Google Quantum AI Deep Dive 2025: El avance del chip Willow y la carrera hacia la supremacía cuántica
⚡ TL;DR - Principales conclusiones
- Willow Chip: Un procesador superconductor de 105 qubits logra una reducción exponencial de errores: primer sistema que cruza la barrera de corrección de errores por debajo del umbral.
- Algoritmo de ecos cuánticos: Supervelocidad 13.000 veces superior a la de un superordenador Frontier en simulación física: ventaja cuántica verificable.
- Muestreo aleatorio de circuitos (RCS): Completa la prueba de referencia en menos de 5 minutos frente a los 10 septillones de años de los ordenadores clásicos
- Hoja de ruta en cinco etapas: Un marco claro desde el descubrimiento hasta la implantación en el mundo real, con aplicaciones prácticas para finales de la década de 2020.
- Integración de Cirq y Google Cloud: El framework Python de código abierto con acceso a la nube democratiza el desarrollo cuántico
- Proyecciones 2026-2029: Centrarse en la detección cuántica, la ciencia de materiales y el descubrimiento de fármacos con sistemas tolerantes a fallos para finales de la década.
Ecos cuánticos: Hacia aplicaciones del mundo real - Google Quantum AI Oficial (6:41)
🎯 Sección 1: El chip sauce: superando la barrera de la corrección de errores
1.1 Del sicomoro al sauce: La evolución cuántica de Google
En los cinco años transcurridos desde El sicomoro alcanzó la supremacía cuántica en 2019, Quantum AI ha emprendido una marcha imparable hacia la computación cuántica práctica y tolerante a fallos. La presentación en diciembre de 2024 de Sauce - El último procesador superconductor de 105 qubits de Google marca un hito en este viaje: es la primera vez que un sistema cuántico alcanza los 105 qubits. reducción exponencial de errores a medida que aumenta de tamaño.
Este avance, publicado en Naturalezarepresenta la culminación de décadas de trabajo teórico sobre la corrección cuántica de errores. El logro de Willow de por debajo del umbral significa que a medida que Google añade más qubits para crear qubits lógicos más grandes, los errores disminuyen exponencialmente en lugar de aumentar, un requisito fundamental para construir ordenadores cuánticos tolerantes a fallos de un millón de qubits.
(Superconductor)
(Ecos cuánticos)
vs 5 Minutos (Quantum)
(Estado de la técnica)
1.2 Arquitectura técnica: Cómo funciona Willow
Qubits superconductores: Willow utiliza qubits superconductores de tipo transmón enfriados a 15 milikelvin -más frío que el espacio exterior- para explotar los efectos de la mecánica cuántica. Cada qubit es un diminuto bucle superconductor interrumpido por una unión Josephson, que forma un oscilador anarmónico que puede existir en estados de superposición.
Corrección de errores del código de superficie: El equipo Willow implementó dos qubits lógicos de código de superficie de distancia 7 y distancia 5, demostrando que los qubits lógicos más grandes (d=7 con 49 qubits de datos) presentan la mitad de errores de los más pequeños (d=5 con 25 qubits de datos). Esta mejora exponencial es el santo grial de la corrección cuántica de errores: significa que el escalado funciona.
🔑 Avance clave: Descodificación en tiempo real
El decodificador de corrección de errores de Willow funciona en en tiempo real - puede identificar y corregir los errores antes de que se acumulen. El sistema utiliza un descodificador en tiempo real que procesa las mediciones del síndrome con una latencia de microsegundos, esencial para mantener la coherencia lógica de los qubits durante los cálculos largos.
Mejoras de calidad de Qubit: Willow logra tiempos de coherencia T1 cercanos a los 100 microsegundos, frente a los ~50 microsegundos de generaciones anteriores. Las tasas de error de las puertas de dos qubits se sitúan en una media de 0,15%, y las mejores puertas alcanzan 0,10%, acercándose al umbral de código de superficie de ~1%.
1.3 Muestreo aleatorio de circuitos: La prueba definitiva
Para demostrar la potencia de cálculo de Willow, Google ejecutó una Muestreo aleatorio de circuitos (RCS) un problema diseñado específicamente para que sea difícil para los ordenadores clásicos, pero manejable para los sistemas cuánticos. Willow completó el cálculo de RCS en menos de 5 minutosuna tarea que llevaría al superordenador más rápido del mundo 10 septillones (1025) años - mucho mayor que la edad del universo.
No se trata de un truco de salón. RCS es una rigurosa prueba de resistencia del hardware cuántico, que exige un control preciso de todos los qubits simultáneamente y el mantenimiento de la coherencia cuántica durante todo el cálculo. La capacidad de Google para ejecutar RCS a esta escala demuestra que Willow ha cruzado un umbral crítico en el control cuántico.
El ordenador cuántico de Google hace un gran avance - Cobertura de CBS News (2:59)
🚀 Sección 2: Ecos cuánticos - Ventaja cuántica verificable.
2.1 Más allá de la supremacía cuántica: Aplicaciones reales
Mientras que la supremacía cuántica (ahora llamada a menudo "ventaja cuántica") demostró que los ordenadores cuánticos pueden superar a los sistemas clásicos en algunos tareas, los críticos señalaron que el RCS carece de utilidad práctica. El anuncio en octubre de 2025 de Ecos cuánticos lo cambia todo: Google demostró ventaja cuántica verificable en un problema científicamente útil.
