Última actualización: septiembre de 2026 | Datos técnicos contrastados con comunicados oficiales de Google Quantum AI, IBM Quantum y D-Wave Systems
Aviso: este artículo tiene un propósito divulgativo sobre una tecnología todavía en desarrollo activo. Las especificaciones técnicas y los plazos anunciados por cada compañía pueden cambiar. D-Wave Systems cotiza en bolsa (NYSE: QBTS); cualquier mención a esta empresa es informativa y no constituye una recomendación de inversión.
En diciembre de 2024, Google anunció que su chip cuántico Willow había resuelto en menos de cinco minutos un cálculo que a la supercomputadora clásica más rápida del mundo le habría llevado, según sus propias estimaciones, más tiempo del que tiene el universo de existir. Titulares así generan tanto entusiasmo como confusión: ¿de verdad tenemos ya «ordenadores del futuro»? ¿Para qué sirven exactamente? ¿Quién va ganando esta carrera? Vamos por partes.
Qué es la computación cuántica, sin fórmulas
Un ordenador convencional procesa información en bits, que solo pueden valer 0 o 1. Un ordenador cuántico usa qubits (bits cuánticos), que gracias a dos propiedades de la física cuántica —la superposición y el entrelazamiento— pueden representar, en cierto sentido, combinaciones de 0 y 1 al mismo tiempo. Esto no los hace «más rápidos» en el sentido tradicional para cualquier tarea, sino especialmente eficaces en un tipo concreto de problemas: aquellos que implican explorar un número enorme de combinaciones posibles a la vez, como simular el comportamiento de moléculas complejas o resolver problemas de optimización con miles de variables.
| Ordenador clásico | Ordenador cuántico | |
|---|---|---|
| Unidad de información | Bit (0 o 1) | Qubit (superposición de 0 y 1) |
| Dónde destaca | Tareas de propósito general, la inmensa mayoría de lo que usamos hoy | Simulación molecular, optimización compleja, ciertos problemas criptográficos |
| Condiciones de funcionamiento | Temperatura ambiente | Temperaturas cercanas al cero absoluto (en la mayoría de arquitecturas) |
| Estado de madurez en 2026 | Tecnología madura y comercial desde hace décadas | Primeros sistemas con utilidad práctica limitada, en fase de escalado |
Por qué esto se ha acelerado tanto: el problema de los errores
Durante décadas, el mayor obstáculo de la computación cuántica no era construir qubits, sino mantenerlos estables: cuanto más grande se hacía un sistema cuántico, más errores acumulaba, en un círculo vicioso que amenazaba con hacer inviable cualquier aplicación real a gran escala. El hito real detrás del anuncio de Willow no fue tanto la velocidad de un cálculo concreto, sino haber demostrado por primera vez en hardware real que, al añadir más qubits organizados en un «código de superficie» más grande, la tasa de error caía en lugar de subir. Este resultado, conocido como operar «por debajo del umbral», es lo que ha convencido a buena parte de la comunidad científica de que escalar estos sistemas hasta hacerlos útiles es, por fin, una cuestión de ingeniería y no solo de física teórica.
Los tres grandes protagonistas de la carrera
Google Quantum AI: apostando por la calidad sobre la cantidad
Su chip Willow tiene 105 qubits físicos, un número relativamente modesto comparado con otros anuncios del sector, pero centrado en un objetivo distinto: demostrar que la corrección de errores funciona de verdad al escalar el sistema. Google ofrece acceso a su hardware cuántico principalmente a socios de investigación y clientes empresariales seleccionados, más que como un servicio abierto al público general.
IBM Quantum: la apuesta por el volumen y el acceso abierto
IBM ha seguido una estrategia distinta: su procesador Condor llegó a superar los 1.100 qubits físicos como demostración tecnológica de que era capaz de fabricar e interconectar chips de ese tamaño. Sin embargo, el sistema que realmente ofrece a sus clientes en la nube es el Heron R2, de 156 qubits, con mejor calidad y conectividad que sus predecesores. Para finales de 2026, IBM ha anunciado un nuevo procesador, Nighthawk, de 120 qubits, con el objetivo declarado de alcanzar una «ventaja cuántica» práctica en tareas de computación real. A diferencia de Google, IBM sí ofrece un nivel de acceso gratuito a través de su plataforma en la nube, lo que ha hecho de sus sistemas una referencia habitual en la investigación académica.
