🔬 Quantum Computing

คอมพิวเตอร์ควอนตัม — อธิบายตรงไปตรงมา ไม่ขายฝัน

หน้านี้ตั้งใจให้ผู้อ่าน "เข้าใจให้ถูก" ว่าควอนตัมคอมพิวติ้งคืออะไร ทำอะไรได้จริงในตอนนี้ และอะไรคือคำโฆษณาเกินจริงที่ควรระวัง โดยเน้นบริบทขององค์กรและอุตสาหกรรม

⚠️ สรุปสั้น: ความจริงที่ควรรู้ (Reality Check)

🔬

เรายังอยู่ในยุค NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum): เครื่องจริงมีควิบิตจำนวนไม่มากและมี "สัญญาณรบกวน" สูง จึงยัง ไม่สามารถคำนวณแบบ fault-tolerant ได้ทั่วไป และประโยชน์เชิงพาณิชย์ยังจำกัดมากในวงกว้าง

🔐

งานที่ "มักถูกอ้าง" ว่าจะพลิกโลก เช่น ถอดรหัส RSA ด้วย Shor's algorithm เป็นไปได้ทางทฤษฎี แต่ต้องใช้เครื่องขนาดใหญ่พร้อมการแก้ไขความผิดพลาดระดับสูง ซึ่ง ยังไม่มี ใช้งานจริงในปัจจุบัน (แม้จะมีงานวิจัยลดสเปกประมาณการลงเรื่อย ๆ ก็ตาม)

🛡️

ด้านความปลอดภัยข้อมูล สิ่งที่ "ทำได้จริงวันนี้" คือเริ่มย้ายไปใช้ Post-Quantum Cryptography (PQC) ซึ่ง NIST ออกมาตรฐาน FIPS 203/204/205 แล้ว ไม่ต้องรอคอมพิวเตอร์ควอนตัม

🔑

QKD (Quantum Key Distribution) เป็นคนละเรื่องกับ PQC และถูกหลายหน่วยงานเตือนว่าไม่เหมาะแทนที่ระบบเข้ารหัสทั่วไปในวงกว้าง ณ ตอนนี้ (ข้อจำกัดด้านระยะทาง โครงข่าย และต้นทุน)

ควอนตัมคอมพิวติ้งคืออะไร (What it is)

🔮 หลักการพื้นฐาน

คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้ qubit แทนบิต โดยอาศัยคุณสมบัติ superposition และ entanglement เพื่อทำให้บางปัญหาคำนวณได้เร็วขึ้น "เชิงอัลกอริทึม" เมื่อมีอุปกรณ์ที่แม่นยำพอ

อัลกอริทึมสำคัญ

  • Shor: แยกตัวประกอบจำนวนเต็ม (กระทบ RSA/ECC หากมีเครื่องใหญ่พอ)
  • Grover: เร่งการค้นหาแบบไม่เป็นโครงสร้างได้ ~sqrt(N) (กระทบกับคีย์สมมาตรบางกรณี)

สถาปัตยกรรมหลักมี 2 แนวทางใหญ่:

🔧 Gate-based (Universal)

ยืดหยุ่นสูง เป็นเป้าหมายระยะยาวของ "คอมพิวเตอร์ควอนตัมทั่วไป"

🎯 Quantum Annealing

เน้นปัญหา optimization เฉพาะกลุ่ม ไม่ใช่เครื่องสากล และ ไม่รัน Shor ได้—อย่าสับสนเวลามีคนอ้างว่า "แคร็กรหัส" ด้วยเครื่อง annealer

สถานะปัจจุบันของเทคโนโลยี (As of 2025)

🔧

สถานะเครื่องยุค NISQ

เครื่องยุค NISQ ยังมีข้อจำกัดด้านจำนวนควิบิต คุณภาพเกต และเวลาโคฮีเรนซ์ ทำให้ต้องพึ่ง error mitigation หรือทดลองบนสเกลเล็ก ๆ เป็นหลัก

