Quantum AI: Czy Komputery Kwantowe Przyspieszą Modele AI?
Google Willow osiągnął kwantową supremację w wybranych zadaniach. Ale Quantum ML to jeszcze odległa perspektywa — analiza co jest real, a co hype.
Google Quantum AI w 2024 zaprezentowało chip Willow: rozwiązuje określone problemy w 5 minut, co klasycznym superkomputerom zajęłoby septylion lat. Imponujące, ale ważne jest: to 'quantum advantage' dla bardzo specyficznych obliczeń (sampling random quantum circuits), nie dla ogólnych zadań. Quantum ML status 2026: Variational Quantum Eigensolver (VQE) dla chemii kwantowej — realny use case już dziś dla cząsteczek do ~100 atomów.
Quantum Linear Algebra (acceleration of ML training) — teoretyczna obietnica, ale błędy kwantowe (decoherence) niszczą praktyczne korzyści przy dzisiejszych qubitach. NISQ era (Noisy Intermediate-Scale Quantum): 50-1000 qubitów, za głośne dla większości algorytmów ML. Fault-tolerant quantum computing (miliony logical qubits): horyzont 10-15 lat.
Dla biznesu 2026: quantum computing w AI to raczej hype niż real. Inwestuj w klasyczne AI, obserwuj quantum z dystansu.