No Peer-Reviewed Result Demonstrates Quantum Advantage on Production AI Workload
No enterprise AI workload at scale will run on quantum hardware by 2028 and classical accelerated AI will dominate every production benchmark according to Gartner, Inc., a business and technology insights company.
“When vendors claim to deliver ‘quantum AI,’ they usually refer to hybrid or quantum-inspired techniques, not quantum-native AI running at enterprise scale,” said Chirag Dekate, VP Analyst at Gartner. “True quantum computing is not ready for any production AI workload and will most likely not be for the rest of this decade. Furthermore, no peer-reviewed result demonstrates quantum advantage on production AI workload.”
“Quantum AI” refers to AI or machine learning (ML) techniques that require execution on quantum hardware to achieve a claimed performance, cost or capability advantage over classical computing.
“Achieving fault-tolerant quantum computing at the scale needed to deliver measurable AI performance or cost benefits requires advances in four areas: hardware, error correction, middleware and algorithms,” said Dekate
Quantum AI is different from three commonly conflated categories:
- Classical AI: AI models, such as deep learning, transformers and reinforcement learning, that run entirely on CPUs, GPUs or TPUs and deliver measurable enterprise ROI today.
- Quantum-inspired AI: Classical algorithms that borrow ideas from quantum mechanics, such as annealing, tensor networks and amplitude encoding, but run on conventional hardware. These techniques already deliver value in optimization, simulation and sampling workloads and do not depend on quantum hardware.
- Hybrid quantum-classical methods: Experimental workflows where small quantum circuits are orchestrated alongside classical AI or high-performance computing (HPC) systems. These approaches are used for research and vendor-assisted pilots, not for production AI.
When vendors claim to deliver “quantum AI,” they usually refer to hybrid or quantum-inspired techniques, not quantum-native AI running at enterprise scale.
Vendor framing around quantum-AI convergence is accelerating and boards pressured to “not miss quantum” will be tempted to divert AI budget toward R&D that cannot return value before 2030.
Because of this, Gartner predicts that fault-tolerant quantum computing will remain in the R&D phase for AI, with insufficient logical qubit scale to support economically viable, end-to-end AI algorithms through 2030.
Separate the Quantum Budget From AI Budget
Quantum R&D and AI production infrastructure have incompatible time horizons, unit economics and governance needs. GenAI returns measurable value within 12 to 18 months on turnaround, accuracy and automation metrics. Meanwhile, quantum AI has never returned measurable value on any production workload, and is unlikely to do so for the foreseeable future.
“Co-mingling the two budgets distorts accountability for both and lets quantum optionality crowd out production AI capability,” said Dekate. “CIOs constantly place GenAI, agentic AI, cybersecurity and cloud in the top spend categories. Quantum does not appear on top-priority investment lists. CIOs who are funding quantum are doing so at materially lower rates than GenAI, and are not demanding near-term return on investment.”
To get the most out of quantum offerings, enterprises should:
- Deploy quantum-inspired classical methods inside the existing AI stack: Organizations should prioritize quantum-inspired algorithms running on today’s GPU infrastructure rather than pursuing quantum hardware. Across areas such as optimization, genAI, linear algebra, graph analytics, and reinforcement learning, classical approaches deliver similar benefits without the cost, complexity, or immaturity of quantum systems.
- Define pilot kill criteria and refuse vendor theater: Every quantum pilot should begin with predefined success metrics, a clear classical benchmark, and explicit conditions for termination. This prevents open-ended experimentation from consuming budget without delivering measurable value.
- Track quantum progress that matters: The most important measure of progress is not physical qubit count but the availability of logical qubits operating at useful error rates. Advances in error correction, AI-assisted calibration, and quantum control are more relevant to enterprise value than headline announcements about larger quantum processors.
