23.04.2018

Quantencomputer: Eine Lösung für die AI?

Interview. Der Quantencomputer könnte für die Artificial Intelligence einen massiven Schritt bedeuten. Die Frage ist: Wann wird er so weit sein?
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Quantencomputer
(c) fotolia.com - Sergey Tarasov

Alexander Glätzle begann seine Forschungen der Theoretischen Quantenphysik am Institut für Quantenoptik und Quanteninformation an der Universität Innsbruck. Sein Projekt zum Thema Quantum Enhanced Maschine Learning brauchte ihm den ersten Platz beim Demo-Day der I.E.C.T. Summer School on Entrepreneuship 2017 ein und führte ihn schließlich nach Oxford, wo er heute in der Grundlagenforschung zu Quanten-Simulatoren und Quanten-Rechnern arbeitet. Im Interview beantwortete er uns ein paar Fragen über den Quantencomputer und seine zukünftigen Möglichkeiten für die Artificial Intelligence.

+++ Hermann Hausers I.E.C.T. Summer School: Applications are open! +++


Die erste Frage zur Orientierung. Wie arbeiten Quantencomputer und was können sie heute?

Quantencomputer basieren – wie der Name sagt – auf den Prinzipien der Quantenmechanik die sich grundlegend von der klassischen Physik unterscheidet und erfolgreich die Eigenschaften und Dynamik von Atomen, Elektronen und Photonen beschreibt. In gewohnten klassischen Computern besteht der Speicher aus Bits, die entweder den Wert Null oder Eins annehmen können. Quanten-Bits – kurz Qubits – können dagegen beide Zustände gleichzeitig annehmen und sich quantenmechanisch „verschränken“. Eine sehr fragile Eigenschaft, die nur in der Quantenwelt, bei sehr kalten Temperaturen und atomaren Teilchen, vorkommt. Die Rechenleistung würde damit exponentiell steigen – zumindest theoretisch –, denn ein Quantencomputer kann jeden Rechenschritt mit sämtlichen Zuständen zur gleichen Zeit durchführen. Das bedeutet nicht, dass Quantencomputer herkömmlichen Rechnern grundsätzlich überlegen sind. Aber die Hoffnung ist, dass sie viele hochkomplexe Aufgaben weitaus schneller lösen als herkömmliche Super-Rechner oder für manche heute nicht lösbaren Problem, überhaupt erst eine Lösung ermöglichen.

Alexander Glätzle

Allerdings machen es gerade diese beiden Eigenschaften, die den Quantencomputer so stark machen, auch unglaublich schwierig, Qubits zu kontrollieren und herzustellen. Das außerordentliche Potential von Quantencomputern gibt es nur, wenn es gelingt die Quantenzustände vor thermischen Fluktuationen und Strahlung zu schützen. 2012 wurden Serge Haroche und David Wineland mit dem Nobelpreis ausgezeichnet für ihre bahnbrechenden Ideen einzelnen Atome und Ionen zu fangen und so zu kontrollieren, so dass sie Quanteneigenschaften zeigten.

Was die Anzahl der Qubits betrifft gibt es zwei unterschiedliche Richtungen. Die eine Richtung fokussiert sich darauf ein paar wenige Qubits perfekt zu kontrollieren und dann upzuscalen. So wurden zum Beispiel in Innsbruck mit Ionen bereits voll funktionsfähige Quantencomputer mit 4 – 8 Qubits gebaut, die darauf optimiert sind, Quanteneffekte für besonders lange Zeit aufrecht zu halten. Vor kurzem wurden auf der CES von IBM und Intel zwei Prototypen mit 50 bzw. 49 Qubits vorgestellt. Die andere Richtung verfolgt zum Beispiel D-Wave: Eine analoge Maschine mit über 2000 Qubits, die speziell für Optimierungsprobleme ausgelegt ist. Volkswagen nutzte diese D-Wave Maschine kürzlich erfolgreich für Verkehrsoptimierung. Allerdings sind sich Experten uneins, ob es sich wirklich um einen Quanten- oder doch nur einen starken klassischen Optimierer handelt.

Was kann man mit 50 Qubits machen?

