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Welche Schlüsselfaktoren prägen den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits?

Fehlertolerantes Quantencomputing: Fehlerkorrektur treibt die Nachfrage im Versorgungsmaßstab an

Die veränderte Nachfrage wird durch die Erkenntnis vorangetrieben, dass Hardware allein ohne aktive Fehlerkorrektur nicht skalierbar ist. Physikalische Qubits reagieren weiterhin empfindlich auf Umgebungsrauschen, und die aktuelle Nachfrage von Unternehmen konzentriert sich strikt auf Systeme, die Echtzeit-Dekodierung, Syndromextraktion und Ressourcenzustandsvorbereitung auf realer Hardware demonstrieren können. Der Regierungs- und Verteidigungssektor prägen diese Nachfragelandschaft aktiv. So startete beispielsweise das US-Energieministerium 2026 sein Programm „Quantum Computing for Computational Chemistry“ (QC3), das teilnehmende Unternehmen (wie QuEra) explizit dazu verpflichtet, ihre Algorithmen auf etwa 100 logische Qubits abzubilden, um komplexe Herausforderungen im Energie- und Materialbereich zu lösen. Auch globale Initiativen wie die „Quantum Benchmarking Initiative“ der DARPA drängen mit Nachdruck auf die Entwicklung skalierbarer, fehlertoleranter Prototypen bis zum Ende des Jahrzehnts.

Aufgrund dieser hohen Nachfrage nach praktischer Fehlertoleranz wurden die Hardware-Meilensteine ​​für 2025 und 2026 ausschließlich durch bahnbrechende Fortschritte bei der Erzeugung logischer Qubits und der Fehlerunterdrückung definiert.

Hier sind die entscheidenden, überprüfbaren Meilensteine, die der Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits bis Ende 2026 erreicht hat und die diesen Fortschritt verdeutlichen:

• QuEra Computing (Neutrale Atome): Anfang 2026 war QuEra Marktführer, indem das Unternehmen 96 verifizierte logische Qubits aus nur 448 physikalischen Qubits mithilfe eines hocheffizienten Fehlerkorrekturcodes mit hoher Datenrate demonstrierte. Nach bedeutenden Finanzmitteln und Durchbrüchen in der Destillation magischer Zustände Ende 2025 leitet QuEra derzeit gemeinsam mit anderen die QC3-Initiative des US-Energieministeriums, um diese Fähigkeiten in der Chemie anzuwenden.
• Quantinuum (Trapped-Ion): Quantinuum validierte im September 2026 erfolgreich seine Helix-Fehlerkorrekturarchitektur auf dem Helios-Prozessor und demonstrierte dabei logisches Speichern, logische Clifford-Berechnungen und Verschränkung, die ohne Nachselektion die Ergebnisse auf physikalischer Ebene übertrafen. Zuvor extrahierten sie 48 fehlerkorrigierte logische Qubits aus 98 physikalischen Qubits und erreichten damit ein branchenweit bestes Verhältnis von physikalischer zu logischer Kodierung von 2:1.
• Infleqtion (Neutral Atoms): Am 24. September 2026 erreichte Infleqtion einen wichtigen Meilenstein, indem es auf seiner Sqale-Plattform 30 logische Qubits mit nur 80 physikalischen Qubits verschränkte. Dieser Durchbruch basierte maßgeblich auf KI-gestütztem Hardware-Software-Co-Design, wodurch die Anzahl der für wichtige logische Operationen benötigten physikalischen Gatter halbiert werden konnte.
• IBM (Supraleitung): IBMs aktualisiertes Framework geht weg von rein physikalischer Skalierung und nutzt bivariate Fahrradcodes. Der Fokus liegt stark auf dem Ziel, 2029 das System „Starling“ mit 200 logischen Qubits und 100 Millionen Quantengattern fertigzustellen.

Neben der Erzeugung der logischen Qubits selbst besteht ein enormer paralleler Bedarf an der klassischen Recheninfrastruktur, die für die Verwaltung der Quantenelektrodynamik (QEC) erforderlich ist. Die Erkennung und Korrektur von Fehlern erfordert die Verarbeitung von Terabytes an Daten pro Sekunde. Sind die klassischen Decoder zu langsam, entsteht ein Engpass, der den Quantenprozessor zum Anhalten zwingt.

