IBM ขยาย Quantum Data Center: เมื่อโลกไม่ได้แข่งขันกันแค่ GPU แต่กำลังเข้าสู่ยุค Qubit และคอมพิวเตอร์ควอนตัม

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกกำลังแข่งขันกันลงทุนสร้าง AI Data Center ขนาดใหญ่เพื่อรองรับการเติบโตของ Artificial Intelligence โดยเฉพาะระบบ GPU Cluster ที่ใช้พลังงานไฟฟ้าหลายร้อยเมกะวัตต์ แต่ขณะที่บริษัทเทคโนโลยีทั่วโลกกำลังแข่งขันกันเพิ่มจำนวน GPU อีกเทคโนโลยีหนึ่งก็กำลังได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และอาจเปลี่ยนรูปแบบการประมวลผลของโลกในอนาคต นั่นคือ Quantum Computing หรือคอมพิวเตอร์ควอนตัม

ข่าวการขยาย IBM Quantum Data Center ในเมือง Poughkeepsie รัฐนิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา สะท้อนการเปลี่ยนแปลงสำคัญของอุตสาหกรรม Data Center เพราะ IBM ไม่ได้มุ่งเพิ่มจำนวน Server หรือ GPU แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว แต่กำลังพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Quantum Computer ที่สามารถให้บริการผู้ใช้งานทั่วโลกผ่าน Cloud Computing

ศูนย์ดังกล่าวเป็นส่วนหนึ่งของ IBM Quantum Network ซึ่งเปิดโอกาสให้นักวิจัย มหาวิทยาลัย บริษัทเทคโนโลยี และภาคอุตสาหกรรมสามารถเข้าถึง Quantum Processor ได้โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนสร้าง Quantum Computer ของตนเอง

สิ่งที่น่าสนใจคือ Quantum Data Center มีลักษณะแตกต่างจาก AI Data Center อย่างมาก โดยเฉพาะเทคโนโลยีการประมวลผล ระบบควบคุม และระบบทำความเย็นที่ต้องทำงานในระดับอุณหภูมิต่ำมากใกล้ศูนย์สัมบูรณ์

คำถามสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า Quantum Computer จะมีจำนวน Qubit มากขึ้นเท่าไร แต่คือ Quantum Data Center จะเปลี่ยนอนาคตของอุตสาหกรรม Computing, AI, Energy และ Data Center Infrastructure อย่างไร และประเทศไทยควรเตรียมพร้อมรับมือกับเทคโนโลยีนี้อย่างไร

IBM Quantum Data Center คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ?

IBM Quantum Data Center ที่เมือง Poughkeepsie เป็นศูนย์รวมระบบ Quantum Computing ซึ่งเปิดให้ผู้ใช้งานจากทั่วโลกเข้าถึงผ่านบริการ Cloud ของ IBM

ต่างจาก Data Center ทั่วไปที่ติดตั้ง CPU, GPU และ Storage Server เป็นหลัก Quantum Data Center ใช้ Quantum Processing Unit หรือ QPU ซึ่งประมวลผลข้อมูลตามหลักกลศาสตร์ควอนตัม

IBM เป็นหนึ่งในบริษัทที่ผลักดัน Quantum Computing ผ่าน Cloud มาตั้งแต่ปี 2016 โดยเปิดให้ผู้ใช้งานภายนอกสามารถทดลอง Quantum Computer ผ่าน Internet ได้

แนวคิดดังกล่าวทำให้ Quantum Computing ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่เฉพาะห้องปฏิบัติการวิจัยของบริษัทขนาดใหญ่ แต่เปิดโอกาสให้นักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลกสามารถศึกษาและทดลอง Quantum Algorithm บน Hardware จริง

ตามข้อมูลที่เผยแพร่ในข่าว IBM ได้ขยายความสามารถของศูนย์ Quantum Data Center ใน Poughkeepsie โดยนำ Quantum Processor ตระกูล Heron มาให้บริการ พร้อมยกระดับระบบอื่นภายในศูนย์ให้รองรับการทดลอง Quantum Circuit ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น

เป้าหมายสำคัญคือการพัฒนา Quantum Computer จากเครื่องมือสำหรับการทดลองทางฟิสิกส์ ไปสู่ระบบประมวลผลที่สามารถนำมาใช้แก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์และอุตสาหกรรมได้จริงในอนาคต

อย่างไรก็ตาม ต้องเข้าใจว่า Quantum Computing ยังอยู่ในช่วงพัฒนา และไม่ได้หมายความว่า Quantum Computer จะสามารถทดแทน CPU หรือ GPU ในงานประมวลผลทั่วไปได้ทั้งหมด

Quantum Computer แตกต่างจาก CPU และ GPU อย่างไร?

