ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต้องการพลังประมวลผลมากขึ้นเรื่อย ๆ ขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมก็ค่อย ๆ ขยับเข้าใกล้จุดที่ “ใช้งานได้จริง” ทีละน้อย
จุดที่ทั้งสองเทคโนโลยีมาบรรจบกัน คือเรื่องเล่าหลักที่ตลาดการเงินควรจับตา ตั้งแต่เทคนิคแก้ไขความผิดพลาด (error correction) ไปจนถึงการเข้ารหัสที่คุ้มกัน Bitcoin (BTC) และสินทรัพย์ดิจิทัลทั้งหมด
สรุปสั้น ๆ
- AI ถูกนำมาใช้สร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ดีขึ้นแล้ว ตั้งแต่ตัวถอดรหัสความผิดพลาด AlphaQubit ของ Google ไปจนถึงการเชื่อมต่อ GPU‑สู่‑qubit ของ Nvidia ขณะที่ “ประโยชน์กลับ” จากควอนตัมสู่ AI ยังแคบและพิสูจน์ได้ไม่มาก
- จุดปะทะระยะใกล้ที่เฉียบคมที่สุดอยู่ในโลกการเข้ารหัส ขณะที่นักวิจัย Google ลดประมาณการทรัพยากรที่ใช้เจาะ RSA‑2048 ลงเหลือต่ำกว่าล้านคิวบิตที่ยังมี noise และ NIST ส่งสัญญาณให้ทั่วโลกย้ายมาตรฐานใหม่ก่อนปี 2030
- เส้นเวลาจากผู้เล่นรายใหญ่ยังขัดแย้งกันอย่างแรง ตั้งแต่เป้าหมาย fault tolerance ปี 2029 ของ IBM ไปจนถึงกรอบ “20 ปี” ของ Jensen Huang จึงไม่ควรเชื่อวันที่ใดวันหนึ่งแบบตรงตัว
ฮาร์ดแวร์ควอนตัมเริ่ม “เชื่อฟัง” นักฟิสิกส์
ตลอดสามทศวรรษที่ผ่านมา คอมพิวเตอร์ควอนตัมยิ่งเพิ่มจำนวนคิวบิต เสียงรบกวน (noise) ก็ยิ่งสูง จนทำลายความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
จุดพลิกผันถูกบันทึกในวารสาร Nature เดือนธันวาคม 2024 เมื่อ Google รายงาน ว่าชิป Willow ขนาด 105 คิวบิต ข้ามผ่าน “threshold” ด้าน error correction ไปได้ กล่าวคือ เมื่อเพิ่มจำนวนคิวบิตแล้ว “อัตราความผิดพลาดเชิงตรรกะ” (logical error rate) ลดลงแทนที่จะเพิ่มขึ้น
ตัวเลขที่ได้ชัดเจน: การขยาย code distance จาก 3 เป็น 5 และ 7 ทำให้ logical error ลดลงครึ่งหนึ่งในแต่ละสเต็ป และที่ระยะ 7 หน่วยความจำควอนตัมมี error เพียง 0.143% ต่อหนึ่งรอบการทำงาน
หน่วยความจำนั้นยังมีอายุการเก็บข้อมูลยาวกว่าคิวบิตเดี่ยวที่ดีที่สุดถึง 2.4 เท่า วิศวกรเรียกภาวะนี้ว่า “beyond breakeven” และถือเป็นหลักฐานเชิงประจักษ์ที่ใกล้เคียง “ปืนมีควัน” ที่สุดของวงการ
John Preskill แห่ง Caltech ผู้บัญญัติศัพท์ที่ใช้เรียกยุคควอนตัมปัจจุบัน มองว่าการพิสูจน์ได้ว่า error correction ทำให้คิวบิตเก็บข้อมูลได้นานขึ้น “เป็นหมุดหมายสำคัญมาก” แต่ก็เตือนว่าส่งผลถึงชีวิตประจำวันอาจต้องรอ “อีกเป็นทศวรรษ”
ผ่านไปสิบเดือน Google เดินเกมรุกต่อ
