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Hay un dato que sorprende a cualquiera que se acerque por primera vez a cómo funciona una computadora cuántica: el elemento que le da nombre a toda la tecnología —el qubit— es, desde el punto de vista energético, casi irrelevante. El gasto real está en otro lado, y entender dónde exactamente cambia por completo la forma de pensar la eficiencia energética de esta industria.

Cuánto gasta un qubit, en números concretos

Un qubit individual opera con muy poca potencia, del orden de milivatios — bastante menos que un transistor de silicio clásico, que ya de por sí es extremadamente eficiente. La razón es estructural: manipular un estado cuántico no requiere mover grandes cargas eléctricas ni conmutar corrientes significativas, como sí ocurre en un chip clásico. En teoría, si solo contáramos la energía que consume el qubit en sí mismo durante una operación, la computación cuántica sería una de las tecnologías de cómputo más eficientes jamás construidas.

El problema es que ningún qubit funciona «en sí mismo». Funciona dentro de un sistema completo, y ese sistema es lo que realmente factura la electricidad.

Dónde está realmente el gasto: tres capas, no una

1. El enfriamiento. Los procesadores cuánticos superconductores —la arquitectura que usan IBM, Google y la mayoría de la industria— necesitan operar a temperaturas cercanas al cero absoluto, típicamente entre 10 y 30 milikelvin. Alcanzar y sostener esa temperatura requiere un criostato de dilución: un sistema de refrigeración de múltiples etapas que, a diferencia de una heladera convencional, tiene que combatir constantemente el calor que se filtra desde el ambiente y el que genera la propia electrónica de control conectada al chip. Mantener ese equilibrio térmico, las 24 horas del día, es la porción más grande y más constante del consumo eléctrico de una instalación cuántica.

2. La electrónica de control clásica. Cada operación sobre un qubit —escribir un estado, aplicar una compuerta lógica, leer un resultado— se hace mediante pulsos de radiofrecuencia generados por hardware clásico: generadores de microondas, mezcladores, conversores digital-analógico, amplificadores. Esta electrónica vive, en su mayoría, fuera del criostato, en racks de servidor convencionales, y consume energía de forma continua mientras la máquina está operativa, sin importar cuán «liviano» sea el cómputo cuántico que estén habilitando.

3. La corrección de errores. Esta es la capa que más crece a medida que se busca un resultado confiable. El hardware cuántico actual es ruidoso: los estados cuánticos se degradan rápido (decoherencia) y las operaciones tienen tasas de error no triviales. Para compensarlo, se necesitan procesadores clásicos dedicados exclusivamente a detectar y corregir esos errores en tiempo real, en paralelo a la ejecución del circuito. Cuantos más qubits físicos hacen falta para sostener un solo «qubit lógico» confiable, más energía consume esta capa — y hoy esa proporción es alta.

El número que pone todo esto en perspectiva

Un estudio del BCS (British Computer Society) cuantificó el efecto acumulado de estas tres capas con un ejemplo concreto: factorizar un número del orden del millón usando el enfoque cuántico actual consume 35 veces más energía que resolver el mismo problema con computación clásica convencional. No es que la computación cuántica sea ineficiente por diseño — es que, en la etapa NISQ actual (Noisy Intermediate-Scale Quantum, la generación de hardware ruidoso e intermedio en la que estamos hoy), el costo de sostener y corregir el sistema todavía supera ampliamente el ahorro que en teoría debería aportar la ventaja algorítmica cuántica.

Esto no significa que la promesa de eficiencia energética de la QC sea falsa. Significa que esa promesa aplica a un escenario específico —hardware tolerante a fallas, a escala, resolviendo un problema donde la velocidad cuántica compensa el costo de mantenimiento— que todavía no existe. Hoy, en 2026, la comparación sigue siendo desfavorable para la cuántica en la enorme mayoría de los casos.

Por qué esta distinción importa más de lo que parece

Entender esta paradoja evita dos errores de lectura muy comunes. El primero es asumir que la computación cuántica es automáticamente «verde» o de bajo consumo porque el componente central —el qubit— consume poco; eso ignora toda la infraestructura de soporte que lo hace posible. El segundo error, igual de común, es asumir que la QC va a sumarse pronto a la lista de tecnologías que disparan la demanda eléctrica global, al ritmo de los datacenters de IA; eso ignora que, en escala absoluta, hoy existen apenas un puñado de computadoras cuánticas operativas en todo el planeta, y que su consumo agregado es marginal frente a cualquier discusión energética real.

