La computación cuántica desata una ola de salidas a bolsa, la «ambición» de Jensen Huang no puede ocultarse

Escribir: Miao Zheng

Hace unos años, la mecánica cuántica todavía se consideraba a menudo una broma: ante la duda, mecánica cuántica.

Pero ahora, la broma se ha convertido en un folleto de oferta pública.

En los últimos meses, tres empresas de computación cuántica, Infleqtion, Xanadu y Horizon Quantum, han salido a bolsa, y varias más están en fila esperando ingresar en Nasdaq.

Un proyecto que alguna vez solo pertenecía a laboratorios y películas de ciencia ficción, de repente se ha puesto frente al mercado público.

La pregunta es, ¿la computación cuántica realmente ha llegado a la víspera de una explosión comercial?

Yo no lo creo necesariamente.

Lo más interesante de esta ola de salidas a bolsa no es que demuestre que la computación cuántica ya está madura, sino que ha expuesto la situación real de esta industria.

Aunque todos llaman a esto computación cuántica, las rutas tecnológicas son muy variadas.

Además, al estudiar detenidamente los informes financieros de estas empresas, uno descubre que en realidad no han vendido muchas computadoras cuánticas universales; en cambio, los productos periféricos de la computación cuántica sostienen la operación de estas empresas.

Por otro lado, aunque este negocio todavía está en una fase temprana, Nvidia ya ha entrado en el juego.

Desde 2021, Nvidia ha utilizado GPU para ayudar a investigadores a simular circuitos cuánticos en computadoras clásicas.

Luego, ha invertido en varias startups de computación cuántica. En GTC 2025, Jensen Huang anunció directamente la creación del centro de investigación cuántica de Boston, NVAQC.

Pero lo que Huang quiere hacer no es la computadora cuántica en sí, sino convertir a Nvidia en la puerta de entrada fundamental a la era cuántica.

Al igual que en la era de la IA, Nvidia no vende modelos, vende la potencia de cálculo necesaria para entrenamiento y inferencia.

¿Podrá Nvidia replicar con éxito? Por ahora, sigue siendo una incógnita. Pero antes de eso, quizás valga la pena entender cuál es realmente la situación actual de la computación cuántica.

Rutas tecnológicas

Aunque todos llaman a esto computación cuántica, en términos técnicos las diferencias son abismales. Hay cuatro rutas principales, cada una basada en principios físicos completamente distintos.

La computación cuántica superconductora es la ruta con mayor avance industrial hasta ahora.

Grandes empresas como IBM, Google y Rigetti están en esta vía.

Su principio técnico consiste en usar la estructura de Josephson para construir qubits artificiales. Por lo tanto, requiere temperaturas extremadamente bajas, del orden de milikelvin.

Esto es un dato curioso: la temperatura necesaria para la computación cuántica superconductora es aún más fría que el espacio exterior, que está aproximadamente a 2.7 kelvin.

La ventaja de la computación cuántica superconductora es que su proceso es cercano a la tecnología de semiconductores tradicionales, con buena escalabilidad de bits, pero tiene tiempos de coherencia cortos y mucho ruido.

Esta ruta recibe la mayor financiación, pero su dependencia de sistemas de refrigeración hace que los costos sean muy altos; una sola máquina de refrigeración de dilución puede costar varios millones de dólares.

La máquina de refrigeración “Golden Eye” de IBM cuesta más de 800,000 dólares, y su consumo eléctrico supera los 100,000 dólares anuales.

Para sistemas de mayor escala, como los que soporta Rigetti, con capacidad para 500 qubits, los costos superan los 2 millones de dólares. Los sistemas de refrigeración representan más del 90% del costo total de una computadora cuántica superconductora.

La computación cuántica de trampas de iones es otra vía.

Actualmente, la están desarrollando IonQ y Quantinuum. Utilizan iones cargados como qubits, controlados mediante láser para realizar puertas cuánticas. Esta ruta tiene la mayor fidelidad en las puertas cuánticas.

Es como una gran calculadora, donde los iones cargados son las cuentas, y cada vez que se mueven, es como mover las cuentas. La alta fidelidad significa que las operaciones son precisas y con menor tasa de error.