ยักษ์ค้นหาสัญชาติสหรัฐฯ ตีพิมพ์ งานใน Nature ฉบับเดือนตุลาคม 2025 นำเสนออัลกอริทึม Quantum Echoes ที่อ้างว่าสามารถทำงานเร็วกว่าอัลกอริทึมคลาสสิกที่ดีที่สุดบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ชั้นนำกว่า 13,000 เท่า
แต่เมื่ออ่านรายละเอียด นักข่าววิทยาศาสตร์ของ Nature เองรายงานว่ามีนักวิจัยภายนอกจำนวนมากยังสงสัยใน “ขอบเขต” ของข้อพิสูจน์ และ Google ก็ยอมรับตรงไปตรงมาว่า หากจะให้ใช้ประโยชน์เชิงเข้ารหัสได้จริง ยังต้องขยายขนาดระบบอีกหลายหลักคำสั่ง (orders of magnitude)
ประโยชน์ของการทดลองนั้นจึงอยู่ในกรอบที่เฉพาะเจาะจงมาก: มันวัดว่าระบบควอนตัม “กวน” หรือ scramble ข้อมูลอย่างไร ซึ่งมีผลต่อการวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและแม่เหล็ก มากกว่าจะเอาไปเร่งงานสเปรดชีตของคุณ
ระหว่างที่ Google โชว์พาว ผู้เล่นรายอื่นก็เร่งออกโรดแมปกันแบบเปิดเผย
- IBM ประกาศ แผนส่งมอบ Starling คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ fault‑tolerant ที่มี 200 logical qubits รันเกตได้ 100 ล้านครั้ง ภายในปี 2029 หลังเดินตามโรดแมปด้วยชิป Nighthawk และ Loon
- Quantinuum สัญญาระบบควอนตัมแบบ universal, fully fault‑tolerant ชื่อ Apollo ภายในปี 2029 โดยจะปล่อยเครื่อง Helios ก่อน และโปรเซสเซอร์ Sol ในปี 2027
- กลุ่มห้องทดลอง “neutral‑atom” ซึ่งใช้เลเซอร์ดักอะตอมเดี่ยวมาทำคิวบิต กำลังสเกลขึ้นอย่างรวดเร็ว
ในบรรดางานอะตอมเป็นกลาง สองผลลัพธ์โดดเด่นเป็นพิเศษ
ห้องแล็บ Endres ของ Caltech ควบคุม คิวบิตซีเซียมได้ 6,100 ตัว บนตำแหน่ง optical tweezer ราว 12,000 จุด งานตีพิมพ์ใน Nature วันที่ 24 กันยายน 2025 ด้วยเวลา coherence ยาว 13 วินาที และความแม่นยำการควบคุมคิวบิตเดี่ยว 99.98% “นี่คือช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมากสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมสายอะตอมเป็นกลาง” หัวหน้าทีม Manuel Endres กล่าว
อีกฟากหนึ่ง ทีม Harvard นำโดย Mikhail Lukin ร่วมกับ MIT และ QuEra เลือกเดินอีกเส้นทาง พวกเขาเดินเครื่องระบบ 3,000 คิวบิตต่อเนื่องนานกว่า 2 ชั่วโมง หมุนเวียนอะตอมกว่า 50 ล้านตัว และรีโหลดได้สูงสุด 300,000 ตัวต่อวินาทีเพื่อทดแทนอะตอมที่หลุดออกจากกับดัก
“เราโชว์การทำงานต่อเนื่องของระบบ 3,000 คิวบิตได้แล้ว” Lukin ระบุ “และชัดเจนว่ากรอบนี้สามารถขยายไปไกลกว่านี้ได้อีกมาก”
ด้านกลับยังมี “นิทานสอนใจ” ให้ตลาดจำ
Microsoft เปิดตัว ชิป Majorana 1 เดือนกุมภาพันธ์ 2025 อ้างว่าเป็นคิวบิตเชิงทอพอโลยี (topological qubits) ตัวแรกของโลก ซึ่งในทฤษฎีจะต้านทานความผิดพลาดได้ตั้งแต่ระดับโครงสร้าง แต่ในการประชุมวิชาการช่วงมีนาคม นักฟิสิกส์ส่วนใหญ่ยังไม่เชื่อ และนักทฤษฎี Henry Legg ยังตีพิมพ์บทความใน Nature โต้แย้งว่าชุดการทดสอบของ Microsoft อาจถูกหลอกด้วยปรากฏการณ์ธรรมดาได้