El algoritmo Quantum Echoes simula la dinámica de los sistemas cuánticos para medir correladores fuera de orden temporal (OTOC) - una cantidad que revela cómo se codifica la información cuántica en sistemas de muchos cuerpos. Este problema es directamente relevante para:
- Espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN): Ampliación de las técnicas de RMN para sondear dinámicas moleculares complejas
- Física de la materia condensada: Comprender el caos cuántico y la termalización en los materiales
- Investigación sobre la gravedad cuántica: Estudio de las paradojas de la información en los agujeros negros y la dualidad holográfica
- Descubrimiento de fármacos: Simulación del plegamiento de proteínas y las interacciones moleculares
(Procesador Willow)
(Frontera en ORNL)
(Verificable)
(Simulación OTOC)
2.2 La ciencia de los ecos cuánticos
El algoritmo Quantum Echoes aprovecha protección de simetría y post-selección para amplificar la señal cuántica de los efectos de interferencia OTOC(2). He aquí por qué es tan potente:
- Verificabilidad: A diferencia del RCS, los ordenadores clásicos pueden verificar los resultados de Quantum Echoes en instancias más pequeñas, lo que proporciona confianza en cálculos más grandes
- Utilidad científica: El algoritmo resuelve problemas que preocupan a los físicos, no pruebas sintéticas.
- Escalabilidad: La ventaja cuántica exponencial crece con el tamaño del problema, lo que hace que los sistemas cuánticos más grandes sean cada vez más valiosos.
- Robustez: El algoritmo es resistente al ruido y logra relaciones señal/ruido de 2-3 incluso en hardware cuántico ruidoso de escala intermedia (NISQ).
La demostración de octubre de 2025 ejecutó Quantum Echoes en un subconjunto de 65 qubits del procesador de Willow, completando la simulación en 2,1 horas frente a los 3,2 años del superordenador Frontier del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, el superordenador clásico más rápido del mundo. Y lo que es más importante, Google pudo contrastar los resultados cuánticos con simulaciones clásicas en instancias más pequeñas, lo que confirmó su precisión.
"Quantum Echoes representa la primera vez que logramos una ventaja cuántica verificable en un problema científicamente útil. Este es el momento que el campo ha estado esperando: ordenadores cuánticos que resuelven problemas reales más rápido que los sistemas clásicos, con resultados en los que podemos confiar."
- Hartmut Neven, Director de Google Quantum AI
2.3 Implicaciones para las aplicaciones a corto plazo
El avance de los Ecos Cuánticos abre la puerta a ventaja cuántica práctica en el periodo 2026-2029 para aplicaciones específicas:
- Ciencia de los materiales: Simulación de transiciones de fase y materiales cuánticos exóticos
- Descubrimiento de fármacos: Modelización de interacciones proteína-ligando y vías de reacción
- Química cuántica: Cálculo de propiedades moleculares para catálisis y almacenamiento de energía
- Física de la materia condensada: Comprender la superconductividad a alta temperatura y los materiales topológicos
Google calcula que espectroscopia de RMN mejorada cuánticamente podría ser práctica en un plazo de cinco años, lo que permitiría a las empresas farmacéuticas sondear las estructuras y la dinámica moleculares de formas imposibles con los métodos clásicos.
El ordenador cuántico de Google lo ha cambiado todo: ¡es 13.000 veces más rápido que los superordenadores! (3:15)
🗺️ Sección 3: La hoja de ruta en cinco etapas hacia la utilidad cuántica
3.1 Marco de Google para el desarrollo de aplicaciones cuánticas
En noviembre de 2025, Google Quantum AI publicó un marco de cinco etapas en el que se esboza el camino desde los algoritmos cuánticos abstractos hasta las aplicaciones desplegadas en el mundo real. Esta hoja de ruta, detallada en arXiv:2511.09124ofrece la visión más completa hasta la fecha sobre cómo la computación cuántica pasará de los laboratorios de investigación a los entornos de producción.
Objetivo: Desarrollar nuevos algoritmos cuánticos que ofrezcan aumentos de velocidad teóricos exponenciales o polinómicos con respecto a los métodos clásicos.
Estado: Se publican cientos de algoritmos, entre los que destacan el algoritmo de Shor (factorización), el algoritmo de Grover (búsqueda), el algoritmo HHL (sistemas lineales) y los eigensolvers cuánticos variacionales (VQE) para química.
Desafíos: Muchos algoritmos requieren hardware tolerante a fallos; no está claro cuál será útil en la práctica.
Objetivo: Identificar casos de problemas concretos en los que se pueda demostrar y verificar la ventaja cuántica frente a los métodos clásicos.
Estado: ✅ Conseguido con Ecos cuánticos (octubre de 2025): Primera ventaja cuántica verificable en un problema de utilidad científica: simulación OTOC con 13.000 veces más velocidad.
Información clave: Centrarse en problemas en los que los resultados cuánticos pueden verificarse clásicamente en instancias más pequeñas, y luego escalar a regímenes en los que la simulación clásica se hace imposible.
Objetivo: Conectar las instancias del problema de la Etapa II con casos concretos de uso en el mundo real que aporten valor económico o científico.
Estado: 🔄 En curso: Quantum Echoes permite ampliar la espectroscopia de RMN; se están formando asociaciones farmacéuticas y de ciencia de materiales.
Desafío: "Brecha de conocimiento" entre los desarrolladores de algoritmos cuánticos y los expertos en la materia (químicos, científicos de materiales, diseñadores de fármacos). AI se está explorando como puente para escanear la literatura e identificar conexiones.
Calendario: Google calcula que las primeras aplicaciones de la ventaja cuántica en el mundo real se producirán en 5 años (2030) para la detección mejorada cuántica y la simulación molecular.
Objetivo: Realice una estimación detallada de los recursos: cuántos qubits lógicos, puertas, tiempo de ejecución y tasas de error se necesitan para la implantación en producción.
