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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Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala
Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.


Wo stehen wir wirklich, was die Adaption von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft angeht? Diese Frage zu beantworten war eines der Ziele der Serie “No Hype KI“, die brutkasten anlässlich des zweijährigen Bestehens von ChatGPT gestartet hat. Die ersten fünf Folgen beleuchten unterschiedliche Aspekte des Themas und lieferten eine Bestandsaufnahme.

Im Staffelfinale, der sechsten Folge, war der Blick dann in Richtung Zukunft gerichtet. Dazu fanden sich die Österreich-Chefs von Microsoft und IBM, Hermann Erlach und Marco Porak, sowie Nagarros Big Data & AI Practice Lead für Central Europe, Peter Ahnert, und KI-Expertin Jeannette Gorzala, die auch Mitglied des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung ist, im brutkasten-Studio ein.

“Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache”

Eine der Erkenntnisse der Serie: Unternehmen und Institutionen verabschieden sich von überschwänglichen Erwartungen und sehen sich stattdessen an, wie KI tatsächlich in der Praxis eingesetzt wird. „Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache, weil jetzt kann man auf den Use Case gehen“, sagt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, im Videotalk. Er vergleicht den aktuellen Reifegrad von KI mit dem Beginn einer langen Reise: „Wenn ich so eine Reise angehe, dann brauche ich ein Ziel, einen Plan und Mitreisende. Alleine macht das wenig Spaß.“

Auch Marco Porak, General Manager von IBM in Österreich, schlägt in eine ähnliche Kerbe. Er sieht das abgelaufene Jahr als eine Phase der Erkenntnis. Den Status Quo bei KI in Österreichs Unternehmen beschreibt er im Talk folgendermaßen: “Wir haben allerorts sehr viel ausprobiert, sind vielleicht da und dort auf die Nase gefallen”. Gleichzeitig habe es auch “schöne Erfolge” gegeben. Für Porak ist klar: “Die Frage der Stunde lautet: Wie machen wir jetzt von hier weiter?“

AI Act: “Jetzt müssen wir ins Tun kommen”

Ein großes Thema dabei ist der AI Act der EU. Jeannette Gorzala, Gründerin von Act.AI.Now, plädiert für eine pragmatische Haltung gegenüber der EU-Verordnung: “Der AI-Act ist ein Faktum, er ist da. Jetzt müssen wir ins Tun kommen.” Sie sieht in dem Regelwerk einen Wegweiser: “Wir müssen die entsprechenden Kompetenzen aufbauen und die Möglichkeiten nutzen, die diese Regulierung bietet. Das ist der Reiseplan, den wir brauchen.”

Auch Marco Porak sieht den AI Act positiv: „Er hat nicht die Algorithmen reguliert, sondern gesagt, was wir in Europa gar nicht wollen, etwa Sozialpunktesysteme oder Gesichtserkennung in Echtzeit.“ So entstehe für Unternehmen im globalen Wettbewerb ein Vorteil, wenn sie ihre KI-Anwendung nach europäischen Maßstäben zertifizieren lassen: „Das ist wie ein Gütesiegel.“

“Müssen positiv aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

Hermann Erlach von Microsoft bezeichnet den Ansatz des AI Act ebenfalls als “gut”, betont aber gleichzeitig, dass es jetzt auf die Umsetzung von KI-Projekten ankomme: “Wir haben eine Situation, in der jedes Land an einem neuen Startpunkt steht und wir positiv aggressiv reingehen müssen, um unseren Wohlstand zu halten.”

Peter Ahnert sieht dabei auch ein Problem in der öffentlichen Wahrnehmung: KI werde tendenziell nicht nur zu klein gedacht, sondern meist auch in Zusammenhang mit Risiken wahrgenommen: “Es werden die Chancen nicht gesehen.” Woran liegt es? “Zu einem erheblichen Teil daran, dass noch zu wenig Bildung und Aufklärung an dem Thema da ist. In Schulen, in Universitäten, aber auch in Unternehmen und in der öffentlichen Hand.” Hier müsse man ansetzen, sagt der Nagarro-Experte.