Sankar Das Sarma หนึ่งในบิดาทฤษฎีคิวบิตเชิงทอพอโลยี ชมความก้าวหน้าด้านวัสดุของ Microsoft แต่ยืนกรานว่ายังไม่ประทับใจในฟิสิกส์ที่นำเสนอ
ช่องว่างระหว่าง “ข่าวประชาสัมพันธ์” กับ “ข้อพิสูจน์จริง” คือสิ่งสำคัญที่สุดที่นักลงทุนและผู้กำกับดูแลควรจำไว้เมื่อมองไปที่ควอนตัม
อ่านเพิ่มเติม: หยาง จือหลิน ปฏิเสธ Apple — ก่อนที่ Kimi K3 จะกดดัน Claude Fable 5 ด้านโค้ดดิ้ง
AI กำลังสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างเงียบ ๆ
มุมที่สื่อมักมองข้ามคือ AI ไม่ได้นั่งรอให้ควอนตัมสุกงอม มันถูกดึงขึ้นเวทีแล้ว และทำหน้าที่เป็น “เครื่องมือช่าง” ตัวสำคัญบนโต๊ะทดลองควอนตัม
ทีม DeepMind ของ Google พัฒนา ตัวถอดรหัสแบบ neural network ชื่อ AlphaQubit ตีพิมพ์ใน Nature เดือนพฤศจิกายน 2024 เทรนจากข้อมูลของโปรเซสเซอร์ Sycamore สามารถลดความผิดพลาดลงได้อีก 6% เมื่อเทียบกับวิธี tensor network และ 30% เมื่อเทียบกับวิธี correlated matching
“การถอดรหัส” คือจุดที่ AI แสดงฝีมือเต็มที่ ชิปควอนตัมจะปล่อยสัญญาณ error ออกมาเป็นสตรีม และจำเป็นต้องมีระบบอ่าน pattern ที่ซับซ้อนเหล่านี้ให้ทัน และสั่งแก้ไขก่อนที่ error ชุดใหม่จะทับซ้อนเข้ามา
คิวบิตแบบตัวนำยิ่งยวด (superconducting) ทำงานด้วยสเกลเวลาแค่หลักสิบถึงหลักร้อยนาโนวินาที ดังนั้น decoder ต้องทั้ง “แม่น” และ “เร็วแบบสุดขั้ว” หากพลาดจังหวะ แก้ไม่ทัน ข้อผิดพลาดจะซ้อนทับกันจนควบคุมไม่ได้
แรงกดดันแบบเดียวกันนี้เริ่มเห็นในชั้นอื่น ๆ ของสแตกควอนตัมเช่นกัน
- neural network ถูกดึงมาใช้ช่วยคาลิเบรตคิวบิต และจูนพัลส์ควบคุมที่ใช้กลับสถานะคิวบิต
- reinforcement learning ถูกใช้ค้นหาอัลกอริทึมที่เร็วขึ้น เช่น งาน AlphaTensor ของ DeepMind ในการคูณเมทริกซ์
- AI decoder ช่วยลดจำนวนคิวบิตจริงที่ต้องใช้เพื่อปกป้องหนึ่ง logical qubit ลงอย่างต่อเนื่อง
ประเด็นสุดท้ายสำคัญกว่าที่ดูบนผิว ทุก ๆ การลด overhead ในการป้องกัน error จะดึง “เครื่องที่ใช้งานได้จริง” เข้ามาใกล้ โดยไม่ต้องประดิษฐ์คิวบิตชนิดใหม่เลย
ข้อจำกัดนี้อธิบายว่าทำไมผู้เล่นฮาร์ดแวร์รายใหญ่กำลังผสานชิปควอนตัมเข้ากับตัวเร่งคลาสสิก
Nvidia เปิดตัว NVQLink เดือนตุลาคม 2025 อินเตอร์คอนเนกต์แบบเปิดที่เชื่อมโปรเซสเซอร์ควอนตัมเข้ากับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU ได้โดยตรง หนุนหลังโดยผู้พัฒนาควอนตัม 17 ราย และห้องทดลองแห่งชาติสหรัฐฯ 9 แห่ง Quantinuum ใช้โครงสร้างนี้รัน decoder แบบ real‑time ขนาดสเกลจริงตัวแรกสำหรับชิป Helios ทำเวลาได้ 67 ไมโครวินาที
