Zwei Billionen Dollar. So viel Wertschöpfungspotenzial sieht McKinsey im Quantencomputing bis 2035 – allein in vier Branchen. Klingt nach ferner Zukunft? Ist es nicht. Deutsche Konzerne wie BMW, BASF und Siemens testen bereits heute Anwendungen, die klassische Supercomputer in die Knie zwingen. 2026 wird das Jahr, in dem Quantencomputing endgültig die Labore verlässt.
Vergangenen Monat saß ich mit einem IT-Leiter eines mittelständischen Logistikunternehmens beim Kaffee. Er fragte mich, ob Quantencomputing für ihn relevant sei. Meine erste Reaktion: „In fünf Jahren vielleicht.“ Dann habe ich recherchiert. Meine Meinung hat sich geändert.
Was lange wie Science-Fiction klang, erreicht 2026 einen Wendepunkt. Die Hardware wird stabiler. Die Software robuster. Und immer mehr Unternehmen betten quantengestützte Workflows in bestehende Prozesse ein. Nicht als Experiment. Als produktives Werkzeug.
Bevor wir in die Praxis eintauchen: Ein kurzer Realitätscheck. Quantencomputer sind keine schnelleren Computer. Sie sind fundamental anders. Während klassische Rechner mit Bits arbeiten – entweder 0 oder 1 –, nutzen Quantencomputer Qubits. Die können beide Zustände gleichzeitig annehmen. Klingt abstrakt? Ist es auch.
Der praktische Effekt: Bei bestimmten Problemen explodiert die Rechenleistung. Nicht linear, sondern exponentiell. Ein klassischer Supercomputer, der eine Aufgabe in Jahren löst, schafft ein Quantencomputer in Sekunden. Aber – und das ist entscheidend – nur bei bestimmten Problemen.
Für Ihre Excel-Tabellen brauchen Sie keinen Quantencomputer. Für das Durchsuchen des Internets auch nicht. Aber wenn Sie komplexe Optimierungsprobleme haben, Moleküle simulieren wollen oder Risiken in Finanzportfolios analysieren – dann wird es interessant.
Wir bei digital-magazin.de beobachten die Entwicklung seit Jahren. Wie wir bereits in unserem Guide to Next 2026 analysierten, hat die Diskussion einen neuen Ton bekommen. Es geht nicht mehr um „ob“, sondern um „wie schnell“.
Lange galt Deutschland bei Zukunftstechnologien als verschlafen. Beim Quantencomputing sieht das anders aus. Die Bundesregierung hat über drei Milliarden Euro bis 2026 zugesagt. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert Hubs wie Open6GHub, 6GEM und 6G-life mit weiteren 700 Millionen Euro. Dazu kommen 35 Millionen vom Wirtschaftsministerium für industrielle Algorithmenentwicklung.
Die Zahlen klingen beeindruckend. Aber was passiert konkret?
In Ehningen, südlich von Stuttgart, steht das erste Quanten-Rechenzentrum von IBM außerhalb der USA. Bundeskanzler Scholz hat es persönlich eröffnet. Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt dort seit 2021 den ersten europäischen IBM Quantum System One. Mittlerweile wurde der Vertrag erneuert – die neuesten Heron-Prozessoren, deren Leistungssprung in Ehningen entwickelt wurde, stehen deutschen Forschenden zur Verfügung.
Das Deutsche Krebsforschungszentrum plant bereits, den Quantencomputer für individualisierte Krebstherapien zu nutzen. Molekulare Simulationen, die mit klassischen Rechnern Monate dauern würden, sollen in Tagen möglich sein. Das ist keine Theorie mehr. Das ist ein konkretes Forschungsprojekt.
Die spannendste Entwicklung spielt sich nicht in staatlichen Laboren ab, sondern in der Industrie. 2021 gründeten zehn deutsche Konzerne das Quantum Technology and Application Consortium – kurz QUTAC. Die Mitgliederliste liest sich wie ein Who’s Who der deutschen Wirtschaft: BASF, BMW, Boehringer Ingelheim, Bosch, Infineon, Merck, Munich Re, SAP, Siemens, Volkswagen. Mittlerweile sind es 14 Unternehmen.
Das Ziel? Quantencomputing aus dem akademischen Elfenbeinturm in die Werkshallen holen. Konkrete Anwendungen entwickeln, die sich rechnen. Keine PowerPoint-Visionen, sondern produktionsreife Lösungen.
BMW-Chef Oliver Zipse bringt es auf den Punkt: „Quantencomputing ist eine der vielversprechendsten Zukunftstechnologien und kann Anwendungsfelder von der Materialforschung bis zum automatisierten Fahren revolutionieren.“ Kein PR-Sprech. Sondern strategische Überzeugung, untermauert durch Millionenbudgets.