Um dieser dringenden Nachfrage gerecht zu werden, hat der Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits im Jahr 2026 massive Software- und Halbleiterentwicklungen erlebt. Am 22. September 2026 demonstrierte IonQ den branchenweit ersten durchgängigen Echtzeit-Quantenfehlerkorrektur-Decoder, der auf einer einzigen handelsüblichen Standard-CPU läuft und Benchmarks mit bis zu 408 logischen Qubits und über 31 Millionen Quantenoperationen erfolgreich evaluiert. Parallel dazu haben führende Anbieter von QEC-Software wie Riverlane Partnerschaften mit NVIDIA geschlossen, um mithilfe von KI und H100-GPUs die Decoder-„Gewichte“ dynamisch an die Drift der Quantenhardware anzupassen. Im Oktober 2026 berichteten sie über eine Reduzierung des Trainingszyklus für die Oberflächencode-Kalibrierung von drei Minuten auf einer Standard-CPU auf nur 2,8 Sekunden.

Welche Hardware- und Architekturveränderungen sind im Effizienzwettlauf führend?

Die grundlegenden Modalitäten im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits erleben einen rasanten Wandel, da Forscher von traditionellen, ressourcenintensiven Oberflächencodes abrücken. Der Markt optimiert den Overhead aggressiv. So konnte beispielsweise IBM durch die Integration von Quanten-LDPC-Codes (qLDPC) die Anzahl der für die Speicherkodierung benötigten physikalischen Qubits um 90 % reduzieren. 

Alternative Architekturen wie die „Katzen-Qubits“ von Alice & Bob eliminieren derweil eine ganze Achse des Quantenrauschens, indem sie Zustände in klassischen Schwingungen kodieren, wodurch der Aufwand theoretisch um bis zu 60x reduziert wird.

Architektonische Innovation treibt den Weg der Quantenfehlerkorrektur zur großflächigen Anwendung voran

Für Technologieverantwortliche, die den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits analysieren, bedeutet dies, Plattformen anhand ihrer inhärenten architektonischen Effizienz und nicht anhand etablierter Hardware-Konzepte zu bewerten. Plattformen mit neutralen Atomen gewinnen rasant an Bedeutung, da sie nativ transversale Gatter unterstützen, welche die Fehlerfortpflanzung dynamisch verhindern. Gleichzeitig haben Siliziumphotonik-Plattformen die Fehlertoleranz von einer quantenphysikalischen Herausforderung zu einer Standardaufgabe in der Halbleiterfertigung gemacht und nutzen dafür kommerzielle 300-mm-CMOS-Linien. 

Zusammengenommen gewährleisten diese architektonischen Innovationen, dass der Markt seinen Kurs in Richtung Großanlagen beibehält und Unternehmen eine schlankere und effizientere Integration von Rechenleistung planen können.

Welche Zeitpläne müssen Führungskräfte der C-Suite für einen fehlertoleranten Betrieb im Auge behalten?

Die Ausrichtung der Unternehmensimplementierung auf den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits erfordert ein Abkehren von hypothetischen Langzeitvisionen und die Einhaltung strenger, öffentlich nachvollziehbarer kommerzieller Fristen. Die Branche hat sich deutlich von der Vermarktung physikalischer Systeme abgewandt. Roadmaps von Marktführern wie QuEra prognostizieren nun die Realisierung von über 1.000 logischen Qubits bis 2029, während IBMs „Kookaburra“-Architektur hochrobuste, fehlerkorrigierte Operationen noch vor Ende des Jahrzehnts anstrebt.

DARPAs Frist bis 2033 beschleunigt Quantenfehlerkorrektur und Rechenzentrumsintegration

DARPA hat eine strikte globale Beschaffungsfrist bis 2033 festgelegt, um ein fehlertolerantes System zu entwickeln, das einen höheren kommerziellen Nutzen als seine Betriebskosten generiert. Dies erzeugt ein deutliches Gefühl der Dringlichkeit im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits. Unternehmen müssen zudem die Echtzeit-Dekodierung – die Verarbeitung von Fehlern in Mikrosekunden, bevor Qubits ihre Kohärenz verlieren – als entscheidenden kommerziellen Engpass bis 2028 bewältigen. Für zukunftsorientierte CIOs signalisiert der vom Markt vorgegebene Zeitplan, dass die Integration in Rechenzentren unmittelbar bevorsteht. Startups streben bereits an, logische Qubit-Systeme bis 2027 in bestehende Unternehmensrechenzentren zu integrieren, was erfordert, dass Softwarearchitekturen bereits heute für hybride klassisch-quantenmechanische Arbeitsabläufe vorbereitet werden.