ยอดบอสอย่าง Jensen Huang พูดชัดเจน: คุณไม่มีทางรันคอมพิวเตอร์ควอนตัม “ลอยเดี่ยว” ได้ ต้องเอาซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกมาจอดข้าง ๆ เสมอ
นั่นคือภาพของ “อนาคตระยะใกล้” — ระบบไฮบริดที่ AI ทำหน้าที่จูน คาลิเบรต และเฝ้าดูแลคิวบิตที่เปราะบางแบบเรียลไทม์
อ่านเพิ่มเติม: Anthropic ปฏิเสธข้อกล่าวหาแบนโมเดลเปิดน้ำหนัก ก่อนเปิดเผย “ความกลัวที่แท้จริง” ของบริษัท
ควอนตัมช่วย AI ได้จริงแค่ไหน
เมื่อหงายคำถามกลับ: คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะทำให้ AI ฉลาดขึ้นหรือถูกลงแบบก้าวกระโดดได้หรือไม่
คำตอบที่ซื่อตรงคือ: “ยัง” น้อยกว่าที่คำโฆษณาอ้างอยู่มาก
ความฝันเดิมคือ quantum machine learning — อัลกอริทึมที่อ้างว่าจะเร่งงานด้านข้อมูลแบบชี้วัด (exponential speedup) แต่ฝันนั้นถูก “คนวัยทีน” หยิบค้อนทุบ
ปี 2018 Ewin Tang พิสูจน์ ว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิกสามารถทำงานแทนอัลกอริทึมแนะนำสินค้าแบบควอนตัมที่โด่งดังได้ และต่อมาก็ “dequantize” หรือแปลงอัลกอริทึมควอนตัมตัวอื่น ๆ ให้กลายเป็นเวอร์ชันคลาสสิกตามมาอีกหลายตัว งานของเธอเปิดโปงว่าหลายครั้ง “ความเร็วเหนือชั้น” อยู่ที่สมมติฐานเรื่องการโหลดข้อมูลที่ไม่สมจริง ไม่ได้มาจากคณิตศาสตร์ควอนตัมจริง ๆ
สองปัญหาหลักยังกัดไม่ปล่อยสาย quantum ML
- คอขวดด้านข้อมูลเข้า: การเอาข้อมูลคลาสสิกธรรมดาไปเข้ารหัสในสถานะควอนตัมอาจกินเวลาจนกลืนกินข้อได้เปรียบด้านความเร็วก่อนการคำนวณจะเริ่ม
- barren plateau: เมื่อวงจรควอนตัมลึกขึ้น พื้นผิวฟังก์ชันการเรียนรู้จะแบนราบจน gradient แทบหายไป ทำให้เทรนโมเดลไม่เดินหน้า
Scott Aaronson นักทฤษฎีความซับซ้อนควอนตัมชื่อดัง spent ปี ๆ เตือนให้คนอ่าน “เชิงอรรถ” ก่อนเชื่อว่า quantum ML จะเปลี่ยนเกมในทันที
แล้วควอนตัมเก่งเรื่องไหน “จริง” กันแน่
คำตอบคือ “จำลองระบบควอนตัมอื่น” เป็นหลัก — เคมี วัสดุ และโจทย์ optimization บางแบบอยู่ใน sweet spot เพราะธรรมชาติเองก็เป็นควอนตัม และคอมพิวเตอร์ควอนตัมพูดภาษาเดียวกับมัน
นี่คือช่องธุรกิจจริงที่มีคุณค่า: แบตเตอรี่รุ่นใหม่ ตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพกว่าเดิม และโมเลกุลยาที่มีศักยภาพทั้งหมดอาจเริ่มจากผลจำลองบนควอนตัม
แต่อันนี้ไม่ใช่เรื่องเล่าขายหุ้นแบบ “ควอนตัมจะอัปเกรดแชตบอตของคุณเป็นร้อยเท่า” ที่ตลาดชอบฟัง Preskill เองเคยนิยามช่วงนี้ว่าเป็นยุค NISQ — noisy intermediate‑scale quantum — เวทีของ “การทดลองที่มีประโยชน์” มากกว่าจะเป็นเครื่องสากลที่ทำได้ทุกอย่าง