Das ist gerade besonders spannend in Hinblick auf der Jagd nach „Quantum supremacy“, einer etwas nebulösen theoretischen Grenze, an der klassische Computer nicht mehr mithalten können. Das hängt natürlich auch davon ab, wie gut der beste klassische Algorithmus ist, von der Qualität der Qubits und der tiefe der Gates. Daher wird das wohl eine bewegliche Linie sein, über die man sicher diskutieren wird.

Es ist aber ziemlich sicher, dass dies keine Probleme sein werden wie Verschlüsselungen knacken oder pharmazeutisch motivierte Anwendungen – dazu reicht die Anzahl der kohärenten Qubits noch nicht aus– , sondern abstrakte Probleme bei denen nicht die Antwort im Vordergrund steht sondern das Device selbst. Aber nicht nur der Quanten-speed-up scheint exponentiell zu sein, sondern auch der experimentelle Fortschritt. Wir erleben gerade sehr spannende Zeiten.

Welche Auswirkung könnte Quantencomputing auf die Entwicklung der AI haben?

Eine Herausforderung, für die analogen Quantencomputer geradezu prädestiniert sind, ist Optimierungsaufgaben zu lösen. Mathematisch schauen alle Optimierungsaufgaben gleich aus: Die Aufgabe ist es, bildlich gesprochen, in einer bergigen Landschaft den Ort mit der geringsten Seehöhe zu finden, also den tiefsten Punkt. Dieser entspricht dann der optimalen Lösung des Problems. Stellen Sie sich vor, ein Hubschrauber setzt sie in Alaska aus, ohne Handy, GPS oder Karte und ihre Aufgabe ist es, den tiefsten Punkt zu finden. Schnell werden sie feststellen wie anstrengend das ist, da sie sehr viel Zeit und Energie brauchen um die Berge zu erklimmen um ins dahinter gelegene Tal zu blicken. So ähnlich würde ein klassischer Computer arbeiten. Wären Sie ein Quantencomputer, könnten Sie durch den Berg durchtunneln, ohne ihn zu besteigen und damit das Minimum schneller finden. Nach dem gleichen Prinzip funktionieren auch Machine Learning und Artificial Intelligence.

Während angenommen wird, dass general-purpose quantum computing noch ein paar Jahrzehnte entfernt ist, sind solche speziellen Anwendungen möglicherweise bald in Reichweite. Quanten Machine learning gehört da sicher dazu und könnte das spannende Feld von künstlicher Intelligenz noch mehr befeuern.

Wann könnten erste Quantenkonzepte für AI anwendbar sein?

Die größten Hardware-Herausforderungen sind sicher die Qualität der Qubits und ihre Skalierbarkeit. Es ist sehr schwer abzuschätzen, wenn Quanten-Technologie für Machine Learning relevant wird und auch tatsächlich einen Vorteil bringt. Betrachtet man das explosionsartige Interesse der Industrie und Startups an Quantentechnologie in den letzten paar Jahren gibt es Anzeichen, dass es möglicherweise nur noch ein paar Jahre statt Jahrzehnte dauern wird. Das spüren auch die Strategieabteilungen großer Firmen, die mit Respekt alle disruptiven Entwicklungen beobachten. Wie bei allen exponentiellen Entwicklungen sollte man sich bewusst sein, dass der Impact von Quantentechnologie möglicherweise so groß ist, dass der first-mover Vorteil alle anderen überrennt. Momentan gilt das alte Sprichwort: high risk, high gain.

⇒ Zur Page des Physik-Departments der Uni Oxford

Dieses Interview erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Scalable-Capital-Co-CEO Erik Podzuweit beim Interview in Wien | Foto: brutkasten
Scalable-Capital-Co-CEO Erik Podzuweit beim Interview in Wien | Foto: brutkasten