Ab Juli 2025 übernimmt die Deutsche Telekom den Vorsitz des Konsortiums. Der Fokus verschiebt sich auf Quantenkommunikation und Netzwerkintegration – Bereiche, in denen die Telekommunikationsbranche ihre Stärken ausspielen kann.
Nicht jede Industrie profitiert gleichermaßen von Quantencomputing. McKinsey identifiziert vier Sektoren, in denen der größte Nutzen zu erwarten ist:
Hier liegt das offensichtlichste Anwendungsgebiet. Molekülsimulationen. Neue Medikamente zu entwickeln bedeutet heute: Millionen von Verbindungen durchprobieren, bis eine funktioniert. Ein teurer, langwieriger Prozess. Quantencomputer können molekulare Strukturen direkt simulieren – physikalisch korrekt, nicht nur annähernd.
BASF und Boehringer Ingelheim aus dem QUTAC-Konsortium arbeiten bereits an konkreten Projekten. Katalysatoroptimierung, Wirkstoffforschung, Materialentwicklung. Die Hoffnung: Was heute Jahre dauert, soll in Monaten machbar werden.
Ehrlich gesagt: Wer in der Pharmabranche arbeitet und Quantencomputing noch nicht auf dem Radar hat, verschläft gerade den wichtigsten Technologietrend seit der Genomsequenzierung.
Risikomanagement, Portfoliooptimierung, Betrugserkennung – die Finanzbranche lebt von komplexen Berechnungen. Klassische Computer stoßen hier längst an Grenzen. Ein Portfolio mit tausenden Positionen optimal zu gewichten, unter Berücksichtigung aller Korrelationen und Nebenbedingungen? Mathematisch ein Albtraum. Für Quantencomputer ein lösbares Problem.
Munich Re, Deutschlands größter Rückversicherer, sitzt nicht zufällig im QUTAC. Versicherungsmathematik auf Quantenbasis könnte Prämienberechnungen präzisieren und Reserven optimieren. In einer Branche, in der Nachkommastellen Millionen bedeuten, ist das ein handfester Wettbewerbsvorteil.
Stellen Sie sich vor, Sie müssten 10.000 Pakete auf 500 Fahrzeuge verteilen – jeden Tag neu. Die optimale Route für jedes Fahrzeug finden. Verkehr berücksichtigen. Zeitfenster einhalten. Kraftstoff sparen. Das ist ein sogenanntes kombinatorisches Optimierungsproblem. Die Anzahl möglicher Lösungen übersteigt die Anzahl der Atome im Universum.
Volkswagen experimentiert bereits mit quantengestützter Verkehrsoptimierung. D-Wave-Systeme werden von Konzernen wie Mastercard, Siemens Healthineers und VW eingesetzt, um genau solche Herausforderungen anzugehen. Die Ergebnisse? Noch nicht produktionsreif. Aber vielversprechend genug, um weiter zu investieren.
BMW, Volkswagen, Bosch – die deutsche Autoindustrie ist im QUTAC prominent vertreten. Und das aus gutem Grund. Batteriematerialien optimieren, Crash-Simulationen beschleunigen, autonomes Fahren verbessern – überall stoßen klassische Rechner an Grenzen.
Ein konkretes Beispiel: Die Simulation einer Lithium-Ionen-Batterie auf molekularer Ebene würde mit heutigen Supercomputern Jahre dauern. Quantencomputer könnten das in überschaubarer Zeit schaffen. Das Ergebnis: Bessere Batterien, schneller entwickelt. In einem Markt, in dem Reichweite über Kaufentscheidungen bestimmt, ist das Gold wert.
Jetzt mal Butter bei die Fische. Bei aller Euphorie – Quantencomputing hat massive Probleme, über die niemand gerne spricht.
Qubits sind empfindlich. Extrem empfindlich. Kleinste Störungen – Vibrationen, Temperaturschwankungen, elektromagnetische Felder – bringen sie aus dem Takt. Das führt zu Fehlern. Viele Fehler. Heutige Systeme verbringen mehr Rechenzeit mit Fehlerkorrektur als mit dem eigentlichen Problem.
IonQ hat bis 2026 Systeme mit 100 algorithmischen Qubits angekündigt – der Schwelle, ab der klassische Supercomputer bei bestimmten Aufgaben nicht mehr mithalten können. Aber ob das klappt? Experten sind vorsichtig optimistisch. Nicht mehr.
Quantenalgorithmen denken anders. Wer klassische Programmierung beherrscht, muss umlernen. Komplett. Das Konzept der Superposition, Verschränkung, Interferenz – das sind keine intuitiven Konzepte. Die Anzahl der Fachleute, die wirklich produktive Quantenanwendungen entwickeln können, ist verschwindend gering.
