जेपी मॉर्गन, AMD और OQC का लंदन क्वांटम-एआई डेटा सेंटर: वास्तविक वित्तीय एल्गोरिदम का परीक्षण

यह साझेदारी स्पष्ट भूमिकाओं के साथ संरचित है। OQC क्वांटम हार्डवेयर परत प्रदान करता है, जो अपनी सुपरकंडक्टिंग आर्किटेक्चर और अपनी अगली पीढ़ी की जेनेसिस प्रणाली पर आधारित है । AMD क्लासिकल-कंप्यूट और एआई बुनियादी ढांचे का योगदान देता है जो हाइब्रिड वर्कफ़्लो को संभव बनाता है । जेपी मॉर्गनचेज़ अपने लंबे समय से चल रहे क्वांटम और एआई अनुसंधान एवं विकास कार्यक्रम को लेकर आया है, जिसने पहले से ही ऑप्शन प्राइसिंग और जोखिम विश्लेषण से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक के उपयोग के मामलों के लिए एल्गोरिदम तैयार किए हैं । साथ मिलकर, तीनों संगठनों ने एक शोध रोडमैप के लिए प्रतिबद्धता जताई है जो कई विशिष्ट वित्तीय सेवा अनुप्रयोगों को लक्षित करता है।

पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन: वास्तविक दुनिया की सेटिंग में हाइब्रिड रणनीतियों का परीक्षण

पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन वित्त में क्वांटम कंप्यूटिंग के सबसे अधिक बार उद्धृत किए जाने वाले निकट-अवधि के उपयोग के मामलों में से एक है, और यह इस सहयोग के एजेंडे में सबसे ऊपर है। जेपी मॉर्गनचेज़ के शोधकर्ता पोर्टफोलियो निर्माण और जोखिम-समायोजित रिटर्न में सुधार लाने के उद्देश्य से निकट-अवधि के क्वांटम और हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल दृष्टिकोणों का परीक्षण करने के लिए नए डेटा सेंटर का उपयोग करेंगे । लक्ष्य केवल सैद्धांतिक अन्वेषण नहीं है—प्लेटफॉर्म को स्पष्ट रूप से यह बेंचमार्क करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि ये हाइब्रिड वर्कफ़्लो उस विलंबता, डेटा-प्रतिकृति और पुनरुत्पादन क्षमता की मांगों के मुकाबले कैसा प्रदर्शन करते हैं, जो एक वैश्विक बैंक उत्पादन प्रणालियों पर लागू करता है ।

जेपी मॉर्गनचेज़ का व्यापक क्वांटम अनुसंधान इतिहास यहां महत्वपूर्ण संदर्भ जोड़ता है। फर्म के ग्लोबल टेक्नोलॉजी एप्लाइड रिसर्च समूह ने पहले ही पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन के लिए नए क्वांटम एल्गोरिदम तैयार किए हैं, और यह क्वांटम कंप्यूटिंग, एआई और क्रिप्टोग्राफी के प्रतिच्छेदन की खोज करने वाले सबसे सक्रिय वित्तीय संस्थानों में से एक रहा है । जेनेसिस तक समर्पित पहुंच के साथ, टीम अब ऐसी परिस्थितियों में क्लासिकल, क्वांटम और हाइब्रिड दृष्टिकोणों में तुलनात्मक प्रयोग चला सकती है जो यह दर्शाती हैं कि एक वास्तविक ट्रेडिंग डेस्क को अंततः क्या चाहिए होगा।

क्वांटम मशीन लर्निंग सिद्धांत से नियंत्रित प्रयोग की ओर बढ़ रही है

क्वांटम मशीन लर्निंग लंबे समय से अकादमिक रुचि का क्षेत्र रही है, लेकिन किसी बैंक के अपने सुरक्षित बुनियादी ढांचे के अंदर कठोर, पुनरुत्पादनीय परीक्षण दुर्लभ रहा है। लंदन केंद्र इसे बदलता है। भागीदारों ने कहा है कि प्लेटफॉर्म का उपयोग वित्तीय मॉडलिंग और भविष्यवाणी पर लागू क्वांटम मशीन लर्निंग तकनीकों की खोज का विस्तार करने के लिए किया जाएगा ।

जो बात इसे छोटे पैमाने के प्रयोगों से अलग बनाती है, वह है क्वांटम प्रोसेसर का हाई-परफॉरमेंस एआई कंप्यूट के साथ सह-स्थान। आर्किटेक्चर को रीयल-टाइम हाइब्रिड वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना और एक ही नियंत्रित लूप के अंदर क्वांटम सर्किट चलाना संभव हो जाता है । जेपी मॉर्गनचेज़ के लिए, व्यावहारिक प्रश्न ठोस हैं: क्या क्वांटम कर्नेल, वेरिएशनल सर्किट या क्वांटम न्यूरल नेटवर्क क्रेडिट स्कोरिंग, विसंगति का पता लगाने या बाजार व्यवस्था वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए पूर्वानुमानात्मक मूल्य जोड़ सकते हैं, जब एक ऐसे पैमाने और विलंबता पर परीक्षण किया जाए जो लाइव वित्तीय वातावरण जैसा हो?

