Немецкая компания Saxon Q развивает необычный подход к квантовым вычислениям: вместо сверхпроводящих кубитов, которым нужны температуры практически около абсолютного нуля, её процессоры используют NV-центры в синтетических алмазах и способны работать примерно при комнатной температуре.

NV-центр — это дефект кристаллической решётки алмаза, в котором атом азота расположен рядом с отсутствующим атомом углерода. Электронные и ядерные спины вокруг такого дефекта можно использовать в качестве кубитов и управлять ими оптическими и микроволновыми сигналами.

Одно из ключевых решений Saxon Q связано с совместной имплантацией серы. Сера выступает донором электронов и помогает стабилизировать отрицательно заряженное состояние NV-центров. По данным компании, такая технология позволяет значительно увеличить эффективность создания рабочих квантовых центров в алмазе. Научные исследования также подтверждают, что примеси серы могут влиять на формирование NV-дефектов.

Главное преимущество — отсутствие громоздкой криогенной инфраструктуры. Системы Saxon Q устанавливаются в стандартную серверную стойку и подключаются к обычной электросети. Компания уже демонстрировала работающие многопроцессорные системы при комнатной температуре, а её более ранние установки используются в DLR и Fraunhofer.

В 2026 году Saxon Q открыла заказы на SXQ128, а поставки SXQ512 заявлены с 2027 года. Однако цифры требуют пояснения. SXQ128 состоит из 16 вычислительных ядер, внутри каждого из которых полностью связаны восемь кубитов. Поэтому это не единый 128-кубитный квантовый регистр, аналогичный архитектурам некоторых конкурентов.

Компания также сообщает о точности одно-кубитных операций до 99,92%, а в отдельных более поздних измерениях — до 99,98%. Последняя цифра была получена для отдельного кубита на более компактной системе и пока не является независимым показателем производительности всего SXQ128. Для оценки реальной мощности квантовой машины также крайне важны точность двухкубитных операций, связность и глубина выполняемых квантовых схем.

В дальнейшей дорожной карте Saxon Q фигурируют системы с тысячами кубитов, а после 2030 года компания рассчитывает приблизиться к 10 000 и более кубитам в компактной архитектуре. Пока это именно планы, а не готовые устройства.

Если технология действительно масштабируется, квантовые компьютеры смогут выйти за пределы специализированных лабораторий и появиться непосредственно в дата-центрах, промышленных системах, робототехнике и периферийных вычислениях.

Главный вопрос теперь не в том, можно ли заставить квантовый процессор работать без огромного холодильника, а в том, сможет ли такая система масштабироваться до тысяч качественно связанных кубитов и показать реальное квантовое преимущество.

Бельгийский исследовательский центр IMEC представил на ITF World 2026 первый квантовый чип, изготовленный с помощью High-NA EUV-литографии. Это важный шаг на пути к массовому производству квантовых процессоров, потому что впервые передовая технология, созданная для выпуска самых современных кремниевых чипов, была применена к устройству с квантовыми точками.

В основе разработки лежат кремниевые спиновые кубиты, где квантовая информация хранится в спине электрона внутри квантовой точки. Главная особенность нового чипа — сверхмалые зазоры между структурами, всего около 6 нанометров. Это позволяет сильнее и точнее связывать соседние кубиты, а значит, создавать более плотные и управляемые массивы для будущих квантовых систем.

До сих пор такие структуры часто делали с помощью электронно-лучевой литографии, которая очень точная, но плохо подходит для массового производства. IMEC делает ставку на то, что High-NA EUV позволит перенести квантовые чипы из лабораторий на реальные полупроводниковые линии и использовать уже готовую экосистему КМОП-производства: литографию, упаковку, 3D-интеграцию и системы контроля процессов.

Но миниатюризация — это только часть задачи. Для настоящих отказоустойчивых квантовых компьютеров понадобятся не сотни, а миллионы физических кубитов, а значит, нужно решать проблемы криогенной электроники, тепла, шума и сложной разводки соединений. Именно поэтому разработка IMEC так важна: она показывает, что классическая полупроводниковая индустрия может стать основой для следующего большого скачка в квантовых вычислениях.

Microsoft представила квантовый процессор нового поколения — Majorana 2. Анонс состоялся на конференции Build в Сан-Франциско, и компания называет новый чип важным шагом к созданию масштабируемого и практического квантового компьютера.

Majorana 2 пришёл на смену первой версии процессора Majorana 1. По словам Microsoft, команда серьёзно изменила стек материалов, чтобы сформировать более стабильную топологическую фазу и повысить надёжность кубитов. В новой версии алюминий, который использовался как сверхпроводник, заменили на свинец, а активная зона полупроводника получила комбинацию арсенида индия и антимонида арсенида индия.

Главный результат — резкий рост стабильности. Microsoft утверждает, что надёжность кубитов выросла в 1000 раз по сравнению с Majorana 1. Среднее время стабильной работы кубита достигло 20 секунд, а в отдельных экспериментах некоторые кубиты сохраняли стабильность до одной минуты.

Такие показатели заставили компанию пересмотреть дорожную карту. Microsoft заявила, что сократила сроки создания практического квантового компьютера вдвое и теперь рассчитывает достичь этой цели к 2029 году.

