A quarant’anni dall’arrivo di Internet in Italia, Pisa non ha celebrato soltanto una ricorrenza storica. Ha acceso i riflettori sulla prossima trasformazione della rete globale, quella in cui intelligenza artificiale e tecnologie quantistiche promettono di riscrivere regole, infrastrutture e rapporti di forza economici. La tavola rotonda organizzata a margine del convegno del CNR ha messo insieme accademia, industria e ricerca applicata, con un messaggio molto chiaro: il futuro digitale europeo non si costruirà con gli slogan, ma con competenze, investimenti e una certa allergia al provincialismo.
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La rivoluzione quantistica parla soprattutto inglese, a volte con accento britannico, più spesso americano, qualche volta tedesco e conserva ancora un po’ di danese e francese nei fondamenti. Eppure, ascoltando Massimo Inguscio, presidente di Eniquantic, viene da pensare che una parte importante di questa storia abbia un accento decisamente italiano. Non per nostalgia patriottica, ma per una semplice ragione storica: molte delle idee che oggi alimentano computer quantistici, reti del futuro e nuove architetture di calcolo affondano le radici nella tradizione scientifica nazionale.
il giorno in cui i qubit inizieranno a leggere i dati: l’illusione (e la strategia) dell’AI quantistica
L’idea che i computer quantistici possano diventare il motore nascosto dell’intelligenza artificiale non è nuova, ma continua a oscillare tra due estremi tipicamente siliconiani: promessa messianica e frustrazione ingegneristica. Il recente studio che coinvolge istituzioni come Caltech, Google Quantum AI, MIT e la startup Oratomic introduce una variazione sottile ma potenzialmente decisiva nel dibattito: il problema non è più solo costruire macchine quantistiche, ma nutrirle in modo intelligente.
La mossa recente di Nvidia ha prodotto un effetto raro: non solo entusiasmo mediatico, ma una riallocazione reale di capitale. Non è la prima volta che accade, ma questa volta il detonatore non è una GPU più veloce o un framework di deep learning; è qualcosa di più sottile, quasi filosofico: la gestione dell’errore nei sistemi quantistici. Un tema che, fino a ieri, era confinato nei paper accademici e nelle conferenze frequentate da fisici con pazienza monastica. Oggi diventa catalizzatore di valutazioni miliardarie.
Mentre il mondo si abitua all’idea che l’intelligenza artificiale stia già cambiando l’economia e il lavoro, una startup francese alza il tiro e punta dritto al prossimo grande salto tecnologico: il calcolo quantistico utile e scalabile. L’azienda si chiama C12, è nata nel 2020 tra le mura dell’École Normale Supérieure di Parigi e ha appena presentato una roadmap ambiziosa: entro il 2033 intende consegnare un computer quantistico “tollerante ai guasti” abbastanza compatto da entrare in un normale data center. Non è l’ennesimo annuncio roboante di qubit instabili. È una dichiarazione di intenti precisa, con date, nomi e obiettivi concreti.
Nel panorama tecnologico contemporaneo, dove ogni settimana qualcuno annuncia la “svolta definitiva” nel calcolo quantistico con la stessa leggerezza con cui si lancia una nuova app di food delivery, l’ingresso di Nvidia con la famiglia di modelli Ising merita un’analisi più fredda e meno entusiastica. Non tanto per ciò che promette, ma per ciò che implica. Quando un’azienda che ha costruito un impero sulla vendita di GPU decide improvvisamente di posizionarsi come “sistema operativo delle macchine quantistiche”, conviene smettere di guardare il dito e iniziare a osservare la luna, o meglio, il mercato.
“The belief that ‘randomness is some kind of real property existing in Nature is a form of the mind projection fallacy which says, in effect, ‘I don’t know the detailed causes – therefore – Nature does not know them.”
La tentazione di leggere l’entanglement quantistico come una forma sofisticata di causalità nascosta è, in fondo, il riflesso più umano possibile di fronte a un universo che sembra divertirsi a sabotare il nostro bisogno di ordine. Si misura una particella e si “sa” immediatamente qualcosa della sua gemella, anche a distanze cosmiche; la mente manageriale, quella abituata a KPI, catene causali e accountability, conclude che deve esserci un protocollo, un’infrastruttura invisibile, una rete di comunicazione non documentata. Il problema è che questa intuizione, per quanto elegante, è quasi certamente sbagliata. Non perché sia ingenua, ma perché applica un paradigma classico a un dominio che lo ha già archiviato come legacy system.
