גוגל היא כבר מזמן לא רק מנוע חיפוש. היא כמעט כל דבר שמתחבר לעולם האינטרנט. היא גם הובילה את תחום הבינה המלאכותית (AI) בשלבים המוקדמים עם פרסום מחקר ה-Transformer ב-2017 – מחקר שהניח את היסודות למודלים כמו ChatGPT. אבל היא איבדה את מעמדה המוביל ל-OpenAI ולמתחרות אחרות עם השקת ChatGPT ב-2022. כעת, החברה מתמקדת במחשוב קוונטי כדרך להשיב לעצמה את היתרון התחרותי. גוגל הציגה לאחרונה את שבב ה-Willow, שנחשב לאחת ההתקדמויות המשמעותיות בתחום, ומבטיח להאיץ את היכולות של AI ולפתור בעיות מורכבות בתחומים כמו רפואה וחומרים מתקדמים. עם זאת, בעוד גוגל טוענת ליישומים מעשיים תוך חמש שנים, ישנם מסתייגים שטוענים כי מדובר בצפי אופטימי מדי. כמי שמסתכל על המירוץ הטכנולוגי הזה, אני מאמין שגוגל נמצאת בעמדה חזקה להוביל את התחום, אך עליה להפיק לקחים מהכישלון הקודם שלה ב-AI ולהתמקד ביישומים מסחריים נגישים.

מהו שבב ה-Willow ולמה הוא נחשב מתקדם?

ה-Willow הוא שבב קוונטי חדש שפיתחה גוגל, והוכרז בסוף 2024 כחלק ממאמצי יחידת Quantum AI של החברה. השבב, שכולל 105 קיוביטים (יחידות המידע הבסיסיות במחשוב קוונטי), מיוצר במתקן ייעודי בסנטה ברברה, קליפורניה, ומשלב טכנולוגיות מתקדמות להפחתת שגיאות ולשיפור הביצועים.  

ה-Willow בולט בשני הישגים מרכזיים: ראשית, הוא פתר בעיה מתמטית (Random Circuit Sampling - RCS) בתוך חמש דקות – משימה שהייתה לוקחת למחשב-על המהיר בעולם 10 ספטיליון שנים (מספר עם 25 אפסים), זמן ארוך פי כמה מגיל היקום. שנית, השבב השיג הפחתה אקספוננציאלית בשיעורי השגיאות ככל שמספר הקיוביטים גדל, מה שמכונה "מתחת לסף התיקון" (Below Threshold). בעבר, הגדלת מספר הקיוביטים הובילה לעלייה בשגיאות, אך גוגל הראתה שככל שהיא מגדילה את רשת הקיוביטים (מ-3x3 ל-7x7), שיעור השגיאות יורד בחצי בכל שלב – הישג שחוקרים חתרו אליו במשך כמעט 30 שנה. בנוסף, הקיוביטים ב-Willow מחזיקים במידע זמן רב פי חמישה מקודמיו, מה שמשפר את היציבות ומאפשר חישובים מורכבים יותר.

השבב משתמש בקיוביטים על-מוליכים, שדורשים קירור לטמפרטורות נמוכות במיוחד (קרוב לאפס המוחלט, כ-460 מעלות מתחת לאפס פרנהייט), תוך שימוש במקרר דילול (Dilution Fridge) – מה
שהופך את הסביבה שלו לאחת הקרות ביקום. גוגל גם שילבה קיוביטים מתכווננים (Tunable Qubits) וצימודים מתכווננים, שמאפשרים אופטימיזציה בזמן אמת של הביצועים, מה שמפחית שגיאות ומשפר את המהירות.

• IonQ טוענת שהיא הצליחה לשבור שיא עולמי - למה כדאי לשים לב
• D-Wave חתמה על עסקה של 12 מיליון דולר בשווייץ - המניה עולה ב-4%
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

במה גוגל מקדימה את התעשייה?