เป้าหมายใหญ่คือ Quantum Error Correction (QEC) สร้าง "logical qubit" ที่เชื่อถือได้ ซึ่งมีพัฒนาการต่อเนื่องในงานวิจัยช่วง 2024–2025 แต่ยังไม่ถึงระดับระบบใช้งานกว้าง

🔐

การประเมิน RSA Cracking

การประเมิน "เครื่องที่ใหญ่พอจะถอด RSA-2048" มีทั้งแบบเก่า (ต้องใช้ ~20 ล้านควิบิตฟิสิคัล) และงานใหม่ปี 2025 ที่เสนอว่าหากสมมติฮาร์ดแวร์ดีพอ อาจลดเหลือต่ำกว่าล้านควิบิตและใช้เวลาระดับสัปดาห์

ย้ำว่าเป็น การประมาณเชิงทฤษฎี ยังไกลจากเครื่องจริง

ข้อสรุปสำหรับภาคอุตสาหกรรมวันนี้:

  • ยังไม่มี "การได้เปรียบเชิงพาณิชย์ที่ชัดเจนและยืนยันซ้ำได้" สำหรับเวิร์กโหลดทั่วไปเมื่อเทียบกับ HPC/GPUs
  • ใช้แนวทาง watch, learn, prepare: ทดลองเล็ก ๆ ทางวิจัยผ่านคลาวด์/ซิมูเลเตอร์ วางแผนย้ายเข้าหา PQC และอย่าลงทุนก้อนใหญ่กับโซลูชันที่พิสูจน์ไม่ได้

ใช้ทำอะไรได้บ้าง—และยังทำอะไรไม่ได้

แนวโน้มที่ "อาจ" ได้เปรียบในอนาคต

  • 🧪 เคมีควอนตัม/วัสดุศาสตร์ (เช่น แบตเตอรี่ ปุ๋ย ตัวเร่งปฏิกิริยา)
  • 📊 Optimization บางประเภท (แต่ควรเทียบกับ OR/MILP/Metaheuristics บน HPC เสมอ)
  • 🤖 Machine Learning เชิงทดลอง (Quantum kernels/feature maps) — ยังอยู่ในวงวิจัย

สิ่งที่ "มักถูกกล่าวเกินจริง" ตอนนี้

  • 🚫 "ควอนตัม AI" แก้ทุกปัญหาได้ทันที → ยังไม่มีหลักฐานมาตรฐานที่ชัดเจน
  • 🚫 เครื่อง annealer แคร็กรหัสสาธารณะ → ไม่ใช่สถาปัตยกรรมเดียวกันกับที่รัน Shor
  • 🚫 โซลูชันกล่องดำ "เสียบแล้วดีขึ้น 10x" โดยไม่มีเบนช์มาร์กเทียบ คลาสสิกที่ดีที่สุด

ด้านความปลอดภัย: ต้องทำอะไร "ตอนนี้"

1️⃣ ย้ายสู่ PQC แบบค่อยเป็นค่อยไป

  • 📋 ทำ crypto inventory: ใช้ RSA/ECC ที่ไหนบ้าง
  • 🔄 วางแผนเปลี่ยนไปใช้มาตรฐาน FIPS 203 (ML-KEM), FIPS 204 (ML-DSA), FIPS 205 (SLH-DSA) ตามคำแนะนำของ NIST
  • 🔗 รองรับโหมด ไฮบริด (PQC + แบบเดิม) ช่วงเปลี่ยนผ่าน

2️⃣ เข้าใจความต่างของ PQC vs QKD

  • PQC รันบนโครงสร้างเดิม ต้นทุนใช้งานจริงต่ำกว่า และได้รับการสนับสนุนเป็นทางการมากกว่าในวงกว้าง ณ ตอนนี้ (เช่น NSA ชี้ว่า PQC ใช้การได้จริงและคุ้มค่ากว่า QKD สำหรับระบบระดับชาติ)
  • ⚠️ QKD มีข้อจำกัดด้านระยะทาง โครงข่าย และการขยายระบบ; งานวิชาการล่าสุดยังชี้ข้อจำกัดเชิงปฏิบัติ

เช็กลิสต์กันโดนหลอก (Red Flags & Questions)

