La carrera por la computación cuántica: quién va ganando de verdad

La computación cuántica carrera ya no es una metáfora académica: hay miles de millones de dólares moviéndose, gobiernos rediseñando sus estrategias de seguridad nacional y empresas privadas compitiendo por lograr algo que durante décadas pareció solo teoría. Pero si preguntas quién va ganando, la respuesta honesta es que depende de qué métrica uses, porque en este campo no hay un único marcador.

El número de qubits, que es la unidad básica de información cuántica, suena como el equivalente a los megapíxeles de las cámaras: fácil de comunicar, difícil de interpretar y, a menudo, engañoso. Un procesador cuántico con muchos qubits puede ser menos útil que uno con pocos, si esos pocos funcionan con más precisión y menos errores. Ahí está la primera trampa de seguir esta carrera desde fuera.

¿Quién lidera realmente la computación cuántica en 2024?

Google, IBM y la china Origin Quantum son los nombres que aparecen en casi cualquier análisis serio del sector. Google fue la primera empresa en publicar resultados que apuntaban a lo que llaman “supremacía cuántica”, en 2019, con su procesador Sycamore: resolvió en 200 segundos un problema que, según Google, habría tardado 10.000 años en un superordenador clásico. IBM rebatió ese cálculo, pero el hito mediático lo ganó Google sin discusión.

IBM lleva años con una hoja de ruta pública y verificable. En 2023 presentó Heron, un procesador de 133 qubits con tasas de error notablemente inferiores a las de modelos anteriores. Su apuesta es la corrección de errores cuánticos, que es el verdadero cuello de botella del sector: los qubits son muy sensibles al entorno, se “desestabilizan” con facilidad y producen resultados incorrectos si no se controlan con precisión. Sin corrección de errores, la computación cuántica no escala.

Microsoft lleva un camino distinto, apostando por los llamados qubits topológicos, que teóricamente son más estables y resistentes al ruido. En 2023 publicó resultados preliminares sobre este enfoque, aunque la comunidad científica los recibió con escepticismo por falta de datos reproducibles. La empresa ha prometido mostrar resultados más sólidos, pero sigue siendo la promesa más difícil de verificar entre los grandes actores.

China, mientras tanto, invierte de forma masiva a través de fondos estatales y empresas como Origin Quantum, con sede en Hefei. El gobierno chino ha destinado miles de millones de yuanes a laboratorios de computación cuántica y ha construido la primera red cuántica metropolitana del mundo, en Pekín, basada en distribución cuántica de claves. Son avances reales en criptografía cuántica, aunque en computación de propósito general el país todavía no ha publicado resultados comparables a los de Google o IBM en revisión por pares.

¿Para qué sirve hoy la computación cuántica, de forma concreta?

Hoy mismo, la computación cuántica sirve para muy poco fuera de los laboratorios, y eso es importante decirlo sin rodeos. Los procesadores cuánticos actuales entran en la categoría que los investigadores llaman NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum): son ruidosos, tienen errores frecuentes y no pueden competir con un ordenador clásico en la mayoría de tareas prácticas. Lo que sí pueden hacer es resolver ciertos problemas de optimización y simulación molecular de una forma que los ordenadores tradicionales no pueden igualar, aunque esos problemas todavía son bastante específicos.

Las industrias que siguen el desarrollo cuántico con más interés son la farmacéutica, la financiera y la logística. En farmacia, la posibilidad de simular con precisión cómo interactúan moléculas complejas podría reducir el tiempo y el coste del desarrollo de fármacos. En finanzas, algunos algoritmos cuánticos prometen optimizar carteras de inversión o detectar patrones en mercados de una forma que el hardware clásico tarda demasiado en procesar. Pero todo esto está en fase de investigación, con pruebas de concepto limitadas y sin despliegue real a escala.

Donde sí hay algo concreto es en criptografía. Los ordenadores cuánticos suficientemente potentes podrían romper los sistemas de cifrado actuales, como RSA, que protegen desde las transacciones bancarias hasta las comunicaciones militares. Eso no es especulación: es matemáticamente cierto. La pregunta es cuándo llegaremos a tener ordenadores con esa capacidad, y nadie sabe la respuesta con seguridad. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) aprobó en 2024 los primeros estándares de criptografía poscuántica precisamente para prepararse ante esa posibilidad, algo que conecta directamente con la infraestructura física de internet, que también tendría que actualizarse.

¿Qué papel juegan los gobiernos en esta carrera?

Los estados no están mirando desde la barrera. Estados Unidos aprobó en 2022 la Quantum Computing Cybersecurity Preparedness Act, una ley que obliga a las agencias federales a inventariar sus sistemas criptográficos vulnerables y planificar la migración a estándares poscuánticos. La Unión Europea tiene el programa Quantum Flagship, con un presupuesto de 1.000 millones de euros repartidos a lo largo de una década, que financia proyectos en varios países miembros. Alemania ha comprometido 3.000 millones de euros adicionales en tecnología cuántica a nivel nacional.

El componente geopolítico es ineludible. Quien controle la computación cuántica a escala real controlará también la capacidad de romper o proteger comunicaciones cifradas, lo que convierte esta carrera en un asunto de seguridad nacional de primer orden. Los paralelos con la carrera espacial son inevitables, aunque la diferencia es que aquí participan actores privados con peso propio, no solo estados. Alphabet (la matriz de Google), IBM, Microsoft e IonQ cotizan en bolsa y tienen inversores que exigen resultados. Eso genera una presión que a veces se traduce en anuncios optimistas con letras pequeñas.