Nel linguaggio un po’ isterico della tecnologia contemporanea, la parola “rivoluzione” è stata abusata al punto da perdere qualsiasi potere evocativo; eppure, quando si parla di calcolo quantistico, la tentazione di usarla torna con una certa legittimità, quasi fosse una regressione semantica inevitabile. Non perché i computer quantistici siano già pronti a sostituire i sistemi classici, ma perché stanno lentamente erodendo una delle poche certezze rimaste nel mondo digitale: il limite computazionale come barriera economica e strategica. In altre parole, non è tanto ciò che il quantum computing è oggi a contare, quanto ciò che rende improvvisamente possibile domani.
Il mondo della tecnologia quantistica si trova in un momento cruciale, un crocevia tra sogni futuristici e limiti fisici ostinati, dove la promessa di rivoluzionare settori interi come la medicina, la scienza dei materiali e la crittografia si scontra con la realtà impietosa della decoerenza. I qubit, i mattoni fondamentali del calcolo quantistico, sono essenzialmente creature fragili, sensibili a qualsiasi disturbo ambientale: un colpo di calore, un impulso elettromagnetico, persino l’ombra di una particella vicina può compromettere uno stato quantico e farlo collassare in un errore concreto. In altre parole, possedere un qubit è come tenere tra le mani un pensiero che svanisce non appena cerchi di osservarlo, e la sfida dell’errore è la linea di demarcazione tra esperimenti accademici e calcolo quantistico realmente utile.
Nel vasto spazio industriale della Berghain, uno dei luoghi più iconici della cultura elettronica europea, la sala espositiva chiamata Halle am Berghain è diventata il teatro di un esperimento artistico che sembra uscito più da un laboratorio di fisica teorica che da uno studio d’arte contemporanea. L’autore dell’esperimento è Pierre Huyghe, artista francese noto per opere immersive che mescolano cinema, biologia, tecnologia e filosofia. Il progetto installativo, che combina film, vibrazioni sonore e luce in un ambiente totalizzante, si presenta come un “mito moderno”, una narrazione simbolica che tenta di raccontare qualcosa che sfugge alla narrazione stessa: l’incertezza ontologica del mondo.
La narrativa su Q-Day, quel momento quasi mitologico in cui i computer quantistici diventeranno capaci di violare la crittografia a chiave pubblica su cui si regge l’economia digitale globale, oscilla tra apocalisse tecnologica e prudente scetticismo, e proprio questa oscillazione rivela più sul nostro rapporto con il rischio sistemico che sul reale stato dell’ingegneria quantistica. Parlare di collasso crittografico imminente è affascinante, quasi cinematografico, ma ridurre il tema a una data fatidica tradisce una comprensione superficiale di un fenomeno che, in realtà, è lento, cumulativo, e soprattutto strategico.
La narrativa dominante sull’informatica quantistica tende a oscillare tra entusiasmo futuristico e scetticismo tattico, quasi fosse un oggetto esotico destinato a restare confinato nei laboratori per un’altra decade, mentre nel frattempo l’economia digitale continua a girare su algoritmi classici come se nulla stesse cambiando; tuttavia, sotto la superficie, si sta consolidando una dinamica silenziosa e decisamente meno spettacolare, ma infinitamente più pericolosa, che nel lessico della cybersecurity viene ormai definita senza giri di parole “harvest now, decrypt later”, ossia raccogliere oggi dati cifrati per decifrarli domani quando la potenza quantistica sarà sufficiente a rompere gli schemi crittografici attuali.
Un nuovo inquilino è arrivato al Tecnopolo di Bologna e non è il solito server rumoroso chiuso in una sala climatizzata. Questa volta parliamo di un computer quantistico da oltre 140 qubit, sviluppato dalla francese Pasqal e consegnato al Dama Tecnopolo Data Manifattura Emilia Romagna, presso la sede del Cineca. Tradotto dal linguaggio tecnico, significa che l’Italia ha appena messo sul tavolo una delle carte più ambiziose nella partita globale del quantum computing.