อ่านเพิ่มเติม: เอเจนต์นอกคอกของ OpenAI แฮกเพิ่มอีก 4 บริการ นอกเหนือจาก Hugging Face
โจทย์ด้านพลังงานที่ไม่มีใครควรสัญญาเกินจริง
ความหิวพลังงานของ AI กำลังกลายเป็นปัญหาโครงสร้างพื้นฐานระดับโลก
IEA คาดการณ์ ว่าศูนย์ข้อมูลจะใช้ไฟฟ้าราว 945 เทราวัตต์‑ชั่วโมงภายในปี 2030 มากกว่าสองเท่าของระดับ 415 เทราวัตต์‑ชั่วโมงในปี 2024 ตัวเลขปี 2030 นั้นเกือบเท่ากับการใช้ไฟฟ้าทั้งประเทศญี่ปุ่นต่อปี
ดีมานด์ไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลที่ optimize เพื่อ AI IEA ระบุว่ามีแนวโน้ม “เพิ่มขึ้นมากกว่าสี่เท่า” ในช่วงเวลาเดียวกัน
จากนั้นเรื่องเล่าที่ล่อตลาดก็ตามมา: คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้ฟิสิกส์แปลกใหม่ บางทีอาจช่วยลดบิลค่าไฟลงฮวบฮาบก็ได้
ตรงนี้ต้องใช้ความระมัดระวังเป็นพิเศษ
คอมพิวเตอร์ควอนตัม “อาจ” แก้โจทย์บางชนิดด้วยการใช้พลังงานน้อยกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกอย่างมาก แต่ระบบจริงต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานทำความเย็นระดับใกล้ศูนย์สัมบูรณ์ และสแต็กคลาสสิกจำนวนมากประกบอยู่ ซึ่งล้วนกินไฟไม่น้อยหน้ากัน
ในแง่การเงิน นั่นหมายความว่า:
- อย่าประเมินมูลค่าหุ้นหรือโครงการควอนตัมจากคำสัญญาด้าน “พลังงานถูกลง” เพียงอย่างเดียว
- โมเดลธุรกิจที่ผสาน AI + ควอนตัมยังต้องผ่านด่านต้นทุนไฟฟ้า ฮาร์ดแวร์ และบุคลากรเชี่ยวชาญ ซึ่งอาจสูงกว่าที่ presentation slide บอกไว้มาก
สำหรับนักลงทุนและผู้กำกับดูแล ความจริงที่ไม่เปลี่ยนคือ สองเทคโนโลยีนี้กำลังเดินเข้าหากันอย่างแน่นอน:
- AI กำลังเร่งให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเข้าใกล้ระดับ “ใช้งานได้จริง” เร็วกว่าที่หลายคนคาด
- ควอนตัมกำลังทำให้ภูมิทัศน์ความมั่นคงไซเบอร์ — โดยเฉพาะคริปโตและระบบการเงินดิจิทัล — ต้องรีบ “ย้ายบ้านเข้ารหัส” ภายในกรอบเวลาที่ NIST และหน่วยงานต่างประเทศเริ่มขีดเส้น
ใครที่ถือครองสินทรัพย์ดิจิทัลขนาดใหญ่ หรือออกผลิตภัณฑ์การเงินที่พึ่งพาการเข้ารหัสแบบเดิมอยู่ จึงควรเริ่มวางแผนสู่มาตรฐาน post‑quantum ตั้งแต่วันนี้ มากกว่าจะรอให้เครื่องควอนตัมตัวแรกที่ “เจาะได้จริง” ออกข่าวหน้าหนึ่งก่อนค่อยลงมือ ปัญหาคำนวณที่ควอนตัมคอมพิวเตอร์ถนัดอย่างเคมีเชิงลึกและการหาค่าที่เหมาะที่สุด สามารถใช้จำนวนการคำนวณน้อยกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมอย่างมหาศาล จึงมีศักยภาพประหยัดพลังงานได้ “บนงานแคบๆ เฉพาะทาง” เท่านั้น
