Denise Ruffner, wiceprezes ds. rozwoju biznesu i operacji komercyjnych na całym świecie, Haiqu – seria wywiadów

Denise Ruffner, wiceprezes ds. rozwoju biznesu i operacji komercyjnych na całym świecie w Haiqu, jest doświadczoną menedżerką technologiczną z rozległym doświadczeniem w komercjalizacji komputerów kwantowych i innych nowoczesnych technologii. W Haiqu kieruje rozwojem biznesu i ekspansją na całym świecie, opierając się na wcześniejszych rolach przywódczych, w tym jako Chief Business Officer w Atom Computing i Cambridge Quantum Computing, wiceprezes ds. rozwoju biznesu w IonQ i CATALOG oraz prawie dwie dekady w IBM. Jej praca obejmowała sprzedaż korporacyjną, strategiczne partnerstwa, strategię wprowadzania na rynek, rozwój ekosystemu oraz wprowadzanie złożonych technologii z środowisk badawczych na rynki komercyjne. Była także współzałożycielką DiviQ, organizacji skupiającej się na budowaniu bardziej zróżnicowanej siły roboczej w dziedzinie kwantów, oraz doradza firmom w fazie wczesnego rozwoju w obszarze kwantów i nowych technologii w kwestiach komercjalizacji, partnerstw, pozyskiwania funduszy i zdobywania klientów.

Haiqu jest firmą tworzącą oprogramowanie kwantowe, rozwijającą to, co opisuje jako Agentic Operating System dla zespołów badawczo‑rozwojowych w dziedzinie kwantów, łączącą agentów badawczych napędzanych sztuczną inteligencją z własnym stosie oprogramowania zaprojektowanym tak, aby tworzenie i uruchamianie aplikacji kwantowych było bardziej praktyczne. Jej platforma zawiera warstwę agentową R&D umożliwiającą przekształcanie pomysłów badawczych w wykonalne prototypy, Haiqu SDK do ładowania danych, kompresji obwodów, optymalizacji i łagodzenia błędów oraz Haiqu Runtime do orkiestracji obciążeń na sprzęcie kwantowym. Technologia została zaprojektowana do działania na wielu architekturach jednostek przetwarzania kwantowego i wspiera aplikacje w obszarach takich jak modelowanie finansowe, symulacje kwantowe, obliczeniowa dynamika płynów, uczenie maszynowe kwantowe i optymalizacja. Haiqu pozycjonuje platformę jako sposób dla zespołów przedsiębiorstw i naukowych, aby przejść od eksperymentalnych „zabawek” do większych, bardziej komercyjnie istotnych obciążeń kwantowych.

Ty niedawno dołączyłeś do Haiqu jako wiceprezes ds. rozwoju biznesu i operacji komercyjnych na całym świecie. Co przyciągnęło Cię do firmy i jakie są Twoje natychmiastowe priorytety w tej nowej roli?

Znam założycieli Haiqu i śledzę firmę od jej początków, a przyciągnęło mnie postępy, które osiągnęli w stosunkowo krótkim czasie. W ciągu trzech krótkich lat Haiqu przeszło od początkującego startupu do firmy posiadającej imponujący produkt programowy, HaiquOS, który już teraz dostarcza znaczące wyniki, nawet zanim będą dostępne w pełni odporne na błędy komputery kwantowe.

Moim natychmiastowym priorytetem jest komercjalizacja HaiquOS dla szerszej globalnej publiczności, wprowadzając platformę do większej bazy klientów.

Pomogłeś IBM Quantum, Cambridge Quantum Computing, IonQ i Atom Computing w pozyskaniu klientów oraz strategicznych partnerów. Które lekcje z tych doświadczeń najbardziej bezpośrednio ukształtują strategię komercjalizacji Haiqu?

Jedną z najważniejszych lekcji, jaką wyniosłam, jest to, że udana komercjalizacja wymaga cierpliwości; bardzo trudno jest wprowadzić produkt i osiągnąć natychmiastowy sukces. Zanim firmy wypuszczą swoje produkty, ważne jest, aby mieć „pas startowy”, który buduje świadomość i wiarygodność na rynku. Wiarygodność pochodzi z testów beta, publikacji w czasopismach naukowych i mediach, rozmów z potencjalnymi klientami, rekomendacji użytkowników oraz rad doradczych naukowych.

Kolejną rzeczą, którą zauważyłam, jest to, że wiele startupów wpada w pułapkę nadmiernego hype’owania możliwości swoich produktów. Przesadne obiecywanie możliwości produktu, zanim będzie on w stanie w pełni je zapewnić, jest jednym z największych błędów, jakie firma może popełnić, ponieważ niszczy wiarygodność.

