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Hay una confusión común cuando se habla de startups de «computación cuántica»: se asume que el negocio es fabricar o poseer una de esas máquinas. El caso de la argentina /q99 es la prueba de que, al menos en 2026, el negocio real está en otro lado — y entenderlo dice bastante sobre en qué etapa está realmente esta industria.

Quién la creó y quién la dirige hoy

La empresa nació de Facundo Díaz, un emprendedor argentino con un historial poco convencional para el mundo cuántico: antes de /q99 fue surfista profesional, y como emprendedor tecnológico fundó TravelX (una plataforma de tickets aéreos tokenizados en blockchain) y Vrtify (música inmersiva en realidad virtual). Su apuesta no fue «traer una computadora cuántica a Argentina», sino algo más amplio: construir un ecosistema de investigación y colaboración entre universidades, científicos y empresas para explotar la convergencia entre IA y computación cuántica en la región.

En 2024 hubo un cambio de conducción relevante: Martín Sajón, con experiencia previa en ciberseguridad (fundó Neuralys, adquirida por la firma internacional Coalfire), asumió como nuevo CEO de /q99, con base estratégica en Washington D.C. para encabezar la expansión internacional de la compañía. Facundo Díaz pasó a ocupar el rol de presidente, enfocado en la visión de largo plazo. Hoy la empresa tiene sedes activas en Argentina, Estados Unidos y Brasil.

Cómo le entra la plata

Acá está el dato que suele faltar en la cobertura habitual: /q99 no vende ni opera hardware cuántico propio. Cobra por integración y consultoría sobre un producto de software propio. En vez de que una empresa compre una computadora cuántica —algo prohibitivo para casi cualquier compañía—, /q99 ofrece una solución tipo «plug and play» que conecta la infraestructura de datos del cliente con recursos cuánticos de terceros en la nube. El precio de la configuración inicial está publicado: entre USD 25.000 y USD 125.000, según el volumen y la complejidad de los datos de cada cliente. Es, en la práctica, un modelo de fee de implementación por proyecto, más cercano al de una consultora de datos e IA que al de un proveedor de infraestructura cuántica.

Qué hacen puntualmente, paso a paso

  1. El producto central es un motor de software propio, no una máquina cuántica: un motor que dialoga simultáneamente con el software y las necesidades de una empresa clásica, y le deriva a una computadora cuántica externa los pedidos que involucran análisis masivos de datos.
  2. Para el cómputo cuántico en sí, son intermediarios: usan los servicios en la nube de IBM, Google y Rigetti —proveedores que sí tienen computadoras cuánticas propias y alquilan su uso—, en lugar de operar hardware propio.
  3. El valor agregado real está antes del cómputo cuántico: preparan los datos del cliente con técnicas cuánticas de reducción de dimensionalidad, selección de variables y preprocesamiento eficiente, para después alimentar modelos de IA más livianos, precisos y robustos. Es decir, usan la cuántica como una etapa de preparación de datos dentro de un pipeline que sigue siendo, en su mayor parte, IA clásica.
  4. Verticalizan por industria: tienen, por ejemplo, un área específica de mercados de energía liderada por un ejecutivo con más de 15 años en el sector, apuntando directamente al problema de datos fragmentados de las operadoras de petróleo y gas en Vaca Muerta.

Clientes concretos

No es solo discurso: hay casos de uso ya en marcha. GA.MA Italy, fabricante italiano de herramientas para el cabello fundado en 1969, contrató a /q99 para integrar sus fuentes de datos internas y externas —tendencias de mercado, preferencias de clientes— con IA, bajo un producto llamado «Hypersmart Assist», con planes de sumar computación cuántica a futuro para modelar escenarios probabilísticos a mayor escala. En el sector energético, la empresa proyecta una inversión superior a los USD 100 millones en cinco años, con foco directo en el cuello de botella de datos de la industria de Vaca Muerta.

Todo lo que le reconocieron

La lista de reconocimientos de /q99 es, para una startup deep tech regional, bastante inusual en su acumulación en poco tiempo:

  • Quantum World Congress: fue seleccionada como una de las 7 startups en el mundo que van a modificar la forma en que vivimos gracias a la aplicación de computación cuántica y su convergencia con IA — y en 2024 fue, específicamente, la única startup latinoamericana elegida en ese foro.
  • NVIDIA Inception Program: pasó a integrar esta red global orientada a acelerar desarrollos en inteligencia artificial, un sello que suelen destacar los medios como validación técnica externa.
  • Premio Sadosky 2025 a la Startup del Año, otorgado por la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI) — el jurado la destacó como una de las startups más desarrolladas del ecosistema deep tech latinoamericano, remarcando específicamente la combinación de modelos de IA, infraestructura de cómputo cuántico y su motor propio de procesamiento de datos.
  • Colaboraciones activas con universidades y con el CONICET, en línea con el discurso de la empresa sobre generar soberanía tecnológica y retener talento en la región — el mismo eje de «soberanía» que venimos viendo en la cobertura de QUBIT.AR y el proyecto de la CNEA en Bariloche.

La lectura de fondo

Lo interesante del caso /q99, más allá del propio negocio, es lo que confirma sobre el estado real de la industria en 2026: nadie —ni siquiera una startup con premios internacionales y millones proyectados de inversión— está vendiendo «ventaja cuántica» pura todavía. Lo que se vende, y lo que efectivamente generan ingresos hoy, es la capa de integración entre datos reales de empresas y una tecnología que sigue siendo, en gran medida, experimental. Es un negocio legítimo y bien posicionado — pero es, ante todo, un negocio de IA y datos con etiqueta cuántica, no al revés.


Fuentes: La Nación; El Cronista; ITSitio Argentina; RoadShow; Shale24; Fortuna (Perfil); Infonegocios; Infostyle.

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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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