แต่มันจะไม่ถูกเอาไปใช้รันโมเดลภาษาอย่างที่ใช้ใน AI วันนี้ และระบบควอนตัมอุณหภูมิต่ำจัดเองก็มีต้นทุนความเย็นที่โหดมากอยู่แล้ว ดังนั้น “ข้ออ้างที่ลงดินได้จริง” คือประสิทธิภาพเฉพาะจุดบนปัญหาที่เป็นมิตรกับควอนตัม ไม่ใช่ทางลัดมาช่วยลดการใช้ไฟฟ้าของ AI ทั้งระบบ
ใครขายฝันแบบหลัง ก็คือกำลัง “ขายของ”
อ่านเพิ่มเติม: แอปเปิลเริ่มปล่อยเช่า iPhone เดือนละ 17.99 ดอลลาร์ ผ่าน Klarna
จุดที่กระเป๋าเงินคุณเริ่มเกี่ยว
จุดตัดที่จับต้องได้จริงระหว่าง AI ควอนตัม กับเงินในชีวิตประจำวัน คือ “โลกเข้ารหัส”
ระบบเข้ารหัสกุญแจสาธารณะอย่าง RSA และ elliptic-curve cryptography (ECC) ตั้งอยู่บนคณิตศาสตร์ที่ “ยาก” สำหรับคอมพิวเตอร์คลาสสิก แต่ “ง่าย” สำหรับควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่พอ ด้วยอานิสงส์ของอัลกอริทึม Shor
ความเสี่ยงนี้มีชื่อเรียกชัดเจนและควรทำให้ทุกคนที่มีความลับยืดอายุหนักใจ: “เก็บข้อมูลวันนี้ แกะรหัสทีหลัง” – ฝั่งตรงข้ามสามารถบันทึกทราฟฟิกที่ถูกเข้ารหัสไว้ก่อน แล้วค่อยถอดรหัสเมื่อฮาร์ดแวร์ควอนตัมตามทัน
NIST ปิดดีลแนวป้องกันในเดือนส.ค. 2024 โดยได้เผยแพร่มาตรฐาน post-quantum ชุดแรก 3 ตัว ได้แก่ ML-KEM, ML-DSA และ SLH-DSA ก่อนจะคัดเลือก HQC เป็นอัลกอริทึมสำรองในเดือนมี.ค. 2025
เส้นตายเขียนไว้ชัดในร่างคู่มือเปลี่ยนผ่านของ NIST: เริ่ม “ลดความสำคัญ” RSA และ ECC ภายในปี 2030 และ “ห้ามใช้” โดยสิ้นเชิงหลังปี 2035
คริปโทเคอร์เรนซีอยู่ในจุดศูนย์กลางระเบิด เพราะบล็อกเชนส่วนใหญ่ผูกอยู่กับลายเซ็นแบบ elliptic-curve เดียวกัน
สำหรับบิตคอยน์ ความเสี่ยง “มีจริง แต่เถียงกันได้” งานศึกษาโดย Deloitte ประเมินว่ามีบิตคอยน์กว่า 4 ล้านเหรียญ หรือราว 25% ของบิตคอยน์ทั้งหมด ที่จอดอยู่ในเอาต์พุตแบบ pay-to-public-key และแอดเดรสที่ถูกใช้ซ้ำ ซึ่งคีย์สาธารณะถูกเปิดเผยไปแล้ว
งานวิเคราะห์เชนรุ่นใหม่กดตัวเลขขึ้นไปอีก งานวิจัยของ Google Quantum AI ประเมินว่าบิตคอยน์ราว 6.5–6.9 ล้านเหรียญ หรือเกือบหนึ่งในสามของซัพพลายที่หมุนเวียน อยู่ในกลุ่มคีย์ที่ถูกเปิดเผยและถูกใช้ซ้ำ โดยมากกว่า 1.7 ล้านเหรียญอยู่ในสคริปต์ P2PK รุ่นแรกๆ เพียงอย่างเดียว
แนวป้องกันเริ่มขยับ แต่ยังไม่เท่ากัน
- นักพัฒนาบิตคอยน์กำลังถก BIP-360 ซึ่งเสนอชนิดที่อยู่ใหม่แบบทนควอนตัม แต่ยังเป็นเพียงดราฟต์ ยังไม่มีสัญญาณเปิดใช้
- มูลนิธิ Ethereum (ETH) เผยโรดแมป post-quantum ขณะที่ วิตาลิก บูเตริน วางแผนย้ายระบบลายเซ็น บัญชี และโพรพรูฟต่างๆ ไปสู่สกีมที่ทนควอนตัม