IonQ anunció en octubre de 2025 que logró una fidelidad del 99.99% en puertas de doble qubit, récord mundial. Quantinuum alcanzó en 2024 una fidelidad superior al 99.9%. Además, su tiempo de coherencia es el más largo, variando de 0.2 segundos a 600 segundos, mucho más que los decenas de microsegundos de la ruta superconductora.

Pero el problema de las trampas de iones es la dificultad para escalar el número de qubits.

Cuantos más iones, más difícil de controlar. Por lo tanto, no basta con “meter más iones” para aumentar la potencia de cálculo; se requiere sistemas de control más complejos para gestionar estos iones, lo que hace que la computación cuántica de trampas de iones alcance fácilmente un techo en capacidad.

La computación cuántica de átomos neutros es una tecnología que surgió en los últimos dos años, pero también es la más popular actualmente, con empresas como Infleqtion, Pasqal y QuEra.

Su principio consiste en capturar arreglos de átomos neutros con redes de luz, usando pinzas ópticas, es decir, haces de láser enfocados que fijan los átomos. La mayor ventaja es que puede alcanzar fácilmente miles de qubits, con tiempos de coherencia largos.

Infleqtion ya ha logrado un arreglo de 1600 qubits físicos, récord actual. La fidelidad del entrelazamiento alcanza el 99.73%, la más alta entre las empresas de átomos neutros.

Infleqtion salió a bolsa en febrero de 2026, y su CEO, Matthew Kinsella, afirmó que “los átomos neutros están pasando de avances científicos a relevancia comercial”.

Por último, está la computación cuántica fotónica, que también es la más fácil de entender.

Xanadu, que mencionamos antes, sigue esta ruta.

Su principio es usar fotones como portadores de información. La mayor ventaja es que funciona a temperatura ambiente, sin necesidad de vacío ni sistemas de refrigeración, siendo naturalmente adecuada para la integración de comunicación y computación cuántica.

Xanadu se convirtió en la primera empresa de computación cuántica fotónica en cotizar en marzo de 2026. Su sistema Aurora afirma ser la primera computadora cuántica fotónica modular y en red, con capacidad de corrección de errores en tiempo real, y planea alcanzar entre 2029 y 2030 los 500 qubits lógicos.

Aurora está compuesta por cuatro bastidores de servidores independientes, interconectados por fibra óptica, que contienen 12 qubits, 35 chips de fotones y 13 kilómetros de fibra. Funciona a temperatura ambiente, solo los detectores de fotones necesitan condiciones de frío.

Esta es la ventaja natural de la computación cuántica fotónica.

Pero la fidelidad en las puertas cuánticas de fotones es mucho menor que en las rutas superconductora y de trampas de iones.

Los fotones no interactúan naturalmente entre sí; dos fotones pueden atravesarse sin perturbarse mutuamente. Esto hace muy difícil implementar puertas de doble qubit deterministas, y la pérdida de fotones durante la transmisión también provoca pérdida de información.

En otras palabras, para lograr la misma potencia de cálculo, la dificultad de la computación cuántica fotónica es claramente mayor que en otras rutas.

¿Quién es más confiable? Desde el punto de vista de madurez tecnológica, la superconductora y las trampas de iones están más cerca de la comercialización, mientras que los átomos neutros y la fotónica todavía están en una fase de “gran potencial”.

Pero la cuestión que enfrentamos ahora es cuál de estas rutas ofrece la mejor relación costo-beneficio, considerando rendimiento, costos, despliegue, etc.

El núcleo de esta ola de salidas a bolsa es que el mercado de capitales, por primera vez, está siendo obligado a votar por diferentes rutas tecnológicas. Los inversores ya no se conforman con la narrativa grandilocuente de que “la computación cuántica es importante”; ahora quieren ver costos e ingresos.

Xanadu subió un 15% en su primer día, pero cayó más del 10% en after-hours. Horizon Quantum cayó un 18% en after-hours. Infleqtion, en su IPO en febrero, tuvo una valoración de 1.8 mil millones de dólares, alcanzando un máximo de 3.8 mil millones, pero en abril su valor de mercado ya había caído a aproximadamente 2.374 mil millones.

La ambición cuántica de Nvidia

Hablando de computación, no se puede dejar de mencionar a Nvidia.

La estrategia cuántica de Nvidia es muy clara: busca replicar el éxito de CUDA, convirtiéndolo en CUDA-Q, es decir, la versión cuántica de CUDA.