Japón y Canadá también tienen programas propios, aunque con menor visibilidad mediática. El japonés RIKEN desarrolla procesadores cuánticos superconductores y tiene acceso a la supercomputadora Fugaku, lo que le permite combinar ambos enfoques en investigación híbrida. Canadá es la sede de algunas startups relevantes del sector, como Xanadu, que apuesta por la fotónica cuántica como alternativa a los sistemas superconductores que dominan el mercado.

¿Cuánto hay de hype y cuánto de sustancia?

Bastante de ambas cosas, y separarlas requiere atención. El hype existe porque el dinero necesita narrativas: los inversores quieren creer que están financiando algo que va a cambiar la industria en cinco años, y algunos comunicados de empresa alimentan esa expectativa de forma poco rigurosa. El término “supremacía cuántica” es un buen ejemplo: suena a que los ordenadores cuánticos ya superan a los clásicos en todo, cuando en realidad se refiere a un problema muy específico y fabricado para que los cuánticos brillen.

La sustancia también existe. Los avances en corrección de errores de los últimos dos años son reales y verificables. Google publicó en diciembre de 2023 resultados en Nature mostrando que su arquitectura puede reducir la tasa de error a medida que se añaden más qubits, algo que antes no se había demostrado de forma convincente. Es un progreso técnico genuino, aunque diste mucho de resolver el problema completo.

El sector cuántico recibió más de 2.000 millones de dólares en inversión privada en 2022, según McKinsey, aunque las cifras cayeron en 2023 con el enfriamiento general del mercado tecnológico. Esa volatilidad refleja bien la situación: hay confianza en el largo plazo, pero incertidumbre sobre los plazos reales. La tecnología prevista para los próximos años en otros sectores también convive con esa misma tensión entre expectativa y realidad.

Un área donde la especulación empieza a tener peso propio es la intersección entre computación cuántica e inteligencia artificial. Algunos investigadores sostienen que los algoritmos cuánticos podrían acelerar ciertos tipos de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Eso sería relevante, dado el coste energético y computacional que supone hoy entrenar modelos grandes. Pero los experimentos en este sentido son todavía muy preliminares, y no hay demostración práctica de ventaja cuántica en tareas de IA reales.

Merece la pena señalar que la computación cuántica no opera en un vacío tecnológico. Sus avances dependen de materiales, de cadenas de suministro y de elementos como el helio-3 para enfriar los procesadores superconductores a temperaturas cercanas al cero absoluto. Esas dependencias físicas recuerdan a otros debates sobre recursos estratégicos, como el que rodea al litio en la industria de baterías: los cuellos de botella no siempre están donde el debate público los pone.

Tampoco hay que ignorar los enfoques alternativos. IonQ trabaja con qubits de iones atrapados en lugar de circuitos superconductores. Xanadu apuesta por la fotónica. PsiQuantum, una startup con sede en California, defiende que la única forma de llegar a millones de qubits útiles es a través de silicio fotónico fabricado con los mismos procesos que los chips convencionales. Cada uno de estos enfoques tiene ventajas y problemas distintos, y todavía es pronto para saber cuál ganará, si es que alguno lo hace de forma clara. La presión sobre la arquitectura de procesadores convencionales también empuja a buscar alternativas más allá del silicio tradicional.

Lo que sí está claro es que la computación cuántica ya afecta a decisiones de hoy. Las empresas que manejan datos sensibles a largo plazo, como hospitales, bancos o gobiernos, tienen que pensar ahora en si sus archivos cifrados serán vulnerables dentro de diez o veinte años. El problema del “harvest now, decrypt later”, que consiste en capturar datos cifrados hoy para descifrarlos cuando exista la capacidad cuántica, es una amenaza documentada por agencias de inteligencia occidentales, no una hipótesis de ciencia ficción. La exposición de datos en ciberataques recientes añade urgencia a ese escenario.

La rama de la computación biológica también mira de reojo a la cuántica, porque los dos campos comparten la ambición de ir más allá de los límites del silicio. Si te interesa ese ángulo, el artículo sobre ordenadores construidos con células vivas ofrece un contexto interesante para entender hasta dónde llega la exploración de nuevos sustratos de computación.

Los plazos que maneja el sector de forma más o menos consensuada apuntan a que los primeros ordenadores cuánticos con corrección de errores real y capaces de aportar ventaja práctica en problemas relevantes podrían llegar entre 2030 y 2035. Ese margen es lo suficientemente amplio como para que muchos anuncios intermedios suenen a progreso sin serlo del todo, y lo suficientemente cercano como para que las decisiones de infraestructura que se toman hoy ya tengan en cuenta ese horizonte.

¿Llegará la ventaja cuántica antes de que los sistemas de cifrado que usamos cada día queden obsoletos?

Esa pregunta no tiene respuesta segura, y eso en sí mismo dice mucho. Si la ventaja cuántica práctica llega antes de que las organizaciones hayan migrado a criptografía poscuántica, el daño potencial es enorme. Si llega después, o más tarde de lo previsto, habremos construido defensas para un ataque que tardó más en llegar. Lo que sí sabemos es que el NIST ya publicó sus estándares poscuánticos en 2024 y que la migración de sistemas críticos llevará años. El margen de tiempo es más estrecho de lo que parece, no porque los ordenadores cuánticos estén a la vuelta de la esquina, sino porque actualizar infraestructura crítica es lento por definición. En esa brecha entre el ritmo de la tecnología y el ritmo de las instituciones es donde se juega buena parte del riesgo real.

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