คอมพิวเตอร์ทั่วไปใช้หน่วยข้อมูลพื้นฐานที่เรียกว่า Bit ซึ่งมีค่าเป็น 0 หรือ 1

ไม่ว่าจะเป็น CPU ในคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล หรือ GPU ที่ใช้ประมวลผล AI ระบบเหล่านี้ยังคงทำงานบนพื้นฐานของ Classical Computing

แต่ Quantum Computer ใช้หน่วยข้อมูลที่เรียกว่า Quantum Bit หรือ Qubit ซึ่งสามารถอยู่ในสถานะ Superposition หรือการซ้อนทับของสถานะควอนตัมได้

นอกจากนี้ Qubit ยังสามารถเกิด Entanglement หรือความสัมพันธ์เชิงควอนตัมระหว่างกัน ทำให้สามารถออกแบบ Quantum Algorithm ที่ใช้คุณสมบัติเหล่านี้ในการประมวลผลปัญหาบางประเภทได้

อย่างไรก็ตาม ไม่ควรเข้าใจว่า Qubit หนึ่งตัวสามารถแทน Bit จำนวนมหาศาลได้โดยตรง หรือ Quantum Computer สามารถคำนวณทุกคำตอบพร้อมกันแล้วอ่านออกมาได้ทั้งหมด เพราะผลการวัดสถานะควอนตัมยังมีข้อจำกัด และ Quantum Algorithm ต้องถูกออกแบบให้ใช้ประโยชน์จาก Interference และคุณสมบัติควอนตัมอย่างเหมาะสม

จุดแข็งของ Quantum Computing จึงไม่ได้อยู่ที่การแทนที่ Classical Computing ทุกประเภท แต่อยู่ที่ความเป็นไปได้ในการแก้ปัญหาบางประเภทที่ Classical Computer ใช้ทรัพยากรมหาศาลในการคำนวณ

ตัวอย่างที่ได้รับความสนใจ ได้แก่ Quantum Chemistry, Materials Science, Molecular Simulation และ Optimization บางประเภท

IBM Quantum Heron คืออะไร?

หนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่ IBM พัฒนาคือ Quantum Processor ตระกูล Heron ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Superconducting Qubit

IBM Quantum Heron ถูกออกแบบให้มีคุณภาพของ Quantum Gate และความสามารถในการควบคุม Qubit ดีขึ้นเมื่อเทียบกับ Quantum Processor รุ่นก่อนหน้า

ข้อมูลที่ปรากฏในข่าวระบุว่าระบบ Heron ของ IBM สามารถเพิ่มสมรรถนะได้สูงสุด 16 เท่า และเพิ่มความเร็วได้สูงสุด 25 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับระบบรุ่นก่อนตามเกณฑ์การทดสอบที่ IBM ใช้ในช่วงเวลาดังกล่าว

ตัวเลขเหล่านี้ควรเข้าใจว่าเป็นผลการเปรียบเทียบภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ ไม่ได้หมายความว่า Quantum Computer ทุกงานจะประมวลผลได้เร็วกว่าเดิม 25 เท่า หรือเร็วกว่า Classical Supercomputer ในทุกประเภทของปัญหา

สิ่งสำคัญยิ่งกว่าจำนวน Qubit คือคุณภาพของ Qubit และอัตราความผิดพลาดระหว่างการคำนวณ

เพราะ Quantum Computer ที่มี Qubit จำนวนมาก แต่มี Error Rate สูง อาจไม่สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่ากับระบบที่มี Qubit น้อยกว่าแต่มีความแม่นยำสูงกว่า

ดังนั้นการแข่งขันด้าน Quantum Computing จึงไม่ได้วัดกันเพียงจำนวน Qubit แต่ต้องพิจารณา Gate Fidelity, Error Rate, Circuit Depth, Connectivity และความสามารถในการแก้ไขหรือบรรเทาความผิดพลาดด้วย

Utility-Scale Quantum Computing หมายความว่าอะไร?