Vantaggio quantistico pratico con il chip Nighthawk di IBM per clima energia innovazione industriale
Il lancio del chip Nighthawk di IBM non è un evento tecnologico qualunque, è un terremoto silenzioso in un’industria che finora ha misurato il progresso in gigahertz e nodi di processo, non in qubit reali che spostano il punto di rottura della computazione. In un’epoca in cui la sostenibilità climatica e l’efficienza energetica non sono più slogan di marketing, ma vincoli economici e politici, l’annuncio di IBM di una quantum processor da 120 qubit progettata per compiti applicativi segnala che il computer quantistico potrebbe presto lasciare i laboratori accademici per entrare nelle pipeline dei grandi problemi industriali. La keyword principale di questo articolo è vantaggio quantistico pratico, insieme alle correlate simulazione quantistica clima, ottimizzazione energia quantistica e quantum computing industriale perché sono i motori logici sui quali Google Search Generative Experience attribuirà valore semantico a questo interrogativo.
La computazione quantistica non è più materia per titoli sgargianti ma vuota retorica tecnologica. Se pensi ancora che “quantum supremacy” sia una frase che impressiona gli investitori sei al bar con i teorici della rivoluzione senza rivoluzione. Questa settimana Google e IonQ hanno pubblicato risultati che non solo spostano l’ago della bilancia, ma ribaltano il paradigma: dall’illusione della velocità alla concretezza di performance verificabili e affidabili. La keyword principale qui è computazione quantistica verificabile scalabile, e se questa frase ti suona come un inno aziendale sei nel range di chi non ha ancora compreso cosa significhi davvero.
Google ha annunciato una velocità di calcolo straordinaria sul suo processore quantistico Willow, con prestazioni che risultano circa 13.000 volte più rapide rispetto ai migliori supercomputer classici. Non si tratta di un numero buttato lì per impressionare i giornalisti tecnologici pronti a ripetere parole polverose. La differenza fondamentale è che questo risultato non è un record di velocità agghiacciante fine a se stesso, ma un’istanza di calcolo che ha senso per problemi reali come la previsione di strutture chimiche complesse. Se il tuo cervello di CEO ha già acceso la lampadina pensando a drug discovery e materiali avanzati, buon segno: Google ha scelto problemi che contano, non romanzi di fantatecnologia.
Una dichiarazione di potere. L’acquisto di Skyloom Global da parte di IonQ rientra esattamente in questa categoria. Non è una notizia da comunicato stampa, è un segnale al mercato, ai governi e agli apparati di difesa. Il quantum networking non è più una promessa accademica o una demo da conferenza, ma una catena del valore che qualcuno ha finalmente deciso di possedere dall’inizio alla fine. IonQ lo sta facendo con una calma quasi chirurgica, e Skyloom è uno dei pezzi più sottovalutati ma più critici di questo disegno.
Per anni il settore ha parlato di computer quantistici come isole potentissime ma isolate, macchine straordinarie chiuse in laboratori criogenici, scollegate dal mondo reale se non tramite API e storytelling. Il vero salto di paradigma non è mai stato solo nel numero di qubit o nella fedeltà dei gate, ma nella possibilità di distribuire entanglement, di sincronizzare stati quantistici su distanze reali, di trasformare il calcolo quantistico in infrastruttura. Senza networking, il quantum resta un oggetto di culto. Con il networking, diventa potere sistemico.
Il quantum computing sta entrando esattamente in questa fase. Per anni è stato il regno dei white paper, delle dimostrazioni accademiche e delle promesse sempre rinviate. Oggi, tra IBM, Google e IonQ, il panorama cambia tono. Non siamo più davanti a un esercizio teorico elegante ma a una corsa industriale sporca, costosa e strategica, dove l’obiettivo non è la supremazia simbolica ma l’utilità economica misurabile. Il termine chiave qui è quantum computing pratico, non perché sia improvvisamente facile ma perché ha smesso di essere astratto.
