בלי ששמנו לב, ישראל הפכה למעצמת מחשוב קוונטי

המחשוב הקוונטי עבר ממעבדות הפיזיקה למעבדות בעמק הסיליקון. ישראל יכולה להיות מובילה עולמית בתחום

תמונה: עיבוד תמונה, AI

מאת: תמי שחר

אם תשאלו מפתחת ממוצעת בתל אביב מה מעסיק אותה השנה, התשובה כנראה תכלול סוכנים, מודלי שפה וכמה עולה לה כל מיליון טוקנים. אם תשאלו אותה על מחשוב קוונטי, סביר שתקבלו חיוך מנומס ומשפט בסגנון "זה עוד עשר שנים, לא?" והאמת? במשך שנים זו הייתה תשובה סבירה. היום כבר לא. ויש סיבה טובה לכך שדווקא קהילת ה-AI, ולא רק הפיזיקאים, צריכה להתחיל לשים לב.

מה השתנה: מפיזיקה להנדסה

במשך שלושה עשורים, הבעיה של המחשב הקוונטי לא הייתה הרעיון אלא הרעש. קיוביטים שבירים להפליא: כל רעד, שינוי טמפרטורה או קרינה תועה מוחקים את המידע שלהם. ככל שהוספת קיוביטים, קיבלת יותר רעש, לא יותר כוח חישוב. בשנתיים האחרונות זה התחיל להתהפך. ב-2024 הראתה גוגל, בפעם הראשונה, שתיקון שגיאות קוונטי עובד "מתחת לסף": ככל שמגדילים את הקוד המתקן, שיעור השגיאות יורד במקום לעלות. זה אולי נשמע כמו פרט טכני, אבל זו בדיוק נקודת המפנה שבה הבעיה מפסיקה להיות שאלה של פיזיקה בסיסית והופכת לשאלה של הנדסה, סקייל וכסף. וכשבעיה הופכת לבעיית הנדסה, בעמק הסיליקון (וגם בהרצליה, יקנעם ותל אביב) יודעים מה לעשות איתה. הסימן הכי ברור לשינוי הוא לאן זורם הכסף. IBM, גוגל, מיקרוסופט ואמזון פרסמו מפות דרכים קונקרטיות למחשבים עמידי-תקלות עד סוף העשור. ממשלות בארה"ב, באירופה ובאסיה מזרימות מיליארדים. וההון הפרטי, שבדרך כלל לא סבלני במיוחד לטכנולוגיות "של עוד עשור", נכנס בהיקפים שלא ראינו קודם.

הקשר ל-AI: לא תחרות, שותפות

הנטייה הטבעית היא להציג את הקוונטים כ"הדבר הבא אחרי ה-AI", כאילו מדובר בשני גלי הייפ שמתחרים על אותה תשומת לב. זו טעות. הקשר בין השניים עמוק יותר, והוא עובד בשני הכיוונים. AI בשביל קוונטים. הדבר שהכי מאט היום את בניית המחשבים הקוונטיים הוא שליטה: כיול של מאות ואלפי קיוביטים, זיהוי שגיאות בזמן אמת ופענוח שלהן מהר מספיק כדי לתקן אותן לפני שהמידע אובד. אלה בדיוק בעיות שרשתות נוירונים טובות בהן. מפענחי שגיאות מבוססי למידת מכונה, כיול אוטומטי וסוכנים שמריצים ניסויים במעבדה כבר נכנסים לשימוש. במובן הזה, ה-AI הוא אחד המאיצים המשמעותיים של המחשב הקוונטי.

קוונטים בשביל AI. בכיוון ההפוך, הערך לא יגיע מזה ש"נריץ את ChatGPT על מחשב קוונטי". זה לא יקרה, ולא צריך שיקרה. הערך יגיע במקומות שבהם מחשבים קלאסיים פשוט לא מסוגלים לייצר את המידע: סימולציה מדויקת של מולקולות, חומרים ותגובות כימיות. מודלי AI לגילוי תרופות ולפיתוח חומרים חזקים בדיוק כמו הדאטה שהם מתאמנים עליו, וחלק גדול מהדאטה הזה פשוט לא קיים כי אי אפשר לחשב אותו. מחשב קוונטי שמייצר דאטה כזה הוא מנוע אימון שאין לו תחליף.

הקיר האנרגטי. וישנה גם השאלה שכל מי שמתעסק בתשתיות AI מכיר: חשמל. מרכזי נתונים לאימון מודלים כבר צורכים אנרגיה בהיקפים של ערים, ותוכניות ההרחבה של הענקיות מתחילות להיתקל במגבלות של רשתות החשמל עצמן. אני זהירה מלהבטיח ש"קוונטים יפתרו את בעיית האנרגיה". זו טענה שקל להגזים בה. אבל עבור משפחות מסוימות של בעיות, מעבר לפרדיגמה חישובית אחרת הוא הדרך היחידה לשבור את עקומת הסקייל, ולא רק להוסיף עוד מעבדים.

הארכיטקטורה כבר היברידית. החלק הכי מוחשי: העתיד אינו "מחשב קוונטי במקום GPU", אלא מערכות שבהן מעבד קוונטי יושב לצד מעבדים גרפיים ומעבדים קלאסיים, עם תקשורת בשיהוי נמוך במיוחד ביניהם. אנבידיה כבר בונה את שכבת התוכנה והחומרה לזה, וחלק משמעותי מהעבודה הזו נעשה כאן, בישראל.

פי 10 יותר עובדים בישראל

תמונה: Quantum Machines

כאן נכנס החלק שמפתיע אנשים כשאני מספרת עליו. ישראל היא אחד מריכוזי חברות הקוונטים הצפופים בעולם ביחס לגודלה, ובכמה שכבות היא לא "מדינה שמנסה להדביק" אלא מובילה עולמית.

למשל Quantum Machines מספקת את מערכות הבקרה שעליהן רצים מחשבים קוונטיים במעבדות ובחברות ברחבי העולם, ושותפה לאנבידיה בחיבור בין מעבדים קוונטיים ל-GPU; חברת Classiq בונה את שכבת התוכנה שמאפשרת לכתוב אלגוריתמים קוונטיים ברמת הפשטה גבוהה, בלי להתעסק בשערים בודדים. Qedma מפתחת תוכנה להפחתת שגיאות שמחלצת תוצאות שימושיות מחומרה רועשת כבר היום. ובשכבת החומרה עצמה פועלות חברות כמו QuamCore, Quantum Art, Quantum Source, Q factor, Quantum Transistors וחברות נוספות, כל אחת עם גישה טכנולוגית אחרת: מוליכי-על, יונים לכודים, פוטוניקה.

לצידן צומח דור חדש של חברות שמתמודדות עם הצד השני של המטבע: אבטחה. מחשב קוונטי גדול מספיק ישבור את רוב שיטות ההצפנה שמגנות היום על האינטרנט, הבנקים והתקשורת הצבאית. ארגונים שמחכים "ליום ה-Q" כדי להתחיל להיערך – כבר מאחרים, כי תוקפים אוספים היום מידע מוצפן כדי לפענח אותו מחר. חברות ישראליות בתחום ההצפנה הפוסט-קוונטית ובניהול המעבר אליה הן אחת מהזדמנויות הצמיחה המעניינות כאן. המספרים מספרים את הסיפור: התוכנית הלאומית הראשונה לקוונטים השקיעה כ-1.25 מיליארד שקל בשש שנים. ההשקעה הפרטית בחברות הישראליות חצתה את 800 מיליון הדולר עד סוף 2025, וב-2025 לבדה הגיעה לכמחצית מיליארד, שהם כ-9% מכלל ההשקעה הפרטית בקוונטים בעולם. מספר העובדים בחברות הקוונטים גדל פי עשרה מאז 2019. בהחלטת הממשלה האחרונה בנושא בינה מלאכותית הוגדרה הקמת מחשב קוונטי לאומי כאחד המהלכים המרכזיים ושני מכרזים יצאו לנושא.

אז מה הבעיה?

הבעיה היא שכמעט אף אחד מחוץ לבועה לא יודע את כל זה. אולי גם אתם עד שקראתם את המאמר הזה.

הפער הגדול של ישראל בקוונטים אינו במחקר וגם לא בסטארטאפים. הוא בצד הביקוש ובהון האנושי. הבנקים, ספקיות הבריאות, חברות האנרגיה ומשרדי הממשלה עדיין לא מריצים פיילוטים בהיקף משמעותי. ואותם דוקטורנטים בפיזיקה, מתמטיקה ומדעי המחשב שאנחנו צריכים לקוונטים הם בדיוק אלה שה-AI צריך, ושנמשכים לחו"ל.

הדרך לסגור את הפער הזה מתחילה בדבר פשוט: שיחה. מהנדסי AI שמבינים איפה קוונטים רלוונטיים לבעיות שלהם. מנהלי אבטחה שמתחילים למפות היום את ההצפנה בארגון. משקיעים שמבינים את ההבדל בין הייפ לאבן דרך הנדסית. ויזמים שמזהים שהשכבה שמחברת בין AI לקוונטים, מתוכנה ועד תשתיות, היא אחד הפערים המעניינים בשוק.

הגל של ה-AI תפס חלק מאיתנו לא מוכנים. בקוונטים, לישראל יש הזדמנות נדירה להיות בעמדת פתיחה כבר מההתחלה. כדאי שלא נפספס אותה רק כי לא דיברנו על זה מספיק.

תמי שחר היא מנכ"לית Qubit IL, האיגוד הישראלי לתעשיית הקוונטים