Die Münchner Banking- und Investmentplattform Scalable Capital verwaltet mittlerweile über 60 Milliarden Euro an Kundenvermögen. Seit Anfang Oktober hat das Unternehmen eine offizielle Bankniederlassung in Wien, damit können österreichische Kund:innen erstmals steuereinfach investieren. Das bedeutet: Scalable führt die Kapitalertragsteuer (KESt) auf Gewinne, Dividenden und Zinsen automatisch an das Finanzamt ab, Anleger:innen müssen ihre Kapitalerträge also nicht mehr selbst in der Steuererklärung angeben. Co-Founder und Co-CEO Erik Podzuweit war zum Start in Wien. brutkasten traf ihn zum Gespräch über die Expansionspläne, den Mitbewerb und seine Vision vom „Finanzcoach in der Tasche“.


brutkasten: Scalable Capital war in Österreich schon länger aktiv, seit Anfang Oktober gibt es eine Bankniederlassung in Wien. Warum gerade jetzt?

Erik Podzuweit: Wir sind als App auf den Systemen einer anderen Bank gestartet und haben in den letzten Jahren unsere gesamte technische Infrastruktur selbst entwickelt und vertikalisiert: mit eigenem Kernbankensystem, eigenem Market Making über einen Handelsplatz, den wir gemeinsam mit der Börse Hannover betreiben, sowie eigener Konto- und Depotführung. Diese Plattform können wir jetzt nutzen, um viel schneller und flexibler in andere Länder wie Österreich zu gehen.

Man konnte schon vor Jahren als Österreicher Kunde werden, aber nicht steuereinfach. Dafür mussten wir zwei Dinge tun: eine offizielle Bankniederlassung gründen, wie wir es auch vor kurzem in Italien getan haben, und die Steuersoftware entweder einkaufen oder selbst bauen. Für Österreich haben wir sie selbst gebaut. Dank moderner KI-Anwendungen geht das heute extrem effizient im eigenen Haus. Das waren die letzten Schritte zu einem massentauglichen Produkt in Österreich. Jetzt bauen wir das lokale Team weiter aus und fahren das Marketing hoch. Ab Mitte Oktober werden wir in ganz Österreich mit Werbung deutlich präsenter sein. Und es kommen weitere Produkte: im November Festgeld und später ein Kreditangebot.

Wie wollt ihr in die breite Masse gehen? Anbieter wie Bitpanda setzen stark auf Sportsponsoring.

Wir setzen sehr stark auf Außenwerbung, parallel spielen wir die ganze Klaviatur des Online-Marketings. Sportsponsoring machen wir nur in kleinem Umfang, da gibt es viele Streuverluste. Und wir sind in einem zyklischen Markt: Bei volatilen Börsen muss man das Marketing zurückfahren können. Bei Krypto hat man das gesehen, da ist das Handelsvolumen eingebrochen, und es war schwer, aus mehrjährigen Verträgen wieder rauszukommen.

Welche Zielgruppe sprecht ihr in Österreich an?

Vor ein paar Jahren waren wir viel nischiger. Unsere klassische Kundschaft waren die sogenannten Smart Busy Professionals: Menschen, die noch nicht zwangsläufig reich sind, aber gut ausgebildet, mit gutem Einkommen, oft städtisch, die in der Wirtschaft oder als Programmierer arbeiten. Bei einer klassischen Bank fallen diese Kundinnen und Kunden oft durchs Raster: Sie passen noch nicht ins Private Banking, sind aber auch keine Retailkunden, denen man irgendeinen Fonds verkauft. Mit der Zeit werden sie immer attraktiver. Heute gehen wir eine viel breitere Masse an. Neben dem Investieren haben wir mit Tagesgeld und Festgeld auch den Bereich Sparen. 2,6 Prozent Zinsen versteht jeder. Damit gewinnt man auch Kunden, die wenig Risiko wollen oder in Rente sind, und zwar von klassischen Banken. Die Smart Busy Professionals kommen eher von anderen Online-Banken zu uns.

Wer ist euer direkter Mitbewerber?

Mit Bitpanda sehen wir wenig Überschneidung. Wir haben ein Kryptoangebot, Bitpanda hat ein Aktienangebot, aber das sind zwei getrennte Welten. Dann schon eher alle Banken. Wenn man aber auf Preis, Zins, Gebühren und das Nutzererlebnis schaut, sind die klassischen Banken keine direkte Konkurrenz für uns. Der direkteste Mitbewerber ist Trade Republic. Aber es gibt Unterschiede im Preismodell und bei den Zinsen. Unser Zins ist etwas besser. Wir liegen bei 2,6 Prozent versus 2,5 Prozent.

