Nvidia presentó en octubre de 2025 NVQLink, una arquitectura abierta para conectar sus GPUs con procesadores cuánticos de terceros, y en el GTC de marzo de 2026 la liberó públicamente a través de la API cudaq-realtime, con la computación cuántica apareciendo por primera vez como vertical propia del evento. El proyecto ya suma a 17 fabricantes de hardware cuántico y cinco proveedores de sistemas de control, y empresas como Dell, HPE y SDT lo están integrando en productos comerciales concretos.
NVQLink es una arquitectura de sistema abierta diseñada para conectar en tiempo real supercomputadoras aceleradas por GPU con procesadores cuánticos (QPU), resolviendo uno de los cuellos de botella centrales de la computación híbrida: la corrección de errores cuánticos y los bucles de control adaptativo necesitan respuestas en microsegundos, algo que sólo la potencia de cómputo clásica de una GPU puede sostener a esa velocidad. Nvidia la presentó en octubre de 2025 en su evento GTC de Washington D.C., con el respaldo de investigadores de ocho laboratorios nacionales estadounidenses —entre ellos Brookhaven, Fermilab, Lawrence Berkeley, Los Álamos, Oak Ridge y Sandia— y el apoyo inicial de 17 fabricantes de hardware cuántico, incluidos Alice & Bob, Anyon Computing, Atom Computing, Diraq e Infleqtion, además de cinco proveedores de sistemas de control. La plataforma se integra al framework de programación CUDA-Q de Nvidia, permitiendo a los desarrolladores prototipar cargas de trabajo híbridas, intercambiar datos entre QPU y GPU en tiempo real y comparar el desempeño de distintas combinaciones dentro de un mismo entorno.
El salto de anuncio a producto ocurrió en el GTC de marzo de 2026, cuando NVQLink se volvió públicamente disponible a través del lanzamiento de la API cudaq-realtime dentro de la plataforma CUDA-Q, lo que le permite a cualquier desarrollador escribir código que envíe datos entre un controlador cuántico y las GPU de Nvidia. Ese mismo evento marcó la primera vez que la computación cuántica apareció como una vertical propia dentro del GTC, señal de que Nvidia dejó de tratarla como una curiosidad de investigación y empezó a posicionarla como un mercado de infraestructura al mismo nivel que la IA generativa o la robótica. Tim Costa, gerente general de cuántica de Nvidia, resumió la apuesta de la compañía con una frase que sintetiza el modelo de negocio completo: cada supercomputadora del futuro recurrirá a procesadores cuánticos para ampliar los problemas que puede resolver, y cada procesador cuántico dependerá de una supercomputadora para funcionar.
La adopción comercial ya es verificable más allá del anuncio. Dell validó sus servidores XE7745, XE9680, R7715 y R770 como plataformas de Real-time Host capaces de reproducir latencias de NVQLink por debajo de los 4 microsegundos. Quantum Machines integró cudaq-realtime a su Open Acceleration Stack, mientras que Qblox lo adoptó en la electrónica de control de los sistemas full-stack de OQC. En Corea del Sur, la firma SDT desplegó el primer datacenter híbrido cuántico-clásico del país usando su propio controlador y NVQLink para conectar una QPU de Anyon Computing con GPU de Nvidia, ofreciendo el resultado como un servicio cloud comercial llamado QuREKA que unifica CPU, GPU y QPU en un solo entorno de desarrollo. Infleqtion, por su parte, mostró en el booth de Nvidia en el GTC su QPU de átomos neutros Sqale trabajando en conjunto con GPU de Nvidia para corrección de errores cuánticos en tiempo real, y ya la está aplicando a un proyecto de descubrimiento de biomarcadores oncológicos llamado Q4Bio. Elevate Quantum, HPE y PNNL —este último con una integración directa entre los superchips GH200 Grace Hopper y sistemas de control basados en FPGA— completan una lista de adopción que va de laboratorios de investigación a proveedores de infraestructura comercial.
El interés de NVQLink para una audiencia de negocios pasa por el lugar que ocupa Nvidia en la cadena de valor: en lugar de fabricar computadoras cuánticas, la compañía se posiciona como la capa de infraestructura obligatoria para que cualquier fabricante de QPU pueda llegar a un cliente empresarial, tal como ya lo hizo con la IA a través de CUDA. Si la corrección de errores cuánticos en tiempo real termina siendo el problema técnico que define qué compañías de computación cuántica sobreviven la próxima década, Nvidia se asegura de estar del lado de la solución sin importar qué arquitectura de qubit termine ganando —superconductores, átomos neutros, iones atrapados o silicio—, cobrando por el mismo tipo de infraestructura de GPU que ya vende para IA. Es una apuesta de bajo riesgo relativo para Nvidia y de alto impacto potencial para el resto del ecosistema, porque estandariza la forma en que la computación cuántica se conecta al cómputo clásico que ya opera en cualquier centro de datos corporativo.
Fuentes:
HPCwire (anuncio original): https://www.hpcwire.com/2025/10/28/nvidia-introduces-nvqlink-to-connect-quantum-processors-with-gpu-supercomputers/
Nvidia: https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/nvqlink/
Nvidia CUDA-Q Blog (disponibilidad pública en GTC 2026): https://nvidia.github.io/cuda-quantum/blogs/blog/2026/03/16/launching-cudaq-realtime/
Nvidia CUDA-Q Blog (adopción en GTC 2026): https://nvidia.github.io/cuda-quantum/blogs/blog/2026/03/16/cudaq-GTC-26/
The Quantum Insider (SDT): https://thequantuminsider.com/2026/03/17/sdt-launches-korea-first-commercial-quantum-ai-hybrid-data-center-seoul/
Infleqtion: https://infleqtion.com/infleqtion-to-showcase-quantum-accelerated-supercomputing-with-nvidia-nvqlink-at-gtc-2026/
PNNL: https://www.pnnl.gov/news-media/pnnl-brings-open-source-gpu-acceleration-quantum-nvidia-nvqlink
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