Ejemplo: La simulación de FeMoco (cofactor de hierro-molibdeno en la enzima nitrogenasa) para aplicaciones de fertilizantes requería originalmente un 1011 Toffoli puertas y 109 qubits físicos (estimaciones de 2010). En 2025, la mejora de los algoritmos redujo esta cifra al 108-109 puertas y 106 qubits: aún desalentador, pero cada vez más factible.
Enfoque: Optimización de algoritmos, compilación de circuitos, selección de códigos de corrección de errores, codiseño de hardware y software.
Calendario: De mediados de la década de 2020 a principios de la de 2030, a medida que los sistemas tolerantes a fallos entren en funcionamiento.
Objetivo: Integrar los ordenadores cuánticos en los flujos de trabajo de producción junto con la HPC clásica, la infraestructura en la nube y las pilas de software específicas del dominio.
Requisitos: Ventaja cuántica en la aplicación completa de extremo a extremo (no solo una subrutina computacional); acceso escalable mediante API en la nube; mano de obra formada; marcos normativos.
Estado: 🔮 Futuro (década de 2030): Ninguna aplicación ha alcanzado aún la fase V. Google Quantum AI, IBM Quantum y otros proveedores construyen infraestructuras en la nube en previsión.
3.2 El algoritmo primero
La hoja de ruta de Google hace hincapié en un estrategia de desarrollo basada en algoritmosEn lugar de pasar directamente a la fase III de identificación de casos de uso, se empieza por la fase II (búsqueda de ventajas cuánticas verificables en los casos problemáticos). ¿Por qué?
- La verificación es fundamental: Sin la posibilidad de verificar los resultados cuánticos, no se puede confiar en ellos para aplicaciones de alto riesgo.
- Existen lagunas de conocimiento: Los investigadores cuánticos carecen a menudo de conocimientos especializados, y viceversa.
- La serendipia importa: Algunas de las mejores aplicaciones pueden surgir de conexiones inesperadas (por ejemplo, los ecos cuánticos que permiten extensiones de RMN no eran obvios a priori)
- Las estimaciones de recursos evolucionan: La optimización de la fase IV puede reducir los requisitos de recursos en órdenes de magnitud, haciendo viables aplicaciones antes imposibles.
🤝 Reducir la brecha de conocimientos con AI
Google está explorando el uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) para salvar la brecha de conocimientos entre los investigadores de algoritmos cuánticos y los expertos en la materia. Entrenando a los sistemas AI para escanear la literatura sobre física, química y ciencia de los materiales, esperan identificar automáticamente las conexiones entre los algoritmos cuánticos (Fase II) y los problemas del mundo real (Fase III). Esta iniciativa "AI para el descubrimiento de aplicaciones cuánticas" representa una innovación a metanivel en el desarrollo de la computación cuántica.
💻 Sección 4: La pila de software - Cirq y la plataforma Google Quantum AI.
4.1 Cirq: el marco cuántico de código abierto de Google
Cirq es la biblioteca Python de Google para escribir, simular y ejecutar circuitos cuánticos en los procesadores cuánticos de Google y otro hardware compatible. Lanzada en 2018 y desarrollada activamente hasta 2025, Cirq se ha convertido en uno de los marcos de programación cuántica más populares junto con Qiskit de IBM y PyQuil de Rigetti.
Características principales:
- Compatible con juegos de puertas nativos: Cirq está diseñado para hardware cuántico a corto plazo, con soporte nativo para los conjuntos de puertas utilizados en los procesadores superconductores de Google (por ejemplo, √iSWAP, puertas sycamore)
- Modelización realista del ruido: Modelos de ruido integrados para qubits superconductores, incluida la decoherencia T1/T2, los errores de puerta y los errores de medición.
- Compilación de circuitos personalizados: Control detallado de la compilación y optimización de circuitos para topologías de hardware específicas.
- Integración con TensorFlow Quantum: Interoperabilidad sin fisuras con TensorFlow Quantum para el aprendizaje automático híbrido cuántico-clásico
- Acceso a la nube: Integración directa con los procesadores cuánticos Google Quantum AI mediante Nube de Google
| Marco | Empresa | Hardware principal | Idioma | Puntos fuertes |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | Qubits superconductores (Sycamore, Willow) | Python | Enfoque NISQ a corto plazo; integración de TensorFlow; modelos de ruido realistas | |
| Qiskit | IBM | Qubits superconductores (Heron, Condor) | Python | El mayor ecosistema; amplia biblioteca de algoritmos; acceso a la nube |
| PennyLane | Xanadú | Photonic (Borealis); plugins agnósticos | Python | Enfoque de aprendizaje automático cuántico; autodifusión; agnóstico de hardware |
| Q# | Microsoft | Qubits topológicos (futuro); simuladores | Q# (similar a C#) | Enfoque tolerante a fallos; estimación de recursos; integración en Azure |
| SDK de Braket | Amazon | Hardware agnóstico (IonQ, Rigetti, OQC) | Python | Acceso a múltiples proveedores; ecosistema AWS; precios de pago por uso |
4.2 Plataforma Google Quantum AI: Acceso a la nube
Los investigadores y desarrolladores pueden acceder a los procesadores cuánticos de Google a través de Nube de Google usando Cirq. A partir de 2025, Google proporciona:
- Servicio de Computación Cuántica: Acceso de la API a los procesadores cuánticos de Google con asignación basada en cuotas
- Simuladores cuánticos: Simuladores clásicos de alto rendimiento para circuitos de hasta ~30-40 qubits
- Asociaciones de investigación: Google Quantum AI se asocia con instituciones académicas y empresas para proporcionar tiempo de procesador cuántico dedicado a proyectos de investigación.