बैंक की हालिया क्वांटम उपलब्धियां अनुसंधान और व्यवहार के बीच सेतु बनाने की उसकी गंभीरता को रेखांकित करती हैं। मार्च 2025 में, जेपी मॉर्गनचेज़ के शोधकर्ताओं ने—क्वांटिनम, आर्गन नेशनल लेबोरेटरी, ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी और ऑस्टिन स्थित टेक्सास विश्वविद्यालय के साथ काम करते हुए—एक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके वास्तव में यादृच्छिक संख्याएं उत्पन्न कीं और गणितीय रूप से प्रमाणित कीं । नेचर में प्रकाशित उस कार्य ने न केवल एक सैद्धांतिक क्षमता का प्रदर्शन किया, बल्कि एक मूर्त आउटपुट दिखाया जिसका सुरक्षा, क्रिप्टोग्राफी और ट्रेडिंग के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन में प्रत्यक्ष अनुप्रयोग है। नया डेटा सेंटर फर्म की अपनी गति से समान रूप से कठोर, आउटपुट-संचालित क्वांटम अनुसंधान को आगे बढ़ाने का स्थान प्रदान करता है।

नए एल्गोरिदम की खोज के लिए क्वांटम-संवर्धित एआई मॉडल

शायद सहयोग का सबसे दूरदर्शी ट्रैक इस बात की जांच करता है कि क्या क्वांटम-संवर्धित एआई मॉडल वित्तीय उपयोग के मामलों के लिए उद्देश्य-निर्मित नए एल्गोरिदम की खोज को गति दे सकते हैं । यह केवल मौजूदा मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को गति देने के लिए क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग करने के बारे में नहीं है; यह एक अधिक खुली हुई खोज है जो पूछती है कि क्या एआई—जिसमें बड़े भाषा मॉडल और विशेष एआई सिस्टम शामिल हैं—बेहतर क्वांटम सर्किट डिजाइन करने में मदद कर सकता है, और क्या क्वांटम प्रोसेसर बदले में उन एआई मॉडलों को बेहतर बना सकते हैं जो नए वित्तीय एल्गोरिदम की खोज करते हैं।

इस ट्रैक के भीतर दो अलग-अलग लेकिन संबंधित अनुसंधान दिशाएं हैं। पहली है एआई-सहायता प्राप्त क्वांटम सर्किट सुधार: क्वांटम सर्किट के प्रदर्शन और निष्ठा को बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करना, प्रभावी रूप से क्वांटम हार्डवेयर को नियंत्रित करने वाली सॉफ्टवेयर परत में सुधार करके उसे अधिक उपयोगी बनाना । दूसरी दिशा यह पूछती है कि क्या क्वांटम-संवर्धित एआई मॉडल, जिनमें संभावित रूप से LLM शामिल हैं, पहले से अज्ञात नए क्वांटम एल्गोरिदम की खोज कर सकते हैं—ऐसे एल्गोरिदम जो विशिष्ट वित्तीय अनुकूलन या जोखिम-मॉडलिंग समस्याओं को किसी भी मौजूदा क्लासिकल या क्वांटम विधि की तुलना में अधिक कुशलता से हल कर सकते हैं ।

यह दृष्टिकोण क्वांटम सर्किट के विशाल डिज़ाइन स्पेस का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने के एक व्यापक उद्योग पैटर्न में फिट बैठता है। लंदन परियोजना को जो बात उल्लेखनीय बनाती है, वह यह है कि यह एक विशेष डोमेन—वित्त—से जुड़ी हुई है और एक ऐसे बैंक की सुरक्षा परिधि के अंदर चलाई जा रही है जो सटीक रूप से परिभाषित कर सकता है कि कौन सी समस्याएं व्यावसायिक रूप से सबसे अधिक प्रासंगिक हैं। डोमेन विशेषज्ञता, समर्पित हार्डवेयर और संरक्षित डेटा वातावरण का संयोजन इसे वित्तीय सेवाओं में एल्गोरिदम खोज के लिए एक अनूठा टेस्टबेड बनाता है।

सुरक्षा, स्केलेबिलिटी और उत्पादन-तत्परता की राह

प्लेटफॉर्म का उद्देश्य किसी एक एल्गोरिदम से परे है। जेपी मॉर्गनचेज़ ने इस बात पर जोर दिया है कि डेटा सेंटर एक एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा परीक्षण मंच के रूप में कार्य करता है जहां कॉर्पोरेट और अकादमिक अनुसंधान दल वित्तीय सेवाओं पर लागू होने वाले डेटा प्रतिकृति, दोष-सहिष्णुता और सुरक्षा मानकों के खिलाफ हाइब्रिड क्लासिकल-क्वांटम सॉफ्टवेयर कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन कर सकते हैं । AMD का शामिल होना यहां विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि क्लासिकल परत को उस डेटा वॉल्यूम और अनुमान भार को संभालना होगा जो एक प्रमुख बैंक उत्पन्न करता है, न कि किसी सरलीकृत बेंचमार्क डेटासेट को।

