La industria tecnológica no estaba preparada para lo que vino después de ChatGPT. Redes eléctricas, sistemas de refrigeración y centros de datos se están reconstruyendo en este momento, porque ninguno de ellos fue diseñado para la demanda que llegó.
Investigadores de la ONU esperan que la inteligencia artificial duplique la energía y el agua que consumen los centros de datos para 2030.
Si la industria hubiera sabido que la demanda iba en aumento, habría diseñado para ello. La computación cuántica aparece en un punto en el que puede hacer exactamente eso.
Los hyperscalers de IA se preocupan por una cosa: cuánta computación útil obtienen por cada dólar invertido. Este costo total de propiedad está dominado por la depreciación y el consumo de energía. En la actual expansión de infraestructuras, tienen acceso suficiente a capital para financiar la inversión de capital, pero les falta energía.
Esta limitación es tan aguda que los centros de datos en el espacio comienzan a ser una posibilidad económica si el crecimiento continúa a este ritmo. Pero incluso si la industria de IA madura y el crecimiento se desacelera, el costo total de propiedad seguirá dominando. Esto se traduce directamente en requisitos de capital y en la computación por vatio como métricas más importantes.
Esto tiene implicaciones directas para el diseño de estrategias y para la asignación de recursos en una economía que valora cada dínamo de potencia y cada watt de rendimiento.
La industria cuántica debe valorar menos los conteos de qubits y más la computación por vatio
Aunque los ordenadores cuánticos se comercializan hoy por su conteo de qubits, esa métrica por sí sola no dice nada sobre los rendimientos económicos de un sistema. A escala, lo que importará es cuánta computación por vatio obtiene el usuario final, y esto no depende únicamente de los conteos de qubits.
Tomemos los procesadores de qubits superconductores, una de las plataformas cuánticas más adecuadas para la computación. Han estado estancados alrededor de 100 qubits durante casi una década. Esto se debe a que en las fichas de hoy, más del 90% de la superficie está ocupada por el cableado que controla los qubits y lee sus respuestas, en lugar de los qubits mismos.
La solución habitual es conectar muchos pequeños procesadores. Sin embargo, la interconexión es defectuosa y ofrece conexiones escasas. Eso es problemático en chips clásicos y sumamente problemático en chips cuánticos. El esfuerzo de mantener el sistema unido crece más rápido que los qubits que se añaden, y una gran parte de la energía se destina a hacer funcionar la máquina en lugar de computar.
Este panorama te da qubits más numerosos, pero no implica sistemas construidos con menos interconexión: te cuesta computación por vatio.
La industria cuántica debe valorar más las curvas de experiencia
Una curva de experiencia es una idea simple: cada vez que el total producido se duplica, el costo de cada unidad cae en una cantidad fija. Es lo que ha reducido el precio de los paneles solares y las baterías, y la cuántica no será una excepción, pero solo si construimos a volúmenes que permitan que la curva funcione.
Las hojas de ruta cuánticas optimistas nunca mencionan reducciones de precio, cuando es uno de los problemas más importantes que debe resolver nuestra industria. Con el precio actual por qubit, una máquina de un millón de qubits costaría entre 100 mil millones y un billón de dólares. El costo por qubit debe caer al menos cienfold en los próximos años para que las computadoras cuánticas sean económicamente viables, lo cual es factible, pero no resuelto solo con más demostraciones de laboratorio.
El transistor es el caso más claro en la computación. Un transistor costaba alrededor de un dólar. Hoy, una oblea lleva miles de millones de ellos y cada uno cuesta una fracción de centavo. Esa caída provino de décadas de producir más, impulsando la reducción de costos año tras año.
Los costos caen como cayeron en la computación clásica: fabricación masiva de piezas estandarizadas combinada con progresos técnicos compuestos (no escalonados). Esto exige una arquitectura abierta en la que empresas especializadas construyan cada capa de la máquina.
Esta Arquitectura Cuántica Abierta — procesadores de una empresa, criogenia de otra, electrónica de control de una tercera — es lo que impulsará la especialización y, a su vez, las economías de escala necesarias.
Con el campo transitando de la investigación a la ingeniería, hay muchos demos llamativos de una sola vez en startups hoy; hay muy pocas empresas que realmente estén construyendo la cadena de suministro.
Es importante hacerlo ahora
Las computadoras cuánticas cambiarán el mundo. Tienen el potencial de transformar la aceleración de descubrimientos de fármaco y de materiales, así como el aprendizaje automático.
Esto también se vincula con la IA. Las mismas cargas de trabajo que hoy tensan la red son las que un día una máquina cuántica podría asumir, con una fracción de la energía, una vez que la economía lo permita. Llegar a ese punto lo más rápido posible generará un valor enorme y mejorará nuestras vidas.
La tecnología está progresando. Pero no nos hemos centrado en las métricas económicas que importan, y si no lo hacemos pronto, corremos el riesgo de construir una industria que haga demostraciones costosas en lugar de computadoras realmente útiles. Contar qubits por sí solo no basta. Construir cadenas de suministro lleva años, si no décadas.
Si la fabricación industrial, las piezas estandarizadas y procesadores con una computación por vatio exponencialmente mayor estarán o no para lograr las economías de escala dependerá de las decisiones que se tomen en los próximos años.
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Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.
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