{"id":183326,"date":"2025-04-24T08:00:00","date_gmt":"2025-04-24T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=183326"},"modified":"2026-04-13T17:03:09","modified_gmt":"2026-04-13T15:03:09","slug":"quantencomputing-generative-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2025\/04\/quantencomputing-generative-ki\/","title":{"rendered":"Erfolgreiches Zusammenspiel: Quantencomputing und generative KI"},"content":{"rendered":"\n

Die Kombination von KI und Quantencomputing zur Automatisierung der Code-Generierung kann Unternehmen den Einstieg in die Technologie erleichtern und schnellere Innovationen erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Die Herausforderung: KI ben\u00f6tigt immer h\u00f6here Rechenleistung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI-Modelle wie gro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben deutliche Fortschritte bei der Automatisierung, dem Verstehen nat\u00fcrlicher Sprache und der kreativen Probleml\u00f6sung gemacht. F\u00fcr das Trainieren und Bereitstellen dieser Modelle ist jedoch massive Rechenleistung erforderlich. Herk\u00f6mmliche Hardwarearchitekturen auf Basis klassischer Computersysteme k\u00f6nnen mit diesen Anforderungen nur schwer Schritt halten.<\/p>\n\n\n\n

Das hat zu langsameren Innovationszyklen, steigenden Kosten und Einschr\u00e4nkungen bei der Skalierbarkeit gef\u00fchrt. Die L\u00f6sung von Optimierungsproblemen etwa in den Bereichen Logistik, Finanzwesen und Lieferketten ist nach wie vor mit hohem Kosten- und Zeitaufwand verbunden, auch beim Einsatz hochmoderner KI-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Barrieren, die sich mit aktueller KI-Infrastruktur nicht vollst\u00e4ndig \u00fcberwinden lassen, sind Fragen des Datenschutzes, mangelnde Energieineffizienz und Engp\u00e4sse bei der Verarbeitung. Genau hier kommt Quantencomputing<\/a> ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n

Um die M\u00f6glichkeiten des Quantencomputings f\u00fcr generative KI nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen ihre KI-Strategien anpassen. Es gen\u00fcgt nicht, die derzeit eingesetzten KI-Modelle einfach auf Quantencomputer zu \u00fcbertragen. F\u00fcr diese Transformation sind die folgenden \u00c4nderungen erforderlich:<\/p>\n\n\n\n

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Entwicklung von KI-Modellen speziell f\u00fcr Quantencomputing<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Derzeitigen KI-Modellen liegen die Prinzipien herk\u00f6mmlicher Computersysteme zugrunde. Sie st\u00fctzen sich vor allem auf klassisches maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen. Quantencomputing funktioniert jedoch nach vollkommen anderen Prinzipien wie Superposition, Verschr\u00e4nkung und Quanteninterferenz, die wesentlich leistungsf\u00e4higere KI-Modelle unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. Unternehmen sind gefordert, ihre KI-Modellarchitektur auf den Pr\u00fcfstand zu stellen. Sie m\u00fcssen diese Architektur um Prinzipien und Algorithmen des Quantencomputings erg\u00e4nzen, um neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Entscheidungsprozesse, Mustererkennung und Optimierung zu erschlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fchrungskr\u00e4ften bietet sich hierdurch eine strategische M\u00f6glichkeit: Vorreiter bei der Entwicklung von KI speziell f\u00fcr Quantencomputing werden sich einen Vorsprung vor den Wettbewerbern sichern. Die entsprechenden Modelle sind in der Lage, Probleme zu l\u00f6sen, die f\u00fcr klassische Systeme derzeit nicht l\u00f6sbar sind \u2013 und dies deutlich pr\u00e4ziser und schneller. Beispiele f\u00fcr solche Probleme sind die dynamische Echtzeitoptimierung von Lieferketten und komplexe Szenarien mit mehreren Variablen.<\/p>\n\n\n\n