Warum braucht es ein lokales Team in Wien, wenn Geldanlage ein globales Geschäft ist?

Wenn ein österreichischer Kunde eine Tesla-Aktie kauft, ist das dieselbe Aktie wie für einen italienischen Kunden. Aber im Kundengeschäft braucht man lokale Präsenz. Auch BlackRock hat ein Büro in Wien und eins in Mailand, man kann Europa nicht allein aus New York steuern, und wir nicht allein aus München. Die regionalen Unterschiede liegen vor allem auf der Steuerseite. Jetzt fangen auch einzelne Staaten der EU an, gezielte steuerliche Anreize und Zuschüsse zum Investieren zu geben. In Deutschland kommt das Altersvorsorgedepot, in Österreich wird das Zukunftsdepot diskutiert. Da muss man die Entscheidungen nah verfolgen und ein lokales Produkt bauen. Sobald das Zukunftsdepot kommt, werden wir es maßgeschneidert in Österreich anbieten.

Welche Ziele habt ihr euch für Österreich gesetzt?

Der österreichische Markt ist zwar kleiner als der deutsche, aber die durchschnittlichen Depotgrößen sind hier sogar etwas höher. Ziel ist es, in den nächsten Jahren ein Kundenvolumen von zehn bis zwanzig Milliarden Euro in Österreich aufzubauen. Aktuell liegen wir bei über 60 Milliarden auf der gesamten Plattform. In vier bis sechs Jahren soll die Hälfte des Kundenstamms von außerhalb Deutschlands kommen. Dabei sind wir klar auf Europa fokussiert, eine Expansion darüber hinaus planen wir nicht.

Ihr habt Agentic Investing eingeführt. Was ist die Idee, und wer nutzt das?

Wir haben zwei Schnittstellen geöffnet – technisch nennt sich die eine CLI (Command Line Interface) und die andere MCP (Model Context Protocol). Über die erste kann ein Kunde seine eigene KI-Anwendung anschließen. Über die MCP-Schnittstelle können auch Leute ohne Programmierkenntnisse in wenigen Minuten beispielsweise ChatGPT oder Claude mit ihrem Scalable-Konto verknüpfen. Man stellt die Freiheitsgrade ein: Im Read-Only-Modus sieht und analysiert der Agent das Portfolio, erstellt Charts oder aggregiert Newsfeeds. Wer möchte, kann ihn aber auch bis zum Ausführen von Trades und Trading-Strategien freischalten. Geblockt ist aus Sicherheitsgründen jede Zahlung, es kann nie Geld abfließen. Das Feature ist vor ein paar Wochen gestartet, die ersten 20.000 Agenten sind täglich aktiv. Noch nutzt es eher die technologieaffine Kundschaft, vor allem für Portfolioanalysen, manche fahren aber bereits aktive Strategien.

Und die Zukunft?

Ich erwarte nicht, dass jeder Kunde komplexe Trading-Strategien umsetzt, das macht für die meisten auch gar keinen Sinn. Die Vision ist eine Welt, in der jeder einen persönlichen Agenten hat. Der sagt nicht nur, dein Konto bei Bank XY hat zu wenig Zinsen, sondern eröffnet direkt ein Konto und Depot bei Scalable. Man sagt: “Ich habe zehn Euro im Monat übrig und möchte mit mittlerem Risiko anlegen” und der Agent sucht die passenden ETFs heraus und setzt einen Sparplan auf. Der Anspruch ist dabei nicht die zusätzliche Rendite, sondern dass der Zugang zum Kapitalmarkt einfacher wird. 80 Prozent der Menschen haben noch nie investiert. Ein Finanzcoach in der Tasche, der auch aktiv werden kann, das ist die Zukunft der Geldanlage. Das kommt nicht von heute auf morgen, aber in den nächsten Jahren. Private Geldanlage ist im Aufwind, Anbieter wie wir senken Hürden und Gebühren, und jetzt kommt KI dazu. Das ist ein ideales Zusammenspiel.


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