Computer quantistici: siamo davvero alla vigilia del grande salto?

 

COMPUTER QUANTISTICI: SIAMO DAVVERO ALLA VIGILIA DEL GRANDE SALTO?

Dopo anni di promesse, il quantum computing entra nella fase in cui deve dimostrare di saper fare qualcosa di realmente utile

Per molti anni il computer quantistico è stato contemporaneamente una macchina reale e una promessa. Reale, perché nei laboratori funzionavano già processori capaci di controllare decine e poi centinaia di qubit. Promessa, perché fra l'esecuzione di esperimenti spettacolari e la disponibilità di una macchina capace di risolvere problemi industrialmente importanti meglio dei migliori sistemi classici rimaneva una distanza enorme. Nel 2026 quella distanza non è scomparsa. Ma qualcosa è cambiato. Non stiamo ancora entrando nell'epoca nella quale i computer quantistici sostituiranno quelli tradizionali — e probabilmente non entreremo mai in un'epoca formulata in questi termini. Stiamo invece arrivando al punto nel quale diventa plausibile immaginare sistemi computazionali ibridi, costituiti da CPU, GPU e QPU quantistiche, nei quali ciascuna architettura affronta la parte del problema per cui è più adatta. È una distinzione fondamentale. La domanda interessante non è più: «Quando arriverà il computer quantistico?». Il computer quantistico è già arrivato. La domanda è: quando diventerà utile?

Dimentichiamo per un momento il numero dei qubit

Per comprendere lo stato attuale del settore bisogna liberarsi da uno degli equivoci che hanno accompagnato la prima fase della corsa quantistica. Contare i qubit non basta. Un processore da mille qubit estremamente rumorosi può essere meno interessante di una macchina con un numero molto inferiore di qubit controllabili con elevatissima precisione. È un po' come valutare un computer tradizionale contando esclusivamente i transistor, senza considerare architettura, frequenza, memoria, consumi, software e affidabilità. Nel quantum computing il problema è ancora più grave perché il qubit è fragile. Interagisce con l'ambiente. Perde coerenza. Le porte quantistiche introducono errori. La lettura introduce errori. E un algoritmo sufficientemente lungo rischia di accumulare errori più rapidamente di quanto riesca a produrre informazioni utili. Per questo il vero parametro strategico sta progressivamente diventando quanta computazione affidabile possiamo ottenere dai qubit disponibili.

Il problema fondamentale: correggere qualcosa che non possiamo copiare

Un normale computer può proteggere l'informazione attraverso ridondanza e copie. Nel mondo quantistico la situazione è molto più complicata. Il teorema di non-clonazione impedisce di duplicare arbitrariamente uno stato quantistico sconosciuto. La correzione degli errori deve quindi utilizzare strategie molto più sofisticate: numerosi qubit fisici cooperano per costruire un qubit logico, cioè un'unità di informazione quantistica molto più resistente agli errori. È qui che si gioca gran parte della partita. Google ha ottenuto con Willow un risultato particolarmente significativo: aumentando la dimensione del codice di correzione degli errori, il tasso di errore diminuiva invece di aumentare. È il cosiddetto funzionamento below threshold, uno dei requisiti fondamentali per immaginare sistemi quantistici scalabili corretti dagli errori. Willow utilizza 105 qubit fisici; l'importanza del risultato non consiste quindi in un record numerico di qubit, ma nel comportamento dell'errore durante la scalabilità. Questa potrebbe essere una delle frasi da ricordare quando si parla di quantum computing nel 2026: il problema non è costruire sempre più qubit. È costruire sempre più qubit senza perdere il controllo della computazione.

Il qubit fisico e il qubit logico

Questa distinzione diventerà sempre più importante anche nella comunicazione pubblica. Il qubit fisico è il dispositivo reale: circuito superconduttore, ione intrappolato, sistema topologico o altra implementazione fisica. Il qubit logico è invece il qubit computazionale protetto attraverso un codice di correzione degli errori. Per applicazioni quantistiche realmente complesse serviranno sistemi nei quali i qubit logici possano eseguire quantità enormi di operazioni mantenendo l'errore sotto controllo. Ecco perché le roadmap più recenti parlano sempre più frequentemente di qubit logici e di numero di operazioni affidabili, non soltanto di qubit fisici. Quantinuum, per esempio, dichiara per il sistema Helios 98 qubit fisici completamente connessi e fino a 50 qubit logici, con fidelità delle porte fisiche particolarmente elevate; nell'agosto 2026 ha inoltre comunicato ulteriori risultati sulla fidelità logica e mantiene nella propria roadmap Sol per il 2027 e Apollo per il 2029. Non esiste dunque una sola strada verso il computer quantistico. Ed è uno degli aspetti più interessanti della situazione attuale.