Hybride KI-Ans\u00e4tze<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bis es marktreife KI-Modelle speziell f\u00fcr Quantencomputing gibt, wird es noch eine Weile dauern. Zun\u00e4chst werden deshalb wohl hybride Systeme zum Einsatz kommen, die klassische KI mit den M\u00f6glichkeiten des Quantencomputings kombinieren. Mit einem solchen Hybridmodell k\u00f6nnen Unternehmen bestimmte Aufgaben wie die Optimierung oder Datenverarbeitung in Angriff nehmen, bei denen sich mit Quantencomputing besonders gute Ergebnisse erzielen lassen. Aufgaben wie komplexe Weiterleitungen oder Prognosen k\u00f6nnen beispielsweise um Algorithmen auf Basis von Quantencomputing erg\u00e4nzt werden, w\u00e4hrend in anderen Bereichen des Unternehmens weiterhin klassische KI eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Mit einem hybriden Ansatz k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte aktuelle KI-Technologien mit den zuk\u00fcnftigen M\u00f6glichkeiten des Quantencomputings verkn\u00fcpfen. So k\u00f6nnen Unternehmen wettbewerbsf\u00e4hig bleiben, ohne auf komplett neue Technologien umstellen zu m\u00fcssen. Durch den Einsatz von Hybridl\u00f6sungen k\u00f6nnen Unternehmen von den Vorteilen beider Technologien profitieren und zugleich Schritt f\u00fcr Schritt auf quantenoptimierte KI umstellen. Erfolgreiche Beispiele f\u00fcr hybride Systeme sind Initiativen von Google Quantum AI<\/a> und Microsoft Quantum<\/a>, in denen Anwendungen f\u00fcr die Optimierung und maschinelles Lernen getestet werden.<\/p>\n\n\n\n

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Automatisierung der Code-Generierung f\u00fcr Quantencomputing<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen des Quantencomputings besteht darin, dass f\u00fcr die Entwicklung von Quantenalgorithmen Spezialkenntnisse erforderlich sind. Mithilfe von generativer KI k\u00f6nnen Unternehmen jedoch die Code-Generierung f\u00fcr das Quantencomputing automatisieren. Dadurch ben\u00f6tigen sie keine Experten mehr, sondern F\u00fchrungskr\u00e4fte und Analysten k\u00f6nnen die zu l\u00f6senden Probleme ganz einfach in nat\u00fcrlicher Sprache beschreiben und KI-Tools generieren dann die erforderlichen Quantenalgorithmen. Durch diese Automatisierung werden die M\u00f6glichkeiten des Quantencomputings allgemein zug\u00e4nglich, sodass Unternehmen auch ohne hohen Lernaufwand oder spezielles Know-how moderne L\u00f6sungen bereitstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Kombination von KI und Quantencomputing f\u00fcr eine automatisierte Code-Generierung ist ein spannendes Forschungsfeld. Auch IBM hat mit Qiskit Code Assistant<\/a> eine Quantencomputing-Plattform auf Basis von Open Source entwickelt. L\u00f6sungen wie diese k\u00f6nnen Unternehmen den Einstieg in die neue Technologie erleichtern und schnellere Innovationen im Bereich Quanten-KI erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Warum Unternehmen schon jetzt auf Quantencomputing setzen sollten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

F\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte hat das Quantencomputing wesentliche und strategische Auswirkungen auf den Einsatz von generativer KI. Quantencomputer werden bestehende KI-Infrastrukturen auf kurze Sicht nicht abl\u00f6sen, jedoch eine zunehmend wichtige Rolle in den KI-Modellen der n\u00e4chsten Generation spielen. Immer mehr Anbieter bringen Quantencomputing-L\u00f6sungen auf den Markt. Deshalb k\u00f6nnen sich Unternehmen, die sich schon heute mit quantenoptimierter KI befassen und fr\u00fchzeitig in diese Technologie investieren, eine F\u00fchrungsposition sichern.<\/p>\n\n\n\n

Warum sollten F\u00fchrungskr\u00e4fte jetzt handeln?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n