Pero antes de explicar esto, necesito introducir un concepto: la computación cuántica tolerante a errores.

Los qubits que mencionamos antes son muy frágiles. La temperatura, vibraciones, ruido electromagnético, pérdida de fotones, e incluso operaciones imperfectas, pueden hacer que el estado cuántico se desvíe.

La computación cuántica tolerante a errores consiste en añadir un sistema completo de mecanismos anti-caída a estos bloques de construcción.

Utiliza muchos qubits físicos poco confiables para formar un “qubit lógico” más confiable. Aunque algunos qubits físicos fallen, el sistema puede detectarlo, corregirlo y continuar con el cálculo.

Es como contarle algo a 100 personas para que te lo transmitan; aunque algunos olviden o digan mal, al menos uno recordará correctamente.

En el nivel de hardware, Nvidia ha desarrollado la plataforma NVQLink. Mediante RDMA sobre Ethernet, logra una conexión con latencia de microsegundos entre GPU y procesador cuántico, por debajo de 4 microsegundos. Esa latencia es clave para la corrección de errores cuánticos.

En el nivel de software, Nvidia desarrolla la plataforma CUDA-Q y la biblioteca CUDA-Q QEC, que ofrecen una interfaz de programación unificada.

Los desarrolladores pueden escribir aplicaciones híbridas cuánticas y clásicas en un mismo entorno, sin preocuparse por las diferencias de hardware. La versión CUDA-Q QEC 0.6, lanzada en abril de 2026, ya integra profundamente NVQLink y soporta decodificación en tiempo real en GPU.

En el nivel de ecosistema, Nvidia colabora con decenas de centros de supercomputación en todo el mundo, incluyendo G-QuAT en Japón y el Centro Nacional de Computación Cuántica de Singapur, integrando procesadores cuánticos en infraestructura HPC existente.

Quantinuum ha anunciado que su procesador Helios QPU y todos los futuros procesadores se integrarán con las GPU de Nvidia a través de NVQLink. Helios QPU cuenta con la GPU Nvidia GH200 Grace Hopper como host en tiempo real, para corrección de errores cuánticos en tiempo real.

Hoy en día, la computación cuántica está en un punto de inflexión, pasando de “prototipo de laboratorio” a “requisito de soporte clásico a gran escala”. La corrección de errores, calibración y algoritmos híbridos requieren una potencia clásica potente en tiempo real, y esa es la especialidad de Nvidia.

Pero hay un problema: la computación cuántica no es IA.

El auge de la IA se debe a que el aprendizaje profundo es una aplicación killer en GPUs; solo las GPUs pueden hacerlo bien, los CPUs no, y eso ha hecho que Nvidia esté en la cima.

Hasta ahora, la computación cuántica no ha mostrado aplicaciones revolucionarias que hagan que las empresas quieran pagar por tiempo de cálculo cuántico.

No hay una escena clara que pueda hacer que las empresas gasten dinero en computación cuántica.

Sobre cuándo llegará una computadora cuántica tolerante a errores, la predicción en la industria es que todavía faltan de 5 a 10 años. Nvidia, que apuesta por IA física y gemelos digitales, quizás no tenga tanto tiempo para invertir en cuántica.

En septiembre de 2025, Nvidia invirtió en Quantinuum, QuEra y PsiQuantum, cubriendo las tres principales rutas: trampas de iones, átomos neutros y fotónica. Esto indica que Nvidia está diversificando, pero también que no está segura de qué ruta triunfará al final.

Si la coherencia de los procesadores cuánticos mejora significativamente, o si aparece una arquitectura que no dependa de corrección en tiempo real, NVQLink sería un espejismo.

Nvidia apuesta a que “la computación cuántica inevitablemente se volverá tolerante a errores, y que la tolerancia a errores requerirá un fuerte soporte clásico”.

Esta hipótesis parece razonable ahora, pero no es la única posible.

La IA pasó de laboratorio a comercialización en unos 10 años, desde AlexNet en 2012 hasta ChatGPT en 2022.

Pero la computación cuántica todavía está en una etapa mucho más temprana. Si necesita 10 años para llegar a la comercialización, ¿podrá Nvidia esperar tanto?

¿De qué se trata la verdad de la industria?

Al seguir la industria de la computación cuántica, se nota que muy pocos venden computadoras cuánticas universales; en realidad, la mayoría de los ingresos provienen de productos periféricos.