Chcę kontynuować tradycję Haiqu polegającą na dokładnym przedstawianiu, co produkt może, a czego nie może zrobić. Haiqu jest bardzo świadome błędów popełnianych przez inne startupy kwantowe i już zbudowało silną bazę zwolenników dzięki wiarygodności naukowej i technicznej. Moim celem jest wzmocnienie globalnej bazy klientów Haiqu, ponieważ uważam, że nadszedł czas, aby szersza geografia klientów mogła doświadczyć korzyści płynących z HaiquOS.

System Agentic Operating System Haiqu łączy inteligencję agentową, zestaw SDK oraz warstwę orkiestracji runtime. Jak te komponenty współpracują, aby przenieść zespół badawczy od początkowego pomysłu do wykonalnego eksperymentu kwantowego?

Trzy warstwy odpowiadają trzem etapom, w których badania i rozwój kwantowy zazwyczaj się zatrzymują: projektowanie właściwej aplikacji, jej efektywne uruchamianie oraz iteracja wyników.

Inteligencja agentowa to miejsce, w którym pojawia się pomysł badawczy. Zespół opisuje pytanie biznesowe lub kierunek eksploracyjnych badań w języku naturalnym, a warstwa agentowa, oparta na naszych własnych badaniach algorytmicznych, przepływach pracy specyficznych dla danej dziedziny oraz starannie dobranej bazie wiedzy z teorii kwantów, strukturyzuje intencję, wyjaśnia ograniczenia i dopasowuje przypadek użycia do właściwego podejścia algorytmicznego. Wynikiem jest prototyp gotowy do wykonania.

Haiqu SDK przekształca następnie ten prototyp w wydajny, gotowy do użycia na sprzęcie przepływ pracy. Stosuje ładowanie danych, kompresję obwodów, optymalizację algorytmiczną, łagodzenie błędów oraz projektowanie z uwzględnieniem sprzętu, aby zespół mógł wydobywać rzeczywistą wartość z każdej operacji kwantowej na dzisiejszym szumnym sprzęcie — nawet do 100‑krotnie większej liczby użytecznych operacji na obecnych urządzeniach NISQ.

Haiqu Runtime następnie obsługuje wykonanie: koordynuje infrastrukturę pośrednią i przepływ wykonania, aby uruchomić aplikację na rzeczywistym sprzęcie przy najkrótszym czasie rzeczywistym i najniższym koszcie na eksperyment. To pozwoliło nam odtworzyć symulację dynamiki kwantowej, która wcześniej kosztowała około $30,000 i dziewięć godzin, za około $25 w około 30 sekund.

Razem zamykają pętlę — zamiar w, wykonalny eksperyment wyjście, wystarczająco szybko, aby iterować. Zespół przechodzi od ogólnej koncepcji do działającego prototypu w ciągu dni, a nie miesięcy.

Agentowa sztuczna inteligencja jest coraz częściej stosowana w złożonych przepływach pracy naukowej. Które części badań kwantowych mogą być delegowane inteligentnym agentom, a w których miejscach doświadczeni naukowcy muszą pozostać zdecydowanie w kontroli?

Agenci są dobrze dopasowani do pracy, która wymaga dużej wiedzy, ale ma ustalone wzorce: strukturyzowanie pytania badawczego, mapowanie go na potencjalne algorytmy, generowanie szkieletu aplikacji oraz obsługa warstw optymalizacji i orkiestracji, które obejmują ładowanie danych, kompresję obwodów, łagodzenie błędów, wybór sprzętu i dostrajanie wykonania. To właśnie ta praca pochłania czas naukowca, odciągając go od samej nauki, i to jest miejsce, w którym nasza warstwa agentowa usuwa problem “where do I even start”.

Co pozostaje zdecydowanie w gestii doświadczonych naukowców, to osąd. Definiowanie, co warto badać, decydowanie, czy wynik jest fizycznie istotny, a nie tylko poprawnie sformułowany, weryfikacja wyników w odniesieniu do znanej fizyki oraz interpretacja ich znaczenia nie podlegają delegacji. Odpowiednie ujęcie polega na tym, że agenci skracają drogę do wyniku, a eksperci kierują badaniem i stoją za wnioskami. Odpowiedzialność za naukę nie przenosi się.

Haiqu twierdzi, że organizacje nie powinny czekać na w pełni odporną na błędy kwantową komputerę, aby prowadzić znaczące eksperymenty. Co przedsiębiorstwa mogą realistycznie osiągnąć przy dzisiejszym sprzęcie i gdzie oczekiwania powinny pozostać umiarkowane?

