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El capital de riesgo destinado a computación cuántica cerró 2025 en un récord histórico de entre 3.900 y 4.900 millones de dólares según distintas consultoras, casi triplicando el año anterior, y 2026 ya profundizó esa tendencia con rondas europeas de cientos de millones de euros y la irrupción de inversores que hasta hace poco jamás pisaban este sector: BlackRock, NVIDIA y fondos soberanos del Golfo. El mapa de quién pone el dinero cambió tanto como los montos.

Según el reporte State of the Global Quantum Industry 2026 del Quantum Economic Development Consortium (QED-C), el capital de riesgo privado en cuántica alcanzó los 4.900 millones de dólares en 2025, más del doble del récord anterior, con las compañías con sede en Estados Unidos captando por sí solas más de 2.700 millones de dólares. PitchBook, con una metodología distinta, ubicó el número en 3.900 millones de dólares repartidos en 127 operaciones, también el máximo histórico de la serie. Ambas fuentes coinciden en el cambio de composición del capital: la inversión de etapa de crecimiento (venture-growth), que representaba apenas 1% del valor de las rondas en 2024, saltó a 27,5% en 2025, señal de que el sector dejó de depender solo de fondos especializados en deep tech y empezó a atraer capital institucional de gran escala. Tres operaciones marcaron el quiebre de 2025: PsiQuantum levantó 1.000 millones de dólares en una Serie E liderada por BlackRock a una valuación de 7.000 millones de dólares —la ronda privada individual más grande en la historia de la computación cuántica—, Quantinuum cerró una Serie E de 839 millones de dólares a una valuación previa de 10.000 millones de dólares, y SandboxAQ levantó 500 millones de dólares en una Serie A.

El primer semestre de 2026 sostuvo ese ritmo y lo europeizó. El 3 de junio, Oxford Quantum Circuits cerró una Serie C sobresuscripta de 260 millones de libras esterlinas, unos 350 millones de dólares, calificada por la propia compañía como la ronda privada más grande de la historia europea en computación cuántica, con un pool de inversores que combinó fondos de riesgo (Bullhound Capital, Alpha Edison), banca pública (British Business Bank, COFIDES) y capital corporativo estratégico (Chevron Technology Ventures). Días antes, la francesa Quobly cerró una Serie A de 115 millones de euros, unos 134 millones de dólares, para industrializar su plataforma de qubits de silicio y lanzar su primer sistema comercial en la nube antes de fin de año; la ronda fue liderada por el banco público francés Bpifrance, la propia SEALSQ y el fabricante de semiconductores STMicroelectronics, con Air Liquide y el Consejo Europeo de Innovación entre los participantes. En Canadá, Photonic cerró en mayo la ronda individual más grande del año, 200 millones de dólares a una valuación de 2.000 millones de dólares, mientras que la holandesa QuantWare sumó 178 millones de dólares en Serie B y la británica Quantum Motion, otros 160 millones de dólares en Serie C con Bosch Ventures y Porsche SE entre sus inversores industriales.

El otro cambio estructural es la llegada de capital estratégico corporativo que antes evitaba el sector por su horizonte de retorno incierto. NVIDIA, a través de su fondo NVentures, invirtió 600 millones de dólares en Quantinuum en septiembre de 2025 —una de tres apuestas de hardware cuántico que la compañía hizo en una sola semana— y participó también en la ampliación a 100 millones de euros de la Serie B de la francesa Alice & Bob, además de sumarse junto a Google a la ronda de más de 230 millones de dólares de QuEra. China, por su parte, reabrió su propio frente de financiamiento después de un período de bajo perfil: según la plataforma de rastreo IT Juzi, el sector cuántico chino registró 150 operaciones por un total estimado de 11.200 millones de yuanes hasta mediados de marzo de 2026, con SpinQ Technology cerrando una Serie C+ de 600 millones de yuanes (87 millones de dólares) y la fotónica QBoson levantando 1.000 millones de yuanes (145 millones de dólares) en Serie B, ambas en la misma semana de abril.

Para quien mira esto como oportunidad de inversión, el patrón que emerge de 2026 es claro: el capital se concentra cada vez más en hardware —los sistemas cuánticos completos y sus componentes de silicio capturaron alrededor de 90% del financiamiento total del sector según la firma de análisis New Market Pitch— y cada vez menos en software puro, revirtiendo la tendencia de 2023-2024. Al mismo tiempo, la ventana de salida a bolsa se abrió con fuerza: solo en el primer trimestre de 2026 se registraron 5.700 millones de dólares en eventos de liquidez a través de cuatro transacciones, y firmas como Xanadu Quantum debutaron en Nasdaq y la Bolsa de Toronto con subas de doble dígito el primer día. La lectura para un inversor argentino es que el quantum computing dejó de ser una apuesta especulativa de nicho tecnológico y empezó a comportarse, en el margen, como cualquier otro ciclo de financiamiento de infraestructura de cómputo: rondas cada vez más grandes, cada vez más concentradas en pocos jugadores de hardware, y cada vez más validadas por inversores generalistas de peso.