Superconduttori, ioni e qubit topologici: la tecnologia vincente non è ancora stata scelta

Il computer tradizionale ha trovato da molto tempo nel transistor al silicio il proprio elemento fondamentale. Nel quantum computing non abbiamo ancora un equivalente universalmente vincente. Google e IBM stanno sviluppando sistemi basati principalmente su qubit superconduttori. Quantinuum utilizza ioni intrappolati. Microsoft sta perseguendo una strada differente basata sui qubit topologici. Esistono inoltre architetture fotoniche, atomi neutri e altre piattaforme. Ognuna presenta vantaggi e problemi. Alcune offrono operazioni molto rapide. Altre fidelità elevate. Altre ancora una connettività particolarmente favorevole. La situazione ricorda, sotto certi aspetti, le prime fasi dell'informatica elettronica, quando non era ancora evidente quale tecnologia avrebbe dominato. E non è nemmeno detto che debba esistere un unico vincitore. Potremmo scoprire che differenti tecnologie quantistiche risultano più appropriate per differenti categorie di problemi.

La scommessa topologica di Microsoft

Particolarmente interessante è proprio la strategia di Microsoft, perché tenta di intervenire sul problema dell'errore a livello della fisica del qubit. Nel 2026 l'azienda ha presentato Majorana 2, evoluzione della propria architettura topologica, dichiarando un incremento di mille volte dell'affidabilità rispetto alla generazione precedente e una vita media del qubit di circa 20 secondi. Microsoft afferma ora di puntare a un computer quantistico scalabile entro il 2029. È importante sottolineare che le roadmap industriali sono obiettivi dichiarati dalle aziende, non previsioni garantite. Ma è altrettanto significativo che architetture profondamente differenti stiano convergendo verso la fine del decennio come periodo nel quale tentare il passaggio a sistemi quantistici molto più scalabili e affidabili.

IBM e il 2029

Anche la roadmap IBM individua il 2029 come un anno cruciale. Il progetto Starling punta a un sistema fault-tolerant con 200 qubit logici capace, secondo la roadmap aziendale, di eseguire 100 milioni di porte quantistiche. Per gli anni successivi IBM prevede architetture ancora più grandi e modulari. E proprio nell'agosto 2026 IBM ha annunciato di aver collegato e raffreddato due moduli criogenici all'interno di un unico ambiente, parte del lavoro ingegneristico necessario per arrivare ad architetture modulari capaci di collegare centinaia di chip quantistici. Il sistema opera a temperature inferiori a 15 millikelvin. Questo particolare apparentemente tecnico rivela in realtà un cambiamento importante. Il quantum computing non è più soltanto un problema di fisica del qubit. Sta diventando ingegneria di sistema: criogenia, interconnessioni, elettronica di controllo, decoder in tempo reale, packaging, software, middleware, integrazione con HPC. È esattamente ciò che accade quando una tecnologia tenta di uscire dal laboratorio.

Ma abbiamo già raggiunto il vantaggio quantistico?

Dipende da che cosa intendiamo. Sono già state eseguite computazioni che risultano estremamente difficili da riprodurre con sistemi classici. Willow, per esempio, ha completato un benchmark di random circuit sampling in meno di cinque minuti, per il quale Google ha stimato tempi astronomici sui supercomputer classici. Ma Google stessa sottolinea il punto essenziale: quel benchmark non possiede attualmente una nota applicazione commerciale. È la differenza fra dimostrare: «questa macchina può fare qualcosa che un computer classico non riesce realisticamente a fare» e dimostrare: «questa macchina può risolvere un problema che ci interessa meglio di un computer classico». Il secondo traguardo è immensamente più importante. Ed è quello verso il quale si sta spostando la competizione.

Dal quantum advantage al useful quantum advantage

La prossima grande notizia che dovremmo aspettarci non sarà necessariamente: «Costruito il computer quantistico con più qubit del mondo». Potrebbe essere qualcosa di apparentemente meno spettacolare: «Per la prima volta un workflow quantistico-classico ha risolto un problema scientificamente o industrialmente rilevante con un vantaggio verificabile rispetto alle migliori alternative classiche». È questo il territorio della cosiddetta quantum advantage utile. IBM ha esplicitamente collocato nel 2026 la ricerca dei primi esempi di vantaggio quantistico attraverso sistemi integrati quantum + HPC, mentre Google indica come proprio prossimo obiettivo una computazione contemporaneamente oltre la capacità classica e rilevante per applicazioni reali. È probabilmente questo il fronte da osservare con maggiore attenzione nei prossimi anni.