Wie kann die Orchestrierung eines Ökosystems drohende Engpässe in der Lieferkette und im Bereich der Fachkräfte überwinden?

Um das volle Potenzial logischer Quanteninfrastruktur auszuschöpfen, ist ein robustes Betriebsökosystem erforderlich. Derzeit stellen strukturelle und ökologische Lücken im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits sowohl Hürden als auch enorme Integrationsmöglichkeiten dar. Die Lieferkette fragmentiert sich in spezialisierte Ebenen. Hardwarehersteller lagern die Dekodierungslogik an spezialisierte Softwareunternehmen wie Riverlane aus, das kürzlich eine Partnerschaft mit Nvidia eingegangen ist, um KI-gestützte GPU-Modelle zu nutzen und so die Kalibrierungszeiten für Oberflächencode von Minuten auf wenige Sekunden zu reduzieren. 

Gleichzeitig findet ein intensiver Wettlauf um geistiges Eigentum statt, wobei die weltweiten Patente für logische Decoder mit einer außergewöhnlichen zweistelligen Rate zunehmen.

Fachkräftemangel und Simulationsplattformen prägen die Umsetzung der Quantenfehlerkorrektur

Ein akuter Fachkräftemangel gefährdet die Umsetzung. Es herrscht ein kritischer Mangel an Ingenieuren, die Quantenphysik mit klassischem FPGA- und ASIC-Design verbinden können. Um den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen einen mehrschichtigen, technologiegestützten Arbeitsablauf implementieren. Dazu gehört die Nutzung von Softwareplattformen, die es Unternehmen ermöglichen, Algorithmen bereits heute nativ in simulierten logischen Umgebungen zu programmieren und die damit verbundenen Kosten vor der Implementierung auf teurer Hardware zu bewerten.

Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits: Hemmnisse und Wirkungsanalyse (2026–2035)

Wettbewerbsanalyse: Die fünf führenden Anbieter auf dem Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

1. Riverlane: Mit seiner Deltaflow™-Architektur dominiert Riverlane die Echtzeit-Dekodierung. Durch die Bereitstellung spezialisierter QEC-Chips löst das Unternehmen den entscheidenden Engpass der Datenverarbeitung und ist damit der führende Anbieter für Entwickler von Quantenhardware.
2. Quantinuum: Marktführer im Bereich logischer Qubit-Demonstrationen. Durch die Nutzung ihrer Ionenfallenarchitektur und strategischer Partnerschaften (wie beispielsweise mit Microsoft) erzielt das Unternehmen kontinuierlich rekordverdächtige Reduzierungen der logischen Fehlerrate und beweist damit kurzfristige Fehlertoleranz.
3. Google Quantum AI: Der führende Anbieter für die Implementierung von Surface Code. Ihr supraleitendes Ökosystem und ihre proprietäre Forschung setzen weiterhin weltweit Maßstäbe für die Skalierung des Verhältnisses von physikalischen zu logischen Qubits.
4. Alice & Bob: Pioniere der bosonischen „Katzen-Qubit“-Architektur. Sie dominieren den Bereich hardwareeffizienter QEC durch die physikalische Kodierung von Fehlerresistenz und reduzieren so den massiven physikalischen Qubit-Overhead, der traditionell für logische Qubits erforderlich ist, drastisch.
5. Q-CTRL: Führend in der Fehlerunterdrückung und Infrastruktursoftware. Ihre KI-gestützten Tools unterdrücken Hardware-Rauschen auf der physikalischen Steuerungsschicht und sind damit eine wesentliche Voraussetzung für die Optimierung der Hardwareleistung vor der Anwendung des vollen QEC-Overheads.

