Antes de responder, aclaremos qué es un computador cuántico y en qué se diferencia de uno tradicional.
Los computadores clásicos procesan información con miles de millones de interruptores que toman valores 0 o 1 (bits). Son fiables, precisos y estables: ejecutan operaciones en secuencia o en paralelo clásico, y su velocidad depende del hardware (núcleos, memoria, ancho de banda) y de los algoritmos empleados.
En la computación cuántica, la unidad de información es el qubit. Un qubit puede estar en superposición: una combinación de 0 y 1 a la vez (en sentido cuántico). Además, los qubits pueden entrelazarse, de modo que medir uno afecta instantáneamente al estado del otro. La interferencia cuántica permite reforzar resultados correctos y cancelar los incorrectos.
Importante: no es “magia” ni “hacer todos los cálculos a la vez”. La ventaja cuántica aparece solo cuando hay algoritmos cuánticos que explotan superposición, entrelazamiento e interferencia para ciertas tareas.
Para entender veamos la analogía del laberinto
- Computadora Clásica: “prueba” caminos uno por uno hasta hallar la salida.
Para encontrara la respuesta más rápido se requiere de mayor infraestructura para el cálculo.
- Computadora Cuántica: prepara una superposición de caminos y usa interferencia para amplificar la probabilidad de la ruta correcta y reducir las erróneas.
Necesita de más qubits para buscar simultáneamente la respuesta correcta.
Si la computación cuántica es tan prometedora, ¿por qué aún no resuelve problemas masivos?
Por (al menos) tres razones técnicas:
- Fragilidad de los qubits (decoherencia).
Los qubits pierden su estado cuántico con facilidad por ruido térmico, vibraciones y fallas de control. Su “tiempo de coherencia” es corto, lo que limita la profundidad de los circuitos que podemos ejecutar antes de que el resultado se degrade. - Tasa de errores y corrección de errores.
Cada puerta cuántica introduce errores. Para obtener resultados confiables se necesita corrección de errores cuánticos (códigos de superficie, etc.), lo que multiplica el número de qubits físicos requeridos por cada qubit lógico útil (pueden ser miles por uno). - Escalabilidad e ingeniería del sistema.
Pasar de cientos/pocos miles de qubits en un chip a millones de qubits físicos (lo estimado para cómputo cuántico tolerante a fallas en tareas generales) exige resolver:- fabricación uniforme de qubits con alta fidelidad,
- conectividad y enrutamiento a gran escala,
- electrónica de control masiva y criogénica,
- gestión de calor, ruido y sincronización en sistemas enormes.
Vemos tanto hype de marketing y expectativas exageradas, que cuando analizamos en profundidad sentimos que nos están engañando con la computación cuántica.
Y claro, ya que hemos avanzado lento en esta materia, un repaso breve de historia y estado actual.
- 1998: primeras demostraciones de algoritmos cuánticos con 2 qubits por NMR (Deutsch-Jozsa), en trabajos de Oxford/MIT/IBM.
- 2019: Google presenta Sycamore (53 qubits) y afirma “supremacía cuántica” en Nature.
Chips destacados recientes
- IBM Osprey (2022): 433 qubits (superconductores).
- IBM Condor (2023): 1.121 qubits.
- China “Tianyan-504” (2024): 504 qubits (superconductores).
- Google Willow (2024): ~105 qubits, avance en corrección de errores y mejora ≈×5 en coherencia.
Aun así, estamos muy por debajo de los millones de qubits físicos necesarios para computación cuántica tolerante a fallos de propósito general.
Como ya lo mencionamos, aun no es práctica. Los qubits pierden su estado por ruido, vibración, radiación, etc. Cada puerta introduce fallos; la corrección de errores exige miles de qubits físicos por cada qubit lógico útil, fabricar, cablear y controlar a gran escala sigue siendo el gran reto y muchos sistemas superconductores operan a decenas de mili-kelvin (≈-273 °C), en refrigeradores de dilución y vacío extremo.
Lo bueno es que a pesar de los inconvenientes, gobiernos y empresas han anunciado decenas de miles de millones en programas cuánticos; estimaciones públicas superan los USD 40 mil millones, con China liderando el gasto público (~USD 15 mil millones), seguida por la UE (~USD 10 mil millones) y EE. UU. (~USD 5 mil millones).
Por eso los expertos creen que la computación cuántica tendrá tres etapas de horizonte temporal.
· 2025–2030: Era NISQ (ruidosos, de escala intermedia)
Computadoras cuánticas con errores y apps limitadas de valor comercial (optimización pequeña, química/materia a escala reducida, prototipos).
· 2030–2040: Ventaja específica
Superioridad frente a lo clásico en áreas concretas (logística/optimización, finanzas cuantitativas, simulación de materiales y fármacos), aún con restricciones.
· Después de 2040: Tolerancia a fallos
Equipos corregidos de errores capaces de abordar problemas complejos a gran escala y ejecutar algoritmos cuánticos “plenos”.
Hoy se habla mucho de “lo cuántico”, pero el uso amplio y mundial probablemente llegue después de 2040. Eso genera una mezcla de lejanía (no es inmediato) y incertidumbre (¿quién tendrá la tecnología y con qué fines?).
En pocas palabras no es un engaño científico, tal vez solo abuso de marketing, lo que, si está claro es que la cuántica progresa, pero la computación cuántica general y masiva aún está lejos, por ello es mejor mantener expectativas realistas.