Przedsiębiorstwa mogą realistycznie dziś budować i uruchamiać działające prototypy: symulacje molekularne i materiałowe, problemy optymalizacyjne, kwantowe uczenie maszynowe oraz modelowanie rozkładów prawdopodobieństwa dla zastosowań takich jak ryzyko i wycena instrumentów pochodnych. Udowodniliśmy to, przygotowując od podstaw symulacje modelu Andersona z pojedynczą domieszką oraz tworząc potok, który odtworzył eksperymentalnie obserwowane sygnatury w eksperymentach rozpraszania neutronów na jednowymiarowych kwantowych magnesach. Pokazaliśmy także inne aplikacje istotne dla branży finansowej, motoryzacyjnej i energetycznej. Wartość dziś polega na rozwijaniu wiedzy, przepływów pracy i gotowości aplikacji, które przynoszą korzyści w miarę skalowania systemów.

Sprzęt wciąż znajduje się w erze Near-Intermediate Scale Quantum (NISQ), więc prace, które można wykonać dziś, to prawdziwe R&D oraz prototypowanie, a nie szeroka komercyjna przewaga kwantowa. Użytkownicy powinni pamiętać, że wyniki wymagają weryfikacji, nie każdy problem jeszcze korzysta z kwantów, a uczciwe podejście polega na budowaniu możliwości już teraz, aby zespoły były gotowe, gdy sprzęt dojrzeje.

Projekty kwantowe mogą mieć trudności z przejściem poza dowody koncepcji. Co odróżnia eksperyment o prawdziwym potencjale komercyjnym od imponującej demonstracji technicznej, która prawdopodobnie nie przyniesie wartości biznesowej?

Różnica między prawdziwym potencjałem komercyjnym a imponującą demonstracją techniczną polega na tym, czy praca skutecznie rozwiązuje rzeczywisty problem, którym organizacje są zainteresowane. Rozwiązanie kwantowe może przynieść niesamowite wyniki, ale jeśli jest bardzo kosztowne i trudne do odtworzenia oraz skalowania, prawdopodobnie nie przyniesie rzeczywistej wartości biznesowej.

Wiele takich dowodów koncepcji utknie po tych kosztownych demonstracjach technicznych, ponieważ nie jest efektywne dla firm dążenie do takiego rozwiązania w ich przepływach pracy. Dlatego zdolność Haiqu do redukcji kosztów i czasu potrzebnego na przeprowadzenie znaczących eksperymentów jest tak cenna; jeśli firma może przeprowadzić więcej eksperymentów w ramach określonego budżetu, może szybciej zidentyfikować eksperymenty i projekty, które mogą przynieść rzeczywistą wartość.

Podczas wprowadzania oprogramowania kwantowego do przedsiębiorstwa, kto zazwyczaj staje się wewnętrznym championem i jak zbudować biznesowy przypadek, gdy długoterminowy zwrot z technologii może być nadal trudny do oszacowania?

Wprowadzając oprogramowanie kwantowe, takie jak HaiquOS, do przedsiębiorstwa, wewnętrzny champion może pochodzić z różnych źródeł. Może to być naukowiec lub badacz, który uzyskuje lepsze wyniki dzięki oprogramowaniu, menedżer, który widzi możliwość obniżenia kosztów lub zwiększenia efektywności, albo lider badań, który dostrzega wartość w poprawie wydajności i przyspieszeniu pracy swojego zespołu.

Biznesowy przypadek naprawdę zaczyna się od wykazania wartości już dziś. Musimy pokazać klientom, co oprogramowanie może zrobić z istniejącym obecnie sprzętem kwantowym, jednocześnie pomagając im zrozumieć, jak te możliwości będą rosły wraz z ulepszaniem sprzętu. HaiquOS umożliwia klientom przeprowadzanie znaczących eksperymentów już dziś i przyspiesza rozwój aplikacji, zamiast czekać na w pełni odporną na błędy komputery kwantowe.

Od tego momentu przypadek biznesowy staje się znacznie bardziej praktyczny: Czy możemy poprawić wydajność? Czy możemy obniżyć koszty? Czy możemy pomóc programistom szybciej osiągać wyniki? I czy możemy dać klientowi pewność, że to, w co inwestuje dziś, będzie nadal przynosić wartość w miarę dojrzewania komputerów kwantowych?

Połączenie krótkoterminowej wartości, jasnej mapy drogowej i silnego wsparcia klienta sprawia, że inwestycję łatwiej uzasadnić, nawet gdy długoterminowy zwrot z inwestycji w komputery kwantowe wciąż jest trudny do oszacowania.

Haiqu opracowuje platformę niezależną od sprzętu, która może działać na różnych systemach kwantowych. Jak ważna jest ta elastyczność dla klientów korporacyjnych i w jaki sposób firma unika obniżania wydajności, aby obsłużyć wiele architektur sprzętowych?