- Recursos educativos: Tutoriales, codelabs y materiales didácticos para la enseñanza de la computación cuántica
A diferencia del enfoque abierto de la Red Cuántica de IBM (que proporciona acceso público gratuito a algunos sistemas), el acceso al hardware cuántico de Google es más restringido y suele requerir asociaciones de investigación o acuerdos comerciales. Sin embargo, Google lo compensa con amplios recursos educativos y acceso a simuladores.
4.3 El Campus Quantum AI: Infraestructura a escala
Google Campus Quantum AI en Santa Bárbara, California, es una de las instalaciones de computación cuántica más avanzadas del mundo. Inaugurado en 2021 y ampliado hasta 2025, el campus cuenta con:
- Instalaciones de fabricación especializadas: Salas blancas de fabricación de qubits superconductores optimizadas para la creación rápida de prototipos
- Infraestructura criogénica: Decenas de refrigeradores de dilución enfrían los procesadores cuánticos a 15 milikelvin
- Electrónica de control: Sistemas de control de la temperatura ambiente con retroalimentación en tiempo real para la corrección de errores
- Integración de centros de datos: HPC clásica coubicada para algoritmos híbridos cuántico-clásicos y simulación
El campus representa más de $1.000 millones de inversión en infraestructuras y emplea a cientos de investigadores, ingenieros y técnicos que trabajan en hardware, software, algoritmos y aplicaciones cuánticas.
Cómo programar un ordenador cuántico con Cirq - Tutorial de tecnología IBM (6:00)
🔮 Sección 5: Proyecciones para 2026-2029 - El camino hacia la tolerancia a fallos
5.1 Hoja de ruta del hardware: Más allá del sauce
Aunque Google no ha hecho pública una hoja de ruta detallada del hardware posterior a Willow (a diferencia del detallado plan Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling de IBM), los analistas del sector y las publicaciones de Google sugieren la siguiente trayectoria:
Objetivo: Demostración de 10-20 qubits lógicos funcionando simultáneamente con corrección de errores por debajo del umbral.
Hardware: Procesador de ~500-1000 qubits físicos optimizado para código de superficie; conectividad mejorada para destilación de estados mágicos.
Hito: Ejecutar algoritmos a pequeña escala tolerantes a fallos (por ejemplo, estimación cuántica de fase en moléculas pequeñas) con qubits lógicos.
Objetivo: Desarrollar una arquitectura de computación cuántica modular con múltiples procesadores cuánticos conectados.
Hardware: Interconexiones cuánticas que permiten la comunicación entre procesadores cuánticos independientes; cada módulo contiene entre 100 y 500 qubits.
Hito: Demostrar la computación cuántica distribuida con qubits lógicos compartidos entre módulos.
Objetivo: Alcanzar más de 100 qubits lógicos capaces de ejecutar algoritmos tolerantes a fallos científicamente útiles.
Hardware: Sistema de más de 10.000 qubits físicos con códigos avanzados de corrección de errores (posiblemente más allá de los códigos de superficie; por ejemplo, códigos de comprobación de paridad de baja densidad).
Aplicaciones: Simulaciones de química cuántica para el descubrimiento de fármacos; ciencia de los materiales; problemas de optimización en logística y finanzas.
5.2 Desarrollo de algoritmos: De NISQ a tolerante a fallos
La estrategia de desarrollo de algoritmos de Google tiende un puente entre los dispositivos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ) como Willow y los futuros sistemas tolerantes a fallos:
- 2025-2026: Aplicaciones NISQ: Centrarse en algoritmos cuánticos variacionales (VQA) resistentes al ruido: eigensolvers cuánticos variacionales (VQE), algoritmo cuántico de optimización aproximada (QAOA), aplicaciones de aprendizaje automático cuántico (QML).
- 2026-2027: NISQ mitigado por errores: Combinar el hardware NISQ con técnicas de mitigación de errores (extrapolación de ruido cero, cancelación probabilística de errores) para ampliar la utilidad sin corrección total de errores.
- 2027-2029: Tolerancia temprana a fallos: Ejecución a pequeña escala de algoritmos tolerantes a fallos en 10-100 qubits lógicos: estimación cuántica de fases, simulaciones de química cuántica, búsqueda cuántica en problemas estructurados
- 2029+: Utility-Scale Fault-Tolerant: Problemas que requieren entre 100 y 1000 qubits lógicos: criptografía (algoritmo de Shor), descubrimiento de materiales, diseño de fármacos, modelos financieros...
5.3 Ámbitos de aplicación
Basándose en la hoja de ruta de cinco etapas de Google y en el avance de Quantum Echoes, la empresa está priorizando los siguientes verticales de aplicación para 2026-2029:
(Simulación molecular)
(Diseño catalizador)
(Plegado de proteínas)
(Mejora de la RMN)
Sensores cuánticos mejorados (2026-2030)
El algoritmo Quantum Echoes permite directamente la espectroscopia de RMN mejorada cuánticamente para la I+D farmacéutica. Google calcula que podría convertirse en una aplicación comercialmente viable en 5 años, lo que permitiría a las empresas farmacéuticas sondear estructuras moleculares con una sensibilidad sin precedentes.
Ciencia de los materiales (2027-2031)
Simular materiales a nivel cuántico (superconductores, materiales topológicos, catalizadores) exige resolver complejos problemas de estructura electrónica. Google colabora con empresas de ciencia de materiales para identificar moléculas diana en las que la simulación cuántica ofrece ventajas sobre los cálculos clásicos de teoría funcional de la densidad (DFT).
Descubrimiento de fármacos (2028-2032)
Modelizar las interacciones entre proteínas y ligandos, predecir las propiedades de moléculas de fármacos y simular rutas de reacciones bioquímicas son grandes retos de la biología computacional. Google trabaja con socios farmacéuticos en el desarrollo de algoritmos cuánticos para estos problemas, aunque la mayoría de las aplicaciones requieren sistemas tolerantes a fallos con más de 100 qubits lógicos.