Il computer quantistico non sarà un computer più veloce

Un altro equivoco deve essere eliminato. Il computer quantistico non è semplicemente un computer tradizionale enormemente più potente. Non renderà Word un miliardo di volte più veloce. Non farà necessariamente funzionare meglio un browser. Non sostituirà CPU e GPU nelle normali attività informatiche. La sua forza emerge in determinate classi di problemi nelle quali è possibile sfruttare fenomeni quantistici come sovrapposizione, interferenza ed entanglement attraverso algoritmi specificamente progettati. Il futuro più plausibile è quindi eterogeneo. CPU per alcuni compiti. GPU per altri. Acceleratori specializzati per altri ancora. QPU per particolari sottoproblemi quantisticamente favorevoli. Il programmatore potrebbe non «usare un computer quantistico» più di quanto oggi un utente dica di utilizzare direttamente i tensor core di una GPU. Sarà il sistema a distribuire opportunamente il lavoro.

La vera macchina del futuro potrebbe essere CPU + GPU + QPU

Questa convergenza fra quantum computing e High Performance Computing è forse meno spettacolare dei racconti sulla «supremazia quantistica», ma industrialmente molto più credibile. Un problema complesso potrebbe essere preparato classicamente. Una determinata parte verrebbe inviata alla QPU. I risultati tornerebbero al sistema classico. Una GPU potrebbe elaborarli. Un algoritmo di Intelligenza Artificiale potrebbe modificare i parametri. La QPU eseguirebbe una nuova iterazione. Il risultato sarebbe quindi un workflow computazionale, non l'esecuzione isolata di un algoritmo su una macchina quantistica. IBM sta sviluppando esplicitamente strumenti e middleware destinati a questa integrazione fra quantum computing e HPC. Il computer quantistico potrebbe dunque diventare non il successore del supercomputer, ma uno dei suoi acceleratori.

Dove potrebbe servire davvero?

Il settore più naturale rimane la simulazione di sistemi quantistici. La natura, in fondo, è quantistica. Simulare accuratamente molecole complesse, materiali e interazioni quantistiche attraverso computer classici diventa rapidamente costosissimo. Una macchina quantistica sufficientemente affidabile potrebbe quindi avere applicazioni importanti nella chimica computazionale, progettazione di materiali, catalisi, batterie, farmaci e ricerca energetica. Altri territori molto studiati riguardano ottimizzazione, alcune forme di algebra lineare, problemi finanziari e machine learning. Ma occorre essere prudenti. Fra «esiste un algoritmo quantistico teoricamente interessante» e «esiste un vantaggio economico utilizzabile industrialmente» c'è una distanza enorme. I prossimi anni serviranno precisamente a capire quali applicazioni riescano realmente ad attraversarla.

Quantum computing e Intelligenza Artificiale: incontro inevitabile?

Le due grandi tecnologie del momento stanno inoltre cominciando a incrociarsi. L'AI può contribuire alla progettazione di materiali quantistici, alla calibrazione dei dispositivi, al controllo dei sistemi e allo sviluppo del software. Microsoft attribuisce proprio all'utilizzo di sistemi AI una parte dell'accelerazione che ha portato alla nuova generazione Majorana. IBM prevede un ruolo crescente dell'AI nell'automazione dei workflow quantum-classical e nello sviluppo del codice. Nella direzione opposta esiste il quantum machine learning: utilizzare risorse quantistiche per particolari problemi di apprendimento automatico. Qui, tuttavia, siamo ancora in un territorio nel quale la ricerca e le aspettative superano largamente le applicazioni consolidate. L'incontro fra AI e quantum computing potrebbe essere enorme. Ma non sappiamo ancora quanto enorme e soprattutto in quali direzioni.