ยังไม่พบผลวิจัยใด ๆ ที่พิสูจน์และรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญถึงประสิทธิภาพที่เหนือชั้นของควอนตัมบนเวิร์กโหลด AI ที่ใช้งานจริงในสายการผลิต
การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทให้คำปรึกษาและวิจัยข้อมูลเชิงลึกด้านธุรกิจและเทคโนโลยีเผยว่านับจากนี้ไปจนถึงปี พ.ศ. 2571 จะยังไม่มีเวิร์กโหลด AI ระดับองค์กรขนาดใหญ่ที่รันบนฮาร์ดแวร์ควอนตัม โดย Classical Accelerated AI หรือ ระบบ AI บนคอมพิวเตอร์ดั้งเดิมที่เร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์พิเศษจะยังเป็นผู้นำในทุกดัชนีชี้วัดด้านประสิทธิภาพการทำงานจริง
ชิรัค เดกาเต้ (Chirag Dekate) รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ กล่าวว่า “โซลูชัน “Quantum AI” ที่ผู้ให้บริการเทคโนโลยีในตลาดกำลังเสนอขายอยู่ในปัจจุบัน ส่วนใหญ่เป็นเพียงเทคโนโลยีไฮบริดหรืออัลกอริทึมที่ประยุกต์ใช้แนวคิดแบบควอนตัมเท่านั้น ไม่ใช่เทคโนโลยี Quantum-native AI ที่พร้อมรองรับการทำงานในระดับองค์กร เทคโนโลยีระบบประมวลผลควอนตัมที่แท้จริงยังคงห่างไกลจากการนำมาใช้จริงในระบบ AI เชิงพาณิชย์ และคาดว่าจะยังไม่พร้อมใช้งานตลอดช่วงทศวรรษนี้ อีกทั้งในปัจจุบันยังไม่มีงานวิจัยที่ได้รับการรับรองใด ๆ ที่ยืนยันได้ว่าควอนตัมคอมพิวติ้งสามารถสร้างความได้เปรียบเชิงประสิทธิภาพในการประมวลผล AI ระดับองค์กรได้จริง”
ปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมหรือ Quantum AI หมายถึงเทคนิค AI หรือเทคโนโลยี Machine Learning (ML) ที่ต้องใช้การประมวลผลบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพ ต้นทุน หรือขีดความสามารถที่เหนือกว่าการประมวลผลแบบดั้งเดิม
การพัฒนาควอนตัมคอมพิวติ้งให้มีความเสถียรสูง (Fault-Tolerant) ในระดับที่ใหญ่พอจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือลดต้นทุนให้แก่ AI ได้อย่างชัดเจนนั้น จำเป็นต้องอาศัยความก้าวหน้า 4 ด้าน ได้แก่ ฮาร์ดแวร์, การแก้ไขข้อผิดพลาด (Error Correction), มิดเดิลแวร์ และอัลกอริทึม” เดกาเต้ กล่าวเสริม
ในวงการเทคโนโลยีปัจจุบันคำว่า Quantum AI มักถูกนำมาใช้ปะปนกับเทคโนโลยีอื่นจนสร้างความสับสน ดังนี้
- หากเริ่มจาก Classical AI หรือ AI เช่น Deep Learning, Transformers และ Reinforcement Learning ที่รันบน CPUs, GPUs หรือ TPUs ทั้งหมด ซึ่งเป็นเครื่องมือเดียวในปัจจุบันที่พร้อมใช้งานจริง และสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ให้กับภาคธุรกิจได้อย่างชัดเจน
- ขณะที่ Quantum-inspired AI คือการนำแนวคิดคำนวณแบบควอนตัมมาเขียนเป็นโปรแกรม แต่ยังคงรันอยู่บนคอมพิวเตอร์ธรรมดา เทคนิคนี้เริ่มเข้ามาช่วยภาคธุรกิจแก้โจทย์การคำนวณที่ซับซ้อนแล้ว เช่น การจัดสรรระบบขนส่ง หรือการจำลองสถานการณ์ทางธุรกิจ โดยที่องค์กรไม่จำเป็นต้องลงทุนซื้อเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมราคาแพงเลยแม้แต่น้อย
- ส่วน Hybrid Quantum-Classical คือระบบลูกครึ่งที่ดึงชิปควอนตัมขนาดเล็กมาทำงานร่วมกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบเดิม (High-Performance Computing-HPC) ซึ่งปัจจุบันยังคงจำกัดอยู่ในกลุ่มงานวิจัยและโครงการนำร่องเท่านั้น ยังไม่พร้อมนำมาใช้ในระบบปฏิบัติการหลักขององค์กร
การที่ผู้ให้บริการเทคโนโลยีในปัจจุบันชูจุดขายเรื่อง Quantum AI แท้จริงแล้วเป็นเพียงการใช้เทคนิคไฮบริดหรือการประยุกต์แนวคิดแบบควอนตัมเท่านั้น ไม่ใช่เทคโนโลยีควอนตัมแท้ (Quantum-native AI) ที่พร้อมรองรับระบบการทำงานจริงในระดับองค์กรแต่อย่างใด