Se pensavate che la computazione quantistica fosse ancora relegata a conferenze accademiche e diapositivi pieni di formule incomprensibili, attendete di leggere questo. IBM ha appena segnalato che il vantaggio quantistico sta passando dallo stato di promessa futuribile alla soglia operativa di ogni grande impresa. Due risultati fondamentali, due nuovi processori quantistici, e un messaggio talmente esplicito che persino il board più conservatore non potrà più ignorarlo. Il conto alla rovescia è iniziato.
Il quantum computing ha smesso di essere un elegante esercizio accademico buono per i convegni e per i finanziamenti pubblici. Nel 2026 entra ufficialmente nella fase in cui il management, quello vero, inizia a fare domande scomode. Quanto rende, quanto costa, quanto rischio introduce e soprattutto chi resta indietro se non parte ora. Superposizione ed entanglement non sono più parole da laboratorio ma leve industriali, con un impatto che promette di essere asimmetrico, selettivo e poco democratico. Come ogni vera discontinuità tecnologica, non premierà chi osserva ma chi sperimenta male e presto.
Il primo trend che conta davvero è l’uso utile del quantum computing. Utile significa noioso per gli accademici e irresistibile per i CFO. Nel 2026 la narrativa cambierà tono perché il mercato inizierà a chiedere applicazioni concrete in finanza, logistica, farmaceutica e manifattura avanzata. Ottimizzare portafogli complessi, simulare molecole che oggi richiedono mesi di calcolo classico, ridisegnare supply chain fragili come porcellana cinese non sarà più una demo da slide ma un proof of value. Gli investitori iniziano a perdere pazienza verso chi vende solo roadmap e white paper. Il quantum che non produce ritorni misurabili verrà trattato come una startup deep tech qualsiasi, cioè con affetto ma senza ulteriori assegni.
La scala quantistica affascina perché sembra il classico salto nel buio che ogni settore tecnologico, a un certo punto, deve affrontare. La Quantum Scaling Alliance nasce proprio qui, in questo spazio sospeso fra ambizione industriale e fisica sperimentale, con un obiettivo che molti giudicherebbero quasi provocatorio: trasformare il computer quantistico da oggetto artigianale costruito in laboratorio a macchina superconduttiva prodotta in serie. La guida di John M. Martinis aggiunge un tono da romanzo di frontiera americana, con il premio Nobel che si schiera a capo di un gruppo che include HPE e alcuni dei colossi più silenziosi e più decisivi del settore dei semiconduttori. Ci sono momenti in cui l’innovazione sembra rallentare e altri in cui qualcuno decide che è l’ora di mettere il piede sull’acceleratore. Questa iniziativa appartiene alla seconda categoria.
Nel mondo delle tecnologie emergenti è raro imbattersi in un programma che unisca audacia strategica, rigore scientifico e una chiara agenda nazionale ma il Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) lo ha fatto con il suo programma Quantum Benchmarking Initiative (QBI). La keyword su cui ci concentriamo è quantum benchmarking, con le semantiche correlate utility-scale quantum computer e fault-tolerant quantum computing. Provate a pensare all’internet, al GPS e ai veicoli autonomi: ogni volta che DARPA ha messo in moto la leva è stato un cambio di paradigma. Ora lo sta facendo di nuovo, ma questa volta con la promessa di ridefinire il computing.
Quando si parla di materiali quantistici, la parola d’ordine è velocità e scala industriale. Un team guidato da Petr Cígler all’Institute of Organic Chemistry and Biochemistry of the Czech Academy of Sciences ha messo a punto un metodo in grado di ridurre la produzione di nanodiamanti con centri quantistici luminescenti da settimane a soli quattro minuti.
Il processo, chiamato Pressure and Temperature Qubits (PTQ), simula le condizioni del mantello terrestre comprimendo polvere di diamante ad altissime pressioni e temperature. Un semplice trucco di laboratorio aggiungere sale da cucina impedisce ai cristalli di fondersi tra loro: il sale si scioglie durante il trattamento e viene facilmente lavato via, lasciando particelle pure, brillanti e pronte per applicazioni quantistiche. Il team afferma che ciò corrisponde a un aumento di velocità di mille volte, consentendo in sette giorni ciò che prima avrebbe richiesto decenni.