Fuentes:

The Quantum Insider (QED-C, inversores 2026): https://thequantuminsider.com/2026/06/26/top-quantum-computing-investors-in-2026/
SQ Magazine (estadísticas 2026): https://sqmagazine.co.uk/quantum-computing-statistics/
PitchBook: https://pitchbook.com/news/reports/q2-2026-bit-by-qubit-global-quantum-computing-funding-hits-new-records-and-is-accelerating
Tech.eu (Quobly): https://tech.eu/2026/06/03/quobly-raises-eur115m-series-a-to-commercialise-silicon-quantum-computing/
Tech Startups (Oxford Quantum Circuits): https://techstartups.com/2026/06/03/venture-capital-startup-funding-roundup-june-3-2026/
Crunchbase News: https://news.crunchbase.com/venture/quantum-computing-startup-investment-data-quantinuum-ipo/
The Quantum Insider (China): https://thequantuminsider.com/2026/04/06/chinas-quantum-sector-sees-investment-surge-as-larger-funding-rounds-return/
New Market Pitch: https://newmarketpitch.com/blogs/news/quantum-computing-funding-deals

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QC

Radar QC: tres avances para que las computadoras cuánticas funcionen mejor

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IBM conectó dos procesadores, un equipo alemán aceleró operaciones sin perder precisión y una investigación propuso nuevas formas de proteger la información. Qué pasó y por qué importa.

Las noticias sobre computación cuántica suelen destacar máquinas con más cúbits, las unidades con las que estos equipos procesan información. Pero construir sistemas más grandes es solo una parte del desafío. También hay que conseguir que sus componentes se comuniquen, que las operaciones sean precisas y que los errores no arruinen el cálculo.

Tres investigaciones recientes trabajan sobre esas dificultades desde ángulos diferentes. No presentan una computadora lista para transformar la industria, sino avances en algunas de las piezas que podrían hacerla posible.

La palabra que conecta esta primera edición de Radar QC es fiabilidad: una máquina más grande o más rápida no resulta necesariamente más útil si pierde información mientras trabaja.

Los trabajos seleccionados se publicaron entre el 21 de octubre y el 2 de noviembre de 2026.

1. IBM conectó dos procesadores: el desafío es que trabajen juntos

Una computadora cuántica de mayor escala no necesariamente tendrá que construirse sobre un único chip. Otra posibilidad es conectar varios procesadores y hacerlos funcionar como módulos de una misma máquina.

La idea parece sencilla, pero plantea una dificultad: la información cuántica debe viajar entre los módulos y participar en operaciones conjuntas sin deteriorarse demasiado.

IBM Research dio un paso en esa dirección. Su equipo conectó dos procesadores Nighthawk R1, de 120 cúbits cada uno, mediante cuatro enlaces superconductores con cables de aproximadamente 80 centímetros.

Qué consiguieron

Los investigadores lograron transferir información entre los módulos y realizar operaciones entre cúbits ubicados en procesadores distintos. También generaron estados de entrelazamiento que abarcaban ambos chips, estableciendo relaciones cuánticas entre sus componentes.

La transferencia alcanzó una fidelidad media del 99%. Esa cifra describe qué tan bien se conservó el estado que se quería trasladar, según la medición utilizada.

Sin embargo, al realizar una operación más compleja entre módulos, la fidelidad media descendió a aproximadamente el 94,75%. No es una contradicción: transportar un estado y completar una operación entre procesadores son tareas diferentes. La segunda requiere más pasos, y cada uno puede introducir errores.

La distinción es importante. Un buen enlace es necesario, pero no garantiza por sí solo que todo el cálculo distribuido funcione con la misma precisión.

Por qué importa

El resultado ofrece una vía para construir sistemas cuánticos por módulos, en lugar de intentar concentrar toda su capacidad en un solo chip.

Además de las mediciones cuánticas, el equipo comprobó que las cuatro conexiones continuaban funcionando después de tres ciclos de calentamiento y enfriamiento. Es una observación relevante para el ensamblaje de estos sistemas, aunque todavía no constituye una prueba de durabilidad industrial.

También hay que evitar una lectura exagerada del tamaño del experimento: aunque cada procesador tenía 120 cúbits, las pruebas utilizaron un subconjunto próximo a las conexiones. No se demostró un cálculo conjunto que aprovechara los 240.

El trabajo se presentó como preprint, una versión de investigación cuya publicación posterior tras revisión por pares no se verificó para esta edición.