Важная деталь — при разработке Majorana 2 использовалась новая ИИ-платформа Discovery. Это агентный искусственный интеллект, который помогает моделировать материалы, анализировать данные и ускорять сложные научные исследования. Microsoft делает ставку на связку квантовых вычислений и ИИ, чтобы быстрее создавать новые технологии.

Если заявленные результаты подтвердятся в дальнейшем, Majorana 2 может стать одним из ключевых шагов к отказоустойчивым квантовым компьютерам, способным решать задачи, недоступные даже самым мощным суперкомпьютерам.

Китайские исследователи из Чжэцзянского университета сообщили о создании первой в мире сверхбыстрой квантовой оперативной памяти — QRAM, или Quantum Random Access Memory. Эта технология может стать важным шагом к практическим квантовым компьютерам, потому что решает одну из главных проблем отрасли: как быстро передавать обычные двоичные данные в квантовые процессоры.

Сегодня почти вся информация хранится в классическом формате — в виде нулей и единиц. А квантовые компьютеры работают с кубитами, которые могут находиться в суперпозиции состояний. Из-за этого перед началом вычислений данные нужно преобразовать и загрузить в квантовую систему, а этот этап часто становится узким местом.

Новая QRAM позволяет обращаться к данным и извлекать их в состоянии квантовой суперпозиции. В экспериментах система работала со сверхпроводящим квантовым чипом и передавала данные в форматах 4 и 8 бит. Пока это небольшой прототип, но сама демонстрация показывает, что концепция QRAM может быть реализована на практике.

Главное преимущество технологии — возможность одновременно работать со множеством наборов данных. Это особенно важно для задач, где нужно быстро анализировать огромные базы: например, в разработке лекарств, поиске молекулярных структур, искусственном интеллекте, обработке языка и распознавании изображений.

Если QRAM удастся масштабировать, она может стать мостом между классической цифровой инфраструктурой и будущими квантовыми компьютерами. Именно такая память может помочь квантовым системам работать не только с лабораторными задачами, но и с реальными массивами данных.

Квантовые компьютеры десятилетиями упирались в одну «вечную» проблему: чем больше кубитов — тем больше ошибок, и масштабирование превращается в ад.

Год назад Google заявила о прорыве с процессором Willow (105 кубитов): кубитов стало больше, а ошибки — меньше. Теперь Китай показал очень похожий результат: процессор Zuchongzhi 3.2 (107 кубитов) продемонстрировал снижение частоты ошибок при росте системы и тем самым подтвердил приближение к порогу отказоустойчивости — вторым в мире и первым вне США.

Самое интересное: китайская команда утверждает, что их решение проще и элегантнее. Если у Google подавление ошибок реализовано короткими импульсами тока, то у Китая — беспроводным способом через микроволновое излучение. Это может означать более удобное масштабирование и более эффективную архитектуру на будущее.

Nvidia официально представила Ising — первую открытую платформу AI-моделей, созданную специально для ускорения развития полезных квантовых компьютеров. Речь идёт не о самом квантовом процессоре, а об инструментах, которые должны помочь в двух ключевых задачах: калибровке квантовых чипов и декодировании квантовой коррекции ошибок. Именно эти задачи сегодня считаются одними из самых сложных на пути к практическим квантовым вычислениям.

В состав платформы входят два основных направления. Ising Calibration — это модель визуально-языковой обработки, которая помогает быстрее интерпретировать измерения квантовых процессоров и автоматизировать их калибровку. Nvidia утверждает, что это может сократить время настройки системы с дней до часов. Вторая часть — Ising Decoding: две версии 3D-сверточной нейросети, оптимизированные либо на скорость, либо на точность для работы с квантовой коррекцией ошибок в реальном времени. По заявлению компании, эти модели показывают результат до 2,5 раза быстрее и до 3 раз точнее, чем pyMatching, который сейчас считается одним из открытых отраслевых стандартов.

Для Nvidia это ещё и стратегический ход в сторону квантовой индустрии. Модели Ising доступны как pre-trained и сопровождаются данными, инструментами и рекомендациями для дообучения и развёртывания. При этом они тесно завязаны на экосистему Nvidia — CUDA-Q, GPU и сопутствующую инфраструктуру. То есть компания не строит собственный квантовый компьютер, но активно становится одним из главных поставщиков вычислительных и AI-инструментов для тех, кто их создаёт.

Google Quantum AI расширяет свою стратегию в области квантовых вычислений и добавляет к уже известной платформе на сверхпроводящих кубитах новое направление — квантовые компьютеры на нейтральных атомах. Компания рассчитывает использовать сильные стороны обеих технологий и в будущем создать гибридные или взаимосвязанные системы, которые смогут эффективнее справляться с задачами, недоступными классическим вычислительным платформам.

Сверхпроводящие кубиты уже хорошо зарекомендовали себя в масштабировании алгоритмов и выполнении сложных вычислений, а нейтральные атомы обещают другой важный плюс — возможность строить большие массивы кубитов с гибкой связью и более длительным временем когерентности. Именно поэтому Google делает ставку не на один путь, а на объединение двух перспективных подходов в рамках одной большой квантовой стратегии.

Особый интерес вызывает сама идея гибридной квантовой архитектуры, где одна платформа даёт преимущества по скорости и зрелости, а другая — по масштабированию и устойчивости. Если этот подход сработает, Google сможет заметно ускорить движение к практическому квантовому превосходству и приблизить появление реально полезных квантовых систем для науки, моделирования и сложных вычислений.