IBM ใช้คำว่า Utility-Scale Quantum Computing เพื่ออธิบายระบบ Quantum Computer ที่มีขนาดและคุณภาพเพียงพอสำหรับการทดลอง Quantum Circuit ซึ่งมีความซับซ้อนจนการจำลองด้วย Classical Computer บางวิธีทำได้ยากมาก

แนวคิดนี้มีความสำคัญ เพราะในอดีต Quantum Computer จำนวนมากมีขนาดเล็กและมีข้อจำกัดด้าน Noise ทำให้การทดลองส่วนใหญ่ยังสามารถจำลองหรือเปรียบเทียบกับ Classical Computer ได้

เมื่อจำนวน Qubit และคุณภาพของ Quantum Gate ดีขึ้น นักวิจัยจึงสามารถทดลอง Quantum Circuit ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น และศึกษา Algorithm ใหม่ที่อาจนำไปสู่การใช้งานจริงในอนาคต

อย่างไรก็ตาม Utility-Scale ไม่ได้หมายความว่า Quantum Advantage ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับทุกปัญหา หรือ Quantum Computer สามารถสร้างประโยชน์ทางเศรษฐกิจเหนือ Classical Computer ได้โดยทั่วไป

Quantum Advantage หมายถึงการแสดงให้เห็นว่า Quantum Computer สามารถแก้ปัญหาที่กำหนดได้ดีกว่าวิธี Classical ที่เหมาะสม ภายใต้เกณฑ์การเปรียบเทียบที่ชัดเจน

ส่วนการนำ Quantum Computing ไปสร้างประโยชน์ทางอุตสาหกรรมอย่างแพร่หลาย ยังต้องพัฒนา Hardware, Software, Error Mitigation และ Quantum Error Correction ต่อไป

Quantum Data Center ต้องใช้ความเย็นระดับใกล้ศูนย์สัมบูรณ์

สิ่งที่ทำให้ Quantum Data Center แตกต่างจาก AI Data Center อย่างชัดเจนคือระบบ Cryogenic Cooling

Quantum Processor แบบ Superconducting Qubit ของ IBM ต้องทำงานที่อุณหภูมิต่ำมากในระดับมิลลิเคลวิน โดยทั่วไปอยู่ในช่วงประมาณ 10-20 mK หรือประมาณ -273.14 ถึง -273.13°C ซึ่งใกล้กับศูนย์สัมบูรณ์ที่ -273.15°C

อุณหภูมิดังกล่าวต่ำกว่าอุณหภูมิ LNG ที่ประมาณ -160°C อย่างมาก

เหตุผลคือ Superconducting Qubit ต้องทำงานในสภาวะที่ช่วยลด Thermal Excitation และรักษาคุณสมบัติทางควอนตัมให้สามารถควบคุมและวัดผลได้อย่างแม่นยำ

หากอุณหภูมิสูงขึ้นหรือเกิดสัญญาณรบกวนมากเกินไป Qubit อาจสูญเสียคุณสมบัติที่จำเป็นต่อการคำนวณ ทำให้ Error Rate เพิ่มขึ้น

ดังนั้น Quantum Data Center จึงต้องใช้ระบบทำความเย็นเฉพาะทางที่เรียกว่า Dilution Refrigerator ซึ่งสามารถลดอุณหภูมิลงสู่ระดับมิลลิเคลวินได้

ระบบดังกล่าวแตกต่างจาก Chiller ของ Data Center ทั่วไปอย่างสิ้นเชิง เพราะต้องควบคุมอุณหภูมิ ความสั่นสะเทือน สัญญาณรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า และการถ่ายเทความร้อนในระดับที่ละเอียดมาก

นี่คือเหตุผลที่ Quantum Data Center ไม่ได้เป็นเพียง Data Center ที่ติดตั้ง Processor รุ่นใหม่ แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้าน Cryogenic Engineering, Quantum Physics และ Precision Control ร่วมกัน