2. Una operación más rápida, sin perder precisión

El segundo avance llega de investigadores de Jülich, Aachen y Colonia, en Alemania. El equipo realizó operaciones sobre un solo cúbit con pulsos de 6,8 nanosegundos: menos de siete milmillonésimas de segundo.

Las operaciones evaluadas alcanzaron fidelidades superiores al 99,98%. El trabajo se publicó en Nature Communications.

La velocidad llama la atención, pero lo más interesante es cómo evitaron que esa rapidez provocara errores adicionales.

El problema de acelerar demasiado

El dispositivo utilizado pertenece a una familia de cúbits superconductores denominada transmon. Para calcular se emplean dos niveles de energía, pero el sistema físico tiene otros niveles disponibles.

Un pulso de control intenso puede llevarlo accidentalmente a uno de esos niveles que no se utilizan para representar la información. Los investigadores llaman “fuga” a esa salida del espacio de trabajo previsto.

El equipo desarrolló una forma de diseñar los pulsos para reducir esas transiciones indeseadas. En la comparación presentada, consiguió disminuir la fuga más de veinte veces respecto del método de referencia.

Dicho de forma sencilla: no se trató únicamente de hacer una operación más rápida, sino de controlar mejor lo que ocurre al acelerarla.

Qué cambia y qué falta

El resultado aporta una técnica para mejorar una operación elemental de la computadora cuántica. Pero la prueba se realizó sobre un cúbit aislado.

Todavía no demuestra el mismo desempeño cuando se controlan muchos cúbits simultáneamente, ni una mejora equivalente en operaciones que involucran a dos cúbits o en un programa completo.

También conviene interpretar correctamente el porcentaje: una fidelidad superior al 99,98% corresponde a la operación evaluada bajo las condiciones del experimento. No significa que cualquier cálculo realizado por una futura máquina tenga esa probabilidad de terminar correctamente.

Hay otro detalle para quienes comparen velocidades: los 6,8 nanosegundos corresponden al pulso. El protocolo incorpora además un margen de un nanosegundo después de cada pulso para contemplar posibles distorsiones.

3. Una nueva estrategia para proteger la información

El tercer trabajo no presenta un nuevo procesador. Propone una forma de proteger la información cuántica y estudia su comportamiento mediante teoría y simulación.

La investigación, realizada por autores con afiliaciones en Taiwán y Reino Unido, fue publicada anticipadamente el 2 de noviembre en npj Quantum Information, después de ser aceptada y revisada por pares.

Su foco es un tipo particular de perturbación: el ruido coherente colectivo.

Para aproximarnos a la idea, imaginemos una alteración que afecta de manera relacionada a varios componentes, en lugar de producir fallas independientes. El trabajo busca que la protección de la información siga funcionando frente al tipo de perturbación colectiva considerado.

Qué propusieron

Los investigadores estudiaron una forma de distribuir la información entre varios cúbits físicos, conocida como código de excitación constante.

El objetivo no es simplemente guardar la información de una manera especial. También hay que operar sobre ella y detectar errores sin romper las condiciones que le dan protección.

Los autores desarrollaron procedimientos compatibles con esa estructura y un método de simulación para analizar su comportamiento frente a distintos tipos de ruido.

Entre los casos estudiados aparece un código que utiliza 14 cúbits físicos para representar un cúbit lógico. Este último es una unidad de información protegida mediante una codificación más amplia.

Por qué merece atención

El trabajo recuerda que aumentar el número de cúbits no es el único camino para mejorar una computadora cuántica. También importa cómo se organiza la información y qué errores puede soportar esa organización.

Su alcance, por ahora, es teórico y de simulación. No demuestra la estrategia en una máquina real ni establece que sea la mejor solución para cualquier dispositivo.

Para esta edición se pudieron verificar el resumen y la información editorial, pero no revisar el desarrollo completo. Por ese motivo, no se le atribuyen ventajas prácticas ni cifras de desempeño que no pudieron comprobarse.

Qué nos dicen juntos estos resultados

Las tres investigaciones trabajan sobre tareas necesarias para construir sistemas más capaces:

  • Conectar componentes para que intercambien información y operen juntos.
  • Controlar operaciones rápidas sin provocar transiciones indeseadas.
  • Proteger la información frente a determinados errores.

Pero sus resultados no se pueden sumar como si fueran partes de una misma máquina ya integrada. La interconexión de IBM no incorpora automáticamente la técnica alemana, y la nueva estrategia de protección no fue probada en esos procesadores.

Tampoco corresponde comparar directamente el 99% de fidelidad de una transferencia con el 99,98% de una operación sobre un cúbit. Son mediciones de tareas distintas, realizadas bajo condiciones diferentes.

Qué mirar en los próximos anuncios

Para saber si estas líneas avanzan, las próximas pruebas deberían responder preguntas concretas.

En los procesadores conectados, habrá que observar si las operaciones entre módulos se vuelven más precisas y si mantienen su desempeño al aumentar la cantidad de enlaces.

En las operaciones ultrarrápidas, lo importante será comprobar si el método conserva sus ventajas cuando muchos cúbits trabajan a la vez y se ejecutan secuencias más exigentes.

En la protección de información, faltará evaluar cómo llevar la propuesta al laboratorio y qué recursos necesita para funcionar.

Para quien sigue el sector sin trabajar en un laboratorio, estas preguntas ofrecen una guía más útil que contar cúbits: qué pudieron hacer, con cuántos errores y bajo qué condiciones.

Fuentes

  1. Neereja M. Sundaresan y colaboradores, IBM Research. Meter-scale quantum interconnects between large quantum processors. Preprint publicado en arXiv el 21 de octubre de 2026. Investigación sobre cuatro interconexiones entre dos procesadores superconductores. Se consultó el texto disponible en HTML, incluidos métodos y tablas.
    Consultar el trabajo en arXiv.arxiv
  2. Y. Gao y colaboradores. Ultrafast single-qubit gates through multi-photon transition removal. Publicado en Nature Communications el 23 de octubre de 2026. Investigación experimental sobre operaciones rápidas y reducción de fuga en un cúbit superconductor. Se consultó el artículo disponible en HTML; no se revisaron los datos originales ni se reprodujeron los resultados.
    Consultar el artículo en Nature Communications.nature
  3. Ching-Yi Lai, Pei-Hao Liou y Yingkai Ouyang. Fault-tolerant quantum error correction for constant-excitation stabilizer codes under coherent noise. Publicado anticipadamente en npj Quantum Information el 2 de noviembre de 2026. Trabajo teórico y de simulación, aceptado y revisado por pares. Para esta nota se consultaron el resumen y los datos editoriales, no el desarrollo completo.
    Consultar el artículo en npj Quantum Information.

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QC

Anthropic estudia cómo diseñar circuitos cuánticos con Claude

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Anthropic publicó una investigación sobre el uso de Claude para diseñar circuitos cuánticos más eficientes. El trabajo aborda uno de los desafíos de la computación cuántica: construir secuencias de operaciones que aprovechen un hardware limitado y sujeto a errores.

El diseño de circuitos exige traducir algoritmos a operaciones compatibles con una arquitectura concreta. El número de operaciones, la conectividad entre qubits y las restricciones físicas pueden determinar si una solución teórica es viable en un dispositivo real. Un asistente de IA podría ayudar a explorar alternativas y reducir el trabajo manual de los especialistas.

La investigación no demuestra que la IA pueda reemplazar a los físicos o que haya resuelto por sí sola los obstáculos centrales de la computación cuántica. Para evaluar el aporte deben examinarse las métricas utilizadas, los circuitos de referencia, las mejoras obtenidas y la reproducibilidad de los resultados.

El potencial está en acelerar la interacción entre programación, matemáticas y diseño de hardware. Universidades y centros de investigación de Argentina podrían seguir esta línea mediante simuladores y herramientas de código abierto, siempre distinguiendo entre circuitos optimizados en simulación y mejoras verificadas en procesadores físicos.

Fuentes:

Anthropic: https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits

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QC

Google reduce 40 veces los errores de estados cuánticos especiales

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Google Quantum AI anunció una demostración experimental de la técnica conocida como “magic state cultivation” en su procesador Willow. Según los investigadores, el procedimiento redujo aproximadamente 40 veces los errores frente a los estados no cultivados y alcanzó una fidelidad lógica de 99,99 % para los estados T.

Los estados mágicos son un recurso necesario para ejecutar determinadas operaciones en computación cuántica universal. Producirlos con suficiente calidad consume recursos de hardware y corrección de errores, por lo que mejorar su generación puede reducir la capacidad total que una máquina necesita dedicar a preparar operaciones antes de realizar cálculos útiles.

El resultado tiene relevancia porque no se limita a una simulación: Google informa que la técnica funcionó en hardware cuántico real. El equipo también describe procedimientos para transferir estados entre esquemas de códigos de corrección de errores. Sin embargo, la demostración no significa que exista ya una computadora cuántica de uso general capaz de superar a los sistemas clásicos en todas las aplicaciones.

La próxima etapa será demostrar que el método mantiene sus ventajas a mayor escala y con circuitos más complejos. Para empresas e investigadores latinoamericanos, el avance justifica seguir la evolución de los algoritmos y la corrección de errores, sin confundir un hito experimental con disponibilidad comercial inmediata.

Fuentes:

Google Quantum AI: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/quantum-computing/magic-state-cultivation-quantum-computing/

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