La verdad está en el medio, y es más interesante que cualquiera de las dos simplificaciones: la computación cuántica no gasta poco ni gasta mucho en términos absolutos todavía — gasta distinto, con una estructura de costos invertida respecto a la computación clásica, donde el procesamiento en sí es casi gratis y el sostenimiento del sistema es lo caro. Esa es la ecuación que la industria necesita resolver antes de que la eficiencia energética cuántica deje de ser una promesa y se convierta en una ventaja real.


Fuentes: World Economic Forum; British Computer Society (BCS), estudio de consumo energético en factorización cuántica vs. clásica (vía PatentPC).

Nota publicada: agosto 2026.

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IBM destina US$ 2.000 millones a fábrica de wafers cuánticos

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Anderon, subsidiaria de IBM, cerró un acuerdo de US$ 1.000 millones con el Departamento de Comercio de Estados Unidos bajo la ley CHIPS and Science Act. La compañía suma otros US$ 1.000 millones de fondos propios para ampliar su foundry de wafers cuánticos de 300 milímetros en Albany, Nueva York.

El anuncio, formalizado el 16 de septiembre, convierte en definitivo el letter of intent firmado en mayo. Anderon ya está produciendo las primeras wafers destinadas a arrays de qubits superconductores, señales de entrada/salida cuánticas y componentes de readout. La planta opera como foundry pure-play: no solo abastece a IBM, sino que ofrece capacidad a terceros del ecosistema cuántico. Jay Gambetta, director de IBM Research, subrayó que el proyecto da a la compañía “una base de fabricación confiable” para cumplir sus objetivos anuales de procesadores.

El movimiento forma parte de un paquete más amplio de US$ 2.000 millones que el gobierno estadounidense distribuyó entre nueve empresas cuánticas. GlobalFoundries recibirá US$ 375 millones y varias pure-plays (D-Wave, Rigetti, Quantinuum e Infleqtion) alrededor de US$ 100 millones cada una, en algunos casos a cambio de participaciones accionarias. Para IBM, que ya había anunciado en junio un plan de inversión de más de US$ 10.000 millones en computación cuántica en cinco años, el foundry representa el eslabón manufacturero que faltaba para pasar de prototipos de laboratorio a producción escalable.

El impacto en el mercado es inmediato. Las acciones de IBM reaccionaron con volatilidad, pero el mensaje estratégico es claro: Estados Unidos está construyendo infraestructura industrial doméstica para no depender de cadenas de suministro extranjeras en una tecnología considerada crítica para la seguridad nacional y la competitividad económica. Si Anderon logra atraer clientes externos y aumentar volúmenes, el negocio de wafers cuánticos podría convertirse en una nueva línea de ingresos para IBM mucho antes de que los sistemas tolerantes a fallos alcancen escala comercial plena.

Fuentes:
IBM Newsroom: https://newsroom.ibm.com/2026-09-16-anderon,-an-ibm-company,-finalizes-agreement-with-the-u-s-department-of-commerce-for-a-1-billion-chips-award-to-accelerate-r-d-for-u-s-based-pure-play-quantum-foundry
Quartz: https://qz.com/ibm-anderon-quantum-foundry-chips-act-billion-091726
GuruFocus: https://www.gurufocus.com/news/9085661/ibm-matches-a-1-billion-chips-award-for-quantum-foundry

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QC

NVIDIA lanza CUDA-Q Logical para computación cuántica tolerante a fallos

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NVIDIA presentó el 14 de septiembre CUDA-Q Logical, una capa de orquestación open source que permite diseñar, simular y verificar aplicaciones para computadoras cuánticas tolerantes a fallos. La herramienta se integra en la plataforma CUDA-Q y está orientada a acelerar el desarrollo de sistemas con qubits lógicos, el requisito indispensable para que la computación cuántica pase de experimentos a usos prácticos en descubrimiento de fármacos, modelado financiero y materiales.