Qiskit: ทำให้ Quantum Computer กลายเป็นบริการ Cloud ที่ใช้งานได้จริง

นอกจาก Hardware แล้ว IBM ยังพัฒนา Qiskit ซึ่งเป็น Software Development Kit สำหรับสร้างและทดลอง Quantum Algorithm

Qiskit ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถออกแบบ Quantum Circuit ทดสอบ Algorithm และส่งงานประมวลผลไปยัง Quantum Processor ผ่าน Cloud ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจรายละเอียดทั้งหมดของระบบควบคุม Hardware

แนวคิดนี้มีความคล้ายคลึงกับการให้บริการ GPU ผ่าน Cloud ในปัจจุบัน กล่าวคือผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องซื้อ Quantum Computer หรือสร้างห้องปฏิบัติการ Cryogenic ของตนเอง แต่สามารถเข้าถึง Computing Resource จากผู้ให้บริการโดยตรง

IBM ยังพัฒนา Qiskit Functions Catalog เพื่อเปิดโอกาสให้บริษัทผู้พัฒนา Quantum Software เช่น Q-CTRL, Qedma, Algorithmiq และ QunaSys นำเทคโนโลยีของตนมาทำงานร่วมกับ IBM Quantum Platform

ตัวอย่างเช่น Qedma และ Q-CTRL พัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการลดผลกระทบจากความผิดพลาดในการคำนวณ ขณะที่ QunaSys ให้ความสำคัญกับ Quantum Chemistry

การพัฒนาระบบนิเวศนี้สะท้อนว่าอนาคตของ Quantum Computing ไม่ได้ขึ้นอยู่กับบริษัทผู้ผลิต QPU เพียงรายเดียว แต่ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างผู้พัฒนา Hardware, Software, Algorithm และผู้ใช้งานภาคอุตสาหกรรม

Quantum Data Center จะใช้พลังงานมากเท่า AI Data Center หรือไม่?

ประเด็นที่น่าสนใจสำหรับอุตสาหกรรมพลังงานคือ Quantum Data Center มีรูปแบบการใช้ไฟฟ้าแตกต่างจาก AI Data Center อย่างมาก

AI Data Center ขนาดใหญ่ใช้ GPU จำนวนมหาศาล ซึ่งสร้างความร้อนจากการประมวลผลโดยตรง จึงต้องมีระบบ Liquid Cooling หรือ Air Cooling ที่สามารถระบายความร้อนระดับหลายสิบถึงหลายร้อยเมกะวัตต์

แต่ Quantum Data Center ที่ใช้ Superconducting Qubit มีความต้องการพลังงานสำคัญอยู่ที่ Dilution Refrigerator, Cryogenic Support Equipment, Microwave Control Electronics, Classical Computing และระบบสนับสนุนอื่น ๆ

แม้ QPU จะต้องทำงานที่อุณหภูมิต่ำมาก แต่ไม่ได้หมายความว่าทั้งอาคาร Quantum Data Center ต้องถูกทำให้เย็นลงถึงระดับมิลลิเคลวิน เพราะเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องกับ Quantum Processor เท่านั้นที่อยู่ภายในระบบ Cryogenic

อีกทั้งกำลังความเย็นที่ต้องใช้ ณ ระดับมิลลิเคลวินอาจมีขนาดเล็กมาก แต่การสร้างและรักษาอุณหภูมิดังกล่าวต้องใช้ระบบทำความเย็นหลายขั้นตอนและใช้พลังงานไฟฟ้าที่อุณหภูมิแวดล้อม

จึงไม่สามารถเปรียบเทียบ Quantum Data Center กับ AI Data Center ด้วยจำนวน Qubit และ GPU หรืออุณหภูมิการทำงานเพียงอย่างเดียว

ในอนาคต หาก Quantum Computer มีจำนวน Qubit เพิ่มขึ้นเป็นหลักหมื่นหรือหลักล้าน Physical Qubits ความต้องการพลังงานของระบบควบคุม Cryogenic และ Error Correction อาจเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ดังนั้นการพัฒนา Energy-Efficient Quantum Computing จึงเป็นโจทย์สำคัญของอุตสาหกรรมในระยะยาว

LNG Cold Energy สามารถนำมาใช้กับ Quantum Data Center ได้หรือไม่?