Segmentanalyse des Marktes für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

Durch das Angebot von Steuerungs- und Ausleseelektronik sichert sich das Unternehmen den größten Marktanteil

Das Hardware-Rückgrat des Marktes basiert vollständig auf hochpräziser Signalverarbeitung, wodurch Steuerungs- und Ausleseelektronik bis 2026 zum dominierenden Angebot wird. Diese Vormachtstellung ist auf die enorme Anzahl an Mikrowellenleitungen und ASIC-basierten Controllern zurückzuführen, die zur kontinuierlichen Überwachung physikalischer Qubits benötigt werden. Mit der Skalierung von Prozessoren auf über 1.000 physikalische Qubits ist die Nachfrage nach Feedback-Systemen mit extrem niedriger Latenz sprunghaft angestiegen. 

Folglich übertreffen die Umsätze mit diesen spezialisierten elektronischen Bauteilen die Umsätze mit eigenständigen Softwarelösungen bei Weitem. Diese physikalische Schicht fungiert als obligatorische Schnittstelle, die instabile Zustände in stabile Daten umwandelt.

• Benötigt 10 bis 100 Mal mehr Controller-Einheiten pro logischem Qubit als klassische Aufbauten.
• Verantwortet über 45 % der gesamten Komponentenausgaben innerhalb der globalen Lieferkette.
• Steigert den Umsatz durch schnelle Hardware-Austauschzyklen und obligatorische ASIC-Upgrades.
• Er schreibt die Geschwindigkeit der Echtzeit-Syndromextraktion vor und ist daher für fehlertolerantes Rechnen unerlässlich.

Nach Codefamilie: Oberflächencode dominiert die globale Landschaft

Im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits dominiert die Familie der Oberflächencodes aufgrund einer außergewöhnlich hohen Fehlertoleranzschwelle von 1 % unangefochten. Diese topologische Architektur erfordert strikte Verbindungen zwischen nächsten Nachbarn und ist somit perfekt auf die zweidimensionalen planaren Layouts führender Festkörperprozessoren abgestimmt. 

Da Entwickler die Kommerzialisierungsziele bis 2026 mit Nachdruck verfolgen, bieten Oberflächencodes den vielversprechendsten Ansatz zur Erhaltung der logischen Qubit-Kohärenz über längere Rechenzyklen. Die Abhängigkeit des globalen Ökosystems von diesem speziellen Code beruht direkt auf seiner nachgewiesenen Skalierbarkeit und den deutlich geringeren Anforderungen an die physikalische Gattergenauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen, verketteten Codes.

• Berücksichtigt die aktuellen, störungsanfälligen Hardwaregrenzen im mittleren Maßstab durch eine praktische Fehlerschwelle von 1%.
• Erfordert ausschließlich 2D-Nächste-Nachbar-Wechselwirkungen, was die Herstellung von Quantenchips drastisch vereinfacht.
• Macht über 65 % aller aktiven fehlertoleranten algorithmischen Entwicklungspipelines weltweit aus.
• Optimiert schnelle Dekodierungsgeschwindigkeiten durch Verwendung hochskalierbarer Algorithmen für perfektes Matching mit minimalem Gewicht.

Von Qubit Platform: Supraleitung behält unangefochtene Führungsposition 

Supraleitende Schaltkreise etablierten sich 2025 als führendes Segment und werden auch 2026 den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits maßgeblich prägen. Diese anhaltende Marktführerschaft basiert auf extrem kurzen Ausführungszeiten der Gatter im Bereich von 10 bis 50 Nanosekunden. Diese Geschwindigkeit ist unerlässlich, um mehrere Fehlerprüfungszyklen durchzuführen, bevor es zu kritischer Dekohärenz kommt. 

Branchenriesen haben Milliarden in die Skalierung von Transmon-Architekturen investiert und damit eine ausgereifte Fertigungsinfrastruktur geschaffen, die konkurrierenden Plattformen deutlich fehlt. Darüber hinaus lässt sich der supraleitende Ansatz nahtlos in gängige Oberflächencodierungsprotokolle integrieren und beschleunigt so die kommerzielle Herstellung stabiler logischer Qubits.