Se pensiamo che con Helios si stia già “risolvendo tutto”, stiamo celebrando il tramonto con le luci ancora accese.
La “macchina Helios” e il salto tecnico
Quantinuum presenta Helios come la «più precisa computer quantistica general‑purpose commerciale al mondo». Il sistema utilizza 98 qubit fisici — realizzati mediante ioni di bario in un trap “junction” e già viene definito in grado di supportare un’efficienza di correzione di errore che genera 48 qubit logici. Cosa significa questo “rapporto” 2:1 fisici→logici? In un contesto quantistico dove molti sistemi richiedono decine o centinaia di qubit fisici per ottenere uno qubit logico affidabile, è davvero un avanzamento.
La carta accademica supporta: nell’articolo su arXiv la macchina presenta infidelità di gate monodimensionali dell’ordine di 2,5×10⁻⁵ e gate a due qubit a ~7,9×10⁻⁴. vedi arXiv In sintesi: il “rumore” è stato spinto verso livelli che prima parevano lontanissimi.
Nvidia non costruisce computer quantistici, li collega. Una differenza sottile ma decisiva. Durante il Global Technology Conference a Washington, Jensen Huang ha presentato NVQLink, un’infrastruttura di connessione progettata per unire processori quantistici e supercomputer AI in un unico ecosistema di calcolo ibrido. Lo ha definito la “pietra di Rosetta tra il mondo quantistico e quello classico”, e la definizione non è solo un colpo di marketing. È una dichiarazione di supremazia strategica: Nvidia non vuole essere un attore del settore quantistico, vuole essere l’architetto del linguaggio che lo renderà comprensibile alle macchine intelligenti.
IBM, con oltre un secolo di storia e innovazione alle spalle, ha appena svelato un algoritmo quantistico che potrebbe ridefinire cosa significa “efficienza computazionale”. Non è un annuncio di facciata, ma un segnale che il quantum sta mutando da esperimento accademico a strumento con leve reali nel mercato. L’algoritmo in questione drenato dall’astrattezza della matematica più pura si chiama QXC, ovvero quantum approximate counting (conteggio quantistico approssimato).
In un mondo in cui l’intelligenza artificiale tradizionale si dibatte ancora tra bias statistici, reti neurali opache e una fame insaziabile di dati, QAINET® Quantum Cloud entra in scena come l’outsider che cambia le regole del gioco. Non si tratta di un’altra promessa vaporosa nel panorama delle tecnologie emergenti, ma di un’architettura quantistica che finalmente traduce la fisica in codice operativo. Dietro il nome elegante, Analog Physics Inc. ha costruito qualcosa che somiglia più a una rivoluzione silenziosa che a una startup di frontiera. Il principio è semplice, quasi brutale nella sua chiarezza: eliminare l’errore quantistico prima che accada.
La narrativa sul quantum computing è piena di luci e ombre: da una parte le startup promettono rivoluzioni, dall’altra IBM mostra che la rivoluzione può trasformarsi in ricavi concreti. Dal 2017, IBM ha “booked” circa 1 miliardo di dollari nel suo business quantistico. La cifra non è un semplice slogan da conferenza stampa, ma un segnale che la tecnologia non è più pura teoria, e che il quantum può vivere anche nel mondo dei conti trimestrali.
Il vantaggio di IBM non è solo nella cifra, ma nel contesto: questi ricavi provengono da un ecosistema integrato che combina quantum, hybrid cloud e software. Non si tratta di vendere un singolo chip quantistico, ma di offrire servizi, licenze e strumenti per sviluppatori che parlano il linguaggio dei grandi clienti enterprise. Le startup, con tutte le loro idee brillanti, spesso non hanno ancora trovato una via di monetizzazione stabile.
Il futuro della sicurezza digitale non è più una questione di se, ma di quando. Gli esperti parlano di un momento apocalittico chiamato Q-Day, il giorno in cui i computer quantistici diventeranno abbastanza potenti da violare qualsiasi crittografia attuale. Tutto ciò che oggi consideriamo sicuro, dalle transazioni bancarie ai segreti industriali, dalle comunicazioni governative ai dati personali, potrebbe essere decifrato domani. L’idea stessa che un file rubato oggi possa essere letto tra pochi anni dovrebbe far rabbrividire chiunque abbia un conto in banca o gestisca informazioni strategiche. La minaccia quantistica non è fantascienza, è imminente e silenziosa.