- Solana (SOL) เสนอ “Winternitz Vault” เป็นทางเลือกบนลายเซ็นแบบใช้ครั้งเดียวที่อิงแฮช แต่บัญชีดีฟอลต์ยังใช้โค้งที่เสี่ยงต่อควอนตัมเหมือนเดิม
ข้อเท็จจริงวันนี้คือ “ยังไม่มี” เชนไหนที่ทนควอนตัมได้ในระดับโปรโตคอล ทุกเครือข่ายยังอยู่ในโหมด “ออกแบบเรือชูชีพ”
อ่านเพิ่มเติม: BIP-110 ติดหล่ม ขณะ Saylor ซัดการแก้กติกาคือการโจมตีผู้ถือทุกคน
เมื่อสองเทคโนโลยีเร่งกันเอง
ฉากที่น่ากลัวกว่ามักเกิดจาก “การบรรจบกัน” คือเมื่อความก้าวหน้าในด้านหนึ่งทำให้อีกด้านวิ่งเร็วขึ้น
เดือนพ.ค. 2025 Craig Gidney แห่ง Google พลิกสมการ ชุดใหญ่ เขาประเมินว่า RSA-2048 สามารถถูกแฟกเตอร์ได้ภายในเวลาไม่ถึงสัปดาห์ โดยใช้คิวบิตที่มีสัญญาณรบกวน “ไม่ถึงหนึ่งล้านคิวบิต” ลดลงราว 20 เท่า จากระดับ 20 ล้านคิวบิตที่เขาและผู้ร่วมเขียนเคยประเมินไว้ในปี 2019
แปลว่า “จำนวนคิวบิตที่ต้องใช้ในการเจาะเข้ารหัสของคุณ” บนกระดาษ ลดลงมา 20 เท่าในเวลาแค่หกปี
ทั้งหมดนี้ยังไม่ต้องมีเครื่องจริงสักตัว เป็นผลจากอัลกอริทึมที่ดีขึ้นและวิธีแก้ข้อผิดพลาดที่แยบยลขึ้น – ประเภทของความก้าวหน้าที่ AI เริ่มช่วยหาให้ได้เรื่อยๆ
ส่วนลดของ Gidney มาจากเลขคณิตที่ฉลาดกว่า และเลย์เอาท์การแก้ข้อผิดพลาดที่อัดแน่นขึ้น ไม่ได้มาจากฮาร์ดแวร์ปฏิวัติใหม่ ถ้าแรงกดดันด้านการเพิ่มประสิทธิภาพนี้หันไปเล่นงานงานเจาะรหัสเต็มๆ ตัวเลขทรัพยากรที่ต้องใช้ก็มีแต่จะเลื่อนลงเรื่อยๆ
ฝั่งนักความปลอดภัยไซเบอร์มองเรื่องนี้เป็น “เป้าขยับได้” ไม่ใช่วันสิ้นโลกที่ฟันธงวันเวลาได้ การอ่านสถานการณ์แบบรอบคอบคือ ยุค AI กำลังค่อยๆ ลดเพดานความสามารถที่ฮาร์ดแวร์ควอนตัมต้องปีนข้าม
นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมคำพูดอย่าง “เรายังมีเวลาอีกหลายปี” จึงเป็นคำอธิบายเรื่อง “ฮาร์ดแวร์” ไม่ใช่เรื่อง “คณิตศาสตร์”
อ่านเพิ่มเติม: วาฬ Ethereum เทขาย 430 ล้านดอลลาร์ในวันเดียว ขณะซัพพลายบนเอ็กซ์เชนจ์ต่ำสุดในรอบทศวรรษ
เงินก้อนใหญ่ และความเห็นที่แตกเป็นสองขั้ว
ฝั่งนักลงทุนมองเห็นทุกอย่างที่กำลังเกิดขึ้นแล้ว
McKinsey รายงานว่า บริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งทำรายได้รวมทะลุ 1 พันล้านดอลลาร์ได้ในปี 2025 ขณะที่เงินลงทุนสตาร์ทอัพพุ่งถึง 12.6 พันล้านดอลลาร์ โต 6.3 เท่าในปีเดียว และเทคโนโลยีนี้อาจสร้างมูลค่าเศรษฐกิจได้ 1.3–2.7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2035
รัฐบาลทั่วโลกก็อัดงบเข้าไปเช่นกัน แต่อยู่บน “ระดับความมั่นใจ” ที่ต่างกันมาก
- สหรัฐฯ ออกกฎหมาย National Quantum Initiative Act อนุมัติงบประมาณราว 1.2 พันล้านดอลลาร์นับจากปี 2018
- โครงการ Quantum Flagship ของสหภาพยุโรปกันงบขั้นต่ำ 1 พันล้านยูโรในช่วงสิบปี เริ่มตั้งแต่ 2018