• Führt Quantengatter in 10 bis 50 Nanosekunden aus und gewährleistet so bemerkenswert schnelle Fehlersyndrommessungen.
• Nutzt ausgereifte komplementäre Metall-Oxid-Halbleiter-Fertigungstechniken für eine unübertroffene kommerzielle Skalierbarkeit.
• Zieht jährlich über 850 Millionen US-Dollar an zweckgebundenen Risikokapital- und öffentlichen Fördermitteln an.
• Bietet die fortschrittlichsten Multi-Qubit-Paritätsmessfunktionen im aktuellen kommerziellen Markt.

Aus Sicht des Endnutzers: Entwickler von Quantenhardware sind marktführend

Als führende Entwickler fehlertoleranter Systeme agieren Quantenhardware-Hersteller als wichtigste Endnutzer und treiben so den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits voran. Diese Unternehmen nutzen intern fortschrittliche Fehlerkorrekturprotokolle, um ihre proprietären Prozessorarchitekturen kritisch zu validieren. Anstatt eigenständige Korrektursoftware an externe Unternehmen zu verkaufen, sieht das vorherrschende kommerzielle Paradigma für 2026 vor, dass Hardwarehersteller diese Lösungen direkt in ihre Full-Stack-Mainframes integrieren. 

Folglich diktieren diese Kernentwickler streng die Beschaffung spezialisierter Ausleseelektronik und topologischer Codierungssoftware und fungieren als absolutes Zentrum der Investitionsausgaben.

• Über 70 % der unmittelbaren kommerziellen Nachfrage nach integrierten Fehlerkorrekturlösungen generieren.
• Die validierte logische Qubit-Generierung sollte als primäres Benchmarking-Maß für die Serienfinanzierung genutzt werden.
• Umfassende interne Investitionen in den Aufbau vollständiger, fehlertoleranter kommerzieller Großrechnersysteme.
• Direkte Partnerschaften mit Unternehmen im Bereich Algorithmenentwicklung eingehen, um gemeinsam spezialisierte ASIC-basierte Decoderhardware zu entwickeln.

Regionale Analyse des Marktes für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

Nordamerika hält den größten Marktanteil

Nordamerika erzielt aufgrund der unübertroffenen Konzentration von Hyperscale-Technologiekonzernen den größten Umsatzanteil im Markt. Ab 2026 werden die USA dank aggressiver Investitionen in fehlertolerante Architekturen den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits dominieren. US-amerikanische Entwickler treiben die Integration spezialisierter ASIC-Decoder in supraleitende Prozessoren mit 1.000 Qubits voran und schaffen so eine unmittelbare Nachfrage nach skalierbarer Ausleseelektronik. Dieses Hardware-Ökosystem wird durch die jährliche Förderung nationaler Initiativen der US-Regierung in Höhe von über 850 Millionen US-Dollar gestärkt, um die Marktführerschaft zu sichern. 

Gleichzeitig fungiert Kanada als wichtiger Motor für die Entwicklung des Marktes für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits. Kanadische Innovationszentren zeichnen sich durch ihre Expertise in softwaredefinierter Fehlerkorrektur und topologischen Architekturen aus und bieten US-amerikanischen Herstellern komplementäre Lieferkettenkapazitäten. Durch die enge Verzahnung fortschrittlicher Halbleiterfertigungsprozesse mit spezialisierter Oberflächencode-Forschung etablieren diese beiden Nationen Nordamerika als globales Zentrum für die Erzeugung stabiler logischer Qubits. 

Folglich entfällt weiterhin der absolute Großteil des globalen kommerziellen Beschaffungswesens auf diese Region.

Asien-Pazifik entwickelt sich zur am schnellsten wachsenden Region im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

Die Region Asien-Pazifik verzeichnete 2025 ein beispielloses Wachstum und festigte damit ihre Position als am schnellsten wachsende Region innerhalb des Marktes bis 2026. Dieses Wachstum wird primär durch staatlich geförderte Initiativen zur technologischen Souveränität und eine unübertroffene regionale Halbleiterfertigungsinfrastruktur angetrieben. China leistet einen massiven Beitrag zu diesem Aufschwung, indem es über 1,5 Milliarden US-Dollar an Staatskapital in den Bau von Megalaboren investiert, die sich explizit auf die Skalierung von Multi-Qubit-Paritätsmessungen konzentrieren. 

