La computación cuántica empieza a dejar de ser humo, pero todavía no ha encontrado el negocio

La computación cuántica lleva décadas instalada en una situación peculiar: siempre parece estar a cinco o diez años de convertirse en una tecnología útil. Algo, sin embargo, empieza a cambiar. Los últimos avances en corrección de errores y escalabilidad sugieren que construir máquinas realmente potentes ya no es una posibilidad puramente teórica. Lo que sigue sin estar demostrado es que exista un negocio capaz de justificar los miles de millones que están entrando en el sector.

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La fiebre inversora se ha acelerado. Según los datos de PitchBook recogidos por el Financial Times, las empresas cuánticas habían captado ya en 2026 más de 4.000 millones de dólares de capital riesgo, casi tanto como durante todo 2025, ejercicio que a su vez se aproximó a la inversión acumulada durante los cuatro años anteriores.

Oratomic, fundada por el físico Dolev Bluvstein, ha captado 300 millones de dólares y pretende construir una máquina a gran escala antes de que termine la década. La inversión se apoya en avances técnicos que empiezan a resolver el gran problema de los ordenadores cuánticos: los qubits son extremadamente sensibles al ruido y pierden fácilmente la información que almacenan. La solución consiste en combinar numerosos qubits físicos para formar qubits lógicos capaces de detectar y corregir los errores.

Google ha demostrado con su procesador Willow que, al aumentar el número de qubits empleados en la corrección, es posible reducir los errores del qubit lógico. La compañía continúa trabajando en nuevas técnicas de corrección y en 2026 ha presentado los denominados dynamic surface codes, que permiten adaptar el sistema cuando determinados qubits presentan problemas. Es un avance relevante porque una máquina comercial necesitará probablemente enormes cantidades de operaciones sin que los errores terminen inutilizando el cálculo.

IBM sigue una estrategia diferente pero persigue el mismo objetivo. La compañía está construyendo sistemas criogénicos modulares con la intención de desarrollar Starling, un ordenador que debería disponer en 2029 de 200 qubits lógicos y capacidad para ejecutar 100 millones de operaciones cuánticas. Son todavía objetivos de la propia empresa y no resultados conseguidos, pero muestran que el problema ha pasado progresivamente de demostrar los principios físicos a intentar industrializarlos.

Eso no significa que exista ya un ordenador cuántico comercialmente superior a los convencionales. El propio Financial Times reconoce que las demostraciones de quantum advantage, en las que una máquina cuántica supera a una clásica en una tarea determinada, todavía no han pasado de experimentos científicos a problemas comercialmente útiles.

Y aquí aparece posiblemente el mayor agujero en el relato de la industria. Construir un ordenador cuántico no basta: hace falta encontrar problemas por cuya resolución alguien esté dispuesto a pagar más de lo que cuesta utilizar la máquina. Los casos más sólidos son sorprendentemente pocos. Uno es la criptografía. El algoritmo de Shor permitiría teóricamente romper algunos de los sistemas criptográficos actualmente utilizados, aunque los gobiernos y las empresas ya están implantando sistemas resistentes a futuros ordenadores cuánticos.

El segundo probablemente tenga mucha mayor importancia comercial: simular sistemas que son ellos mismos cuánticos. Moléculas, materiales y reacciones químicas son extraordinariamente difíciles de reproducir exactamente con ordenadores convencionales. Una máquina cuántica podría facilitar el desarrollo de medicamentos, baterías, fertilizantes, catalizadores o nuevos materiales. Es también el campo que las propias empresas del sector señalan con mayor frecuencia como aplicación próxima.

Mucho menos clara resulta la larga lista de aplicaciones que suele acompañar las presentaciones de las startups: logística, finanzas, inteligencia artificial, energía u optimización industrial. En muchos problemas empresariales no es necesario obtener la solución matemáticamente perfecta. Los algoritmos clásicos utilizan heurísticas capaces de encontrar rápidamente resultados suficientemente buenos, por lo que una eventual superioridad cuántica tendría además que compensar el coste de una infraestructura mucho más compleja.

El ejemplo utilizado por la ahora cotizada IonQ ilustra tanto el potencial como el problema. Su consejero delegado, Niccolo de Masi, plantea cálculos que un ordenador convencional tardaría 24 horas en realizar y que una máquina cuántica podría resolver en 17 minutos. Eso podría tener valor para determinadas aplicaciones financieras. Pero se trata todavía de un escenario sobre el futuro de la tecnología, no de un mercado demostrado.

Las cuentas de las compañías cuánticas muestran precisamente esa distancia. Ya existen ingresos, pero siguen siendo muy pequeños en relación con el capital empleado y proceden en buena medida de la venta de equipos, proyectos de investigación y contratos públicos, no de empresas pagando masivamente por resolver problemas que no puedan abordar con ordenadores convencionales.