El anuncio incluye resultados concretos. Fermilab redujo de cinco meses a tres semanas el ciclo de desarrollo de arquitecturas tolerantes a fallos (aceleración de 7x). Iceberg Quantum, trabajando con qubits de silicio de Diraq, demostró que es posible crear 1.000 qubits lógicos con solo 150.000 qubits físicos, una mejora de casi 10 veces respecto a estimaciones previas. Sandia National Laboratories aportó el benchmark QUOPS, ahora disponible dentro de CUDA-Q, para medir la madurez de hardware listo para aplicaciones reales.

CUDA-Q Logical es agnóstica al tipo de qubit y a la arquitectura del procesador. Permite modelar códigos de corrección de errores, decoders acelerados por GPU y flujos híbridos cuántico-clásicos en un solo entorno de programación (C++ o Python). Empresas y laboratorios como IQM, QCDesign y Infleqtion ya lo están utilizando. La estrategia de NVIDIA es clara: posicionar su stack de software como el estándar de facto para la era de la computación cuántica-GPU, del mismo modo que CUDA dominó la aceleración de IA.

Para el mercado, el lanzamiento reduce una de las principales barreras de entrada. Hasta ahora, diseñar sistemas tolerantes a fallos exigía equipos altamente especializados y ciclos largos. Con una capa open source y verificable, más grupos de investigación y startups pueden iterar rápido. El mensaje es que la infraestructura de software está madurando al mismo ritmo que el hardware, y que la transición hacia la utilidad cuántica ya no depende solo de fabricar más qubits físicos.

Fuentes:
NVIDIA Newsroom: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-open-source-cuda-q-platform-for-fault-tolerant-quantum-computing
SiliconANGLE: https://siliconangle.com/2026/09/14/nvidia-expands-cuda-q-platform-to-support-fault-tolerant-quantum-processors/
Quantum Zeitgeist: https://quantumzeitgeist.com/cuda-q-logical-compiles-nvidias-qec/

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Quantinuum avanza en corrección de errores hacia la escala industrial

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Quantinuum reportó en las últimas semanas una serie de hitos experimentales en corrección de errores cuánticos ejecutados en hardware comercial. El más reciente es la arquitectura Helix, validada en el procesador Helios de 98 qubits, que demuestra memoria lógica, operaciones Clifford y entrelazamiento entre códigos distintos, todos con tasas de error inferiores a las de los qubits físicos sin post-selección.

En un paper de septiembre, el equipo midió un error por qubit lógico por ciclo de corrección de 4,6 × 10⁻⁵ y un error por operación Clifford de dos qubits de 2,8 × 10⁻⁴, valores claramente por debajo de los baselines físicos. Además, logró preparar un estado GHZ de tres qubits lógicos heterogéneos con fidelidad superior al 99,9 %. Estos resultados se suman a demostraciones previas de teleportación de qubits lógicos, códigos concatenados que extienden la vida de los qubits por un factor de 10 y la creación de 48 qubits lógicos a partir de solo 98 físicos.

El contexto es relevante. Quantinuum también cerró en septiembre un award de hasta US$ 100 millones del Departamento de Comercio bajo CHIPS Act, destinado a superar cuellos de botella en fotónica integrada de baja pérdida, semiconductores criogénicos y componentes ópticos. La compañía mantiene su hoja de ruta de alcanzar un sistema universal tolerante a fallos a escala comercial hacia 2029.

Para el sector, los avances de Quantinuum confirman que la corrección de errores ya no es solo un problema teórico. Cuando las tasas lógicas superan de manera consistente a las físicas en hardware real y se combinan con una arquitectura de conectividad total (QCCD), el camino hacia sistemas útiles se acorta. El mensaje es que la infraestructura de control de errores está saliendo del laboratorio y entrando en la fase de ingeniería de sistemas.

Fuentes:
Quantinuum Blog: https://www.quantinuum.com/news/blog
NIST / Departamento de Comercio: https://www.nist.gov/news-events/news/2026/09/department-commerce-announces-finalization-chips-rd-award-quantinuum
arXiv (resultados Helios): https://arxiv.org/pdf/2609.03194

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