ประเทศไทยมีโครงสร้างพื้นฐาน LNG Receiving Terminal ซึ่งมีศักยภาพในการนำพลังงานความเย็นกลับมาใช้ประโยชน์ จึงเกิดคำถามที่น่าสนใจว่า LNG Cold Energy สามารถนำมาใช้กับ Quantum Data Center ได้หรือไม่

LNG ถูกเก็บรักษาที่อุณหภูมิประมาณ -160°C หรือ 113 K ขณะที่ Superconducting Qubit ของ IBM ต้องทำงานที่อุณหภูมิประมาณ 10-20 mK

อุณหภูมิทั้งสองแตกต่างกันมาก ดังนั้น LNG Cold Energy ไม่สามารถนำมาใช้แทน Dilution Refrigerator เพื่อทำให้ Qubit เย็นถึงระดับมิลลิเคลวินได้โดยตรง

อย่างไรก็ตาม ในทางวิศวกรรมสามารถศึกษาความเป็นไปได้ในการนำ LNG Cold Energy ไปใช้กับระบบทำความเย็นขั้นต้น หรือ Precooling บางส่วนของ Cryogenic Infrastructure หากมีการออกแบบอุณหภูมิ การถ่ายเทความร้อน และความต่อเนื่องของระบบอย่างเหมาะสม

แต่ต้องพิจารณาด้วยว่า Dilution Refrigerator ในปัจจุบันมีระบบทำความเย็นหลายขั้นตอนที่ได้รับการออกแบบเฉพาะทาง การนำ LNG Cold Energy มาเชื่อมต่ออาจเพิ่มความซับซ้อนและไม่ได้สร้างผลประหยัดที่คุ้มค่าเสมอไป

ในทางปฏิบัติ LNG Cold Energy อาจมีความเหมาะสมมากกว่าสำหรับการช่วยลดภาระ Cooling ของ Classical Computing Infrastructure ที่ทำงานร่วมกับ Quantum Computer เช่น Server, Storage และ Control Electronics

ดังนั้นโอกาสของ LNG Cold Energy ใน Quantum Data Center จึงควรเป็นหัวข้อสำหรับการวิจัยและศึกษาความเป็นไปได้ ไม่ใช่เทคโนโลยีที่สามารถนำไปใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องพัฒนาเพิ่มเติม

Quantum Computing จะช่วยอุตสาหกรรมพลังงานได้อย่างไร?

แม้ Quantum Computing ยังไม่ได้พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลายในทุกสาขา แต่มีศักยภาพในการพัฒนา Algorithm สำหรับปัญหาทางพลังงานและอุตสาหกรรมที่มีความซับซ้อนสูง

ตัวอย่างหนึ่งคือ Quantum Chemistry ซึ่งสามารถใช้ศึกษาคุณสมบัติของโมเลกุลและวัสดุ เพื่อสนับสนุนการพัฒนาตัวเร่งปฏิกิริยา วัสดุแบตเตอรี่ และกระบวนการผลิตพลังงานสะอาด

อีกตัวอย่างคือการพัฒนา Algorithm สำหรับ Optimization ซึ่งอาจมีประโยชน์ต่อการจัดตารางเดินเครื่องโรงไฟฟ้า การบริหารระบบกักเก็บพลังงาน และการวางแผนระบบไฟฟ้าที่มีพลังงานหมุนเวียนจำนวนมาก

สำหรับอุตสาหกรรม LNG และก๊าซธรรมชาติ Quantum Computing อาจมีศักยภาพในงานด้าน Molecular Simulation และ Materials Research เช่น การศึกษาวัสดุแยกก๊าซ ตัวเร่งปฏิกิริยา และวัสดุสำหรับการกักเก็บพลังงาน

อย่างไรก็ตาม ต้องย้ำว่าการนำ Quantum Computing มาใช้ในปัญหาเหล่านี้ยังอยู่ในช่วงการวิจัยและพัฒนา และยังไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่า Quantum Computer จะสามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมทุกประเภทได้เร็วกว่าระบบ Classical Computing ที่ดีที่สุด