Optimización (2029+)
Aunque QAOA (algoritmo cuántico de optimización aproximada) puede ejecutarse en hardware NISQ, lograr ventajas cuánticas en problemas de optimización del mundo real (logística, optimización de carteras, cadena de suministro) probablemente requiera sistemas tolerantes a fallos. Google está explorando enfoques híbridos cuántico-clásicos en colaboración con clientes de Google Cloud.
5.4 Panorama competitivo: Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| Empresa | 2025 Estado | Hoja de ruta 2026-2029 | Puntos fuertes | Desafíos |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Sauce 105 qubits; QEC por debajo del umbral; 13.000× de ventaja | Arquitectura modular; más de 100 qubits lógicos para 2029 | Primer QEC por debajo del umbral; ventaja verificable de Quantum Echoes; gran experiencia en AI/ML | Acceso externo limitado; menor número de qubits que IBM; control estricto del ecosistema |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (finales de 2025); demostración de Loon QEC; hoja de ruta de Starling hasta 2029 | 200 qubits lógicos en 2029; 100 millones de puertas; FTQC a escala comercial | Hoja de ruta pública detallada; acceso abierto a la nube; la mayor red cuántica (más de 200 socios) | QEC aún no está por debajo del umbral; compite con su propio negocio clásico; tiempos de entrada más lentos |
| Informática Atom | Átomo neutro de 1.225 qubits (2024); ampliación a más de 1.500 (2025) | Más de 5.000 qubits en 2027; tolerante a fallos en 2028 | Mayor número de qubits en bruto; coherencia prolongada; conectividad reconfigurable | Velocidades de puerta inferiores a las superconductoras; QEC inmaduro; pila de software limitada. |
| IonQ | IonQ Forte Forte (36 qubits, #AQ 35); Tempo (2025) objetivos #AQ 64+ | Más de 100 qubits en 2028; qubits lógicos con corrección de errores | Máxima fidelidad de puerta (99,9%+); conectividad total; coherencia larga | Bajo número de qubits frente a sus rivales; problemas de escalado de iones atrapados; demostraciones limitadas de algoritmos |
| QuEra / Harvard | Átomo neutro de 256 qubits (Aquila); simulación cuántica analógica | Sistemas de más de 1.000 qubits; híbridos analógico-digitales | Acceso a AWS Braket; fuertes vínculos académicos; física Rydberg programable | Analog-first (modelo de entrada limitada); fase inicial de comercialización; empresa más pequeña |
⚠️ La carrera se calienta
La demostración de Willow de Google ha intensificado la competencia en computación cuántica. IBM respondió con anuncios de aceleración de su hoja de ruta (Nighthawk, Loon). Atom Computing anunció asociaciones con DARPA y clientes comerciales. IonQ obtuvo financiación adicional para ampliar los sistemas de iones atrapados. Los esfuerzos cuánticos de China (Zuchongzhi, sistemas fotónicos Jiuzhang) siguen avanzando, aunque con menos detalles públicos. El periodo 2026-2029 determinará qué empresas logran una ventaja cuántica práctica en problemas comercialmente relevantes.
🌐 Sección 6: Ecosistema cuántico de Google y asociaciones
6.1 Colaboraciones académicas
Google Quantum AI mantiene profundos vínculos con las principales universidades:
- UC Santa Barbara: Campus compartido; nombramientos conjuntos de profesores; flujo de estudiantes de doctorado
- Caltech: Colaboración en la teoría de corrección de errores cuánticos; coautora del artículo Willow Nature.
- MIT: Desarrollo de algoritmos cuánticos; investigación sobre aprendizaje automático cuántico
- Harvard: Física cuántica de muchos cuerpos; investigación sobre el cruce de átomos fríos
- Stanford: Redes cuánticas; investigación en criptografía cuántica
6.2 Asociaciones empresariales
A diferencia de la amplia Quantum Network de IBM, Google persigue asociaciones estratégicas específicas:
- Clientes de Google Cloud: Algunos socios empresariales (sin nombre) exploran algoritmos cuánticos para problemas específicos de la industria
- Empresas farmacéuticas: Asociaciones que exploran el descubrimiento de fármacos mejorados cuánticamente (detalles bajo NDA)
- Empresas de ciencia de los materiales: Colaboraciones en el diseño de catalizadores para aplicaciones energéticas
6.3 Iniciativas de investigación Quantum AI
Google aprovecha su experiencia en AI para acelerar el desarrollo de la computación cuántica:
- TensorFlow Quantum: Biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático híbrido cuántico-clásico
- AI para el control cuántico: Uso del aprendizaje automático para optimizar la calibración de qubits y las secuencias de compuertas
- LLMs para el descubrimiento de aplicaciones cuánticas: Uso experimental de grandes modelos lingüísticos para identificar conexiones cuántico-clásicas
- Redes neuronales cuánticas: Investigación sobre análogos cuánticos del aprendizaje profundo
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Copia y pega estas indicaciones en ChatGPT, Claude u otros asistentes AI para explorar en profundidad los avances de Google Quantum AI:
"Explique cómo el chip Willow de Google consigue una corrección cuántica de errores por debajo del umbral utilizando códigos de superficie. ¿Qué significa que el qubit lógico de distancia 7 tenga la mitad de tasa de error que el qubit lógico de distancia 5? ¿Cuáles son los requisitos de recursos (qubits físicos, tiempos de compuerta, ciclos de medición) para escalar los códigos de superficie a 100 qubits lógicos?"