Este también es el aspecto más interesante de esta ola de salidas a bolsa.

La gran mayoría de las empresas de computación cuántica que cotizan en bolsa actualmente no generan ingresos con sus computadoras cuánticas universales, sino con sensores cuánticos, relojes cuánticos, chips de control, software y servicios de integración HPC.

Las computadoras cuánticas universales aún no han creado un mercado comercial maduro, escalable y replicable.

En términos más simples, la industria está usando ingresos de productos secundarios para sostener una línea principal a largo plazo.

Infleqtion, por ejemplo, obtiene la mayor parte de sus ingresos de relojes atómicos ópticos, receptores de radiofrecuencia cuántica y sensores inerciales, utilizados en energía y espacio.

Hasta junio de 2025, Infleqtion había vendido tres computadoras cuánticas y cientos de sensores cuánticos, con ingresos en los últimos 12 meses de aproximadamente 29 millones de dólares, con un crecimiento compuesto del 80% en los últimos dos años. Se espera que en 2026 sus ingresos alcancen los 40 millones de dólares.

Los precios de los sensores cuánticos varían desde decenas de miles hasta varios cientos de miles de dólares. Los relojes atómicos de investigación y gravímetros pueden superar los 500,000 dólares.

Con la ampliación de la producción, se espera que los costos bajen en una escala de orden en la próxima década, como los láseres de estado sólido, que antes costaban varias decenas de miles y ahora solo 2000 dólares.

La situación de Xanadu es similar: la mayor parte de sus ingresos proviene de productos periféricos de computación cuántica, principalmente de sus tres principales clientes.

Además, casi todas las empresas de computación cuántica que cotizan en bolsa reciben abundantes fondos gubernamentales.

Xanadu ha obtenido apoyo del programa DARPA y fondos del plan “Campeón Cuántico” de Canadá. Infleqtion, IonQ y Rigetti tienen contratos con el Departamento de Defensa y Energía de EE. UU.

La cuestión clave es: ¿cuánto tiempo podrá sostenerse este modelo de ingresos secundarios?

El mercado de sensores cuánticos es limitado.

Los relojes atómicos y sensores inerciales se usan principalmente en defensa, aeroespacial y ciencia, no en un mercado masivo que pueda sostener valoraciones de miles de millones de dólares. Además, los contratos gubernamentales no pueden crecer indefinidamente; los recursos de los gobiernos también tienen límites.

Antes de que la computación cuántica en la nube alcance la “hegemonía cuántica”, será difícil que esta tecnología tenga escala. Después de todo, en términos de relación costo-beneficio, las computadoras cuánticas actuales todavía no son competitivas con las tradicionales.

Quizá digan: SpaceX también empezó con servicios de lanzamiento para financiar su plan en Marte, y Tesla usa créditos de carbono para subsidiar el desarrollo de autos eléctricos.

Pero no olvidemos que los servicios de lanzamiento de SpaceX son un mercado enorme en sí mismo, y la tecnología de cohetes es universal; se usan las mismas tecnologías para lanzar satélites y para ir a Marte. Los autos eléctricos de Tesla, aunque inicialmente perdieron dinero, son productos que se pueden vender a consumidores, y la demanda existe realmente.

La computación cuántica no es así. Por mucho que vendan sensores cuánticos, difícilmente podrán sostener una empresa valorada en decenas de miles de millones de dólares a largo plazo.

La situación actual de la industria cuántica es algo incómoda. Aunque hay avances tecnológicos, todavía hay un largo camino hacia la comercialización real, y ni siquiera los fundadores están seguros de cuánto tiempo tomará.

La duración de este modelo dependerá de dos factores: uno, la velocidad de los avances tecnológicos. Si alguna ruta logra un avance importante, como un aumento de un orden de magnitud en el tiempo de coherencia o una mejora significativa en la eficiencia de corrección, la comercialización se acelerará.

El segundo factor es la paciencia del mercado de capitales. Quienes invirtieron en IA hace 10 años, tras ver a Anthropic y OpenAI, probablemente estén más dispuestos a apostar por la computación cuántica ahora.

En mi opinión, esta ola de salidas a bolsa no es tanto el comienzo de la comercialización de la computación cuántica, sino una prueba de resistencia del mercado de capitales a esta industria. Si puedes esperar, invierte ahora.