Jeannette Gorzala sieht das ähnlich: “Bildung und Kompetenz ist das große Thema unserer Zeit und der zentrale Schlüssel.” Verstehe man etwas nicht, verursache dies Ängste. Bezogen auf KI heißt das: Fehlt das Verständnis für das Thema, setzt man KI nicht ein. Die Opportunitätskosten, KI nicht zu nutzen, seien aber “viel größer” als das Investment, das man in Bildung und Governance tätigen müssen. “Natürlich ist es ein Effort, aber es ist wie ein Raketenstart”, sagt Gorzala.

IBM-Programm: “Die Angst war weg”

Wie das in der Praxis funktionieren kann, schilderte IBM-Chef Porak mit einem Beispiel aus dem eigenen Unternehmen. IBM lud weltweit alle Mitarbeitenden zu einer KI-Challenge, bei der Mitarbeiter:innen eigene KI-Use-Cases entwickelten, ein – mit spürbaren Folgen: “Die Angst war weg.” Seine Beobachtung: Auch in HR-Teams stieg die Zufriedenheit, wenn sie KI als Assistenz im Arbeitsablauf nutzen. “Sie können sich auf die komplexen Fälle konzentrieren. KI übernimmt die Routine.”

Microsoft-Chef Erlach warnt auch davor, das Thema zu stark unter Bezug auf rein technische Skills zu betrachten: “Die sind notwendig und wichtig, aber es geht auch ganz viel um Unternehmens- und Innovationskultur. Wie stehen Führungskräfte dem Thema AI gegenüber? Wie steht der Betriebsrat dem Thema AI gegenüber?”, führt er aus.

Venture Capital: “Müssen in Europa ganz massiv was tun”

Soweit also die Unternehmensebene. Einen große Problemstelle gibt es aber noch auf einem anderen Level: Der Finanzierung von Innovationen mit Risikokapital. “An der Stelle müssen wir in Europa ganz massiv was tun”, merkte Ahnert an. Er verwies auf Beispiele wie DeepMind, Mistral oder Hugging Face, hinter denen jeweils europäische Gründer stehen, die aber in den USA gegründet, ihre Unternehmen in die USA verkauft oder zumindest vorwiegend aus den USA finanziert werden.

Der Nagarro-Experte verwies dazu auf eine Studie des Applied AI Institute, für die Startups aus dem Bereich generative KI zu den größten Hürden, mit denen sie es zu tun haben, befragt wurden. “51 Prozent haben Funding genannt. Weit abgeschlagen an zweiter Stelle mit 24 Prozent erst kam die Regulierung und unter 20 Prozent waren Themen wie Fachkräftemangel oder Zugang zu Compute Power.” Ahnerts Appell: “Bei dem Thema Finanzierung müssen wir was tun, damit wir in der nächsten Welle an der Spitze sind.”

Erlach: Adaption entscheidend

Letztlich sei aber vielleicht gar nicht so entscheidend, wo eine Technologie produziert werde, argumentierte Hermann Erlach von Microsoft. Denn es komme auf die Adaption an: “Vielleicht ist die Diskussion Europa vs. Amerika in Teilbereichen die falsche.” Die wichtigere Frage sei also: “Wie adaptiere ich diese Technologie möglichst schnell, um meinen Wohlstand zu erhöhen?”

Marco Porak ergänzt: “Ganz, ganz wesentlich ist Mut. Ganz, ganz wesentlich ist unsere kulturelle Einstellung zu dem Thema.” Man müsse die Chancen sehen und weniger das Risiko. In der Regulatorik könne man dies begleiten, indem man Anreize schafft. “Und ich glaube, wenn wir das als Österreich mit einem großen Selbstbewusstsein und auch als Europa mit einem großen Selbstbewusstsein machen, dann haben wir in fünf Jahren eine Diskussion, die uns durchaus stolz machen wird.”


Die gesamte Folge ansehen:


Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?”

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?”

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”

Folge 5: Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI

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