גוגל נחשבת כיום למובילה בתחום המחשוב הקוונטי, יחד עם IBM, בזכות ההתקדמות שלה בתיקון שגיאות ובביצועים. מתחרות כמו מיקרוסופט ואמזון הכריזו אף הן על שבבים קוונטיים, אך ההכרזות שלהן נתפסו כ"מפות דרכים" יותר מאשר הוכחות ממשיות.מיקרוסופט, שמתמקדת בגישה מבוססת Majorana Modes, נתקלה בספקנות עקב חוסר בראיות מדעיות לביצועי השבב שלה, Majorana One, ואף נאלצה לסגת מטענה דומה ב-2018. אמזון הציגה שבב ראשון משלה, שהראה שיפור קל בביצועים עם הגדלת הקוד הקוונטי, אך היא נמצאת בשלב מוקדם יותר מגוגל.  

ה-Willow נבדק באמצעות מבחן RCS, סטנדרט בתחום שגוגל עצמה פיתחה, והראה עליונות משמעותית על פני מחשבים קלאסיים. גוגל גם פרסמה גיליון מפרטים (Spec Sheet) מפורט, המאפשר השוואה שקופה עם טכנולוגיות אחרות – צעד שלא כל המתחרות ביצעו. אני סבור שגוגל מקדימה את התעשייה בזכות הגישה ההוליסטית שלה, שמשלבת חומרה ותוכנה תוך התמקדות באיכות הקיוביטים, ולא רק בכמותם. עם זאת, הקירור הקיצוני הנדרש לקיוביטים על-מוליכים עשוי להגביל את יכולת ההרחבה של הטכנולוגיה, ולגרום לטכנולוגיות חלופיות, כמו קיוביטים מבוססי אור, להתחרות בעתיד.

הקשר לבינה מלאכותית: פוטנציאל עם סייגים

גוגל רואה במחשוב קוונטי כלי לשיפור יכולות הבינה המלאכותית, תחום שבו היא איבדה את ההובלה לאחר שלא הצליחה למסחר את ה-Transformer שלה בצורה יעילה כמו OpenAI עם ChatGPT. גוגל טוענת שמחשבים קוונטיים יכולים לייצר נתונים חדשים על ידי סימולציה של מערכות פיזיקליות מורכבות, כמו מערכות קוונטיות, שמחשבים קלאסיים אינם מסוגלים לחקות. נתונים אלה עשויים לשמש לאימון מודלים של
AI, במיוחד בתחומים כמו תכנון תרופות או חומרים חדשים. לדוגמה, גוגל מציינת כי מחשוב קוונטי יכול לשפר את ייצור הדשנים על ידי סימולציה של תהליכים ביולוגיים, ולחסוך אנרגיה עולמית משמעותית.

• שותים פחות ומשלמים יותר: התוצאות של הייניקן ומה שקורה בעולם
• וורן באפט מלמד אתכם מתי לממש מניות והדבר הכי חשוב בהשקעות
• תוכן שיווקי צברתם הון? מה נכון לעשות איתו?
• מ-240 לפחות מדולר - הקריסה של ביונדמיט

עם זאת, ישנם מסתייגים שטוענים כי ההבטחות לשילוב קוונטום ו-AI מוגזמות. המהירות האיטית של טעינה ופריקה של נתונים ממחשב קוונטי עלולה להגביל את היתרון שלו בטיפול ב"ביג דאטה", תחום שבו AI זקוק לנתונים רבים. בנוסף, AI כבר מתמודד עם "חומת נתונים" – חוסר בנתונים חדשים ואיכותיים לאימון – ופתרונות
קלאסיים כמו יצירת נתונים סינתטיים לא הוכיחו את עצמם כיעילים במיוחד. אני סבור שגוגל תצטרך להוכיח שהמחשוב הקוונטי יכול לייצר נתונים שימושיים בקנה מידה גדול לפני שתוכל לממש את הפוטנציאל הזה.

ה-Willow נחשב בתעשייה להישג מרשים, והצפי של גוגל ליישומים מעשיים תוך חמש שנים מעיד על ביטחון טכנולוגי. השאלה אם זה לא ביטחון מופרז. בתעשייה מדברים על מינימום של 10 שנים, אבל אם גוגל תצליח להביא פתרונות יישומים בטווח של 5 שנים, היא בהחלט יכולה  להיות המנצחת הגדולה של המהפכה הבאה.