D-Wave: el outsider que ya cotiza en bolsa
D-Wave Systems, fundada en 1999 en Vancouver, fue la primera empresa en vender un ordenador cuántico comercial, allá por 2011. Su enfoque es radicalmente distinto al de Google o IBM: en lugar de usar puertas cuánticas universales, utiliza un método llamado «recocido cuántico» (quantum annealing), especializado en problemas de optimización, con procesadores que superan ya los 5.000 qubits. D-Wave cotiza en el NYSE bajo el símbolo QBTS, y su tecnología se ha usado ya en casos reales como la optimización de rutas de autobús en Lisboa (con una reducción de congestión de tráfico reportada del 23% en el estudio de caso de Volkswagen) o en tareas de optimización para Lockheed Martin y el Laboratorio Nacional de Los Álamos.
Otros actores a vigilar
El podio no lo ocupan solo estos tres. Microsoft investiga un enfoque propio basado en «qubits topológicos», con la promesa de ser intrínsecamente más resistentes a errores, aunque todavía en una fase más temprana que sus competidores. Amazon, a través de su servicio Braket, actúa como una especie de «marketplace» cuántico en la nube, dando acceso a hardware de terceros como IonQ o Rigetti desde una única plataforma, además de investigar su propia arquitectura de «cat qubits» en un centro dedicado en Pasadena. IonQ y Rigetti, por su parte, son competidores más pequeños centrados en arquitecturas de iones atrapados y superconductores, respectivamente, y también cotizan en bolsa en Estados Unidos.
Comparativa rápida de los tres grandes
| Google Quantum AI | IBM Quantum | D-Wave | |
|---|---|---|---|
| Chip/sistema insignia (2026) | Willow (105 qubits) | Heron R2 (156 qubits, comercial) / Nighthawk (120 qubits, en desarrollo) | Advantage (más de 5.000 qubits) |
| Enfoque técnico | Puertas cuánticas universales, foco en corrección de errores | Puertas cuánticas universales, foco en escalado y acceso | Recocido cuántico (quantum annealing), foco en optimización |
| Modelo de acceso | Restringido a socios e investigación seleccionada | Nube pública, con nivel gratuito | Nube pública, orientado a clientes empresariales |
| Cotiza en bolsa | No (forma parte de Alphabet) | No como unidad independiente (forma parte de IBM) | Sí (NYSE: QBTS) |
| Caso de uso más citado | Corrección de errores «por debajo del umbral» | Simulación química híbrida clásico-cuántica | Optimización logística real (Volkswagen, Lockheed Martin) |
Un poco de historia: de la teoría a los primeros hitos reales
La idea de aprovechar la mecánica cuántica para computar no es nueva: físicos como Richard Feynman ya especulaban sobre ello a principios de los años ochenta, razonando que un ordenador basado en principios cuánticos sería el único capaz de simular fielmente la propia naturaleza cuántica. Durante más de tres décadas, el campo avanzó casi exclusivamente en el terreno teórico y en laboratorios académicos, con sistemas de apenas unos pocos qubits, demasiado inestables para resultar útiles.
El primer gran punto de inflexión mediático llegó en 2019, cuando Google afirmó haber alcanzado la «supremacía cuántica»: haber resuelto un problema específico más rápido que cualquier supercomputador clásico, aunque se tratara de un cálculo sin aplicación práctica real. El anuncio de Willow en 2024, y su desarrollo posterior durante 2025 y 2026, representa el segundo gran salto: ya no se trata solo de ser más rápido en un problema de laboratorio, sino de demostrar que el propio sistema puede escalar sin acumular más errores, el requisito imprescindible para que, algún día, estas máquinas resuelvan problemas con utilidad económica real y no solo demostraciones de laboratorio.
Para qué sirve esto hoy, más allá del laboratorio
| Sector | Aplicación real o en pruebas | Empresa/institución implicada |
|---|---|---|
| Logística y transporte | Optimización de rutas de tráfico urbano | Volkswagen (proyecto piloto en Lisboa) |
| Finanzas | Optimización de carteras de inversión con restricciones complejas | JPMorgan Chase (pruebas con IBM y Google) |
| Defensa e investigación | Problemas de optimización a gran escala | Lockheed Martin, Laboratorio Nacional de Los Álamos (con D-Wave) |
| Farmacología | Simulación de estructuras moleculares complejas | Varios laboratorios de investigación, con IBM y Google |
Conviene ser realistas: la inmensa mayoría de estos casos son todavía pilotos o pruebas de concepto, no aplicaciones desplegadas de forma masiva. La computación cuántica útil a gran escala sigue siendo, según el consenso de buena parte de la comunidad científica, un objetivo a varios años vista, no una realidad ya consolidada.
