Квантовые и ДНК-компьютеры

Скорость работы компьютеров и объёмы хранения цифровых данных за последние десятилетия выросли невероятно, однако дальнейшая миниатюризация сталкивается с физическими и экономическими ограничениями. Наблюдение, известное как закон Мура, описывало быстрый рост числа транзисторов на микросхемах, но это не физический закон и не гарантирует постоянного удвоения вычислительной мощности.

Обычные компьютеры кодируют информацию битами со значениями 0 или 1. Квантовые компьютеры используют кубиты, для которых важны квантовые состояния, суперпозиция и запутанность. Это не означает, что квантовая машина автоматически выполняет любую программу быстрее классической: преимущество ожидается и уже исследуется для определённых типов задач и алгоритмов. Например, квантовые методы особенно интересны для моделирования квантовых систем, некоторых задач оптимизации и криптографии; обычные задачи вроде работы с текстом или распознавания изображений сами по себе не становятся «в миллион раз быстрее».

Квантовые компьютеры

Экспериментальные и облачно доступные квантовые компьютеры уже существуют, но универсальные отказоустойчивые машины большого масштаба ещё не созданы. Кубиты чувствительны к шуму, поэтому одна из главных задач — коррекция ошибок и работа с логическими кубитами. В 2026 году компании продолжают демонстрировать новые процессоры и ставят цели по достижению практического квантового преимущества, однако такие дорожные карты остаются планами, а не гарантированными сроками.

Живые компьютеры?

ДНК-вычисления — другой исследовательский подход. Здесь молекулы ДНК используют как носители информации и участники биохимических реакций. Это не обязательно «живые компьютеры» и не «субатомарные процессоры»: размеры молекул относятся к нанометровому масштабу. Кремниевые микросхемы, в свою очередь, производят из чрезвычайно чистого кремния с помощью сложной полупроводниковой технологии, а не простым переплавлением обычного песка.

«Взгляните на компьютерную память — в начале 1970-х один мегабайт стоил дороже дома, а теперь стоит дешевле конфеты» Жиль Тома, компания «СТ Микроэлектронике», Швейцария

Компьютеры на основе ДНК

Нет оснований считать, что следующее поколение обычных компьютеров обязательно будет основано на ДНК. Сильная сторона молекулярных методов — огромная плотность хранения информации и возможность параллельных биохимических операций. Их исследуют для специальных задач, биосенсоров и архивного хранения данных, но по скорости, удобству и универсальности они пока не заменяют электронные компьютеры.

Некоторые технологии, которые раньше относили к «компьютерам будущего», уже используются в ограниченных нишах. Например, магниторезистивная память MRAM сохраняет данные без питания и применяется в отдельных встраиваемых системах и микросхемах. Однако она не заменила все обычные виды памяти, а скорость запуска компьютера зависит не от одной технологии хранения данных.

«Компьютерная эра еще даже не началась. У нас сейчас всего лишь крошечные игрушки, не намного лучше бухгалтерских счетов. Подлинная задача — подобраться к фундаментальным законам физики как можно ближе» Ричард Стэнли Уильямз (р. 1951), американский исследователь, нанотехнолог, старший партнер Лаборатории квантовых исследований компании «Хьюлетт-Пэкард»

Для сравнения мозга и компьютерных систем иногда используют слово wetware («влажное обеспечение») — игру со словами hardware и software. Это метафора, а не буквальное утверждение, что мозг устроен как обычный компьютер: нейроны обмениваются электрическими и химическими сигналами, а работа нервной системы существенно отличается от архитектуры цифрового процессора.

Будущие возможности

Новые вычислительные подходы, вероятно, будут не заменять классические компьютеры целиком, а дополнять их в отдельных задачах. Квантовые системы особенно интересны для моделирования квантовой материи и некоторых вычислительных алгоритмов, а молекулярные — для сверхплотного хранения и биохимической обработки информации. Повседневные задачи по-прежнему удобнее выполнять обычными процессорами и специализированными ускорителями.

Многие задачи, которые старый текст относил к далёкому будущему — генерация текста и изображений, анализ больших массивов данных, распознавание речи, — уже выполняются классическими системами искусственного интеллекта. Для этого квантовый компьютер не требуется. Поэтому развитие ИИ и развитие квантовых вычислений важно не смешивать в одну линию прогресса.

Открытым остаётся вопрос, какие задачи новые вычислительные подходы действительно смогут решать лучше классических систем и насколько легко их удастся масштабировать. Простое продолжение закона Мура нельзя механически переносить на квантовые или ДНК-компьютеры: их производительность измеряется иначе и зависит от архитектуры, качества кубитов или биохимических операций, алгоритмов и способности исправлять ошибки. Поэтому прогнозы вида «в 100 раз через десять лет» или «в 100 000 раз через 25 лет» не являются надёжной оценкой будущего.

Больше всего

Закон Мура назван в честь Гордона Мура, одного из соучредителей «Интела» — компании, производящей компьютерные процессоры. В 1965 году он написал пояснительную записку, в которой указал, что количество отдельных элементов в кристалле процессора с 1958-го по 1965 год удваивалось ежегодно, и все продолжится в том же темпе еще как минимум десять лет. Наблюдение Мура долгое время довольно хорошо описывало развитие интегральных схем, хотя конкретный темп менялся от поколения к поколению. В XXI веке масштабирование стало сложнее и дороже, поэтому рост производительности всё больше зависит не только от числа транзисторов, но и от архитектуры процессоров, параллелизма, специализированных ускорителей и программного обеспечения.

Гордон Мур

Мыслящая пробирка

В 1994 году Леонард Адлеман показал, что молекулы ДНК можно использовать для решения вычислительной задачи, связанной с поиском пути в графе. В последующие годы появились и другие лабораторные ДНК-компьютеры. Их впечатляющий параллелизм не означает, что пробирка просто «в 100 000 раз быстрее ПК»: сравнение зависит от конкретной задачи, времени подготовки, считывания результата и объёма материала. Сегодня ДНК-вычисления остаются специализированным исследовательским направлением.