"Desmenuzar el algoritmo Quantum Echoes de Google para medir los correladores fuera de orden temporal (OTOC). ¿Por qué este problema es difícil para los ordenadores clásicos pero manejable para los sistemas cuánticos? ¿Cómo consigue el algoritmo una ventaja cuántica verificable? ¿Qué implicaciones tiene para la espectroscopia de RMN y el descubrimiento de fármacos?".
"Compare y contraste el enfoque de qubits superconductores de Google (Willow) con los qubits superconductores de IBM (Nighthawk), los iones atrapados de IonQ, los átomos neutros de Atom Computing y la fotónica de PsiQuantum. ¿Cuáles son las compensaciones en velocidad de puerta, tiempo de coherencia, conectividad, escalabilidad y corrección de errores? ¿Qué modalidad tiene más probabilidades de lograr primero la computación cuántica a escala comercial y por qué?".
"Analice el marco de cinco etapas de Google para el desarrollo de aplicaciones cuánticas (Descubrimiento, Búsqueda de casos problemáticos, Ventaja en el mundo real, Ingeniería para el uso, Despliegue de la aplicación). ¿Cuál es el reto de la "brecha de conocimiento" en la Etapa III? ¿Cómo utiliza Google el AI para colmar esta laguna? Proporcione ejemplos de algoritmos en cada etapa a partir de 2025".
"Compare el marco Cirq de Google con Qiskit de IBM en términos de: 1) abstracción de hardware y soporte nativo de conjuntos de puertas, 2) capacidades de modelado de ruido y simulación, 3) bibliotecas de algoritmos y enfoque de aplicaciones, 4) acceso a la nube y disponibilidad de hardware, 5) comunidad de desarrolladores y madurez del ecosistema. ¿Qué marco debería elegir un desarrollador cuántico en 2025 y por qué?".
"Distinga entre "supremacía cuántica", "ventaja cuántica" y "ventaja cuántica verificable". ¿En qué se diferencian la demostración Sycamore de Google de 2019 (RCS en 200 segundos frente a los 10.000 años clásicos) y la demostración Quantum Echoes de 2025 (aceleración de 13.000× en la simulación OTOC)? ¿Por qué es fundamental la verificabilidad para la adopción en el mundo real? ¿Cuándo veremos ventajas cuánticas en problemas de valor comercial?".
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
Diferencias clave:
- Hito de corrección de errores: Willow es el primero en demostrar la corrección de errores cuánticos por debajo del umbral (los errores disminuyen exponencialmente a medida que aumenta el tamaño del qubit lógico). El procesador Loon de IBM demuestra componentes clave de tolerancia a fallos, pero aún no ha logrado un escalado completo por debajo del umbral.
- Recuento de Qubit: Willow tiene 105 qubits frente a los 120 qubits de IBM Nighthawk (finales de 2025). El Condor de IBM alcanzó los 1.121 qubits (2023), pero no estaba optimizado para la corrección de errores.
- Arquitectura: Ambos utilizan qubits transmónicos superconductores con corrección de errores por código de superficie. IBM se centra en la topología de celosía hexagonal pesada; Google utiliza una celosía cuadrada 2D.
- Pila de software: Google ofrece Cirq (más centrado en NISQ, integración con TensorFlow). IBM ofrece Qiskit (ecosistema más amplio, algoritmos más tolerantes a fallos, mayor acceso a la nube).
- Apertura: IBM ofrece un amplio acceso público a los procesadores cuánticos a través de IBM Quantum Network (nivel gratuito + premium). El acceso al hardware de Google es más restringido y requiere asociaciones.
Conclusión: Google lidera las demostraciones de corrección de errores; IBM lidera la escala de qubits, la transparencia de la hoja de ruta pública y la apertura del ecosistema.
Lo que es: Quantum Echoes es un algoritmo cuántico que simula la dinámica de sistemas cuánticos de muchos cuerpos para medir correlacionadores fuera de orden temporal (OTOC), magnitudes que revelan cómo se codifica la información cuántica en sistemas complejos.
Por qué es importante:
- Primera ventaja cuántica verificable sobre un problema científico: Demostró una velocidad 13.000 veces superior a la de un superordenador Frontier en un problema que realmente interesa a los físicos (no sólo una prueba sintética como Random Circuit Sampling).
- Verificabilidad: Los ordenadores clásicos pueden verificar los resultados de Quantum Echoes en instancias más pequeñas, lo que proporciona confianza en los cálculos cuánticos más grandes, algo fundamental para confiar en los resultados cuánticos.
- Aplicaciones a corto plazo: Posibilita la espectroscopia de RMN mejorada cuánticamente en un plazo de ~5 años para I+D farmacéutica, caracterización de materiales y bioquímica.
- El camino hacia la tolerancia a los fallos: Demuestra que existen algoritmos cuánticos útiles en el régimen NISQ (antes de la tolerancia total a fallos), lo que motiva el desarrollo de hardware a corto plazo.
Detalles técnicos: El algoritmo utiliza protección de simetría y postselección para amplificar las señales de interferencia OTOC(2). Es resistente al ruido (relación señal/ruido 2-3 en hardware NISQ) y aumenta exponencialmente en ventaja cuántica a medida que aumenta el tamaño del problema.
Calendario por área de aplicación:
- 2026-2027: Sensores cuánticos mejorados: Google calcula que la espectroscopia de RMN mejorada cuánticamente (mediante ecos cuánticos) podría ser práctica en 5 años para aplicaciones farmacéuticas.
- 2027-2029: Simulaciones de ciencia de los materiales: Simulación cuántica de moléculas pequeñas, catalizadores y materiales exóticos para empresas dispuestas a adoptar tecnología en fase inicial. Requiere ~50-100 qubits lógicos.