- งบลงทุนของจีนมักถูกอ้างที่ระดับราว 15 พันล้านดอลลาร์ ตามตัวเลขประเมินของ McKinsey ซึ่งยังไม่ได้รับการยืนยัน มีข้อโต้แย้งสูง และควรถูกมองด้วยความระมัดระวัง
จุดที่คนเก่งๆ ยังเถียงกันคือ “ไทม์ไลน์”
ทั้ง IBM และ Quantinuum ต่างเล็งปี 2029 เป็นเป้าหมายสำหรับระบบ fault-tolerant ขณะที่ Google ก็พูดในกรอบ “ไม่ใช่หลายทศวรรษ” แต่เป็น “หลายปี”
ฝั่ง เจนเซน หวง ซีอีโอ Nvidia เคยทำหุ้นควอนตัมสะเทือนในเดือนม.ค. 2025 ด้วยการบอกว่าเครื่องที่ใช้งานได้จริงอาจต้องรออีก 20 ปี ก่อนจะกลับลำในงาน Quantum Day ของ Nvidia ช่วงมี.ค. 2025 ด้วยการหยอกว่าที่เชิญแขกมาบนเวที ก็เพื่อให้พวกเขามาอธิบายว่าเขาคิดผิดอย่างไร
ฝั่งความปลอดภัยไซเบอร์เลือกปักหลักด้วย “ความน่าจะเป็น” Global Risk Institute สำรวจผู้เชี่ยวชาญ 26 คน ซึ่งประเมินว่า โอกาสที่จะมี “ควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่กระทบระบบเข้ารหัสได้จริง” ภายใน 10 ปีข้างหน้าอยู่ที่ 28–49% ในระดับ “quite possible” และเพิ่มเป็น 51–70% ภายใน 15 ปีในระดับ “likely” ซึ่งเป็นตัวเลขสูงสุดตั้งแต่เริ่มทำรายงานมา
สายสงสัยอย่าง Das Sarma ยังเชื่อว่าเครื่องจริงที่แก้ข้อผิดพลาดได้อย่างใช้งานได้จริงน่าจะอยู่ไกลกว่าที่โรดแมปฝั่งอุตสาหกรรมวาดเอาไว้
สองอย่างนี้อาจ “ถูกพร้อมกัน” ได้ ภัยคุกคามอาจอยู่ห่างไปอีกราวหนึ่งทศวรรษ แต่ก็ยังสมเหตุสมผลที่จะเริ่มลงมือวันนี้ เพราะการย้ายระบบใช้เวลาหลายปี และข้อมูลที่ถูก “เก็บไว้เพื่อถอดรหัสทีหลัง” ไม่ได้หมดอายุ
อ่านเพิ่มเติม: เสียงแตกในเฟด 3 คนโหวตค้าน ผู้เชี่ยวชาญเตือนนี่คือเซ็ตอัปเลวร้ายสุดสำหรับคริปโท
ภาพที่สมจริงกว่าภาพขายฝัน
หากกรองโฆษณาและเสียงฮือฮาออก ภาพที่เหลือค่อนข้างชัด
AI คือฝั่งที่ “โตแล้ว” และกำลังเข้าไปช่วยให้ควอนตัมคอมพิวเตอร์เก่งขึ้น ทั้งด้านการถอดรหัสสัญญาณ การคาลิเบรต และการควบคุมระบบ ส่วนของขวัญจากควอนตัมให้กับ AI มีอยู่จริงในงานแคบๆ อย่างเคมีและการจำลองระบบ แต่ถูกพูดเกินจริงอย่างหนักในแทบทุกกรณีอื่น
การบรรจบกันที่ “เร่งด่วนจริง” ไม่ใช่ซูเปอร์สมอง แต่มันคือการกร่อนทีละน้อยของระบบเข้ารหัสที่รองรับอินเทอร์เน็ตทั้งผืน เร็วขึ้นด้วยอัลกอริทึมที่ฉลาดขึ้นไม่หยุด
คุณไม่จำเป็นต้องเดาปีเป๊ะๆ สิ่งที่ต้องยอมรับคือ “การย้ายระบบควรเริ่มไปแล้ว”
เครื่องยังสร้างไม่เสร็จ และแนวป้องกันก็ยังไม่เสร็จเช่นกัน ทางเลือกที่สมเหตุสมผลคือ “จับตาดูทั้งสองสนามแข่งไปพร้อมกัน”
อ่านต่อ: บิตคอยน์ยืนป้องกันระดับ 64,000 ดอลลาร์ ก่อนการประชุมเฟดที่ตลาดไม่มีใครเห็นตรงกัน