Rigetti Computing, por ejemplo, ingresó 5,1 millones de dólares en el segundo trimestre de 2026 y registró 28,1 millones de pérdidas operativas. Más revelador todavía es el origen de sus ventas: unos 4,1 millones procedieron de ordenadores y componentes, mientras que el acceso a sus sistemas cuánticos apenas generó 88.000 dólares.

D-Wave facturó 3,1 millones de dólares en el mismo trimestre, mientras que sólo su gasto en investigación y desarrollo durante el semestre ascendió a 54 millones. La finlandesa IQM comunicó 8,9 millones de euros de ingresos durante la primera mitad de 2026 y asegura haber vendido 26 ordenadores desde su creación.

Vender ordenadores cuánticos a universidades, administraciones y centros de investigación demuestra que existe un mercado para investigar la computación cuántica, pero no necesariamente un mercado para utilizarla. Es una diferencia importante que las cifras de inversión y las valoraciones empresariales tienden a ocultar.

IonQ presenta una escala mayor, con 80,1 millones de dólares de ingresos en el segundo trimestre de 2026, aunque su crecimiento incorpora también adquisiciones y actividades relacionadas con hardware especializado, redes y sensores cuánticos. Analizar una empresa del sector exige por tanto distinguir qué parte de la facturación procede realmente de ejecutar cálculos cuánticos para clientes.

El experimento posiblemente más interesante para separar realidad y expectativas lo está realizando la agencia estadounidense Darpa. Su Quantum Benchmarking Initiative pretende determinar precisamente si alguna de las arquitecturas actualmente en desarrollo puede construir antes de 2033 un ordenador cuántico cuyo valor computacional supere su coste.

Que una agencia tecnológica del Departamento de Defensa estadounidense esté dedicando varios años a responder esa pregunta resulta significativo. La cuestión ya no es simplemente si se puede construir un ordenador cuántico, sino si merece económicamente la pena construirlo.

Christophe Jurczak, fundador de la empresa francesa Pasqal y actualmente responsable del fondo especializado Quantonation, uno de los inversores de Multiverse Computing, lo resume con una expresión especialmente gráfica: la computación cuántica ha sido históricamente una “tecnología perpetuamente a cinco años”. Cada avance permite resolver un problema pero descubre nuevas limitaciones que vuelven a alejar la meta. Multiverse Compuing, por cierto, se ha alejado temporalmente de la cuántica para centrarse en la IA.

La diferencia respecto a hace unos años es que algunas de esas barreras empiezan efectivamente a caer. La computación cuántica ya no puede despacharse simplemente como una tecnología que nunca funcionará. Pero tampoco existen todavía pruebas de que vaya a convertirse en la gigantesca industria que descuentan algunas valoraciones.

Existe además otra rama menos espectacular que puede llegar antes al mercado. Los sensores cuánticos, la navegación independiente del GPS, los relojes atómicos o determinados instrumentos de medición están mucho más cerca de aplicaciones comerciales. Uno de los lectores especializados del Financial Times resumía precisamente que el quantum sensing está “mucho más cerca de resultados comercialmente útiles” que la computación.

Euskadi cuenta precisamente con una startup que ha apostado por esta vertiente de la tecnología cuántica. Qubiz.team, fundada en Bilbao en 2022, desarrolla sensores cuánticos basados, entre otras tecnologías, en centros de vacantes de nitrógeno en diamante, con aplicaciones potenciales en industria, energía, salud y medio ambiente.

Uno de sus proyectos más concretos busca detectar PFAS y otros contaminantes en el agua y la empresa está realizando pruebas con grandes compañías, aunque prevé comenzar la comercialización en 2027. Qubiz mantiene además un acuerdo con Tecnalia para trasladar la sensórica cuántica del laboratorio a aplicaciones industriales, por lo que su caso ilustra también la frontera actual del sector: la tecnología ya se está probando con clientes, pero todavía falta demostrar que esas pruebas se convierten en ventas recurrentes.

Por eso, la pregunta más útil ante cualquier empresa cuántica empieza a ser mucho más convencional: quién paga actualmente sus facturas y por qué. Si una farmacéutica paga porque una máquina cuántica puede calcular una molécula que resulta inviable simular mediante computación clásica, habrá empezado realmente la industria cuántica. Si los ingresos siguen procediendo fundamentalmente de administraciones, subvenciones, universidades, centros tecnológicos y capital riesgo, lo que existe todavía es una industria dedicada a financiar la posibilidad de que algún día aparezca ese negocio.