Rechnen wird häufig als abstrakte Manipulation von Symbolen beschrieben. Tatsächlich ist jedoch jede Berechnung ein physikalischer Prozess, der sich in der Zeit entfaltet und entsprechenden Beschränkungen unterliegt. Dieser Vortrag argumentiert, dass das Gedächtnis, nicht Logik oder Inferenz, dem Rechnen physikalische Grenzen setzt. Am Beispiel des Quantum Random Access Memory (qRAM) wird Gedächtnis als thermodynamisches Objekt verstanden: als ein strukturierter Vorrat von Korrelationen, der erzeugt, stabilisiert, adressiert und erneuert werden muss. Aus dieser Perspektive hängt rechnerische Leistungsfähigkeit weniger von algorithmischer Tiefe ab als von der Fähigkeit, Speicherzustände ohne thermische Degradation zu erhalten und zugänglich zu machen. Die vertraute Unterscheidung zwischen klassischem und quantenmechanischem Rechnen wird so neu gefasst in Begriffe von Temperatur, Stabilität und Speicherbandbreite. Das Ergebnis ist eine Verschiebung von algorithmuszentrierten Modellen hin zu einer speicherzentrierten, physikalisch fundierten Theorie, in der die Grenzen des Rechnens die Struktur der Zeit selbst widerspiegeln.