Forscher des Startups PSI haben mithilfe eines noch unveröffentlichten KI-Modells von Anthropic ein seit 18 Jahren offenes Problem der Quantenkomplexität gelöst. Wie aus Medienberichten hervorgeht, gelang der Beweis der sogenannten Aaronson-Ambainis-Vermutung unter Einsatz des Modells Fable 5.2. Die Arbeit führte der MIT-Absolvent und PSI-Mitarbeiter David Turturean durch, der über einen frühzeitigen Zugang zu dem Anthropic-System verfügte.
Die mathematische Vermutung geht auf Vorarbeiten von Scott Aaronson aus dem Jahr 1999 zurück und wurde 2011 gemeinsam von Aaronson (University of Texas at Austin) und Andris Ambainis (Universität Lettland) formuliert. Dem Startup gelang es nun, das Problem innerhalb von drei Tagen beziehungsweise in rund vier Tagen zu beweisen. Der resultierende Beweis wurde anschließend zweimal verbessert und über das formale Verifikationssystem Lean bestätigt.
Grenzen des Quantenvorteils aufgezeigt
Der erbrachte Beweis liefert ein negatives Ergebnis für bestimmte theoretische Quantenanwendungen: Für eine Klasse von Problemen mit großen Zufalls-Bitstrings besitzen Quantencomputer demnach keinen wesentlichen Vorteil gegenüber klassischen Systemen. Herkömmliche Computer können die entsprechende Rechenleistung ohne signifikanten Mehraufwand approximieren.
Das Resultat schließt damit einen praktischen Quantenvorteil für diese spezifische Problemkategorie aus. Andere Anwendungsfelder – etwa Molekülsimulationen, Optimierungsaufgaben oder Berechnungen mit kürzeren sowie weniger zufälligen Strings – bleiben von dieser Einschränkung unberührt.
In der Fachwelt stieß der Durchbruch auf breite Aufmerksamkeit. Die Stanford-Mathematiker Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle und Li-Yang Tan bestätigten die Korrektheit der Ausarbeitung. Sie bezeichneten den Lösungsweg als völlig anders sowie deutlich schwieriger im Vergleich zu bisherigen Ansätzen und sprachen von einem gewaltigen Ergebnis.
Reaktionen der theoretischen Informatik
Auch die ursprünglichen Urheber der Vermutung nahmen Stellung zu der Veröffentlichung. Scott Aaronson erklärte, er verstehe den generierten Beweis zwar nicht in allen Einzelheiten vollständig, gehe jedoch aufgrund der formalen Lean-Verifikation und der Prüfung durch erfahrene Forscher von dessen Richtigkeit aus.
Nach seiner Einschätzung schließe das Resultat eine ohnehin unplausible Richtung in der Quantenforschung aus. Andris Ambainis räumte ein, die Arbeit an dem Problem selbst bereits aufgegeben zu haben, betonte jedoch zugleich, dass für wissenschaftliche Pionierleistungen weiterhin große kreative Sprünge erforderlich seien, zu denen aktuelle KI-Systeme noch nicht in der Lage seien.
Ein KI-Modell hat in rund vier Tagen eine 18 Jahre offene Vermutung der Quantenkomplexität bewiesen — verifiziert über Lean, nicht über Peer-Review. Wer KI in der Forschung einsetzt, braucht genau dafür einen belastbaren Prüfpfad, bevor Ergebnisse in Roadmaps wandern. Der kostenlose Leitfaden zeigt, wie Sie Forschungssysteme aufsetzen und Ergebnisse formal gegenprüfen. Kostenlosen Leitfaden jetzt anfordern
Shachar Lovett von der University of California, San Diego, schätzte die praktischen Auswirkungen der Erkenntnisse auf reale Quantenmaschinen als gering beziehungsweise unklar ein.
Bislang stützt sich die Validierung des Beweises auf die Autoformalisierung im Lean-System; ein traditionelles Peer-Review-Verfahren steht noch aus.
Geschäftsmodell und strategische Ausrichtung von PSI
Das Startup PSI, das von CEO Matt Pines gemeinsam mit Alex Klokus und Dr. Alexander Wissner-Gross gegründet wurde, sicherte sich im September 2026 eine Seed-Finanzierung in Höhe von 58 Mio. Dollar. Die Runde wurde von Bill Gates’ Investmentfonds Breakthrough Energy Ventures angeführt.
Bei der Entwicklung setzt das Unternehmen laut Pines nicht auf einzelne Modelle, sondern auf umfassende Forschungssysteme, die neben Modell-Harnesses auch Speicher, Simulationen und spezialisierte Werkzeuge umfassen.
Laufende Umsätze generiert PSI derzeit mit Optimierungsdienstleistungen für KI-Rechenzentren in den Bereichen Wärme, Strom, Wasser und Lärm. Als langfristiges Ziel nennt das Unternehmen die Überführung theoretischer Durchbrüche in baubare Technologien.
Der Beweis schließt einen Weg zum Quantenvorteil aus — für Probleme mit großen Zufalls-Bitstrings. Molekülsimulation, Optimierung und kürzere Strings bleiben unberührt, die praktische Tragweite ist laut Fachleuten gering bis unklar. Wer Budgets auf Quanten setzt, sollte diese Grenze kennen, statt dem Hype zu folgen. Der Leitfaden liefert den Realitätscheck für Ihre Investitionsentscheidung. Realitätscheck Quantenvorteil sichern
Bei naturwissenschaftlichen Fragestellungen in der Physik oder den Lebenswissenschaften stehe die experimentelle Bestätigung durch die Natur jedoch noch aus.
In Fragen der Transparenz lässt sich PSI von Jim Halverson von der Northeastern University beraten. Für die kommende Woche kündigte das Unternehmen zudem einen Gipfel zu KI-beschleunigter Wissenschaft am Massachusetts Institute of Technology an.