C'è però un problema che non può aspettare il computer quantistico

La crittografia. Un computer quantistico fault-tolerant sufficientemente grande potrebbe utilizzare l'algoritmo di Shor per compromettere sistemi crittografici a chiave pubblica oggi fondamentali. Una macchina di questo tipo non è disponibile nel 2026. Ma aspettare che venga costruita prima di reagire sarebbe un errore. Esiste infatti il problema denominato harvest now, decrypt later: informazioni cifrate possono essere intercettate e conservate oggi nella speranza di decifrarle in futuro, quando saranno disponibili capacità quantistiche adeguate. Per questo la migrazione verso la crittografia post-quantistica deve precedere di anni l'arrivo di un computer crittograficamente rilevante. Anche le roadmap industriali sottolineano ormai esplicitamente questa necessità. Il primo grande impatto del quantum computing sulla maggior parte delle aziende potrebbe quindi verificarsi prima ancora che utilizzino un computer quantistico.

Il 2029 è diventato l'anno magico?

È curioso osservare come diverse roadmap convergano attorno alla fine del decennio. IBM punta a Starling nel 2029. Microsoft dichiara ora il 2029 come obiettivo per una macchina quantistica scalabile. Quantinuum mantiene Apollo nella propria roadmap per il 2029. Bisogna però evitare di trasformare le roadmap in profezie. Nel settore tecnologico, e ancor più nella ricerca di frontiera, un obiettivo temporale rappresenta una direzione industriale, non un appuntamento garantito. La domanda corretta non è quindi: «Nel 2029 avremo finalmente il computer quantistico?». È piuttosto: «Quanti dei problemi che oggi impediscono la computazione quantistica fault-tolerant riusciremo a trasformare da problemi scientifici in problemi di ingegneria entro la fine del decennio?». La differenza è enorme.

I prossimi tre anni saranno probabilmente meno spettacolari e molto più importanti

Fra il 2026 e il 2029 potremmo assistere a una fase curiosa. Forse diminuiranno i record facilmente comunicabili. E aumenteranno risultati apparentemente meno emozionanti: migliori decoder; migliore criogenia; porte più affidabili; qubit logici più stabili; interconnessioni modulari; software di orchestrazione; compilatori migliori; benchmark applicativi; riduzione dell'overhead della correzione degli errori. Per il grande pubblico sembreranno progressi minori. Per gli specialisti saranno esattamente il contrario. Perché sono questi gli elementi che trasformano un esperimento scientifico in una piattaforma computazionale.

E se il computer quantistico non mantenesse tutte le promesse?

È una possibilità che deve rimanere aperta. Alcune applicazioni oggi prospettate potrebbero rivelarsi poco convenienti. Gli algoritmi classici continueranno a migliorare. Le GPU e gli acceleratori specializzati diventeranno più potenti. Tecniche matematiche nuove potrebbero ridurre il vantaggio di alcuni algoritmi quantistici. Alcune architetture quantistiche potrebbero raggiungere limiti inattesi. È già successo molte volte nella storia dell'informatica: mentre una tecnologia cerca di superare quella precedente, la tecnologia precedente non rimane ferma ad aspettarla. Per questo ogni affermazione di vantaggio quantistico dovrà essere confrontata non con il computer classico di ieri, ma con il miglior algoritmo classico disponibile nel momento dell'esperimento.

Non siamo alla fine dell'informatica classica

Siamo probabilmente davanti a qualcosa di più interessante. L'informatica del Novecento ha costruito una macchina quasi universale: il computer digitale. Quella del XXI secolo sembra invece procedere verso una pluralità di motori computazionali specializzati. CPU. GPU. TPU. Acceleratori neuromorfici. QPU. Il problema non sarà necessariamente scegliere quale macchina vincerà. Sarà imparare a farle lavorare insieme. E in questo scenario il quantum computing potrebbe occupare un posto estremamente importante senza diventare mai il computer che teniamo sulla scrivania.

Il vero salto quantistico

Nell'agosto 2026 non possiamo ancora dire che il computer quantistico abbia conquistato l'informatica. Possiamo però dire che la discussione è diventata più matura. Stiamo progressivamente abbandonando la domanda ingenua: «Quanti qubit avete?» per sostituirla con domande molto più difficili: Quanto sono affidabili? Quanti qubit logici possiamo costruire? Per quanto tempo possiamo mantenerli? Quante operazioni corrette possiamo eseguire? Quanto costa farlo? Possiamo integrare quella computazione con HPC? E soprattutto: esiste almeno un problema importante per il quale tutto questo produca un risultato migliore di quello ottenibile classicamente? Quando la risposta a quest'ultima domanda sarà inequivocabilmente sì, non avremo semplicemente costruito un computer quantistico più grande. Avremo attraversato il confine fra fisica sperimentale e nuova industria dell'informazione. Ed è proprio quel confine, molto più del prossimo record di qubit, che vale la pena osservare nei prossimi anni.