DOE will Quantencomputer nach ihrer Wissenschaft und nicht nach der Anzahl ihrer Qubits beurteilen

Verfasst von
Hira Mushtaq
Hira Mushtaq
Oct 2, 2026
3 minute read
The U.S. Department of Energy

The U.S. Department of Energy has outlined a three-phase roadmap aimed at advancing scientifically useful, error-corrected quantum computing. Image: Generated via ChatGPT. has outlined a three-phase roadmap aimed at advancing scientifically useful, error-corrected quantum computing. Image: Generated via ChatGPT.

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Das US-Energieministerium (DOE) will Quantencomputer nach der von ihnen erbrachten wissenschaftlichen Leistung beurteilen und nicht nach der Anzahl ihrer Qubits. Ein staatlicher Beratungsausschuss hat nun einen dreistufigen Plan dafür vorgelegt, und das DOE hat ihn mit einem Wettbewerb über bis zu 215 Millionen US-Dollar für private Unternehmen verbunden.

Der mit „Path to an Integrated Quantum Future“ betitelte Plan stammt von einem Unterausschuss des Scientific Computing Advisory Committee unter dem Vorsitz von Anna Grassellino, Chief Technology Officer von Fermilab. Die Roadmap für Quantencomputing zielt auf einen wissenschaftlich relevanten, fehlerkorrigierten Quantencomputer bis 2028. DOE stellte ihn vor am 17. September, und Fermilab hob ihn hervor am 25. September.

Das zeigt, wohin staatliche Gelder wahrscheinlich fließen werden. Der Haken: Der Plan ist weniger konkret als der darauf aufbauende Wettbewerb.

Was steht im dreistufigen Plan des DOE?

Phase

Zeitraum

Was geschieht

Ziel

I: Große Herausforderungen der Quantenforschung2026 bis 2028Wettbewerbe bringen nationale Labore, Universitäten und die Industrie zusammen.Wissenschaftlich relevante, fehlerkorrigierte Fähigkeiten bis 2028.
II: DOE Quantum Computing User FacilityNach Phase IEin offenes, gemeinschaftlich genutztes wissenschaftliches Instrument.Zeitpunkt, Größe und Umfang müssen „sorgfältig evaluiert“ werden.
III: Integrierte Quanten-Zukunft2030 und darüber hinausQuanten-Koprozessoren werden in die KI- und Supercomputing-Systeme des DOE integriert.Quantencomputing wird zunehmend in die Wissenschaft des DOE integriert.

Quellen: SCAC-Bericht, Fermilab.

Supratik Guha, Professor für Molekulartechnik an der University of Chicago, war stellvertretender Vorsitzender. Zu den wissenschaftlichen Zielen gehören Katalysatorchemie, supraleitende Materialien, für die Fusion relevante Materialien und die Quantengravitationstheorien hinter der Teilchenphysik.

Der Plan ist außerdem technologieoffen. Der Bericht verweist auf einen breiten Konsens, dass es zu früh ist, sich auf einen einzigen technologischen Ansatz festzulegen. Die DARPA führt einen eigenen Vergleich durch, und Gutachter können Microsofts Majorana-2-Chip nun in einer Einrichtung der University of Maryland praktisch testen.

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Wie der Quantum Genesis Q Competition dazu passt

Darío Gil, Staatssekretär für Wissenschaft im DOE, schrieb: „Unser Ziel ist nicht einfach der Bau des größten Quantencomputers, sondern die Lösung von Problemen, die ansonsten völlig unlösbar wären.“

Der Quantum Genesis Q Competition steht privaten Unternehmen offen; die endgültigen Bewerbungen müssen bis zum 19. Oktober eingereicht werden. Der Aufbau:

  • Phase I: Bis zu 1,5 Millionen US-Dollar pro Preisträger für frühe Meilensteine
  • Phase II: Ein Pool von 100 Millionen US-Dollar für Preisträger, die ein System mit mindestens 100 logischen Qubits nachweisen
  • Bonus-Pools: Zwei Pools von jeweils 50 Millionen US-Dollar bei 150 und 200 logischen Qubits
  • Testbed-Ausschreibung: Eine separate Ausschreibung über 45 Millionen US-Dollar für die Verifizierung und Validierung durch nationale Labore

Das Geld folgt auf die 300 Millionen US-Dollar an CHIPS-Act-Fördermitteln, die das Handelsministerium im September für PsiQuantum, Quantinuum und Rigetti finalisiert hat. Diese Mittel unterstützen Fertigung und Skalierung. Das DOE bezahlt nachgewiesene logische Qubits.

Diese Struktur macht die Unterscheidung wichtig: Die Roadmap definiert das wissenschaftliche Ziel, während der Wettbewerb anhand von Meilensteinen bei logischen Qubits entscheidet, wohin kurzfristig Fördermittel fließen.

Was eWeek herausgefunden hat: Die Roadmap predigt Nutzen, aber bei der Auszahlung zählen Qubits

Gil schrieb, dass „Erfolg anhand des wissenschaftlichen Nutzens gemessen werden muss“. Die höchsten Prämien des Wettbewerbs hängen jedoch von der Anzahl logischer Qubits ab. Das ist eine Hardwaremetrik. In der Testbed-Ausschreibung könnte der Nutzen überprüft werden, doch bislang ist unklar, wie das DOE ein Ergebnis als wissenschaftlich relevant bewerten wird.

Auch die Zahlen liegen weit auseinander. Das Minimum des Wettbewerbs sind 100 logische Qubits. Auf Seite 23 heißt es im Bericht, „etwa 1.000 logische Qubits und ein dauerhafter fehlertoleranter Betrieb“ würden nach 2028 eine Nutzereinrichtung ermöglichen. 

Auf Seite 32 heißt es, Zeitpunkt, Größe und Umfang der Einrichtung „erfordern eine sorgfältige Bewertung, während Quantentechnologien und wissenschaftliche Anwendungen reifen“. Phase II erscheint daher wie eine Ermessensentscheidung.

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Drei Dinge werden zeigen, ob die Roadmap des DOE funktioniert: welche Unternehmen an dem Wettbewerb teilnehmen, wie die Testbeds der nationalen Labore „wissenschaftlich relevante“ Ergebnisse definieren und verifizieren und ob ein Team bis 2028 einen nützlichen fehlertoleranten Betrieb demonstrieren kann, statt lediglich einen Schwellenwert bei den Qubits zu erreichen.

Der zentrale Prüfstein der Roadmap ist daher nicht, ob Quantencomputer größer werden. Entscheidend ist, ob das DOE den Fortschritt bei der Hardware in wissenschaftliche Fähigkeiten umwandeln kann, die den Übergang von Experimenten zu einer gemeinsam genutzten Nutzereinrichtung rechtfertigen.

Weitere Nachrichten: Der französische Supercomputerhersteller Bull hat seine Produktion verdoppelt im Werk in Angers, während Europa seine regionale Kapazität für KI und Hochleistungsrechnen ausbaut, obwohl Speicher weiterhin eine wichtige Abhängigkeit in der Lieferkette darstellt. 


Hira Mushtaq

Hira Mushtaq is a B2B SaaS and technology content strategist, writer, and editor with 5+ years of experience shaping complex ideas into authoritative, business-focused content. She specializes in thought leadership, technical content, case studies, and SEO/AEO strategies that strengthen brand authority and drive organic growth. Her expertise spans quantum computing, SaaS, AI, enterprise technology, APIs, automation, and emerging technologies.

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