แนวทางที่น่าสนใจจึงเป็นการพัฒนา Hybrid Quantum-Classical Computing ซึ่งใช้ CPU, GPU และ QPU ทำงานร่วมกันตามลักษณะของปัญหา

IBM กำลังสร้างเครือข่าย Quantum Data Center ระดับโลก

การพัฒนา Quantum Data Center ของ IBM ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะสหรัฐอเมริกา

IBM เปิด Quantum Data Center แห่งแรกในยุโรปที่เมือง Ehningen ประเทศเยอรมนี เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2024 เพื่อให้บริษัท มหาวิทยาลัย และสถาบันวิจัยในยุโรปสามารถเข้าถึง Quantum Computing Infrastructure ผ่าน Cloud ได้มากขึ้น 

แนวทางดังกล่าวสะท้อนความสำคัญของการกระจาย Quantum Infrastructure ไปยังภูมิภาคต่าง ๆ เพื่อรองรับความต้องการของผู้ใช้งานและข้อกำหนดด้านการจัดการข้อมูล

ในระยะยาว Quantum Data Center อาจมีรูปแบบคล้ายกับ Cloud Region ที่ให้บริการ Computing Resource เฉพาะทาง โดยผู้ใช้งานสามารถส่ง Quantum Workload ไปยังระบบที่เหมาะสมผ่านเครือข่าย Cloud

แต่ต่างจาก Classical Cloud ตรงที่ Quantum Hardware ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะด้าน Cryogenic, Precision Electronics และการควบคุมสภาพแวดล้อมที่มีความละเอียดสูงมาก

IBM ยังประกาศแผนพัฒนา Quantum Computer แบบ Fault-Tolerant ภายใต้ชื่อ Quantum Starling โดยตั้งเป้าหมายสำหรับปี 2029 ที่จะรองรับ 200 Logical Qubits และ Quantum Circuit ระดับ 100 ล้าน Quantum Gates ซึ่งยังเป็นเป้าหมายตาม Roadmap ไม่ใช่ความสามารถที่ยืนยันว่าพร้อมใช้งานแล้วในปัจจุบัน 

การพัฒนาเหล่านี้สะท้อนว่าการแข่งขัน Quantum Computing กำลังเข้าสู่ช่วงที่บริษัทเทคโนโลยีต้องลงทุนทั้ง Hardware, Software และ Infrastructure ระยะยาว

ประเทศไทยควรเตรียมตัวอย่างไรสำหรับ Quantum Data Center?

ประเทศไทยกำลังให้ความสำคัญกับการพัฒนา AI Data Center, Cloud Infrastructure และอุตสาหกรรม Semiconductor แต่ในระยะยาวควรเริ่มเตรียมความพร้อมด้าน Quantum Computing ควบคู่กันไปด้วย

สิ่งแรกคือการพัฒนาบุคลากรด้าน Quantum Physics, Quantum Algorithm, Cryogenic Engineering, Electrical Engineering และ Computer Science เพราะ Quantum Computing เป็นเทคโนโลยีที่ต้องอาศัยความรู้จากหลายสาขาร่วมกัน

ประการต่อมาคือการส่งเสริมการวิจัย Quantum Algorithm สำหรับอุตสาหกรรมที่ประเทศไทยมีความเชี่ยวชาญ เช่น พลังงาน ปิโตรเคมี วัสดุศาสตร์ โลจิสติกส์ และการผลิตขั้นสูง

มหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยสามารถเริ่มต้นด้วยการใช้ Quantum Cloud Platform ที่มีอยู่แล้ว เพื่อให้นักศึกษาและนักวิจัยสามารถทดลอง Quantum Computing บน Hardware จริงโดยไม่จำเป็นต้องลงทุนสร้าง Quantum Data Center ของตนเองทันที

สำหรับการลงทุน Quantum Infrastructure ภายในประเทศ ควรพิจารณาความต้องการใช้งานจริง ความพร้อมของบุคลากร ต้นทุนตลอดอายุโครงการ และความสามารถในการเชื่อมโยงกับเครือข่ายวิจัยระดับโลก

นอกจากนี้ ประเทศไทยควรให้ความสำคัญกับ Post-Quantum Cryptography หรือระบบเข้ารหัสที่ออกแบบให้ต้านทานการโจมตีจาก Quantum Computer ในอนาคต เพราะการเตรียมความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลอาจมีความจำเป็นก่อนที่ Quantum Computer ขนาดใหญ่จะสามารถใช้งานได้อย่างแพร่หลาย

Quantum Data Center จะมาแทน AI Data Center หรือไม่?

