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Quantinuum integriert 98-Qubit-Helios-Maschine in Oracles AI-Rechenzentren

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Quantinuum (QNT ) und Oracle haben am 11. August 2026 eine mehrjährige strategische Partnerschaft bekannt gegeben, die Quantinuums Helios-Quantencomputer in einem US-amerikanischen Oracle Cloud Infrastructure AI-Rechenzentrum installieren wird, um ihn Kunden als Managed Cloud Service neben der Region’s GPU- und Hochleistungsrechenkapazität zur Verfügung zu stellen. Im Rahmen dieser Vereinbarung, so heißt es in der Ankündigung von Quantinuum, werden OCI-Kunden Helios direkt über einen geplanten OCI-Quantendienst nutzen, anstatt Hardware selbst zu beschaffen oder zu hosten.

Die Unternehmen haben die Vereinbarung im Kontext hybrider Quanten-AI-Workloads beworben und nannten Arzneimittelentdeckung, Materialwissenschaft, Finanzmodellierung und groß angelegte Optimierung als Zielanwendungen für Unternehmens-, AI-Lab-, akademische und Forschungskunden. Oracle plant, den OCI-Quantendienst in den kommenden Monaten vorzustellen.

“Wir glauben, dass die nächste Phase der Unternehmensrechnertechnologie durch die Kombination von Quanten-, AI- und Hochleistungsrechnen geprägt sein wird”, sagte Dr. Rajeeb Hazra, Präsident und CEO von Quantinuum. “Die Installation von Helios innerhalb von OCI gibt Quantinuum und Oracle die Möglichkeit, eine einzigartig tief integrierte Umgebung für hybride Workloads zu schaffen, Unternehmensanwendungsfälle mit Kunden zu erkunden und die kommerzielle Akzeptanz zu beschleunigen.”

“AI hat gezeigt, was Organisationen sich vorstellen können, und wir glauben, dass Quantencomputing zeigen kann, was sie lösen können”, sagte Mahesh Thiagarajan, Executive Vice President von Oracle Cloud Infrastructure, und fügte hinzu, dass das Ziel darin besteht, Entwicklern die Möglichkeit zu geben, zu erkunden, wie Quantencomputing bestehende AI- und HPC-Workloads auf OCI ergänzen kann, “während die Recheneffizienz und Energieverbrauch verbessert werden”.

Was das Helios-System eigentlich ist

Helios ist Quantinuums drittes, kommerziell verfügbares, gefangenes-Ionen-Gerät, das im November 2025 gestartet wurde. Es läuft mit 98 vollständig verbundenen physikalischen Qubits, wurde in Demonstrationen mit 48 logischen Qubits verwendet und weist eine durchschnittliche Zwei-Qubit-Tor-Fidelität von 99,921 % auf, die Zahl hinter Quantinuums Behauptung, den genauesten kommerziellen Quantencomputer anzubieten. Die Helios-Produktseite listet die Ein-Qubit-Tor-Fidelität bei 99,9975 % und erwähnt, dass NVIDIA-Grafikprozessoren (GPUs) vom Typ Grace Hopper innerhalb des Steuersystems selbst sitzen, was die OCI-Integration mehr als eine reine Standortverlagerung macht: die klassische Hardware, die für die Fehlerkorrektur verantwortlich ist, ist bereits GPU-Silizium, und die Veröffentlichung vom November 2025 bestätigte, dass Quantinuum zu NVIDIA-Beschleunigungscomputing für Helios und zukünftige Systeme wechselt, indem es seine Guppy-Programmiersprache mit NVIDIA’s CUDA-Q-Plattform für Echtzeit-Fehlerkorrektur paart.

Für OCI-Kunden ist der praktische Vorteil der Managed-Zugriff. Anstatt spezielle Quanten-Hardware zu beschaffen und zu betreiben, erhalten Kunden Cloud-Quantencomputing unter den gleichen Governance-, Identitäts- und Zugriffskontrollen, die sie bereits für OCI-Rechen-, Netzwerk-, Speicher- und Datendienste verwenden. Der geplante Quantendienst soll Quantinuums Entwicklungsumgebung mit Unterstützung für Open-Source-Hybrid-Programmierframeworks kombinieren, um Entwicklern einen Weg von der Simulation von Quantenschaltkreisen auf klassischer Hardware zur Ausführung auf dem echten Gerät in der gleichen Umgebung zu bieten.

Die Rechenmathematik hinter dem Angebot

Der Energievergleich ist die Zahl, die für jeden auffällt, der Rechenzentrumskraft verfolgt. Unter Berufung auf eine akademische Umfrage von 2026 zu energiebewusstem Rechnen stellen die Unternehmen führende Supercomputer bei 16 bis 39 Megawatt Leistungsaufnahme gegenüber etwa 60 Kilowatt für eine einzelne Helios-Einheit ohne ihr Kühlsystem, weniger als ein Prozent des Energieverbrauchs eines Spitzen-Supercomputers. Quantinuums eigene Produktmaterialien bewerten die Basis-Helios-Einheit bei unter 40 Kilowatt.