- 2029-2031: Descubrimiento de fármacos: Simulación cuántica de interacciones proteína-ligando, vías de reacción y propiedades moleculares a escala útil para las empresas farmacéuticas. Requiere entre 100 y 500 qubits lógicos.
- 2031-2035: Optimización y Finanzas: Ventaja cuántica en problemas de optimización del mundo real (logística, optimización de carteras, cadena de suministro). Requiere entre 500 y 1.000 qubits lógicos y una sofisticada corrección de errores.
- 2035+: Criptografía: El algoritmo de Shor rompe el cifrado RSA (requiere millones de qubits físicos, miles de qubits lógicos). Para entonces, la criptografía poscuántica estará ampliamente extendida, lo que mitigará la amenaza.
Advertencias: Estos plazos suponen un progreso exponencial continuo en la corrección de errores, el escalado de qubits y el desarrollo de algoritmos. Los avances inesperados (por ejemplo, mejores códigos de corrección de errores o mejoras algorítmicas) podrían acelerar los plazos, mientras que los obstáculos imprevistos podrían retrasarlos.
Transparencia de la hoja de ruta:
- IBM: Más transparente: hoja de ruta pública detallada hasta 2029 (Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling) con recuentos específicos de qubits, recuentos de puertas e hitos de corrección de errores.
- Google: Se hace pública una hoja de ruta post-Willow menos específica. El marco de aplicación en cinco etapas ofrece una dirección estratégica, pero carece de detalles sobre los hitos de hardware.
- Informática Atom: Se ha anunciado la ampliación a más de 5.000 qubits en 2027 y la tolerancia a fallos en 2028 (átomos neutros). Ambicioso, pero con menos detalles sobre la corrección de errores.
- IonQ: La hoja de ruta se centra en el escalado métrico algorítmico de qubits (#AQ); objetivo #AQ 64+ para 2025, 100+ para 2028. Menos énfasis en el número de qubits brutos.
Enfoque técnico:
- Google e IBM: Ambos persiguen qubits superconductores con corrección de errores por código de superficie: caminos similares con detalles de ejecución diferentes.
- Atom Computing y QuEra: Los átomos neutros ofrecen un mayor número de qubits y una mayor coherencia, pero unas puertas más lentas y una corrección de errores menos madura.
- IonQ y Honeywell/Quantinuum: Los iones atrapados ofrecen las más altas fidelidades de puerta (99,9%+) y conectividad total, pero se enfrentan a problemas de escalado.
- PsiQuantum y Xanadú: Los enfoques fotónicos prometen un funcionamiento a temperatura ambiente y arquitecturas en red, pero requieren millones de qubits físicos para la tolerancia a fallos.
Conclusión: El punto fuerte de Google es la corrección de errores por debajo del umbral y la ventaja cuántica verificable. El punto fuerte de IBM es una hoja de ruta transparente y un ecosistema abierto. Atom Computing es líder en número de qubits brutos. IonQ lidera en fidelidad de puerta. Entre 2026 y 2029 se determinará qué enfoque es más eficaz.
Acceso Google Quantum AI:
- Asociaciones de investigación: Ruta de acceso principal. Google colabora con instituciones académicas y empresas seleccionadas en proyectos de investigación cuántica, proporcionando tiempo de procesador dedicado.
- Nube de Google (limitada): Algunos servicios de computación cuántica a través de Google Cloud, pero el acceso a hardware de vanguardia (como Willow) está restringido.
- Simuladores Cirq: Simuladores de código abierto disponibles gratuitamente a través de Cirq para circuitos de hasta ~30-40 qubits (dependiendo del entrelazamiento).
- Recursos educativos: Amplios tutoriales, codelabs y documentación en quantumai.google.
IBM Quantum Access (más abierto):
- Gratuito: IBM Quantum Network ofrece acceso gratuito a procesadores cuánticos seleccionados (normalmente de 5 a 7 qubits y algunos sistemas de 27 qubits) a cualquiera que se registre.
- Acceso Premium: IBM Quantum Premium proporciona acceso a sistemas de vanguardia (Heron, Nighthawk) para clientes de pago y socios de investigación premium.
- Simuladores de nubes: Simuladores de alto rendimiento disponibles a través de IBM Quantum Platform.
- Ecosistema más grande: Más de 200 miembros de IBM Quantum Network, entre ellos universidades, laboratorios nacionales y empresas de Fortune 500.
Otras opciones:
- Amazon Braket: Acceso de varios proveedores (IonQ, Rigetti, OQC, QuEra) a través de AWS con precios de pago por uso.
- Microsoft Azure Quantum: Acceso a IonQ, Quantinuum, Rigetti a través de la nube Azure.
- Nube IonQ: Acceso directo a los sistemas de iones atrapados de IonQ.
Recomendación: Para aprender programación cuántica, comience con la capa gratuita de IBM (Qiskit) o AWS Braket. Para investigación de vanguardia, busque asociaciones académicas con Google o IBM. Para la exploración comercial, evalúe AWS Braket o IBM Quantum Premium en función de las necesidades del algoritmo.
Qué significa "por debajo del umbral": En la corrección cuántica de errores, el "umbral" es la tasa de error máxima del qubit físico por debajo de la cual la adición de más qubits a un qubit lógico disminuye la tasa de error lógico en lugar de aumentarla. Para los códigos de superficie, el umbral teórico es de unos 1% por puerta.
Por qué es difícil: Históricamente, cada sistema cuántico vio tasas de error lógicas aumentar al aumentar los qubits lógicos (más qubits = más errores que se acumulan). Esto creaba un círculo vicioso que impedía avanzar hacia la tolerancia a fallos.