🚩 สัญญาณอันตราย

  • ⚠️ โฆษณาว่า "ถอดรหัส RSA วันนี้ได้แล้ว" หรือ "เหนือกว่า GPU/HPC ทุกงาน" โดยไม่มีเปเปอร์รีวิว/เบนช์มาร์ก
  • ⚠️ ใช้คำว่า "Quantum-powered" แต่ไม่บอกว่าเป็น gate-based หรือ annealing
  • ⚠️ ไม่ยอมเทียบกับอัลกอริทึมคลาสสิกชั้นนำ (เช่น MILP/CP-SAT/SA/GA บน GPU/HPC)
  • ⚠️ ไม่มีตัวเลขพื้นฐาน: จำนวน physical qubits, logical qubits, error rates, code distance, หรือหลักฐาน QEC ที่ตรวจสอบซ้ำได้

คำถามที่ควรถามซัพพลายเออร์

  • 1. เครื่อง/บริการของคุณเป็น gate-based หรือ annealing? รันอัลกอริทึมใดได้จริง?
  • 2. มีงานวิจัย/เปเปอร์ที่ผ่านการทบทวนโดยเพื่อนร่วมวิชาชีพ (peer-reviewed) ไหม?
  • 3. เบนช์มาร์กเทียบ baseline คลาสสิกที่ดีที่สุด บนฮาร์ดแวร์ทันสมัยแล้วหรือยัง?
  • 4. ให้เข้าถึงโค้ด/เวิร์กโฟลว์เพื่อทำซ้ำผลลัพธ์ได้หรือไม่?
  • 5. โมเดลธุรกิจ/ใบอนุญาตและต้นทุนการดำเนินงานจริงเป็นอย่างไร?

สำหรับผู้บริหาร: แนวทางตัดสินใจ

ระยะสั้น (0–2 ปี)

  • ไม่ต้องซื้อ "ฮาร์ดแวร์ควอนตัม" เอง
  • เน้น PQC migration
  • PoC ขนาดเล็กผ่านคลาวด์/ซิมูเลเตอร์
  • ติดตามงานวิจัยสำคัญ (โดยเฉพาะด้าน QEC และ logical qubits)
🔬

ระยะกลาง (3–5 ปี)

  • พิจารณาเวิร์กโหลดเฉพาะ (เคมี/วัสดุ, optimization บางแบบ)
  • ถ้าพบหลักฐาน "ดีกว่าคลาสสิก" ที่ทำซ้ำได้จริง
  • เริ่มทดลองบนปัญหาจริงขนาดเล็ก
🏗️

ระยะยาว

  • เตรียมองค์กรให้ "quantum-ready" ในเชิงบุคลากร
  • สัญญา/จัดซื้อ (ข้อกำหนด PQC)
  • ไอที (crypto agility)

บทบาทของ GaugeSnap

เราช่วยลูกค้าประเมินอย่างเป็นกลางว่า ควรทดลองอะไร และ ไม่ควรจ่ายอะไร

📋

Crypto Inventory

& PQC Roadmap

☁️

PoC Testing

เล็ก ๆ บนคลาวด์

Benchmark

เทียบ HPC/GPUs

🎯

No Hype

ไม่ขายฝัน

ตั้งแต่การทำ Crypto Inventory & PQC Roadmap, ทดสอบ PoC เล็ก ๆ บนคลาวด์, ไปจนถึง เบนช์มาร์กเทียบ HPC/GPUs เพื่อพิสูจน์ผลลัพธ์ก่อนขยายผล—โดยไม่ขายฝัน

อ้างอิงหลัก

เอกสารวิชาการและรายงานสถานะ:

มาตรฐานและนโยบายรัฐ:

มีข้อเสนอ "ควอนตัม" มาให้ดู?

ถ้าคุณได้รับข้อเสนอ "ควอนตัม X เท่าทุกอย่าง" ส่งรายละเอียดมาให้เราตรวจสอบ เราจะช่วยแยกวิทยาศาสตร์ออกจากการตลาดให้แบบตรงไปตรงมา