות כולה, ולכן גם התנודתיות במניות גבוהה בהרבה.

השכבה השנייה: מי שמוכר לכל המתחרים

מתחת לכותרות יושבת שכבה שקטה יותר, ולעיתים קרובות רווחית יותר. כדי להפעיל מעבד קוונטי נדרשות מערכות בקרה שמייצרות פולסים מדויקים, מקררי מיהול שמגיעים למילי-קלווין, לייזרים, אלקטרוניקה בתדר גבוה, שבבים ייעודיים ותוכנה שמתרגמת אלגוריתם לפעולות על החומרה.

הספקיות האלה מוכרות לכל מי שמנסה לבנות מחשב קוונטי, בלי קשר לשאלה איזו שיטה תנצח. זהו אותו היגיון שהפך את ASML לחוליה הקריטית בעולם השבבים, והמפה של ענף השבבים ממחישה עד כמה שכבת הציוד מרוויחה מכל מחזור השקעות.

השכבה השלישית: הגישה לחישוב

רוב הלקוחות היום מגיעים למחשב קוונטי דרך הענן. אמזון, מיקרוסופט וגוגל מציעות גישה למכונות של צדדים שלישיים, וכך הן מוכרות שעות מחשוב בלי לבנות בעצמן את כל החומרה. עבור החברות שמייצרות את המכונות זהו ערוץ הפצה, ועבור ענקיות הענן זו דרך לשמור על הלקוח בתוך הסביבה שלהן.

במקביל נבנית שכבת תוכנה: ספריות אלגוריתמים, כלי אופטימיזציה וסימולטורים שמריצים חישוב קוונטי על מעבדים רגילים. אנבידיה נכנסה לתחום דרך הכיוון הזה, והיא מציבה את עצמה כגשר בין מרכזי הנתונים הקיימים לבין המעבדים הקוונטיים העתידיים.

הכסף הממשלתי הוא שחקן בפני עצמו

בשונה מענפים אחרים, חלק גדול מההכנסות בקוונטים מגיע היום מגופים ציבוריים: מעבדות מחקר, אוניברסיטאות וזרועות ביטחוניות. ממשלות רואות בטכנולוגיה נכס אסטרטגי, ולכן מזרימות תקציבים גם בשלב שבו המוצר המסחרי רחוק. בריטניה, למשל, התחייבה להשקיע 2.5 מיליארד דולר בתחום, ו-IBM הכריזה על תוכנית השקעה רב-שנתית משלה.

• הקוונטים הישראלי: למה כאן בחרו לבנות את התשתית ולא את המחשב עצמו
• הקוונטים מול ההצפנה: למה בנקים וממשלות כבר מחליפים את המנעולים של האינטרנט

עבור המשקיע זהו נתון חשוב לקריאת הדוחות. חוזה ממשלתי מייצב הכנסות, אבל הוא גם מרכז את הסיכון בכמה לקוחות בודדים ותלוי בשינויי תקציב.

שתי אסכולות שקל לבלבל ביניהן

חלוקה נוספת עוברת בין שתי גישות חישוב. הרוב המוחלט של החברות בונה מחשב מבוסס שערים, מכונה כללית שמריצה אלגוריתמים שונים בדומה למחשב רגיל. D-Wave בנתה את עצמה על גישה אחרת בשם אנילינג קוונטי, שמותאמת לסוג צר יותר של בעיות אופטימיזציה.

ההבדל משפיע ישירות על העסק. מכונת אנילינג הגיעה ללקוחות מסחריים מוקדם יותר ומייצרת הכנסות כבר היום, אבל טווח השימושים שלה מוגבל. מכונה מבוססת שערים מבטיחה הרבה יותר, ובה בעת נמצאת רחוק יותר מהשלב שבו היא מחליפה חישוב קיים. החברה עצמה כבר הציבה יעד לעבור גם לקיוביטים לוגיים, מהלך שמטשטש את הגבול בין השתיים.

הענף מתחיל להתגבש

סימן הבשלות הבולט הוא גל המיזוגים והגיוסים. IonQ רכשה חברות בתחום הרשתות והחיישנים הקוונטיים, קוונטינום יצאה לשוק הציבורי, וIQM הפינית פנתה להון אמריקאי. חברות שנשארו קטנות מדי מתקשות לממן מפעל, מעבדה וצוות מחקר במקביל.

• אקו רוכשת את הטכנולוגיה והלקוחות של מינימוס
• האקרים השתמשו ב־Cursor כדי לפרוץ לשבע חברות - כך עקפו את מנגנוני ההגנה

התוצאה היא שוק שמתחלק בהדרגה לשתי קבוצות: מעטות שמצליחות לגייס סכומים גדולים ולהחזיק מספר שנים קדימה, ורבות שתלויות בסבב הגיוס הבא. עבור משקיע, יתרת המזומנים ביחס לקצב השריפה הפכה למדד מפריד יותר מכל הכרזה טכנולוגית.

הזווית הישראלית

ישראל מיוצגת בעיקר בשכבת התשתית ולא בבניית המחשב השלם. קוונטום משינס מפתחת מערכות בקרה שמנהלות מעבדים קוונטיים, קוונטום סורס עוסקת בפוטוניקה, וסטארטאפ שיצא ממכון ויצמן מכוון לאלף קיוביטים. במקביל, טאואר משתפת פעולה עם חברות בתחום השבבים הקוונטיים הפוטוניים.

המיקום הזה דומה למה שקרה בענף השבבים, שם ישראל התמחתה בתכנון, במדידה ובבדיקה יותר מאשר בייצור המוני. היתרון הוא חשיפה לענף בלי הימור על שיטה אחת, והחיסרון הוא תלות בקצב ההשקעה של שחקנים גדולים בחו"ל.

מה באמת כדאי לבדוק

שלוש שאלות מפרידות בין החברות בענף. הראשונה היא מקור ההכנסה: מכירת מכונות, שעות ענן, ציוד תשתית או פרויקטי מחקר. השנייה היא תמהיל הלקוחות: ממשלתי מול מסחרי. השלישית היא קצב שריפת המזומנים ביחס ליתרות בקופה, מפני שרוב החברות בתחום עדיין רחוקות מאיזון תפעולי.

מספר הקיוביטים, לעומת זאת, מספר מעט מאוד. הוא משתנה בין שיטות שאי אפשר להשוות ביניהן ישירות, והוא מתעלם משיעור השגיאה, שהוא המדד שקובע אם המכונה מסוגלת להריץ חישוב שימושי.

למה השוק מתקשה לתמחר את זה

ההערכות על גודל השוק העתידי רחוקות זו מזו בעשרות מונים, מפני שהן נשענות על הנחה אחת: מתי תגיע מכונה שמייצרת יתרון כלכלי אמיתי מול מחשב רגיל. הזזה של חמש שנים בהנחה הזו משנה לחלוטין את הערך הנוכחי של כל חברה בענף.

מכאן גם התנודתיות החריגה במניות. הכרזה מדעית של מתחרה, שינוי בתקציב ממשלתי או פרסום מפת דרכים מעודכנת מזיזים את הסקטור כולו, גם כשההכנסות בפועל נותרות זהות. מי שנכנס לתחום נדרש להפריד בין תזה שמתממשת בעשור הבא לבין תמחור שנקבע היום.