คำตอบคือ Quantum Data Center ไม่น่าจะเข้ามาแทน AI Data Center ทั้งหมด แต่มีแนวโน้มจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานอีกประเภทหนึ่งที่ทำงานร่วมกับ Classical Computing

AI Data Center ยังมีความจำเป็นสำหรับการฝึกและให้บริการ AI Model โดยใช้ GPU และ Accelerator ขณะที่ Quantum Data Center จะมุ่งเน้นการประมวลผลปัญหาบางประเภทที่สามารถใช้ประโยชน์จาก Quantum Algorithm ได้

ในอนาคตอาจเกิดระบบ Hybrid Computing ซึ่งใช้ AI ช่วยพัฒนา Quantum Algorithm และใช้ Quantum Computing สนับสนุนการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์บางประเภท

อย่างไรก็ตาม การประยุกต์ใช้ Quantum Computing เพื่อเร่ง AI Training หรือแทน GPU โดยตรงยังไม่มีหลักฐานเพียงพอว่าจะสามารถทำได้อย่างคุ้มค่าในระดับอุตสาหกรรมทั่วไป

ดังนั้น Quantum Computing ควรถูกมองเป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพในการขยายขอบเขตความสามารถของ Computing มากกว่าการทดแทน Classical Computing ทั้งหมด

อนาคตของ Data Center อาจไม่ได้วัดกันเพียงจำนวน GPU อีกต่อไป

การขยาย IBM Quantum Data Center ที่ Poughkeepsie สะท้อนให้เห็นว่าโลกกำลังพัฒนา Computing Infrastructure หลายรูปแบบพร้อมกัน

ด้านหนึ่ง AI Data Center กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วและต้องการไฟฟ้าจำนวนมหาศาลเพื่อรองรับ GPU Cluster ขณะที่อีกด้านหนึ่ง Quantum Data Center กำลังพัฒนาเทคโนโลยี Qubit, Cryogenic Cooling และ Quantum Algorithm เพื่อเปิดโอกาสในการประมวลผลปัญหาที่ Classical Computing ยังมีข้อจำกัด

ความแตกต่างสำคัญคือ AI Data Center แข่งขันกันด้าน Computing Capacity, Energy Efficiency และความสามารถในการรองรับ GPU จำนวนมาก ส่วน Quantum Data Center ต้องให้ความสำคัญกับ Qubit Quality, Error Rate, Quantum Control และความสามารถในการพัฒนา Quantum Algorithm

สำหรับประเทศไทย การเตรียมพร้อมรับเทคโนโลยีแห่งอนาคตจึงไม่ควรจำกัดอยู่เพียงการสร้าง Data Center ขนาดใหญ่ แต่ต้องพัฒนาบุคลากร งานวิจัย และโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับทั้ง AI และ Quantum Computing

เพราะในอนาคต ระบบ Computing อาจไม่ได้มีเพียง CPU และ GPU แต่จะมี QPU เข้ามาเป็นทรัพยากรการประมวลผลเฉพาะทางอีกประเภทหนึ่ง

การแข่งขันทางเทคโนโลยีในอนาคตจึงไม่ได้วัดกันเพียงว่าใครมี GPU มากที่สุด แต่จะวัดกันว่าใครสามารถผสมผสาน Classical Computing, Artificial Intelligence และ Quantum Computing เพื่อสร้างองค์ความรู้และนวัตกรรมใหม่ได้มากที่สุด

และนี่คือบทเรียนสำคัญจาก IBM Quantum Data Center ที่ประเทศไทยควรเริ่มศึกษาและเตรียมความพร้อมตั้งแต่วันนี้