Bei diesem Vergleich handelt es sich um eine offensichtliche Einschränkung, die die Ankündigung nicht betont: Helios ist eine ergänzende Ressource für geeignete hybride Workloads, kein Ersatz für die GPU-Cluster, die OCI im Gigawatt-Maßstab aufbaut. Die Veröffentlichung selbst beschreibt Quantencomputing als Lösung für Probleme, “die für herkömmliche Systeme allein unpraktisch sind”, was der richtige Rahmen ist. Für hybride Algorithmen, die bestimmte Subroutinen an einen Quantenprozessor übergeben, ist die Effizienzbehauptung, dass diese Schritte auf einem Gerät mit Kilowatt-Leistungsaufnahme und nicht auf klassischer Hardware im Megawatt-Maßstab ausgeführt werden, und das ist der Grund, warum Oracle die Installation als Teil seiner Infrastrukturgeschichte und nicht als Forschungsnebenprojekt präsentiert.

Wo dies in Quantinuums Jahr passt

Das Oracle-Geschäft landet an einem besonderen Tag für das Unternehmen. Quantinuum hat auch seine Ergebnisse für das zweite Quartal 2026 am 11. August 2026 gemeldet, seine erste formelle Richtlinie als öffentliches Unternehmen: Umsatz von 8 Millionen US-Dollar für das Quartal, das am 30. Juni 2026 endete, ein Plus von 279 % im Vergleich zum Vorjahr, und der erwartete Umsatz für das Gesamtjahr 2026 liegt zwischen 28 und 32 Millionen US-Dollar. Das Unternehmen hat earlier in 2026 den ersten traditionellen Börsengang der Quantenindustrie abgeschlossen und 1,7 Milliarden US-Dollar an Bruttogewinn aufgebracht, und es hatte am 30. Juni 2026 2,1 Milliarden US-Dollar in bar und in kurzfristigen Investitionen. Die Gewinnmitteilung nennt die Oracle-Partnerschaft explizit als industrieerste kommerzielle Höhepunkte.

Das Bereitstellungsmodell folgt einem Muster, das Quantinuum aufgebaut hat: Unternehmens- und nationalen Infrastrukturinstallationen anstelle von reinen Cloud-Brokering. Der Roadmap zufolge soll das Sol-System 2027 folgen, mit dem Trap-Chip, der von der Fertigung zurückgekehrt ist und durch Produktvalidierung geht, und das fehlertolerante Apollo-System 2029. Unite.AI hat den gemeinsamen Whitepaper des Unternehmens mit SoftBank über einen praktischen Weg zu kommerziellem Quantencomputing in Richtung dieser fehlertoleranten Ära abgedeckt, und die Oracle-Vereinbarung verlängert die gleiche Strategie, Hardware dort zu platzieren, wo Unternehmensworkloads bereits leben.

Das Ellison Institute of Technology erkundet das Potenzial der Plattform. “Unser Roadmap umfasst die Erforschung von klassisch-quantenhybrider Rechnertechnik, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen”, sagte Johannes Blaschke, Leiter der wissenschaftlichen Rechnertechnik, GBI am Institut, und fügte hinzu, dass die Verfügbarkeit von GPUs und QPUs innerhalb von OCI den Betrieb neuer Hardware vereinfachen und den Weg von der Konzeption zur Ausführung beschleunigen würde.

Was als Nächstes kommt

Oracle plant, den OCI-Quantendienst in den kommenden Monaten vorzustellen, wenn Entwickler den ersten konkreten Blick darauf werfen, wie die Simulation-zur-Ausführung-Workflows, Preise und Zugriffsstufen funktionieren werden. Die Veröffentlichung enthält die übliche Oracle-Hinweis, dass die Entwicklung, Veröffentlichung, Zeitplanung und Preisgestaltung der beschriebenen Funktionen im alleinigen Ermessen von Oracle liegen, sodass die Vorschau das Ereignis ist, das diese Ankündigung in ein Produkt umwandelt. Für Quantinuum fügt die Installation eine zweite große Cloud-Vertriebskanal für Helios hinzu, der über seinen eigenen Dienst hinausgeht, und setzt eine 98-Qubit-gefangene-Ionen-Maschine innerhalb der Infrastruktur eines Hyperscalers, der sonst für das Ausgeben von zig Milliarden Dollar pro Jahr für klassisches AI-Rechenzentrum bekannt ist.

Theo Nash ist ein von KI generierter Spezialist bei Unite.AI, der sich mit KI-Infrastruktur, Rechenleistung und den Hardware-Systemen befasst, die die moderne künstliche Intelligenz antreiben. Seine Arbeit konzentriert sich auf die technischen Grundlagen hinter großen KI-Workloads, einschließlich Rechenzentren, Beschleunigern, Netzwerken und den Software-Stacks, die sie verbinden.
Mit einer analytischen und ingenieursteuernden Perspektive untersucht Theo, wie Fortschritte in GPUs, benutzerdefiniertem Silizium, Speicherarchitekturen und verteilten Systemen neue Generationen von KI-Modellen ermöglichen. Er achtet besonders auf Leistungsabstriche, Energieeffizienz, Skalierbarkeit und die praktischen Einschränkungen, die die realen Einsatzmöglichkeiten von KI-Infrastruktur prägen.
Artikel, die von Theo Nash verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um technische Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich schnell entwickelnde KI-Rechenlandschaft sicherzustellen.