14.01.2022

Terra-Quantum-Gründer: “Wer Quantentechnologie nicht hat, wird zum Dritte-Welt-Land absteigen”

Im Interview spricht der renommierte Quantenphysiker und Gründer des Schweizer Startups Terra Quantum, Markus Pflitsch, über die Kommerzialisierung der Quantentechnologie und die Zielsetzung des neuen Quantum Cloud Data Centers in Wien.
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Terra Quantum
(c) Terra Quantum

In Wien gibt es nun ein Quantencomputing-Center, das in seiner Art laut den Betreibern weltweit einzigartig ist. Mit einer virtuellen Lösung gelingt es dem Schweizer Quantentechnologie-Startup Terra Quantum konkrete Quantenalgorithmen auf einer hybriden Quantencomputing-Plattform laufen zu lassen. Ein Beispiel: Beim Investmentbanking könne ein wichtiger klassischer Optimierungsalgorithmus, die sogenannte „Collateral Portfolio Optimization“ bei der Überführung in einen Quantenalgorithmus und anschließender Anwendung auf der hybriden Quantencomputer-Plattform jährliche Einsparungen von 120 Millionen Euro bringen, wenn das Portfolio 400 Milliarden Euro umfasst, beschreibt Terra-Quantum-Gründer Markus Pflitsch im Gespräch mit dem brutkasten.

Für das Angebot in Wien hat Terra Quantum gemeinsam mit dem österreichischen Unternehmen Novarion das Joint Venture QMware gegründet. Novarion bietet klassisches High Performance Computing an, auf dem beispielsweise Börsenhandel läuft. Das hybride Quantum Cloud Data Center in Wien ist das erste von mehreren, die in Europa entstehen sollen. Im Interview spricht Pflitsch darüber, wie die Technologie funktioniert, was sie bringt, welche Anwendungsfälle in Frage kommen und wie sich Europa im globalen Rennen im Bereich Quantentechnologie entwickelt.


Wie sind Sie auf die Idee zu Terra Quantum gekommen?

Ich bin Physiker und habe im Bereich Quantenphysik am CERN Ende der 90er Jahre geforscht. Dann habe ich über 20 Jahre bei BCG, im Investmentbanking und Corporate Finance Bereich gearbeitet. Vor vier Jahren habe ich entschieden, diese zwei Welten für mich zusammenzubringen, um Quantentechnologie zu kommerzialisieren. In Folge habe ich Terra Quantum und QMware gegründet. Beide haben ihren Sitz in der Schweiz. Wenn man sich die „Emerging Quantum Tech Landscape“ ansieht, dann ist sie primär geprägt durch Spinoffs aus der akademischen Welt. Es sind also oftmals Forscher, die das Thema vorantreiben. Ich bringe aber auch die kommerzielle Seite herein. Mit Terra Quantum konnte ich auch sehr früh institutionelle Geldgeber an Bord holen, unter anderem Lakestar.

Terra Quantum hat sich auf die Fahnen geschrieben, Quantentechnologie zu kommerzialisieren. Wie gehen Sie das an?

Wir wollen ein kommerzielles Unternehmen aufbauen und nicht nur eine verlängerte R&D-Werkbank der Universitäten sein. Wir sind von Forschungsgeldern unabhängig. Wir schauen deshalb auf den Bereich der Quantentechnologie, die eine frühe Kommerzialisierung ermöglicht. Wir haben in diesem Bereich bereits kommerzialisierbare Produkte mit wesentlichen Geschäftsvorteilen in Anwendung. Das ist unser USP. US-amerikanische BigTechs sagen oft, dass industrielle Quantenanwendungen aufgrund der Fehleranfälligkeit der nativen Quantenprozessoren noch nicht so weit sind. Das ist eine Halbwahrheit. Es gibt heute schon Bereiche, wo man mit Algorithmen, auf einer hybriden Quantencomputing-Architektur Geschäftsvorteile erzielen kann.

Was unterscheidet Terra Quantum von anderen Anbietern?

Wir sind eine Quantum-as-a-Service Company. Am Markt gibt es sehr viele Hardware-Player. Diese sind in vielen Fällen noch in der Entwicklung, also sehr stark mit R&D beschäftigt und noch nicht so stark in der Kommerzialisierung. Sie entwickeln etwas, was erst in ein paar Jahren was werden könnte. Auf der anderen Seite gibt es Softwareplayer, die Quantenalgorithmen entwickeln. Auch sie haben eine Herausforderung bei der Kommerzialisierung, weil sie Algorithmen haben, die auf Computern laufen, die erst in ein paar Jahren einsatzfähig sind.

