Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ИИ.
Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы. Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство.
Стратегические выводы из отчета:
1. Мы на пороге технологической революции
• Две вычислительные революции происходят одновременно - ИИ и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости.
• Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности.
2. Геополитическая гонка уже началась
• ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ИИ.
• Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США.
•Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил.
3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет
•Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее
•Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы
•Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество.
4. Ключевые стратегические направления:
То, что уже работает-ИИ для улучшения квантовых систем. Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие.
Среднесрочная перспектива (критично для лидерства):
• Гибридные квантово-классические системы
• Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач.
Долгосрочная цель (определит будущее):
• Полностью квантовые ИИ-системы
• Принципиально новые вычислительные парадигмы.
5. Стратегические рекомендации:
- Инвестиции должны идти параллельно в:
• Фундаментальные исследования
•Прикладные разработки
• Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC).
- Критически важно:
• Создание открытых платформ и стандартов
• Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ИИ
• Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью.
- Энергетический аспект:
Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ИИ решений, так и классического ИИ для квантовых технологий. Это может стать конкурентным преимуществом.
Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед.