El mapa de la carrera: cómo leer las noticias
Lección 19 de 23 del curso «Cuántica». Gratis, con animaciones y un test.
Quién apuesta por qué
Pongamos todo el nivel en un mapa. Superconductores: Google, IBM, Rigetti y la china USTC. Iones: Quantinuum e IonQ. Átomos neutros: QuEra, Atom Computing y la francesa Pasqal. Fotones: PsiQuantum y Xanadu. Espines en silicio: Diraq, Quantum Motion, SQC. Topología: Microsoft. Aún no hay ganador, y es normal: en los años 50 también se discutía de qué hacer los transistores. Lo importante es que cada tecnología tiene su punto débil, y ya sabes cuál.
China en la carrera
China no se queda atrás. En marzo de 2025 el equipo de USTC publicó en Physical Review Letters los resultados del chip Zuchongzhi 3.0, con 105 cúbits superconductores. Con 83 de ellos resolvió en segundos una tarea de circuitos aleatorios que, según su estimación, al superordenador Frontier le llevaría unos 6400 millones de años. Suena enorme, pero es el mismo género que Google en 2019: un récord en una tarea diseñada para ser difícil para lo clásico. No hace cálculos útiles. China además es fuerte en comunicación cuántica y tiene las máquinas fotónicas Jiuzhang.
Cifras que importan más que los cúbits
El titular “¡1000 cúbits!” por sí solo casi no dice nada. Recuerda el Condor de IBM: 1121 cúbits en 2023, y después la propia IBM pasó a chips más pequeños pero más precisos. Mira cuatro cosas. La fidelidad de las puertas de dos cúbits: 99,9% es un error de cada mil. Cuántos cúbits son lógicos. Si el sistema opera bajo el umbral, es decir, si mejora al crecer el código. Y cuántas operaciones seguidas aguanta: miles, millones o miles de millones. Estas cifras separan el progreso del marketing.
Récords en tareas inútiles
¿Por qué tomarse con calma las “supremacías” ruidosas? Recuerda Sycamore en 2019: 200 segundos frente a “10 000 años” en un superordenador. Ya en 2022 unos investigadores con un nuevo algoritmo clásico resolvieron la misma tarea en unas 15 horas con 512 tarjetas gráficas normales. Lo clásico también mejora, y los récords de circuitos aleatorios se “comen” con regularidad. Por eso la meta real del sector son tareas con respuesta útil y verificable. Quantum Echoes de Google en 2025 está más cerca de eso: su resultado se puede contrastar con un experimento real.
Cuánto dinero hay aquí
Ahora, una mirada sobria al dinero. Según McKinsey (informe de 2025), las empresas de computación cuántica ingresaron juntas solo 650–750 millones de dólares en 2024. Es menos que la facturación de una empresa de TI mediana. En cambio, la inversión en start-ups cuánticas creció un 50% en un año, hasta casi 2000 millones. La previsión del mercado de computación cuántica para 2035 va de 28 000 a 72 000 millones de dólares. Fíjate en el rango: la cifra alta es 2,5 veces la baja. Así se ve un mercado donde aún hay más expectativas que ventas.
Checklist para cualquier titular
El resultado del nivel es una herramienta para cada semana. ¿Ves un titular cuántico? Haz cinco preguntas. ¿Cúbits físicos o lógicos? ¿Qué fidelidad y cuántas operaciones? ¿Tarea útil o récord de benchmark? ¿Revisado por pares o solo nota de prensa con preprint? ¿Ya hecho o solo en la hoja de ruta? Pruébalo con Majorana 2: preprint, sin revisión, aún sin cúbits funcionando, así que interesante pero temprano. Willow bajo el umbral: publicado en Nature, mediciones detalladas, revisión superada, así que es serio.
Ponte a prueba
- Una empresa anuncia “¡1000 cúbits!”. ¿Qué preguntas primero?
Respuesta correcta: Qué fidelidad tienen las puertas y cuántos son lógicos. El número de cúbits sin fidelidad ni cúbits lógicos casi no significa nada: Condor, con 1121, no fue un avance. - ¿Por qué un récord en circuitos aleatorios no prueba que el ordenador sea útil?
Respuesta correcta: La tarea se elige difícil para lo clásico pero no sirve, y lo clásico a veces alcanza. Los circuitos aleatorios son una prueba justa de potencia, no trabajo útil. A Sycamore lo “alcanzaron” en 15 horas con 512 GPU. - ¿Qué señal indica la noticia más fiable?
Respuesta correcta: Un artículo revisado con datos que otros confirmaron. La revisión y la replicación son el mejor filtro. Willow bajo el umbral pasó la revisión de Nature; Majorana 2 aún no.