Die Universitäten reagieren. Immer mehr Hochschulen bieten spezialisierte Masterprogramme an. Aber bis diese Absolvierenden in der Industrie ankommen, vergehen Jahre. Der Fachkräftemangel, der schon bei KI-Kompetenzen spürbar ist, wird beim Quantencomputing noch dramatischer.
Quantencomputer kauft man nicht. Jedenfalls nicht als normales Unternehmen. Die Systeme kosten zweistellige Millionenbeträge, brauchen Reinräume, Kühlung auf fast absoluten Nullpunkt. Die einzige realistische Option für die meisten: Cloud-Zugang über IBM, Google, Amazon oder spezialisierte Anbieter.
Das wirft Fragen auf. Datenschutz. Abhängigkeit von US-Konzernen. Verfügbarkeit. Für sicherheitskritische Anwendungen – etwa im Finanzbereich oder in der Rüstungsindustrie – ist das problematisch.
Hand aufs Herz: Die meisten mittelständischen Unternehmen brauchen 2026 noch keinen Quantencomputer. Die Technologie ist zu teuer, zu komplex, zu spezialisiert – ähnlich wie bei vielen anderen Technologien zeigt der Digitalisierungsindex Mittelstand, dass Deutschland hier noch Nachholbedarf hat. Aber – und das ist der entscheidende Punkt – wer heute nicht anfängt zu lernen, wird morgen nicht bereit sein.
Hier ein pragmatischer Fahrplan:
Nicht jedes Unternehmen hat Optimierungsprobleme, die Quantencomputer brauchen. Ein Online-Shop? Wahrscheinlich nicht. Ein Logistikunternehmen mit 500 Fahrzeugen? Schon eher. Ein Chemiekonzern? Definitiv.
Fragen Sie sich: Wo stoßen unsere Berechnungen an Grenzen? Wo warten wir Tage auf Simulationsergebnisse? Wo vereinfachen wir Modelle, weil die Realität zu komplex wäre? Das sind die Ansatzpunkte.
Sie müssen nicht selbst Quantenalgorithmen programmieren. Aber Sie sollten verstehen, was möglich ist und was nicht. Schicken Sie jemanden aus Ihrem Team zu einer Weiterbildung. Die Fraunhofer Academy bietet Kurse an. IBM hat kostenlose Online-Ressourcen. Das Investment ist überschaubar, der Erkenntnisgewinn enorm.
Cloud-Zugang zu Quantencomputern kostet keine Millionen. IBM, Amazon und Google bieten Pay-as-you-go-Modelle. Für ein überschaubares Budget können Sie testen, ob Ihre Problemstellung überhaupt quantentauglich ist. Besser ein kleines Experiment heute als eine große Enttäuschung morgen.
QUTAC ist für DAX-Konzerne. Aber es gibt andere Initiativen. Das Fraunhofer-Kompetenznetzwerk Quantencomputing vernetzt auch kleinere Unternehmen. Industrie- und Handelskammern bieten Informationsveranstaltungen. Die Vernetzung ist bei jeder digitalen Transformation entscheidend – beim Quantencomputing erst recht.
Die nächsten Jahre werden wild. Hier meine Einschätzung, basierend auf dem, was wir bei digital-magazin.de beobachten:
2026: Erste produktive Anwendungen in Pharma und Finanzwesen. Fehlerkorrektur verbessert sich spürbar. Cloud-Zugang wird günstiger und breiter verfügbar.
2027-2028: Hybride Systeme – klassische Computer kombiniert mit Quanten-Beschleunigern – werden zum Standard für Spezialanwendungen. Die erste „Killer-App“ könnte auftauchen.
2029-2030: Quantencomputing erreicht den gehobenen Mittelstand. Spezialisierte Dienstleister bieten schlüsselfertige Lösungen für Standardprobleme wie Logistikoptimierung oder Risikobewertung.
Das Marktvolumen? Analysten erwarten über 12 Milliarden Dollar bis 2032. Das klingt nach viel. Verglichen mit dem KI-Markt ist es ein Bruchteil. Aber die Wachstumsraten sind exponentiell – passend zur Technologie.
Quantencomputing ist kein Hype, der in zwei Jahren vergessen ist. Die Investitionen sind zu massiv, die Beteiligung der Industrie zu breit, die Fortschritte zu real. Deutschland hat sich – einmal nicht zu spät – eine gute Ausgangsposition erarbeitet.
Die Frage ist nicht, ob Quantencomputing Ihre Branche verändert. Die Frage ist, ob Sie vorbereitet sind, wenn es so weit ist.
Mein Rat? Fangen Sie heute an zu lernen. Nicht morgen. Nicht nächstes Jahr. Die Lernkurve ist steil, und Vorsprung zählt. Wer 2030 Quantencomputing nutzen will, muss 2026 verstehen, worum es geht.
Sind Sie bereit?