การโหมกระแสการจับคู่กันของเทคโนโลยีควอนตัมและ AI โดยผู้ให้บริการเทคโนโลยีในขณะนี้ กำลังสร้างแรงกดดันมหาศาลต่อองค์กร จนเสี่ยงที่จะเกิดการตัดสินใจผิดพลาดในการเจียดงบประมาณด้าน AI ไปลงทุนกับงานวิจัยและพัฒนา (R&D) ด้านควอนตัม ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ยังไม่สามารถสร้างผลตอบแทนเชิงพาณิชย์ที่คุ้มค่าได้ก่อน พ.ศ. 2573
จากข้อจำกัดดังกล่าว การ์ทเนอร์คาดว่าเทคโนโลยีควอนตัมคอมพิวติ้งที่เสถียรและทนทานต่อความผิดพลาด จะยังคงถูกจำกัดอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา สำหรับงานด้าน AI เท่านั้น เนื่องจากจำนวน Logical Qubit ยังไม่มากพอที่จะรองรับการทำงานของอัลกอริทึม AI ได้เต็มรูปแบบ และยังไม่สามารถสร้างความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจได้จริงไปจนถึงปี พ.ศ. 2573
แยกงบประมาณ Quantum ออกจากงบ AI
งบ R&D ด้านควอนตัมและโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใช้งานจริง มีกรอบระยะเวลา ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจต่อหน่วยและความต้องการในการกำกับดูแลที่ไม่เหมือนกัน GenAI สามารถคืนทุนที่วัดผลได้ภายใน 12 ถึง 18 เดือน ทั้งในด้านระยะเวลาการทำงาน, ความแม่นยำ และการทำงานแบบอัตโนมัติ ในขณะที่ Quantum AI ไม่เคยสร้างมูลค่าที่วัดผลได้บนเวิร์กโหลดที่ใช้งานจริงเลย และมีแนวโน้มว่าจะยังไม่สามารถทำได้ในอนาคตอันใกล้นี้
“การจัดสรรงบประมาณรวมกันระหว่าง GenAI และควอนตัม จะส่งผลให้การประเมินความรับผิดชอบและตัววัดผลของทั้งสองโครงการผิดเพี้ยนไป ที่สำคัญยังเสี่ยงเปิดทางให้โครงการควอนตัมซึ่งเป็นเพียงความหวังในอนาคต เข้ามาเบียดบังงบประมาณที่ควรนำไปพัฒนาขีดความสามารถของระบบ AI ที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน โดย CIO ส่วนใหญ่จัดวางงบประมาณหลักไว้กับ GenAI, Agentic AI, ระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์ และคลาวด์ เป็นสำคัญ ขณะที่เทคโนโลยีควอนตัมไม่ได้ติดอันดับการลงทุนเร่งด่วน โดยกลุ่ม CIO ที่แบ่งงบลงทุนให้ควอนตัมนั้น จัดสรรงบในสัดส่วนที่น้อยกว่า GenAI อย่างเห็นได้ชัด และถือเป็นการลงทุนระยะยาวโดยไม่ได้คาดหวังผลตอบแทนทางการเงิน (ROI) ในระยะสั้น” เดกาเต้กล่าวสรุป
เพื่อให้องค์กรได้รับประโยชน์สูงสุดจากเทคโนโลยีควอนตัม แนะควรปฏิบัติดังนี้:
- ดึงเทคนิค “Quantum-inspired” มาปลั๊กอินกับระบบ AI เดิมที่มีอยู่: องค์กรควรมุ่งเน้นการใช้งานอัลกอริทึมที่นำแนวคิดควอนตัมมาปรับใช้ (Quantum-inspired) บนโครงสร้างพื้นฐาน GPU ยุคปัจจุบัน แทนที่จะรีบร้อนลงทุนในฮาร์ดแวร์ควอนตัมโดยตรง ทั้งในงานด้านการประมวลผลคำนวณซับซ้อน (Optimization), GenAI, พีชคณิตเชิงเส้น ไปจนถึง Reinforcement Learning เนื่องจากระบบดั้งเดิมนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกัน โดยไม่ต้องแบกรับต้นทุน ความซับซ้อน หรือความเสี่ยงจากเทคโนโลยีที่ยังไม่มั่งคง
- กำหนดเกณฑ์การยุติโครงการนำร่องและหยุดตามเกมการตลาดของผู้ให้บริการ: ทุกโครงการนำร่อง (Pilot Project) ด้านควอนตัมต้องเริ่มด้วยการกำหนด KPI สำเร็จที่ชัดเจน มีระบบ AI ดั้งเดิมเป็นเกณฑ์เปรียบเทียบประสิทธิภาพ (Benchmark) และระบุเงื่อนไขการยกเลิกโครงการไว้อย่างเป็นรูปธรรม เพื่อป้องกันไม่ให้การทดลองที่ไร้จุดหมายสิ้นสุดสูบผลาญงบประมาณองค์กรไปเปล่าประโยชน์
- โฟกัสตัวเลขความก้าวหน้าที่แท้จริง ไม่หลงตัวเลขการตลาด: มาตรวัดความก้าวหน้าของควอนตัมที่สำคัญที่สุดไม่ใช่ จำนวน Physical Qubit แต่คือความพร้อมของ Logical Qubit ที่มีอัตราความผิดพลาดต่ำพอสำหรับใช้งานจริง ความก้าวหน้าในระบบแก้ไขข้อผิดพลาด (Error Correction) และระบบควบคุมต่างหาก คือปัจจัยชี้ขาดมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง
