Ende 2024 demonstrierte Google mit dem Chip „Willow“ erstmals, dass sich Rechenfehler in einem Quantencomputer durch mehr Qubits tatsächlich reduzieren lassen, statt mit wachsender Systemgröße zuzunehmen. Seither gilt dieser „Below-Threshold“-Nachweis als eine der wichtigsten offenen Fragen der Branche als beantwortet. Trotzdem bleibt die Lücke zwischen einzelnen Forschungsmeilensteinen und einem echten Durchbruch bei Quantencomputern erheblich.
Dieser Beitrag ordnet ein, was aktuelle Systeme tatsächlich können, was Fehlerkorrektur und „Quantenvorteil“ bedeuten, wo Deutschland beim Thema steht – und was das für Unternehmen bedeutet, die sich schon heute mit der Technologie beschäftigen.
Das Wichtigste in Kürze
- Google demonstrierte Ende 2024 mit dem 105-Qubit-Chip Willow erstmals eine Fehlerkorrektur unterhalb der kritischen Schwelle.
- IBM erklärt, 2026 wie angekündigt einen „Quantenvorteil“ bei einer praktischen Rechenaufgabe erzielt zu haben – ein fehlertoleranter Großrechner („IBM Quantum Starling“) ist erst für 2029 geplant.
- Deutschland zählt laut Fraunhofer ISI wissenschaftlich zur Weltspitze, droht aber bei der industriellen Anwendung den Anschluss zu verlieren.
- Bund und Länder investierten seit 2017 mehr als zwei Milliarden Euro in Quantentechnologien.
- Ein einzelner Forschungsrekord ist noch kein Beleg für breite wirtschaftliche Anwendbarkeit – die meisten aktuellen Systeme lösen eng begrenzte Spezialaufgaben.
Was heutige Quantencomputer tatsächlich leisten – und was nicht
Anders als klassische Bits, die entweder 0 oder 1 speichern, nutzen Quantencomputer Qubits, die sich in Überlagerungszuständen befinden können. Das erlaubt bestimmte Berechnungen – etwa in der Materialsimulation, Optimierung oder Kryptografie – theoretisch deutlich schneller zu lösen als mit klassischen Rechnern. In der Praxis sind heutige Systeme jedoch extrem fehleranfällig: Schon kleinste Störungen durch Temperatur, Strahlung oder elektromagnetische Einflüsse können Qubit-Zustände zerstören. Deshalb gelten aktuelle Geräte als sogenannte NISQ-Systeme („Noisy Intermediate-Scale Quantum“) – nützlich für eng begrenzte Forschungsfragen, aber noch nicht für den breiten wirtschaftlichen Einsatz mit verlässlichen Ergebnissen.
Fehlerkorrektur als Schlüsselproblem
Googles Willow-Chip und die „Below-Threshold“-Schwelle
Google zeigte mit dem 105-Qubit-Chip Willow im Dezember 2024, dass sich die Fehlerrate eines sogenannten logischen Qubits verringert, je mehr physische Qubits zu dessen Fehlerkorrektur zusammengeschaltet werden – ein Effekt, der zuvor nur theoretisch vorhergesagt war. Bei Testreihen von 3×3- über 5×5- bis 7×7-Qubit-Gittern halbierte sich die Fehlerrate laut Google mit jedem Schritt annähernd. Google bewirbt zusätzlich eine Beispielrechnung, die der Chip demnach in unter fünf Minuten löste, während ein klassischer Höchstleistungsrechner dafür rechnerisch rund 10 Billiarden Jahre benötigen würde. Solche Vergleiche beziehen sich jedoch auf eng zugeschnittene Benchmark-Aufgaben ohne bekannten praktischen Nutzen, nicht auf allgemein anwendbare Rechenleistung.
IBMs Fahrplan zu fehlertoleranten Systemen
IBM verfolgt einen eigenen, öffentlich einsehbaren Fahrplan: Der aktuelle Prozessor „Heron“ bietet 133 beziehungsweise 156 Qubits, der neuere „Nighthawk“ 120 Qubits. Nach eigenen Angaben hat IBM 2026 gemeinsam mit Partnern wie angekündigt einen „Quantenvorteil“ bei einer praktischen Rechenaufgabe erzielt. Ein tatsächlich fehlertoleranter, großskaliger Quantencomputer – intern „IBM Quantum Starling“ genannt, mit rund 200 logischen Qubits und der Fähigkeit zu 100 Millionen Quantengattern über mehrere verbundene Module – ist jedoch erst für 2029 angekündigt.
| Entwicklungsstufe | Merkmal | Stand |
|---|---|---|
| NISQ-Systeme | fehleranfällig, für Spezialaufgaben nutzbar | heutiger Regelfall |
| Below-Threshold-Fehlerkorrektur | Fehlerrate sinkt mit mehr Qubits | von Google 2024 demonstriert |
| Fehlertolerantes Quantencomputing | zuverlässig für komplexe reale Anwendungen | laut IBM-Fahrplan für 2029 angekündigt |
Was „Quantenvorteil“ wirklich bedeutet
Als „Quantenvorteil“ oder „Quantenüberlegenheit“ wird bezeichnet, wenn ein Quantencomputer eine bestimmte Aufgabe nachweislich schneller löst als jeder klassische Rechner. Entscheidend ist dabei die Einschränkung „bestimmte Aufgabe“: Bisherige Demonstrationen, auch die von Google und IBM, beziehen sich auf eng definierte Testrechnungen, die gezielt so gewählt wurden, dass sie Quantencomputern besonders entgegenkommen. Ein allgemeiner Vorteil gegenüber klassischen Computern bei praxisrelevanten Aufgaben wie Logistikoptimierung, Medikamentenentwicklung oder Materialforschung ist damit noch nicht automatisch erreicht.
Wie umstritten solche Vergleiche sein können, zeigte bereits die erste „Quantenüberlegenheit“-Behauptung: 2019 erklärte Google, sein damaliger Sycamore-Chip habe eine Testaufgabe in gut drei Minuten gelöst, für die ein klassischer Supercomputer rund 10.000 Jahre benötigt hätte. IBM widersprach öffentlich und argumentierte, mit optimierter klassischer Simulation lasse sich dieselbe Aufgabe in etwa 2,5 Tagen lösen statt in Jahrtausenden. Der grundsätzliche Fortschritt blieb dadurch unbestritten, die genaue Größenordnung des Vorteils jedoch nicht.
Wo Deutschland beim Quantencomputing steht
Forschungsstärke trifft auf industrielle Lücke
Nach einem Whitepaper des Fraunhofer-Instituts für System- und Innovationsforschung (ISI) vom 30. Juni 2026 zählt Deutschland beim Quantencomputing wissenschaftlich zur Weltspitze, droht aber bei der industriellen Anwendung den Anschluss zu verlieren: Eine breitere Nutzung der Technologie in deutschen Unternehmen stecke demnach noch „in den Kinderschuhen“. Besonders bei supraleitenden Systemen – der Technologie hinter Chips wie Google Willow oder IBM Heron – dominieren laut Fraunhofer ISI bereits US-Konzerne den internationalen Markt, gestützt durch erhebliches privates Kapital.
Die Rolle von Munich Quantum Valley und der Hightech Agenda
Bund und Länder investierten seit 2017 nach Angaben des Fraunhofer ISI mehr als zwei Milliarden Euro in Quantentechnologien. Die Hightech Agenda der Bundesregierung setzt künftig gezielt auf drei Technologieplattformen – Ionenfallen, Neutralatome und Supraleiter – mit dem Ziel, bis 2030 zwei fehlerkorrigierte Quantencomputer auf europäischem Spitzenniveau zu entwickeln. Eines der zentralen Ökosysteme dafür ist die Munich Quantum Valley, ein von Bayern über die Hightech Agenda Bayern gefördertes Netzwerk aus Forschungseinrichtungen und Industriepartnern, das an allen drei Technologieplattformen arbeitet und einen vollständigen Entwicklungsstack von der Hardware bis zur Anwendung anstrebt.
Ehningen: Ein eigenes Quantum Data Center in Deutschland
Ein konkretes Beispiel für die deutsche Quanteninfrastruktur betreibt die Fraunhofer-Gesellschaft gemeinsam mit IBM in Ehningen bei Stuttgart: Dort eröffnete IBM im Oktober 2024 sein erstes Quantum Data Center außerhalb der USA. Am Standort laufen mehrere Systeme, darunter ein Rechner auf Basis von IBMs Heron-Prozessor mit 156 Qubits; ein Nachfolgesystem der System-Two-Generation, das mehrere Prozessoren koppeln kann, war für 2025 angekündigt. Fraunhofer ist dabei einer von mehreren Kunden, die über das Zentrum Rechenzeit für Forschungs- und Industrieprojekte nutzen können.
Häufige Missverständnisse über den „Durchbruch“
- Ein Forschungsrekord bedeutet einen fertigen Quantencomputer – tatsächlich betreffen die meisten Meilensteine einzelne, eng definierte Testaufgaben.
- „Quantenvorteil“ bedeutet allgemeine Überlegenheit – tatsächlich gilt er meist nur für eine spezifisch gewählte Benchmark-Rechnung.
- Mehr Qubits bedeuten automatisch mehr Rechenleistung – tatsächlich zählt die Fehlerrate pro Qubit mindestens ebenso stark wie die reine Anzahl.
- Fehlertolerantes Quantencomputing steht kurz bevor – laut aktuellen Fahrplänen wie dem von IBM wird es noch bis mindestens 2029 dauern.
Was das für Unternehmen bedeutet
Für die meisten Unternehmen lohnt sich aktuell kein produktiver Einsatz von Quantencomputern – dafür fehlt die notwendige Zuverlässigkeit im großen Maßstab noch. Einige Konzerne bauen dennoch frühzeitig internes Know-how auf, etwa durch Pilotprojekte mit Cloud-Zugängen zu bestehenden Systemen, um bei einem späteren Reifegrad der Technologie nicht bei null beginnen zu müssen. Ähnlich wie bei anderen neuen Technologien im Mittelstand liegen Anspruch und tatsächliche Nutzung dabei oft deutlich auseinander, wie auch der Beitrag zu Künstlicher Intelligenz im Mittelstand zeigt. Realistisch betrachtet bleibt Quantencomputing für die überwiegende Mehrheit der Unternehmen vorerst ein Beobachtungsthema, kein akutes Handlungsfeld.
Fazit
Die Fehlerkorrektur-Durchbrüche von Google und IBM sind reale, überprüfbare Fortschritte – aber sie betreffen eng definierte Testaufgaben, nicht den breiten wirtschaftlichen Einsatz. Bis fehlertolerante Systeme laut Industriefahrplänen verfügbar sind, dürften noch mehrere Jahre vergehen, selbst wenn Deutschland wissenschaftlich weit vorne mitspielt. Wer Schlagzeilen zu „historischen Durchbrüchen“ richtig einordnen will, sollte deshalb stets fragen, welche konkrete Aufgabe gelöst wurde – und ob sie sich auf reale Anwendungen übertragen lässt.