El logro de Willow: Google demostró que un qubit lógico de distancia-7 (49 qubits de datos) tiene la mitad de errores de un qubit lógico a distancia-5 (25 qubits de datos): una mejora exponencial. Es la primera vez que un sistema cuántico supera la barrera del umbral.
Por qué es significativo:
- Valida la Teoría de Corrección de Errores: Demuestra que la corrección cuántica de errores por código de superficie funciona en la práctica, no sólo en teoría.
- Activa el escalado: Con un rendimiento por debajo del umbral, Google puede ahora escalar a sistemas de 100, 1.000, 10.000+ qubits con la confianza de que las tasas de error lógico seguirán disminuyendo.
- Camino hacia la tolerancia a fallos: El QEC por debajo del umbral es un requisito previo para construir ordenadores cuánticos tolerantes a fallos a gran escala capaces de ejecutar el algoritmo de Shor, química cuántica a gran escala, etc.
- Hito competitivo: Google es el primero en demostrarlo públicamente. El procesador Loon de IBM muestra componentes clave, pero aún no ha demostrado un escalado exponencial a través de múltiples distancias de código.
Lo que viene después: Google debe demostrar ahora que 10-20 qubits lógicos funcionan simultáneamente, operaciones lógicas de larga duración (miles de ciclos de corrección de errores) y conjuntos de puertas lógicas universales (no sólo memoria). Estos son los próximos hitos hacia la computación cuántica tolerante a fallos.
🎯 Conclusión: La supremacía cuántica de Google... y lo que viene después
Los 2025 logros de Google Quantum AI -la corrección de errores por debajo del umbral de Willow y la ventaja cuántica verificable de Quantum Echoes- representan puntos de inflexión en la historia de la computación cuántica. Por primera vez, tenemos prueba que la corrección cuántica de errores escala como predice la teoría, y pruebas que los ordenadores cuánticos pueden resolver problemas científicamente útiles más rápido que los superordenadores clásicos.
Sin embargo, los retos persisten. Los 105 qubits y 2-3 qubits lógicos de Willow están muy lejos de los 100-1.000 qubits lógicos necesarios para aplicaciones transformadoras. El algoritmo Quantum Echoes, aunque innovador, se aplica a una clase limitada de simulaciones físicas. La hoja de ruta en cinco etapas de Google reconoce el reto de la "brecha de conocimiento": conectar algoritmos cuánticos con casos de uso en el mundo real requiere una colaboración interdisciplinar que apenas ha comenzado.
La ventana 2026-2029 será decisiva. Google debe traducir el avance en corrección de errores de Willow en sistemas de 10-100 qubits lógicos, mientras que IBM amplía su hoja de ruta Starling a 200 qubits lógicos. Atom Computing e IonQ impulsarán modalidades alternativas de qubits hacia la escala de utilidad. Empresas emergentes como PsiQuantum (fotónica) y Rigetti (superconductora) perseguirán ventajas de nicho. Los esfuerzos cuánticos de China, aunque menos transparentes, siguen avanzando rápidamente.
La carrera hacia la computación cuántica tolerante a fallos ya no es una cuestión de si pero cuando - y qué empresa llega primero. El enfoque de Google, que da prioridad a los algoritmos, sus profundos conocimientos sobre AI y la infraestructura de Santa Bárbara lo sitúan en cabeza. Pero el ecosistema abierto de IBM, su detallada hoja de ruta y sus asociaciones Quantum Network ofrecen una visión competidora de la innovación cuántica de base amplia.
Para desarrolladores, investigadores y empresas: Ahora es el momento de comprometerse. Aprenda programación cuántica a través de Cirq o Qiskit. Explore posibles algoritmos cuánticos para su dominio. Asóciese con proveedores cuánticos para identificar casos de uso de la Fase III. Las empresas que comprendan hoy los puntos fuertes y las limitaciones de la cuántica estarán en condiciones de aprovechar sus ventajas cuando llegue a finales de la década de 2020 y principios de la de 2030.
La revolución de la computación cuántica ya no es hipotética. Ya está aquí y se está acelerando.
Fuentes y referencias
- Blog Google Quantum AI: Conoce Willow, nuestro chip cuántico de última generación (9 de diciembre de 2024)
- Publicación Nature: Corrección cuántica de errores por debajo del umbral del código de superficie
- Blog de investigación de Google: Corrección cuántica de errores
- Blog Google Quantum AI: El gran avance del algoritmo Quantum Echoes (22 de octubre de 2025)
- Publicación Nature: Ventaja cuántica verificable en la simulación física
- Google Quantum AI: Hoja de ruta en cinco etapas hacia la utilidad cuántica (13 de noviembre de 2025)
- arXiv Preprint: El gran reto de las aplicaciones cuánticas
- Google Quantum AI: Cirq: Framework de Python para computación cuántica
- Google Quantum AI: Nuestro laboratorio - Campus Quantum AI
- The Quantum Insider: Google Quantum AI supera en 13.000 veces la velocidad del superordenador más rápido del mundo
- CBS News: El ordenador cuántico de Google hace un gran avance
- Forbes: Google AI esboza una hoja de ruta en cinco etapas para hacer útil la computación cuántica
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Kristof GeorgeAI Estratega, Consultor Fintech y Editor de QuantumAI.co
Kristof George es un experimentado estratega digital y editor de tecnología financiera con más de una década de experiencia en la intersección de la inteligencia artificial, el comercio algorítmico y la educación financiera en línea. Como impulsor de QuantumAI.co, Kristof ha elaborado y publicado cientos de artículos revisados por expertos sobre el auge de la negociación cuántica, los sistemas de predicción del mercado basados en AI y las plataformas de inversión de última generación.
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