22.09.2021

Investitionen in Quantentechnologie steigen rasant an

Laut einer aktuellen McKinsey-Studie wurde bereits mit September weltweit dreimal soviel Geld in Quantentechnologie gesteckt, wie im gesamten Vorjahr.
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Quantentechnologie - Symbolbild
(c) Adobe Stock - Bartek Wróblewski

Sie gilt schon lange als eine der technologischen Zukunftshoffnungen schlechthin: die Quantentechnologie. Doch auch wenn immer wieder Erfolge und Meilensteine vermeldet werden, gehen die Meinungen immer noch auseinander, wann es mit der Massentauglichkeit tatsächlich soweit ist. Zieht man das weltweit im Bereich investierte Kapital als Indikator heran, liegt die Vermutung nahe, dass es recht bald soweit ist. Denn wie McKinsey in seinem aktuellen „Quantum Technology Monitor“ darlegt, stiegen die Investitionen zuletzt rasant an.

2021 bislang 2,1 Milliarden US-Dollar investiert

Konkret wurden laut McKinsey bis Anfang September 2021 weltweit rund 2,1 Milliarden US-Dollar Investments in Quantentechnologie öffentlich kommuniziert. Das ist dreimal soviel wie der hochgerechnete Gesamtbetrag im Jahr 2020. Offen ist dabei freilich, inwiefern der Anstieg auf den generellen Investment-Boom der vergangenen Monate zurückzuführen ist.

Mehr als 65 Prozent der Investitionen gingen an Hardware-Entwickler. Auch geografisch gibt es einen klaren Schwerpunkt: 40 Prozent aller von McKinsey erfassten Unternehmen und mehr als 60 Prozent der Startup-Investments im Quanten-Bereich sind in den USA zu finden. Bei den Patentanmeldungen führt allerdings China. Auch bei den öffentlichen Investments in Quantentechnologie liegt China mit rund 15 Milliarden US-Dollar vorne – gefolgt von der EU mit 7,2 Milliarden US-Dollar.

Wettbewerbsfähige Quantentechnologie ab 2025?

Bei McKinsey vermutet man, dass ab ca. 2025 tatsächlich wettbewerbsfähige Quantentechnologie-Produkte auf den Markt kommen könnten – doch die Prgnose hat noch eine relativ hohe Unsicherheit. „Wir werden immer mehr Akteure sehen, die von der vorwettbewerblichen Erkundung des Quanten-Conmputings zur wettbewerbsorientierten Forschung übergehen. All diese Entwicklungen werden von der Investorenlandschaft genau beobachtet. Nach allem, was wir momentan beobachten, wird es zu weiteren Rekord-Deals kommen. Es geht gerade erst los“, analysiert Anika Pflanzer, Quantenphysikerin und Partnerin in München.

Technologische Herausforderungen bestünden aktuell noch immer bei der Hardware-Entwicklung und Transparenz über den tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzen. Entsprechend würden sich die Prognosen für die einzelnen Märkte in vergleichsweise breiten Korridoren bewegen. Wie groß diese Korridore sind, zeigt bereits ein zentraler Wert: Für den mit Abstand größte der Teilmärkte – Quantencomputing – schätzen die Studienverantwortlichen das Marktpotenzial bis 2040 auf neun bis 93 Milliarden Euro.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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