Dem Technologieunternehmen Physical Superintelligence Inc. (PSI) ist ein bedeutender theoretischer Durchbruch im Bereich des Quantencomputings gelungen. Mithilfe eines unveröffentlichten KI-Modells von Anthropic konnte das Unternehmen die seit 2008 offene Aaronson-Ambainis-Vermutung beweisen. Das von PSI-Teammitglied David Turturean entwickelte System benötigte lediglich drei Tage, um die mathematische Herleitung zu finden.
Die Aaronson-Ambainis-Vermutung befasst sich mit der grundlegenden Frage, unter welchen Bedingungen Quantencomputer klassischen Rechensystemen signifikant überlegen sind.
Nach Angaben von PSI zeigt der nun erbrachte Beweis, dass bestimmte exponentielle Geschwindigkeitsvorteile von Quantenrechnern spezifische mathematische Muster und Strukturen voraussetzen. Durch dieses Ergebnis wird ein bisher diskutierter theoretischer Pfad zu solchen Quanten-Speedups formal ausgeschlossen.
Verifikation durch Lean und breite wissenschaftliche Anerkennung
Um die mathematische Argumentation formal abzusichern, wurde der Beweis in der Programmiersprache Lean autoformalisiert und anschließend von führenden Fachwissenschaftlern überprüft. Scott Aaronson, einer der ursprünglichen Urheber der Problemstellung, erklärte, dass er den Beweis zwar nicht in jedem Detail vollständig durchdringe, ihn jedoch für zutreffend halte.
Ein KI-System hat in drei Tagen eine seit 2008 offene Quanten-Vermutung bewiesen — verifiziert in Lean und von führenden Fachwissenschaftlern geprüft. Wer KI in der Forschung einsetzt, braucht genau dafür einen belastbaren Prozess: von der Aufgabenstellung über die formale Absicherung bis zur Bewertung des Ergebnisses. Dieser kostenlose Leitfaden zeigt Ihnen die Hebel, mit denen aus KI-gestützter Forschung verwertbare Ergebnisse werden statt ungeprüfter Behauptungen. Kostenlosen Leitfaden jetzt anfordern
Ausschlaggebend für seine Einschätzung seien die Autoformalisierung in Lean sowie Erläuterungen durch Fachkollegen. Auch Forscher der Stanford University beurteilten das Resultat positiv: Die Wissenschaftler Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle und Li-Yang Tan hoben hervor, dass die relevanten theoretischen Ansätze auf beinahe magische Weise zusammengeführt worden seien.
Forschungssysteme und kommerzielle Ausrichtung
Welches KI-Modell im Hintergrund exakt zum Einsatz kam, blieb öffentlich unklar, da Anthropic den Vorgang nicht kommentierte. Laut Angaben von PSI nutzte das Team einen frühzeitigen Zugang zu Anthropics Modell Fable 5.2. Anthropic stellte am 9. November 2026 seine Frontier-Modelle Fable 5.2 und Mythos 5.2 offiziell vor, die im Vergleich zur Vorgängerversion 5.1 eine um 30 Prozent schnellere Token-Generierung erreichen.
Theoretische Durchbrüche ohne Marktreife sind der teure Normalfall: Selbst das beschriebene Forschungssystem stößt in Disziplinen wie der Physik an Grenzen, weil Modelle dort der experimentellen Validierung im Labor bedürfen. Bevor Sie Budget in KI-Forschungssysteme schieben, sollten Sie wissen, wie Sie Ergebnisse formal absichern und den Weg zur Kommerzialisierung planen. Der Leitfaden liefert Ihnen die Prüfschritte und die Roadmap. Prüfschritte und Roadmap jetzt abrufen
PSI setzt für komplexe wissenschaftliche Problemstellungen auf eigens entwickelte Modell-Harnesses. Nach Darstellung von PSI-Chef Matt Pines baut das Unternehmen gezielt Forschungssysteme rund um Künstliche Intelligenz auf.
Pines wies zugleich darauf hin, dass die Methodik in Disziplinen wie der Physik an Grenzen stoße, da theoretische Modelle dort stets einer experimentellen Validierung im Labor bedürfen. Das wirtschaftliche Fundament des Startups bildet derzeit die Optimierung von Rechenzentren, bei der Faktoren wie Hitze, Strombedarf, Wasserverbrauch und Lärmemissionen simuliert werden. Langfristig beabsichtigt PSI, fundamentale theoretische Durchbrüche in marktfähige Technologien zu überführen.