Klienci korporacyjni nie są koniecznie zobowiązani do jednego typu sprzętu kwantowego. Większość eksperymentuje z różnymi systemami, aby zrozumieć ich wydajność, koszty i w jakich obszarach dana technologia może mieć przewagę.

Dlatego ważne jest, aby oprogramowanie było zarówno niezależne od sprzętu, jak i świadome sprzętu. Niezależność od sprzętu oznacza możliwość pracy na różnych modalnościach — nadprzewodnikowych, pułapkowych jonach, neutralnych atomach i innych. Świadomość sprzętu oznacza, że rozumie charakterystyki konkretnego systemu, na którym działa.

Kluczowe jest to, że niezależność od sprzętu nie oznacza traktowania każdego komputera kwantowego tak samo. Każda architektura ma inne cechy, więc gdy dodawany jest nowy system, oprogramowanie musi być dostrojone i zoptymalizowane pod ten sprzęt.

Celem jest zapewnienie klientom elastyczności w wyborze sprzętu bez rezygnacji z optymalizacji specyficznej dla platformy, niezbędnej do uzyskania najlepszej wydajności z każdego systemu.

Jakie branże lub kategorie zastosowań wydają się najbliżej uzyskania wymiernej wartości z technologii Haiqu i jakie kamienie milowe techniczne lub ekonomiczne wskazywałyby, że przypadek użycia jest gotowy do skalowania?

Obserwujemy interesujące wyniki w kilku obszarach zastosowań. Haiqu współpracował z HSBC przy modelowaniu i symulacji ryzyka finansowego oraz z Quanscient przy dynamice płynów obliczeniowej, co ma potencjalne zastosowania w przemyśle lotniczym, motoryzacyjnym i energetycznym.

To, co te projekty pokazują, to możliwość uruchamiania coraz bardziej złożonych problemów na dzisiejszym sprzęcie kwantowym dzięki funkcjom takim jak ładowanie danych i kompresja obwodów.

Nie sądzę, abyśmy byli już na etapie, w którym możemy stwierdzić, że te przypadki użycia są gotowe do szerokiego skalowania. Kluczowe kamienie milowe będą dość praktyczne: lepsza wydajność sprzętu, możliwość rozwiązywania większych i bardziej złożonych problemów, powtarzalne wyniki oraz ostatecznie korzyść ekonomiczna w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

Sprzęt nadal jest głównym ograniczeniem. Naszą rolą jest pomóc klientom wydobyć jak najwięcej z obecnych systemów, jednocześnie dążąc do rozwiązań, które mogą przynieść wymierną wartość biznesową.

Poprzez Women in Quantum i DiviQ (Diversity in Quantum) pracowałaś intensywnie nad inkluzją i rozwojem siły roboczej. W miarę jak komputery kwantowe zmierzają w stronę komercjalizacji, jakie umiejętności będą najbardziej potrzebne i jak branża może zbudować szerszy kanał talentów?

Kiedy zaczynałam swoją karierę w dziedzinie komputerów kwantowych w 2015 roku, była to przeważnie męska branża. Już na początku zdałam sobie sprawę, że wprowadzenie większej różnorodności talentów wzmocni siłę roboczą i poprawi wyniki. Zawsze wierzyłam, że różnorodne zespoły podejmują lepsze decyzje i przynoszą większy sukces w biznesie.

Częścią budowania szerszego kanału talentów jest przekazanie, że nie trzeba mieć doktoratu z kwantów, aby przyczynić się do rozwoju komputerów kwantowych. Wielu ludzi odstrasza postrzegana złożoność nauki, podczas gdy w rzeczywistości już posiadają odpowiednie umiejętności.

Branża potrzebuje programistów, inżynierów, matematyków, naukowców, specjalistów ds. komunikacji i nie tylko. Pracodawcy powinni koncentrować się na identyfikowaniu umiejętności przenośnych i pomaganiu ludziom w ich adaptacji do komputerów kwantowych, zamiast komplikować dziedzinę i sprawiać wrażenie, że jest nieosiągalna.

Ludzie często są zaskoczeni możliwościami, które otwierają się po wejściu do branży, a naszym wyzwaniem jest zapewnienie, że wiedzą o ich istnieniu.

Dziękuję za wywiad. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Haiqu. Osoby identyfikujące się jako LGBTQIA+, należące do mniejszości płciowej, osoby kolorowe lub żyjące z widoczną lub niewidoczną niepełnosprawnością fizyczną, psychiczną lub psychiatryczną, mogą również dowiedzieć się więcej o społeczności i inicjatywach w DiviQ.