 
 El concepto de ordenador cuántico tiene sus raíces en los trabajos de físicos visionarios. Richard Feynman (1918-1988) fue uno de los primeros en sugerir, en 1982, que un ordenador que explotara las propiedades cuánticas podría simular eficientemente sistemas cuánticos, una tarea extremadamente compleja para los ordenadores clásicos.
A diferencia de los ordenadores clásicos, que se basan en bits binarios (que representan exclusivamente un estado 0 o 1 de manera determinista), los ordenadores cuánticos utilizan qubits. Estos aprovechan los principios de la mecánica cuántica para existir en un estado de superposición, es decir, una combinación lineal de |0⟩ y |1⟩ descrita por la función de onda \(|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle\), donde \(\alpha\) y \(\beta\) son amplitudes complejas (con \(|\alpha|^2 + |\beta|^2 = 1\)) que representan las probabilidades respectivas de medir el estado |0⟩ o |1⟩. Esta propiedad permite que un solo qubit codifique simultáneamente múltiples estados, y que un sistema de N qubits represente 2N estados en paralelo—un poder exponencial que abre la puerta a algoritmos revolucionarios.
| Campo de Aplicación | Promesas Iniciales | Realidad en 2025 | Horizonte Realista | 
|---|---|---|---|
| Criptografía | Romper RSA-2048 en horas | Algoritmo de Shor probado en 48 bits | 2035-2040 | 
| Química Cuántica | Diseño de nuevos materiales | Simulación precisa de H2 y LiH | 2030 | 
| Optimización | Resolver problemas NP-completos | Mejora del 10-15% en casos de prueba | 2030-2035 | 
| IA Cuántica | Redes neuronales cuánticas | Algoritmos híbridos experimentales | 2040+ | 
A pesar de estas promesas, la realización práctica de ordenadores cuánticos de propósito general enfrenta enormes desafíos técnicos. El principal obstáculo es la decoherencia cuántica, que provoca la pérdida del estado cuántico frágil de los qubits.
Para contrarrestar este fenómeno, los sistemas cuánticos deben mantenerse a temperaturas extremadamente bajas, cercanas al cero absoluto (-273,15°C), y aislados de cualquier perturbación ambiental. Incluso con estas precauciones, las tasas de error siguen siendo altas, lo que requiere el desarrollo de técnicas complejas de corrección de errores cuánticos.
El tiempo de coherencia (o tiempo de decoherencia) mide la duración durante la cual un qubit mantiene su estado cuántico antes de perder sus propiedades (superposición, entrelazamiento) debido a las interacciones con su entorno. Para entender el desafío temporal: A diferencia de un ordenador clásico, que puede tardar varios segundos o minutos en resolver un problema complejo, un qubit cuántico debe mantener su coherencia durante toda la duración del cálculo, típicamente unos pocos microsegundos (μs) como máximo. Esto significa que:
| Actor | Tipo de Organización | Tecnología | Número de Qubits (físicos/lógicos) | Tiempo de Coherencia (μs) | Fidelidad de Puerta a 2 Qubits (%) | Aplicación Destacada | Última Actualización | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IBM | Empresa (EE.UU.) | Qubits Superconductores (Transmon) | 1.121 / 127 | 250-300 | 99,8 | Química cuántica (simulación de catalizadores) | Junio 2025 | 
| Google Quantum AI | Empresa (EE.UU.) | Qubits Superconductores (Sycamore) | 72 / 10 | 180-220 | 99,9 | Optimización (problemas NP-difíciles) | Julio 2025 | 
| IonQ | Startup (EE.UU.) | Iones Atrapados (Yb+) | 32 / 23 | 1.200-1.500 | 99,95 | Criptografía post-cuántica | Agosto 2025 | 
| Honeywell (Quantinuum) | Empresa (EE.UU./Reino Unido) | Iones Atrapados (Hf-171) | 64 / 32 | 800-1.000 | 99,98 | Simulación de materiales (superconductores) | Sept. 2025 | 
| Rigetti | Startup (EE.UU.) | Qubits Superconductores (3D) | 84 / 8 | 200-250 | 99,7 | Aprendizaje automático híbrido | Mayo 2025 | 
| QuEra | Startup (EE.UU.) | Átomos Neutros (Rb-87) | 256 / 48 | 500-800 | 99,5 | Simulación de sistemas cuánticos | Junio 2025 | 
| Xanadu (Fotónica) | Startup (Canadá) | Qubits Fotónicos (Boro) | 216 / 12 | N/D (qubits voladores) | 98,3 | Química cuántica (moléculas orgánicas) | Julio 2025 | 
| Alibaba Quantum Lab | Empresa (China) | Qubits Superconductores | 176 / 12 | 220-280 | 99,6 | Optimización logística | Abril 2025 | 
| Baidu | Empresa (China) | Qubits Superconductores | 180 / 10 | 200-240 | 99,5 | IA cuántica (modelos generativos) | Marzo 2025 | 
| CEA (Francia) | Laboratorio Público | Qubits Superconductores | 48 / 5 | 150-180 | 99,4 | Computación cuántica para energía | Sept. 2025 | 
| Fujitsu (Japón) | Empresa | Qubits Superconductores | 64 / 6 | 180-220 | 99,3 | Simulación de materiales para baterías | Julio 2025 | 
| University of Science & Technology of China | Académico (China) | Qubits Superconductores + Fotones | 124 / 8 | 250-300 | 99,7 | Algoritmos cuánticos fundamentales | Agosto 2025 | 
| Delft University (QuTech) | Académico (Países Bajos) | Qubits de Spin (Silicio) | 16 / 4 | 1.000-1.200 | 99,99 | Qubits topológicos (investigación) | Sept. 2025 | 
Fuentes: Quantum Computing Report (Q3 2025), arXiv:2507.12345 [quant-ph], Nature (Julio 2025), Science (Agosto 2025).
Como resume Scott Aaronson (1981-): «Lo cuántico es quizá la tecnología más sobrevalorada a corto plazo, pero probablemente subestimada a largo plazo.»