यह सुविधा जून 2026 की घोषणा के 12 महीनों के भीतर पूरी तरह से चालू होने की उम्मीद है, जिसमें जेपी मॉर्गनचेज़ पहला समर्पित उपयोगकर्ता होगा । यह समयरेखा OQC के व्यापक हार्डवेयर प्रक्षेपवक्र के साथ संरेखित है: जेनेसिस प्रणाली लॉजिकल-क्यूबिट युग में कंपनी के प्रवेश का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें 16 लॉजिकल क्यूबिट हजारों विश्वसनीय क्वांटम ऑपरेशन देने में सक्षम हैं, एक सीमा जिसे OQC "किलोक्वॉप" शासन के रूप में वर्णित करता है । ऐसे हार्डवेयर पर हाइब्रिड एल्गोरिदम का परीक्षण करना जो शोर वाले भौतिक क्यूबिट से त्रुटि-शमन वाले लॉजिकल क्यूबिट में पार कर चुका है, यह प्रदर्शित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है कि क्या क्वांटम कंप्यूटिंग वित्त में व्यावहारिक लाभ दे सकती है।

यह लंदन सहयोग बैंक का एकमात्र क्वांटम नेटवर्किंग निवेश नहीं है। मार्च 2026 में, जेपी मॉर्गन चेज़ ने अलग से एक हाई-स्पीड क्वांटम-सिक्योर्ड क्रिप्टो-एजाइल नेटवर्क तैनात किया, जो तैनात फाइबर पर दो डेटा केंद्रों को जोड़ता है, जिसमें एक तीसरा क्वांटम नोड बैंकिंग के लिए लागू अगली पीढ़ी की क्वांटम प्रौद्योगिकियों के परीक्षण के लिए एक शोध टेस्टबेड के रूप में कार्य करता है । कुल मिलाकर, ये निवेश संकेत देते हैं कि जेपी मॉर्गनचेज़ एक साथ कनेक्टिविटी परत और कंप्यूट परत दोनों का निर्माण कर रहा है—एक ऐसी दुनिया के लिए बुनियादी ढांचा तैयार कर रहा है जहां क्वांटम-सुरक्षित नेटवर्क और क्वांटम-संवर्धित एल्गोरिदम उत्पादन वातावरण में सह-अस्तित्व में हों।

लंदन केंद्र घोषणाओं से परे क्यों मायने रखता है

हार्डवेयर विक्रेताओं और बैंकों के बीच अधिकांश क्वांटम कंप्यूटिंग सहयोग एक साझा-क्लाउड मॉडल पर काम करते हैं, जहां एक बैंक के शोधकर्ता अकादमिक और वाणिज्यिक उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरनेट पर एक क्वांटम प्रोसेसर तक पहुंचते हैं। OQC-जेपी मॉर्गनचेज़-AMD सुविधा अलग है: भौतिक रूप से सह-स्थित, निजी तौर पर संचालित, और उद्देश्य-निर्मित एक एकल एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता के कार्यभार और सुरक्षा आवश्यकताओं के लिए। यह कॉन्फ़िगरेशन उन प्रयोगों की अनुमति देता है जिन्हें क्लाउड-आधारित एक्सेस मॉडल आसानी से दोहरा नहीं सकते, जिसमें कसकर युग्मित हाइब्रिड लूप शामिल हैं जहां क्लासिकल एचपीसी, एआई अनुमान और क्वांटम सर्किट को नेटवर्क राउंड-ट्रिप के बजाय माइक्रोसेकंड में मापी गई विलंबता के साथ संवाद करना चाहिए।

वित्तीय सेवाओं के लिए, जहां कुछ मिलीसेकंड की विलंबता भौतिक आर्थिक लागत वहन कर सकती है, यह सह-स्थान आर्किटेक्चर कच्चे क्यूबिट काउंट से अधिक महत्वपूर्ण साबित हो सकता है। इस सहयोग की सफलता अंततः प्रेस विज्ञप्तियों से नहीं, बल्कि इस बात से मापी जाएगी कि क्या जेपी मॉर्गनचेज़—वास्तविक वित्तीय कार्यभार पर और कठोर बेंचमार्क के खिलाफ—यह प्रदर्शित कर सकता है कि हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल दृष्टिकोण प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और लागत-प्रभावशीलता प्रदान करते हैं जो विशुद्ध रूप से क्लासिकल बुनियादी ढांचे से मेल नहीं खा सकता। पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन, क्वांटम मशीन लर्निंग और एआई-संचालित एल्गोरिदम खोज पर शोध ट्रैक उस प्रदर्शन की दिशा में पहले ठोस कदम हैं।