La computación cuántica vuelve a situarse en el centro del debate tecnológico tras las declaraciones de Niccolò de Masi, CEO de IonQ, quien asegura que los futuros chips cuánticos de la compañía dejarán “anticuadas” arquitecturas de GPU como NVIDIA Blackwell antes de 2027.
El directivo realizó estas afirmaciones durante una entrevista con Bloomberg, en el marco de la reciente adquisición de Oxford Ionics, lo que habría acelerado la hoja de ruta de la empresa. Según IonQ, este acuerdo permitirá desarrollar un chip cuántico con 10.000 qubits físicos en apenas dos años.
¿El fin de las GPU clásicas?
De Masi no se quedó corto en sus pronósticos:
“Incluso si alcanzamos los dos millones de qubits en 2030, podremos resolver problemas que las GPU clásicas no podrían manejar, aunque tuvieran la edad del universo. Los chips Blackwell parecerán obsoletos mucho antes, en 2027, cuando tengamos 10.000 qubits gracias a nuestros nuevos socios de Oxford Ionics. Eso dejará atrás a cualquier superordenador existente en la Tierra”.
Las palabras del CEO son provocadoras, pero abren una cuestión recurrente: ¿podrán los ordenadores cuánticos reemplazar a las GPU tradicionales de NVIDIA y AMD en el corto plazo?
Actualmente, los chips cuánticos están orientados a problemas muy concretos: optimización, simulaciones químicas, criptografía o física cuántica aplicada. Las GPU, en cambio, siguen siendo insustituibles en procesamiento paralelo masivo, donde se requieren resultados deterministas y exactos, como ocurre en inteligencia artificial generativa, videojuegos o supercomputación clásica.
Qué es un chip cuántico y por qué es diferente
Un chip cuántico está formado por qubits físicos y qubits lógicos:
- Los físicos son los circuitos superconductores que almacenan información cuántica.
- Los lógicos permiten aplicar algoritmos cuánticos corregidos de errores, y son los que realmente marcan la diferencia en potencia de cálculo.
El gran reto no está en aumentar el número de qubits físicos, sino en escalar los lógicos con corrección de errores. Sin ese avance, los ordenadores cuánticos no podrán ejecutar de forma fiable las aplicaciones que hoy resuelven las GPU tradicionales.
Fórmula 1 vs. camión de carga
Comparar un chip cuántico con una GPU clásica es, como señalan los expertos, “comparar un Fórmula 1 con un camión de carga”.
- Las GPU son excelentes en cargas de trabajo paralelas y predecibles.
- Los chips cuánticos están diseñados para abordar problemas exponencialmente complejos, inabordables para la informática clásica.
Por tanto, más que sustituirlas, la realidad apunta a que ambas tecnologías coexistirán, cada una optimizada para su terreno.
El factor NVIDIA y AMD
Las afirmaciones de IonQ llegan en un momento en el que NVIDIA domina el mercado de la inteligencia artificial con su arquitectura Blackwell, mientras AMD compite con sus GPU Instinct.
Para que un chip cuántico pueda “barrer” con estas arquitecturas no basta con el número de qubits: se requiere un ecosistema completo de software, algoritmos y aplicaciones prácticas que hoy está aún en construcción.
Los gigantes como NVIDIA también están invirtiendo en cuántica y en híbridos GPU-QC, conscientes de que el futuro será heterogéneo y complementario, no un reemplazo inmediato.
¿Un futuro plausible o puro marketing?
IonQ promete 10.000 qubits en 2027 y 2 millones en 2030, cifras que, de cumplirse, marcarían un hito histórico. Pero la comunidad científica recuerda que la carrera cuántica está llena de retos técnicos:
- Corrección de errores cuánticos aún en fase experimental.
- Necesidad de infraestructuras criogénicas estables.
- Falta de aplicaciones comerciales a gran escala más allá de sectores muy especializados.
De momento, los anuncios deben leerse como una visión aspiracional más que como una garantía de que las GPU quedarán obsoletas en apenas dos años.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué aplicaciones dominan los chips cuánticos hoy?
Principalmente simulaciones químicas, criptografía, optimización y problemas que crecen de forma exponencial en complejidad.
¿Reemplazarán los chips cuánticos a las GPU clásicas?
No en el corto plazo. Lo más probable es una coexistencia: GPU para cargas deterministas masivas y cuánticos para problemas específicos inabordables con informática clásica.
¿Por qué son importantes los qubits lógicos?
Porque son los que permiten ejecutar algoritmos cuánticos de forma fiable, corrigiendo los errores de los qubits físicos. El verdadero avance depende de escalar este tipo de qubits.
¿Qué papel juega Oxford Ionics en IonQ?
Su adquisición aporta tecnología clave para acelerar el desarrollo de chips cuánticos más estables y escalables, acercando la meta de los 10.000 qubits para 2027.
vía: wccftech