Wir haben drei Bereiche: Im Bereich „Quantum Algorithms as a Service“ entwickeln wir Quantenalgorithmen für eine Vielzahl von Use Cases. Der zweite Bereich umfasst „Quantum Computing as a Service“. Dazu gehört mit der QMware auch die Quantencloud. Der dritte Bereich umfasst „Quantum Security as a Service“. Wir haben ein Team von ca. 100 Quantenphysikern und mathematischen Physikern – damit gehören wir weltweit zu den großen Playern. Durch die QMware haben wir jetzt auch eine hybride Quantenmaschine, die intelligent verzahnt High Performance Computing und Quantencomputing über eine hybride Quantencloud zugänglich macht. Das eröffnen wir in Wien im NTT Data Center, dem ersten seiner Art. Darauf können wir unsere Algorithmen laufen lassen. Damit erzielen wir heute schon wesentliche Geschäftsvorteile.

Wie weit ist Terra Quantum bei der Kommerzialisierung und welche Rolle spielt dabei das Quantum Cloud Data Center in Wien?

Lassen Sie uns ein Beispiel nehmen, welches zeigt, was heute schon mit unserer hybriden Quantenplattform, auf die die Unternehmen über die Cloud zugreifen können, möglich ist: Im Investmentbanking gibt es das sogenannte „Collateral Portfolio“, welches bei den großen Banken mehrere hundert Milliarden Euro groß ist. Über die verschiedenen Kunden der Bank hinweg hat die Bank Bilanzpositionen in unterschiedlichen Asset Klassen, bspw. verschiedene Währungen, Aktien und Government Bonds. Diese müssen hinsichtlich zu unterlegender Risikokosten sowie der Liquiditäts- und Finanzierungserfordernisse optimiert werden. Das ist ein „mission critical“ Optimierungsalgorithmus im Finanzwesen. Heute laufen diese klassischen Algorithmen auf klassischen High Performance Computern. Wir haben uns das angeschaut für ein Portfolio von 400 Milliarden Euro Collateral und mit unserem Team bei Terra Quantum einen Quantenalgorithmus kreiert, den wir auf der QMware Maschine laufen lassen können. Das Ergebnis ist eine Optimierung der zugrundeliegenden Kosten von sechs Basispunkten in Bezug auf das Portfolio. Dies übersetzt sich in diesem Fall in 120 Millionen Euro jährlich wiederkehrende Kosteneinsparung nur durch die Migration dieses einen klassischen Algorithmus in den Quantenraum. Das können wir heute schon machen.

Wie funktioniert das?

Warum ermöglicht unsere hybride Maschine das heute schon? Die nativen Quantenprozessoren, also bspw. der 55-Qbit-Chip eines amerikanischen Herstellers, sind noch sehr fehlerbehaftet. Bei 55 Qbits ist die tatsächliche Performance sehr viel geringer, man nennt die derzeitige Entwicklungsstufe von Quantencomputern auch das NISQ-Zeitalter (NISQ steht für Noisy intermediate-scale quantum era). Das liegt daran, dass es noch mechanische Herausforderungen gibt, bspw, bei der Qbit-Technologie, die auf Supraleitung basiert, stabile Rahmenbedingungen herzustellen. Wir hingegen haben bei QMware auf klassischen High Performance Computing Komponenten aufgebaut. Im Prinzip simulieren wir einen Quantencomputer. Wir haben eine IP-relevante Bauweise, wie wir diese HPC-Komponenten konfigurieren, also beispielsweise, wie wir auf den Speicher zugreifen. Dadurch können wir 40 logische Qbits virtuell darstellen. Die sind sehr viel performanter als native Qbits, da sie keine Fehler aufweisen. Deshalb ist unser Quantenvolumen sehr hoch und unsere Maschine im derzeitigen Entwicklungsstadium der Hardware besser. Deshalb können wir diese Ergebnisse heute schon erzielen.

In einigen Jahren wird die Hardware aber so weit sein.