El debate del «Q-Day»: ¿un riesgo para la seguridad digital?
Uno de los motivos por los que gobiernos y empresas siguen esta carrera tan de cerca es la seguridad: una parte de la criptografía que protege hoy las comunicaciones por internet podría, en teoría, quedar obsoleta si algún día existe un ordenador cuántico lo bastante potente y estable como para romperla. A este hipotético momento se le llama informalmente «Q-Day». Los anuncios de Willow y de Nighthawk son avances científicos genuinos, pero, según coinciden distintos análisis especializados en seguridad cuántica, ninguno de los dos cambia la estimación central de la comunidad experta, que sigue situando esa amenaza real en algún punto entre 2033 y 2035, no en el presente inmediato. Por eso, desde agosto de 2024, el instituto estadounidense de estándares NIST ya ha publicado los primeros estándares de criptografía «post-cuántica», pensados precisamente para adelantarse a ese escenario con años de antelación.
Así presentó Google su propio avance
Para verlo explicado directamente por sus creadores, Google publicó un vídeo oficial con Julian Kelly, director de hardware cuántico de la compañía, presentando Willow y sus resultados:
«Meet Willow, our state-of-the-art quantum chip» — Google Quantum AI (YouTube):
Es un buen punto de partida audiovisual si quieres ver, en menos de cinco minutos, cómo la propia compañía explica qué problema resolvió realmente su chip y por qué lo considera relevante.
¿Necesitas hacer algo al respecto?
Para la inmensa mayoría de usuarios y empresas, no. No hace falta «comprar» un ordenador cuántico ni cambiar de proveedor tecnológico: el acceso a estos sistemas, cuando es necesario, se hace a través de la nube (Google Cloud, IBM Cloud, Amazon Braket), de forma similar a como una empresa contrata capacidad de computación normal. Si te interesa este sector desde una perspectiva de inversión, ten en cuenta que es un campo todavía muy especulativo, con empresas de valoraciones muy volátiles y sin garantía de que la tecnología se traduzca en negocio rentable a corto plazo; si buscas exposición diversificada al sector tecnológico en general, en lugar de apostar por una sola compañía, puedes revisar nuestra guía de qué es un ETF y los mejores ETFs de tecnología 2026.
Preguntas frecuentes
¿Los ordenadores cuánticos van a sustituir a los ordenadores normales? No, al menos no en el sentido de uso cotidiano. Son útiles para un tipo muy concreto de problemas (simulación molecular, optimización compleja), no para tareas generales como navegar por internet, editar un documento o jugar a un videojuego, donde un ordenador clásico seguirá siendo la herramienta adecuada.
¿Qué empresa «va ganando» la carrera cuántica? No hay un ganador claro ni un criterio único: Google destaca en corrección de errores, IBM en accesibilidad y volumen de qubits desplegados en la nube, y D-Wave en aplicaciones de optimización ya probadas en clientes reales. Cada una compite, en parte, en un terreno distinto.
¿Debería preocuparme que la computación cuántica rompa la seguridad de mis contraseñas? No de forma inmediata. Los expertos sitúan ese riesgo real varios años en el futuro, y ya existen estándares de criptografía «post-cuántica» diseñados precisamente para proteger los sistemas antes de que ese momento llegue.
¿Puedo probar un ordenador cuántico yo mismo? Sí, de forma limitada. Tanto IBM como Amazon (a través de Braket) ofrecen acceso en la nube a hardware cuántico real, incluyendo niveles gratuitos con capacidad reducida, pensados sobre todo para desarrolladores, estudiantes e investigadores.
¿Qué relación tiene la computación cuántica con la inteligencia artificial? Son campos distintos, aunque cada vez más relacionados: algunos laboratorios investigan si los ordenadores cuánticos pueden acelerar ciertas tareas de entrenamiento o procesamiento dentro de la IA, aunque a día de hoy los grandes modelos de IA generativa siguen dependiendo casi por completo de chips clásicos (GPU), como los que analizamos en nuestro artículo sobre Nvidia vs AMD: quién domina el mercado de chips de IA.
Este es un sector de investigación en desarrollo muy activo: las cifras de qubits, plazos y aplicaciones descritas aquí reflejan el estado público de septiembre de 2026 y es recomendable revisarlas cada pocos meses.