AmazonのAI担当幹部ピーター・デサンティスは水曜日、最初の商用に役立つ量子コンピューターが今後5年から7年以内に利用可能になると予測した。AIモデル、チップ、そして量子コンピューティングに注力する新しいAmazon組織を率いるデサンティスは、CNBCに対し、その技術はその後、半導体におけるムーアの法則の進歩と似たパターンで発展していくと語った。量子コンピューティング分野は、マイクロソフト、グーグル、IBMをはじめとする大手企業に加え、多数のスタートアップがその技術を開発するなど、ますます競争が激しくなっている。
デサンティス、量子コンピューティングのムーアの法則風の成長を予測
新たなAmazon組織を率いる職務に就いてから数か月のデサンティスは、商用に役立つ小規模な量子コンピューターが5年から7年の期間の中で登場すると自身の見解を述べた。「そこからは、ムーアの法則にとても似たものが見えてくるはずです。毎年どんどん大きくなって、ますます興味深い問題に取り組めるようになるでしょう」とデサンティスはCNBCに語った。ムーアの法則とは、コンピューターチップ上のトランジスタ数が2年ごとに倍増し、その結果、時間の経過とともにより強力な半導体につながるという考え方を指す。デサンティスの発言は、有用な量子コンピューティングについてAmazonが初めて示したタイムライン予測だ。
Amazon幹部が解説する量子コンピューティングの基礎
デサンティスは、量子コンピューティングの能力に関するよくある誤解を明確にした。「誤解の一つは、量子コンピューターはもっと速いコンピューターになるはずだ、というものですが、そうではまったくありません。量子コンピューターは、いまの古典的なコンピューターではうまく解けない、非常に特定の種類の問題を解決し、それをはるかにうまく解けるようにするものです」とデサンティスは述べた。古典的な計算では、情報は1か0のビットとして保存される。量子コンピューティングでは、0、1、あるいはその中間の状態になり得る量子ビット（キュービット）を用いる。
テック大手が量子ブレークスルーの時期について異なる見通しを提示
デサンティスの5年から7年というタイムラインは、他の技術企業から出ているさまざまな予測の中間帯に当たる。昨年3月、あるGoogleの量子担当幹部はCNBCに対し、その技術は現代のコンピューターでは計算できない実用的なアプリケーションを動かすまであと5年しかないと語った。マイクロソフトは、2029年までに商用的に成立する量子マシンを持つことになると考えている。ナビゲーションエヌビディア（Nvidia）のCEOジェンスン・フアンは、昨年、実用的な量子コンピューターについて「たぶん15年は早すぎる側だ」と発言して量子関連株を大きく揺さぶったが、フアンはその後そのコメントを撤回した。昨年Amazonは、量子の分野における重要な課題である誤り訂正に取り組むよう設計した量子コンピューティングチップ「Ocelot」を発表した。
Amazon幹部が化学と材料科学を最初の用途として挙げる
「最初に取り組まれるのは、量子に基づく問題、つまり化学や材料科学のようなものだと思います」とデサンティスは水曜日に語った。「これらは、現在では古典的なコンピューターで十分に高い忠実度のシミュレーションを回せない問題であり、量子コンピューターが手に入れば、ある種の実質的な進展が見えてくるはずです」と彼は述べた。量子コンピューティングの支持者は、この技術なら現在のコンピューターでは解けない問題を解決できるようになると主張している。
FAQ
AmazonのAI担当幹部は、商用に役立つ量子コンピューターについてどんな時期を示した？
ピーター・デサンティス（AmazonのAI担当幹部）は、水曜日、最初の商用に役立つ量子コンピューターが5年から7年以内に利用可能になると予測した。この最初の登場の後、技術は、量子コンピューターが毎年より大きくなり、より興味深い問題に取り組めるようになっていく点で、ムーアの法則に似たパターンで成長すると述べている。
デサンティスによると、量子コンピューティングは古典的なコンピューティングとどう違う？
デサンティスは、量子コンピューティングは「より速いコンピューターを作る」ことではないと説明した。その代わり、量子コンピューターは、古典的なコンピューターではうまく解けない非常に特定の種類の問題を解決し、それをはるかにうまく解けるようになるという。古典的な計算では、情報は1か0のビットとして保存される一方で、量子コンピューティングでは、0、1、あるいはその中間の状態になり得る量子ビット（キュービット）を使う。
デサンティスは量子コンピューティングの最初のターゲットとしてどんな用途を挙げた？
デサンティスは、水曜日、最初に取り組まれるのは化学や材料科学のような領域における、量子に基づく問題になる可能性が高いと述べた。彼は、これらは現在の古典的なコンピューターでは十分に高い忠実度のシミュレーションを実行できない問題であり、量子コンピューターによってこれらの分野で実質的な進展が可能になると指摘した。