In der Tat, sonst wäre das ein Widerspruch zur exponentiellen Zunahme der Rechenleistung im Quantencomputing bei entsprechender Erhöhung der Anzahl der Qbits. So kann man praktisch nicht mehr bspw. 200 Qbits logisch nachbilden. Das sprengt den dafür notwendigen Speicher. Deshalb haben wir die QMware Cloud so gebaut, dass wir neben unserem Prozessor mit den 40 logischen Qbits auch andere QPUs, eigene oder die anderer Hersteller, integrieren können. Der gesamte Softwarelayer, also beispielsweise die Quantenalgorithmen für das Investmentbanking, ist kompatibel gestaltet und läuft jetzt schon und er wird stabil zukünftig dann eben mit noch mehr zugrundeliegenden nativen Qbits laufen. Wir integrieren den Quantenchip einfach, sobald er da ist und die Performance steigt. Dann ist zum Beispiel bei der „Collateral“-Anwendung die Kosteneinsparung nicht mehr bei sechs Basispunkten, sondern vielleicht bei zwölf. Was jetzt schon geht und sich nicht ändern wird: Sie können als Unternehmen über unsere Cloud auf eine hybride Quantencomputing-Plattform zugreifen und darauf ihre Algorithmen laufen lassen.

Wie können Unternehmen das neue Angebot in Wien nutzen?

Aktuell sind native Quantencomputing-Angebote eher über Forschungszentren zugänglich und nicht industriell ausgerichtet. Bei uns kann man sehr einfach darauf zugreifen wie auf andere Cloud-Dienstleitungen auch.

Welche Anwendungsfälle bieten sich neben dem Beispiel aus dem Investmentbanking an?

Alles, was mit Optimierung, Simulation und Machine Learning zu tun hat und Big-Data-intensiv ist. Diese Bereiche zeigen mit Quantenalgorithmen in der Regel eine bessere Performance. Ein Beispiel ist etwa ein neuronales Quanten -Netzwerk, wo für die Werte der Neuronen Qbits hinterlegt sind. Das kann man unter anderem zur verbesserten Bilderkennung einsetzen. Da sprechen wir etwa mit Automobilproduzenten im Bereich des autonomen Fahrens. Wir sprechen aber auch mit Robotikfirmen oder mit Herstellern medizinischer Diagnostik – etwa, wenn es darum geht, Melanome zu erkennen. Wir haben Kunden u.a. in den Bereichen Automobil, Logistik und Retail, Finanzdienstleistung und Chemie.

Europa ist nicht unbedingt bekannt für eine rasche Kommerzialisierung innovativer Technologien. Hat Europa bei Quantentechnologie eine bessere Position im globalen Wettbewerb?

Ja, ich bin Optimist. Es ist eine Chance und vor allem auch eine Notwendigkeit. Wer Quantentechnologie nicht hat, wird zum Dritte-Welt-Land absteigen. Quantentechnologie ist die Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts. Die Ausnutzung zweier quantenphysikalischer Prinzipien, Superposition und Verschränkung, schafft eine exponentielle Zunahme der Rechenleistung eines Quantencomputers mit zunehmender Anzahl der Qbits. Die Exponentialfunktion schlägt alles. Verfahrenstechniken, Wirkstoffentwicklung, das passiert heute alles auf Großrechnern. In Zukunft kann man das mit einem Quantencomputer sehr viel schneller simulieren. Mit universellen Quantencomputern können in Zukunft perspektivisch Probleme gelöst werden, für die heute die schnellsten Supercomputer länger brauchen würden als das Alter des Universums. Das wird fast jede Industrie verändern – Chemie, Finanzdienstleistungen, Pharma, Automobil. Europäische Regierungen sollten das also massiv fördern und die durchaus substanziellen nationalen Förderprogramme intelligent überregional verzahnen, dann könnten wir das mit unseren Top-Forschern schaffen.

Wer wird die Innovation dann auf den Boden bringen?

Wenn man sich die Automobilindustrie ansieht, waren es nicht die großen etablierten Autohersteller, die Disruption gebracht haben, sondern ein Startup – Tesla. Ähnlich könnte es auch im Quantencomputing sein. Wir brauchen junge Unternehmen wie Terra Quantum, denn die sind sehr viel schneller am Markt.

Sind wir in einer Aufholjagd mit China und USA oder geht es für Europa eher darum, überhaupt etwas in diesem Bereich zu tun?

