Q-Intercept
Herausfinden, welche HPC-Workloads von Quantencomputing profitieren werden – und wann
Für: CIOs sowie Verantwortliche für HPC und Research Computing in Großunternehmen aus Pharma, Finanzen und Logistik, die eine evidenzbasierte Einschätzung ihrer Quantum Readiness brauchen, bevor sie Budget freigeben.
Q-Intercept verkauft das Quantum Audit: ein Diagnosetool für die Kommandozeile, das in der eigenen HPC-Infrastruktur des Kunden läuft, Scheduler-Logs lokal liest und ermittelt, welche Workloads – etwa Molekülsimulation, Portfoliooptimierung oder Logistik – heute die meiste Rechenleistung kosten und welche Kandidaten für Quantenbeschleunigung sind, sobald die Hardware ausgereift ist.
Es richtet sich an Engineering- und Infrastrukturverantwortliche in Großunternehmen, mit Fokus auf Pharma, Finanzen und Logistik, wo Problemtypen mit Quantenvorteil gut beschrieben sind. Jeder Workload erhält einen Quantum Suitability Score von 0 bis 100, ein Band und den frühesten glaubwürdigen Hardware-Horizont für seinen Archetyp.
Das Produkt ist bewusst zurückhaltend. Q-Intercept sagt von vornherein, was es nicht behauptet: keine Beschleunigungsfaktoren auf heutiger Hardware, keine versprochenen Termine für Quantenvorteil, keine Leistungsvergleiche zwischen Anbietern und keine ROI-Prognosen über die Kosten klassischer Engpässe hinaus. Die Bewertung ist regelbasiert und prüfbar, ohne Machine-Learning-Blackbox.
Über das Audit hinaus beschreibt die öffentliche Roadmap eine hardwareunabhängige Schicht für hybrides Quantum-HPC-Computing: einen Latency-Index-Benchmark auf Basis von Audit-Daten, einen quantenfähigen Scheduler auf Slurm, Kubernetes und PBS Pro und später eine Hardware-Virtualisierungsschicht. Das sind Roadmap-Punkte, keine ausgelieferten Produkte.
$40K
pro Audit-Auftrag
2 Wochen
vom Kickoff bis zum vorstandstauglichen Bericht
15
Workload-Archetypen mit Quantenvorteil
0–100
Quantum Suitability Score pro Workload
Was es kann
On-Prem-Audit-CLI, die Scheduler-Logs von Slurm, Kubernetes (einschließlich Argo Workflows) und PBS Pro liest
Klassifizierung der Workloads anhand einer Bibliothek von 15 Archetypen mit Quantenvorteil
Deterministischer Quantum Suitability Score (0–100) pro Workload aus fünf gewichteten Eingaben
Dollarkosten jedes Engpasses auf klassischer Infrastruktur, Wartezeitkosten in der Queue separat ausgewiesen
Vorstandstaugliches PDF mit Methodikversion und Hash auf jeder Seite
Export eines bereinigten Manifests erst, nachdem der Kunde ein ausdrückliches Einwilligungstoken eingegeben hat
Öffentliche Methodik und eine datierte öffentliche Roadmap, die zeigt, was zugesagt ist und was nicht
Läuft air-gapped; ausgeliefert als einzelnes, GPG-signiertes Binary
So haben wir es konzipiert
- Python 3.11 (standard library)
- PyInstaller
- Docker
- GnuPG
- pytest
- mypy
- ruff
- Next.js 15
- React
- TypeScript
- Supabase
- Vercel
- Resend
- 01
Die Audit-CLI ist in Python geschrieben und hat zur Laufzeit keine Abhängigkeiten außer der Standardbibliothek, einschließlich des PDF-Writers; die Modulliste des Release-Bundles wird bei jedem Build geprüft
- 02
Sie importiert kein netzwerkfähiges Modul (durch einen automatisierten Test erzwungen) und schließt ein vollständiges Audit bei auf Kernel-Ebene deaktiviertem Netzwerk ab
- 03
Pipeline: Parser für Scheduler-Logs erzeugen Workload-Signaturen, ein Archetyp-Klassifikator ordnet sie zu, ein deterministischer QSS-Rechner und ein Kostenmodell bewerten sie, und auf dem Head-Node wird lokal ein PDF erzeugt
- 04
Determinismus-Vertrag: Dieselben Logs, Sätze und dieselbe Methodikversion ergeben byte-identische Scores und Klassifizierungen, sodass Berichte aus den Eingaben reproduzierbar sind
- 05
Auslieferung als PyInstaller-Single-File-Binary für Linux x86-64, ein Docker-Image steht auf der Roadmap; Releases sind GPG-signiert und werden mit veröffentlichten SHA-256-Summen verifiziert
- 06
Die Kontrollen sind in einem veröffentlichten Security-Whitepaper auf NIST SP 800-53, ISO/IEC 27001 und SOC 2 TSC abgebildet; die Vorfallbehandlung folgt NIST SP 800-61
- 07
Marketing-Website und Kundenportal sind eine separate Next.js-Anwendung auf Vercel mit Supabase, bewusst getrennt vom privaten CLI-Repository
Mehr, das wir gebaut haben
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