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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna
Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna | Foto: TEDAI

„Es kommt nur selten vor, dass Vertreter:innen der weltweit führenden Frontier-Labs gleichzeitig an einem Ort zusammenkommen“, erklärt Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI. Mit der Ankündigung weiterer hochkarätiger Speaker:innen aus Organisationen wie Anthropic und Google DeepMind nimmt die dritte Auflage der TEDAI, die vom 28. bis 30. Oktober 2026 in der Wiener Hofburg stattfindet, nun konkrete Formen an. Rund 1.200 internationale Entscheidungsträger:innen, Pionier:innen und KI-Enthusiast:innen werden in Wien erwartet und sollen dort die Möglichkeiten, Grenzen und offenen Fragen der nächsten KI-Generation diskutieren.

Praktische Umsetzung im Vordergrund

Schon im März berichtete brutkasten über die ersten bekannten Namen im Line-up, darunter Physik-Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger. Seither hat sich das Programm der weltweit einzigen offiziellen TED-Konferenz zu Künstlicher Intelligenz noch deutlich erweitert und wurde analog zur weiterhin rasanten KI-Entwicklung adaptiert. Während die Konferenz anfangs vor allem breite gesellschaftliche und ethische Themen im Visier hatte, rückt mit den neuesten Speaker:innen-Bestätigungen vom August die praktische Umsetzung in den Vordergrund. „Vom Modell zur Wirkung“ lautet das aktuelle Motto. Es gehe darum, „wie aus leistungsfähigen KI-Modellen verlässliche Anwendungen und KI-Agenten entstehen, die Menschen in Arbeit, Forschung und Wirtschaft konkret unterstützen“.

Zielsetzung der TEDAI im Wandel

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in der personellen Auswahl der Veranstalter:innen wider. Erklärte Alina Nikolaou im März noch, dass im Fokus der Konferenz „die ambitioniertesten KI-Trends und Ideen unserer Zeit: konkrete Lösungen, radikale Paradigmenwechsel, augenöffnende Forschungsergebnisse und schwierige, aber dringend notwendige soziale Fragen“ stünden, so sagte Nikolaou im Juni bereits über die gewünschte Perspektivenvielfalt: „Wenn es um KI geht, entstehen die spannendsten Erkenntnisse oft nicht im Konsens, sondern dort, wo Perspektiven und Paradigmen aufeinanderprallen. Genau diese Spannungsfelder wollen wir auf der TEDAI 2026 sichtbar machen.“ Nun, mit den neuesten Ankündigungen von heute, stehe laut den Organisator:innen die Chance im Fokus, „Einblicke in Ideen zu gewinnen, an denen heute gearbeitet wird: von KI-Agenten in der Wirtschaft bis zur Zukunft der Wissensarbeit“.

Die Top-Speaker:innen

Unter den zahlreichen Neuzugängen sind einige besonders klingende Namen:

Geoffrey Hinton: Der britisch-kanadische Wissenschaftler gilt als einer der „Godfathers of AI“ und ist ein Pionier im Bereich neuronaler Netze und Deep Learning. Für seine grundlegenden Beiträge wurde er 2018 mit dem Turing Award und 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Peter Steinberger: Der gebürtige Österreicher sorgte mit seiner Open-Source-Anwendung OpenClaw für einen internationalen Hype. Inzwischen arbeitet er für das US-Schwergewicht OpenAI an Produkten für eine „Agent-first“-Welt, mit dem Ziel, jedem Menschen einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Felix Rieseberg: Er kommt neu ins Line-up und arbeitet bei Anthropic direkt an der Schnittstelle zwischen Modellen und praktischer Anwendung. Dort entwickelte er unter anderem Claude Cowork und verantwortete Engineering-Teams für Claude.ai sowie Claude Code auf dem Desktop.

Nenad Tomašev: Als Senior Staff Research Scientist bei Google DeepMind forscht er zu Multi-Agenten-Systemen, Agentic Economies sowie KI-Sicherheit. Seine Arbeit fokussiert darauf, wie komplexe KI-Agenten wirksam durch Menschen kontrolliert und an menschlichen Interessen ausgerichtet werden können.

Valeria Pettorino: Die Physikerin ist Project Scientist der Euclid-Weltraummission bei der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Sie bringt eine astrophysikalische Perspektive ein und zeigt, wie KI-Technologie unser Verständnis des Universums, insbesondere im Bereich Kosmologie und Dunkler Energie, erweitert.

Die weiteren Speaker:innen: breites Spektrum von Kosmologie bis Plattformkritik

Um den Anspruch zu erfüllen, die „gesamte Bandbreite der KI-Debatte abbilden“ zu können, bringen die weiteren Speaker:innen höchst diverse Perspektiven nach Wien. Die wissenschaftliche und technologische Grundlagenforschung wird durch die Forscherinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini, Gründerinnen von Recursive Intelligence und ehemalige Leiterinnen des AlphaChip-Projekts bei Google, beleuchtet. Mahmoud „Mido“ Assran forscht an sogenannten World Models und Self-Supervised Learning, um effiziente und sichere KI-Agenten zu ermöglichen. Gehirnaktivitäten mittels KI entschlüsselt wiederum der japanische Neurowissenschaftler Yukiyasu Kamitani, dessen Arbeit bis zur Rekonstruktion von Träumen reicht.

Demgegenüber stehen kritische Stimmen aus Medien, Ethik und Gesellschaft: Nicholas Thompson, CEO von The Atlantic, und der bekannte Autor und Aktivist Cory Doctorow ordnen die gesellschaftlichen und politischen Folgen von KI ein. Um Datenschutz und Ethik dreht sich die Arbeit von Carissa Véliz (Associate Professor in Oxford), während der Rechtswissenschaftler César Rodríguez-Garavito (NYU) zu KI-Governance und Klima- sowie indigenen Rechten forscht. Die nigerianische klinische Psychologin Kauna Ibrahim Malgwi bringt zudem ihre Forschung zu algorithmischem Trauma und mentaler Gesundheit in prekären digitalen Arbeitsbedingungen ein.

Praxisnahe Anwendungen bringen schließlich Kateryna Lopatiuk (räumliche Datenanalyse für den Wiederaufbau), Dr. Layla Hosseini-Gerami (Ignota Labs, Chief Data Science Officer für KI-gestützte Medikamentenentwicklung) und Gabriella Di Laccio (Donne, Women in Music) mit Datenanalysen zur Sichtbarkeit von Komponistinnen ein.

Neben den rund 20 TED-Talks am abschließenden Konferenztag will die TEDAI 2026 den Besucher:innen ein umfassendes „Gesamterlebnis“ bieten. Dazu gehören ein festlicher Eröffnungsball, der Wiener Tradition mit moderner Innovation verbinde, sowie der sogenannte „Discovery Day“ mit interaktiven Workshops.

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