Es ist eine Aufholjagd, die wir schaffen können. Wir dürfen es aber nicht als Beitrag zur europäischen Tech-Souveränität feiern, wenn wir einen amerikanischen Quantencomputer kaufen und bei uns hinstellen. Das ist kein Erfolg. Ein Erfolg ist es, wenn wir den selbst bauen. Wir haben das Know-how dafür. Man muss die Mittel dafür europaweit vernünftig bündeln.


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Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Entgegen der Erwartungshaltung vieler Skeptiker hat sich die KI-Entwicklung in 2024 noch beschleunigt: Im Wochentakt erfolgten neue technische Durchbrüche, der Launch neuer Services oder die Integration von KI in bestehende Lösungen. Über die rasanten Entwicklungen im abgelaufenen Jahr könnte man ohne weiteres ein Buch füllen, weshalb ich hier nur einen kurzen Abriss über die wichtigsten Entwicklungen geben kann.

Large Language Models: Mit den Claude-Modellen von Anthropic hat sich ein Konkurrent zu OpenAI etabliert. Auch Google hat sich nach Startschwierigkeiten zu einem ernsthaften Player entwickelt. Den eigentlichen Wendepunkt stelle jedoch der Open-Source-Bereich dar. Während zu Beginn des Jahres LLama2 und vergleichbare Modelle einen Rückstand von etwa 18 Monaten gegenüber GPT4 hatten, gab es im Sommer mit Llama3 erstmals ein Open-Source-Foundation-Model, das seine Closed-Source Konkurrenten in Rankings und Benchmarks übertraf. Seitdem hat Meta mit LLama3.2, einer multimodalen Variante die Text und Bild als Input akzeptiert, Open-Source-seitig noch nachgelegt (auch wenn die kommerzielle Nutzung in der EU leider nicht erlaubt ist). 

Marktanteil von Large Language Models 2023 vs 2024

Bild und Video-Generierung: Die letzten Jahre waren von Dall-e, Mid Journey und RunwayML geprägt. Mit Flux, einer der sehr seltenen europäischen Erfolgsstories im KI-Bereich, ist ein neues Modell zur Generierung von Bildern neu hinzugekommen, das von vielen als das aktuell beste angesehen wird. 

Im Dezember erfolgte schließlich der lange erwartete Launch von OpenAIs Sora (nicht in der EU) sowie die Vorstellung von Google’s Veo2 (nicht in der EU), welches technisch einen Riesensprung gegenüber der Konkurrenz darstellt. In 2025 ist auf Social Media eine ähnliche Schwemme an AI-generierten Videos zu erwarten, wie wir sie in 2023 für KI-generierte Bilder erlebt hatten.

In 2024 wurden die ersten sogenannten “Reasoning-Modelle” vorgestellt. Ein Reasoning-Modell wie GPT o1 kann nicht nur Texte anhand erlernter Muster erstellen, sondern auch echte logische Zusammenhänge erkennen und nachvollziehen. Dies ist ein vollkommen anderer Ansatz als bisher, da KI-Systeme dadurch fundierter argumentieren können, anstatt lediglich die „wahrscheinlichste“ Antwort aus riesigen Textmengen herauszufiltern bzw. vorherzusagen. Ein paar Tage vor den Weihnachtsfeiertage wurde GPT o3 vorgestellt (brutkasten berichtete), dass bei komplexen wissenschaftlichen Aufgaben, Mathematik und Coding-Benchmarks eine neue Ära einläutet. 

das neue OpenAI-Modell o3 im Vergleich zu früheren Modellen

KI wird ‘Personal’

Während die letzten Jahre KI vor allem auf der Cloud stattfand und wir mit unseren Endgeräten lediglich darauf zugegriffen haben, wurden in 2024 die Weichen für KI am Smartphone und Computer (Windows & Mac) gestellt.

Apple Intelligence (derzeit nicht in der EU verfügbar) ist Apples hauseigene KI-Plattform, die neben einer für andere KI-Modelle offenen Architektur vor allem auf Datenschutz und lokale Datenverarbeitung setzt. Googles Assistent Gemini (nur eingeschränkt in der EU verfügbar) auf Android-Smartphones geht noch einen Schritt weiter, was App- und Datenübergreifende Assistenzfunktionen betrifft.