Gleichzeitig treiben Japan und Südkorea den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits aktiv voran, indem sie ihre heimischen Halbleiterfertigungsanlagen nutzen, um Steuerelektronik mit extrem niedriger Latenz und kryogene Komponenten in Serie zu produzieren. Ihre etablierten Siliziumfertigungskapazitäten senken die lokalen Kosten für die Hardware-Skalierung erheblich. 

Darüber hinaus stellt Australien dem Markt hochspezialisiertes intellektuelles Kapital zur Verfügung und ist insbesondere führend bei Silizium-Spin-Qubit-Architekturen und maßgeschneiderten Decoderalgorithmen. 

Zusammen erzeugt diese Synergie aus aggressiver chinesischer Finanzierung, japanischer und südkoreanischer Fertigungskompetenz und australischer algorithmischer Innovation eine explosive durchschnittliche jährliche Wachstumsrate für den Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits in der gesamten Region.

Die 4 wichtigsten aktuellen Entwicklungen auf dem Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

1. IBM / Universität Chicago – 70 logische Qubits mit Quantenvorteil (30. Juli 2026). IBM kündigte eine Demonstration , bei der ein neues Fehlerkorrekturverfahren zur Kodierung von 70 logischen Qubits eingesetzt wird. Damit können 2.415 logische Zwei-Qubit-Operationen und 468 logische T-Gatter ausgeführt werden, wodurch effektive logische Fehlerraten erreicht werden, die 10-mal niedriger sind als die physikalischen Fehlerraten. 
2. Google Quantum AI – Durchbruch bei der Kultivierung magischer Zustände (15. Oktober 2026). Google gab bekannt, dass die Kultivierung magischer Zustände auf seinem Willow-Prozessor die Fehlerquote im Vergleich zu nicht kultivierten Zuständen um etwa das 40-Fache reduzierte und T-Zustände mit einer rekordverdächtigen logischen Genauigkeit von 99,99 % erreichte – eine wichtige Komponente für fehlertolerante logische Berechnungen. 
3. Quantinuum – Helix-Fehlertoleranzarchitektur (8. September 2026). Quantinuum kündigte Helix an, eine Architektur für fehlertolerantes Rechnen im Unternehmensmaßstab, die experimentell auf Helios mit logischem Speicher, Berechnung und Verschränkung über QEC-Codes validiert wurde und die Ergebnisse auf physikalischer Ebene ohne Nachselektion übertraf. 
4. Infleqtion / NVIDIA – Integration von qLDPC-Fehlerkorrektur mit hoher Datenrate (14. September 2026). Infleqtion gab die Integration seiner qLDPC-Bibliothek in NVIDIA CUDA-Q Logical bekannt und validierte einen Code, der etwa sechs physikalische Datenqubits pro logischem Qubit verwendet – eine ungefähr fünffache Verbesserung der Coderate gegenüber dem verglichenen Oberflächencode-Ansatz.

Führende Unternehmen im Markt für Quantenfehlerkorrektur und logische Qubits

• Google Quantum AI
• IBM
• Quant
• QuEra Computing
• Psi-Quant
• Flussstraße
• Q-CTRL
• Alice und Bob
• Nord Quantique
• Photonic Inc.
• Atlantic Quantum
• IQM
• Rigetti Computing
• Microsoft
• Wendepunkt
• Weitere prominente Spieler

Marktsegmentierungsübersicht

Durch das Angebot

• QEC Software & Compiler
• Echtzeit-Decoder
• Steuerungs- und Ausleseelektronik
• Logische Qubit-Systeme
• Benchmarking- und Verifizierungstools

Von Code Family

• Oberflächencode
• qLDPC-Codes
• Bosonische und Katzencodes
• Farb- und topologische Codes

Von der Qubit-Plattform

• Supraleitend
• Eingeschlossenes Ion
• Neutrales Atom
• Photonisch
• Spin/Silizium

Vom Endbenutzer

• Quantenhardware-Entwickler
• Nationale Laboratorien
• Cloud-Quantenanbieter
• Unternehmensforschungsprogramme

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
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    • Großbritannien
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    • Frankreich
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    • Spanien
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    • Übriges Osteuropa
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  • Übriges Asien-Pazifik
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