В Novo Holdings указали на нехватку инвестиций в квантовые приложения

В 2014-2025 годах около 70% из $13,9 млрд частных инвестиций в квантовую отрасль пришлось на оборудование и компоненты. При этом финансирование приложений для бизнеса остается недостаточным относительно их потенциальной ценности, говорится в отчете Novo Holdings.

По оценке авторов, следующий этап развития сектора потребует вложений в специализированные алгоритмы и сервисы наряду с совершенствованием квантовых компьютеров. Такие решения должны помогать заказчикам выбирать молекулы для исследований, планировать эксперименты и решать другие конкретные задачи.

К 2 сентября 2026 года объем раскрытого частного финансирования квантовых компаний достиг $4,797 млрд — уже больше, чем за весь 2025 год ($4,706 млрд).

Частное финансирование квантовых компаний по направлениям в 2014-2026 годах. Данные за 2026 год — по 2 сентября. Источник: Novo Holdings.

Почему одного оборудования недостаточно

Концентрация капитала на процессорах и компонентах была необходима для развития технологии, подчеркнули аналитики. Однако коммерческий результат зависит от того, какие задачи удастся решить с помощью этих машин.

В Novo Holdings считают, что преимущество получат компании, чьи решения сложно воспроизвести и заменить. Для разработчика приложений это означает не только создание алгоритма, но и проверку точности расчетов, накопление собственных данных и интеграцию продукта в работу заказчика.

Сам по себе сложный программный инструмент не гарантирует устойчивого бизнеса. Например, средства исправления ошибок и подготовки программ к запуску могут стать частью продуктов производителей оборудования или облачных платформ. В таком случае независимым поставщикам будет сложнее продавать их отдельно.

Разработчики специализированных сервисов могут выстраивать отношения с клиентами еще до появления достаточно мощных квантовых систем. На раннем этапе они могут выполнять индивидуальные научные проекты.

Авторы считают такую модель перспективной, если каждый заказ оставляет компании алгоритмы, данные и инструменты, пригодные для следующих клиентов.

Улучшение алгоритмов способно также приблизить практическое применение технологии. Сокращение числа необходимых операций позволит выполнять отдельные задачи на менее мощных машинах, отметили исследователи.

Где квантовые расчеты найдут применение

Одним из наиболее перспективных направлений Novo Holdings назвала науки о жизни, включая фармацевтику. Компании уже оплачивают моделирование молекул и вычислительную химию, поэтому новый сервис сможет претендовать на существующие бюджеты — если предложит более полезный результат.

Оценка перспектив квантовых технологий в разных отраслях: применимость, экономический эффект и устойчивость конкурентных преимуществ платформ. Источник: Novo Holdings.

При этом авторы не ожидают, что ранние квантовые системы возьмут на себя весь процесс разработки лекарств. Даже отказоустойчивые машины, использующие коррекцию ошибок для надежного выполнения вычислений, первоначально будут ограничены в возможностях.

«На раннем этапе отказоустойчивые квантовые компьютеры не будут моделировать биологический процесс от начала до конца; они займутся небольшой, но решающей частью рабочего процесса, где классические приближения перестают работать», — говорится в отчете.

Речь, например, о расчетах образования и разрыва химических связей или поведения электронов в отдельных участках молекулы. Остальную работу в таких сценариях продолжат выполнять обычные компьютеры.

При этом более точный расчет должен влиять на решение заказчика: какой эксперимент провести или какое соединение изучать дальше. Если результат не меняет этот выбор, его коммерческая ценность остается под вопросом, подчеркнули аналитики.

Эксперты допустили, что полезные применения в материаловедении, энергетике и химии появятся раньше, чем в фармацевтике. Некоторые задачи, связанные с катализаторами и аккумуляторами, лучше соответствуют возможностям ограниченных по мощности квантовых систем.

В отчете они рассмотрели два ориентировочных сценария: ранние отказоустойчивые машины в конце 2020-х — начале 2030-х годов и более масштабные системы с середины 2030-х.

Среди рисков аналитики выделили дальнейший прогресс классических вычислений и ИИ. По их оценке, он может сократить преимущество квантовых методов в отдельных задачах еще до появления подходящего оборудования. Кроме того, фармацевтические компании и облачные провайдеры могут самостоятельно разработать необходимые решения.

Напомним, в июне Quantum Motion и Nvidia представили подход к моделированию молекул, в котором искусственный интеллект берет на себя часть подготовки данных и снижает требования к квантовому оборудованию.

Источник