Beide Lösungen stellen die allererste Version eines persönlichen Assistenten dar, der nicht an einzelne Services (wie MS Copilot) oder Umgebungen (wie Browser) gekoppelt ist, sondern übergreifend analysieren und agieren kann. Bis von diesen auch komplexere Aufgaben übernommen werden können, wird es noch einige Versionen benötigen, die Basis hierfür wurde jedoch in 2024 gelegt.

In 2024 wird auch als jenes Jahr in die Geschichte eingehen, in dem sich ein Pfad für die Einführung von Augmented Reality (auch xR) herauskristallisierte. Damit ist weniger das im Februar dieses Jahres erschienene Apple Vision Pro gemeint, das zum aktuellen Preis und Formfaktor nicht viel mehr als ein Developer Kit darstellt, sondern die xR-Plattformen von Google und vor allem Meta.

Mit den Orion Glasses hat Meta im September einen Prototypen vorgestellt, der einen guten Ausblick darauf gibt, welche Möglichkeiten uns in etwa 5 Jahren erwarten: echtes Augmented Reality gepaart mit generativer KI. Wer sich von Sprachsteuerung und GenAI bereits heute ein bild machen will dem seien die Meta Rayban Smartglasses empfohlen, welche u.a. Live-Übersetzungen und Bilderkennung ermöglichen – wie üblich gilt: nicht in Europa.

Österreich wird Lifesciene-lastiger und KI-affiner

Das österreichische KI-Ökosystem entwickelt sich nach wie vor sehr gut. Vor allem im Bereich der Corporates und IT-Dienstleister kam es zu einem sprunghaften Anstieg von Unternehmen die KI einsetzen bzw. anbieten. Als Highlight im wissenschaftlichen Bereich kann das von Michael Bronstein geleitete AITHYRA-Institut genannt werden, welches von der Boehringer Ingelheim Stiftung mit 150 Mio. Euro gefördert wird (brutkasten berichtete). “AI in Lifescience” stellt bereits heute den größten Bereich für KI-Startups dar, ein Trend der sich mit diesem Institut sicher noch verstärken wird.

Wie zu erwarten, fanden im Superwahljahr 2024 keine strategischen Weichenstellungen statt. Ausgehend von den Wahlprogrammen und den aktuell noch andauernden Koalitionsverhandlungen wird KI auch in der nächsten Legislaturperiode keine Rolle spielen. Ein Rekorddefizit und geschwächte Wirtschaftsleistung sind kein guter Nährboden für ambitionierte Projekte, derer es aber sehr viele bedürfte. Auch eine mögliche Neuwahl wird daran leider nichts ändern, da die relevanten Parteien geistig noch in den 1930ern, 1950ern oder 1970ern leben.

Aus Sicht der Bevölkerung lässt sich festhalten, dass KI hierzulande mittlerweile so alltäglich wie Google-Suche geworden ist. 

Google Suchtrends Österreich 2024, ChatGPT vor Taylor Swift

Europa, der scheiternde Kontinent

Üblicherweise würde ich den Ausblick mit einer europäischen Perspektive abschließen – leider gibt es diese im Technologiebereich nicht. Jedem Durchbruch der letzten 20 Jahre wurde mit einer Kombination aus Skepsis, Pessimismus und Protektionismus begegnet. Darstellungen wie diese verstärken den Eindruck eines gescheiterten Kontinents – ein Narrativ, der mittlerweile das europäische Bild in den USA und Asien dominiert.

In Anbetracht der Sachlage macht es keinen Sinn, die EU und ihre Mitgliedstaaten in eine Diskussion über den Status und Quo und zukünftige Entwicklungen von KI mit einzubeziehen. Eine Trendumkehr wird im KI-Bereich nicht mehr passieren können, dazu sind die Versäumnisse mittlerweile zu zahlreich und der Rückstand in Bereichen wie Infrastruktur, Kapitalmarkt und Skilled Migration zu groß. 

Anstatt sich für Steuergeldverschwendung wie Gaia-X oder Regulierung wie den AI Act selbst auf die Schulter zu klopfen, muss das Augenmerk auf die nächste Generation von Unternehmen gelegt werden – Startups. Das Zeitfenster hierfür schließt sich: Wenn es uns Europäern nicht binnen der nächsten fünf Jahre gelingt, Gründen in Europa attraktiver und erfolgreicher zu machen, wird die Erzählung von einem reichen Europa für nachfolgende Generationen ebenso unglaublich sein wie von einem österreichischen Imperium. 

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