Quando Jensen Huang, CEO e fondatore di Nvidia, affermò in keynote “Our GPUs are everywhere”, non stava usando un’iperbole da marketing: aveva una roadmap sotto braccio. Mercoledì a Washington, durante il GTC un palco che è ormai diventato centro strategico globale per l’IA ha mostrato come Nvidia si stia spingendo a colonizzare ogni angolo (fisico, digitale, quantico) dell’infrastruttura moderna. Le azioni NVDA sono schizzate oltre il 5 %, sfondando il muro di $200.
Da centri di ricerca governativi a reti 6G, da robotaxi a bioinformatica, Huang ha puntato tutto sull’idea che l’IA non è uno strumento: è lavoro. Chip che lavorano come operai, infrastrutture che “producono token” vocaboli dell’IA per immagini, video, molecole e persino ponti quantici-classici in un’unica sinfonia. Il claim “Nvidia è ovunque” appare provocatorio, ma dietro c’è un calcolo: visibilità su mezzo trilione di dollari di vendite previste per Blackwell e Vera Rubin fino al 2026.
Qualche mattina fa, Google ha alzato la posta nella partita più strategica dell’era dell’informazione: ha annunciato che il suo nuovo chip quantico Willow, eseguendo l’algoritmo denominato Quantum Echoes, ha superato un supercomputer classico di circa 13.000 volte in un compito scientifico misurabile (non un compito fittizio). (Vedi Research+4) Il risultato è stato pubblicato su Nature e, per la prima volta nel campo, è stato definito “verificabile” (ossia un algoritmo quantico che altri sistemi quantici possono riprodurre con lo stesso risultato).
La narrazione ufficiale parla di una svolta: il passaggio dalla teoria alla realtà testabile, dal “quantum supremacy” strumentale a un “quantum advantage” con senso applicativo. Ma quanto è vera, stabile e vicina all’uso commerciale questa svolta? Ecco il punto.
Il 14 ottobre 2025, durante il Digital Innovation Forum a Cernobbio, è stato presentato un progetto destinato a ridefinire il ruolo dell’Italia nel panorama tecnologico globale: la Q-Alliance, definita dai suoi fondatori come “il più potente hub quantistico al mondo”. Questa iniziativa nasce dalla collaborazione tra due colossi statunitensi del settore: D-Wave e IonQ, con il sostegno del Governo Italiano, rappresentato dal Sottosegretario di Stato alla Presidenza del Consiglio, Alessio Butti. L’obiettivo dichiarato è posizionare la Lombardia come epicentro globale della ricerca e dell’innovazione nel campo del calcolo quantistico.
Quando Wall Street si sveglierà, il Pentagono avrà già visto il futuro. Rigetti Computing (NASDAQ: RGTI) sta emergendo come il Palantir 2.0 del calcolo quantistico: un innovatore allineato alla difesa, con i suoi primi clienti principali non aziende, ma governi. Mentre il Pentagono, gli alleati degli Stati Uniti e le agenzie energetiche accelerano l’adozione del calcolo quantistico, Rigetti si sta posizionando all’incrocio tra sicurezza nazionale, materiali avanzati e resilienza energetica, richiamando l’ascesa di Palantir come pioniere della tecnologia profonda finanziato dalla difesa.
Il problema non è la fisica. È la fiducia. Tutti parlano del quantum computing come della prossima rivoluzione tecnologica, ma pochi capiscono cosa accade davvero dietro quelle scatole criogeniche che lavorano a temperature più fredde dello spazio interstellare. Le aziende fingono sicurezza quando in realtà brancolano tra probabilità, rumore e correzione d’errore. È la prima volta nella storia dell’informatica in cui il computer non è prevedibile, e l’imprevedibilità, paradossalmente, è il suo valore più grande.
Gli orologi più precisi del mondo stanno diventando specchi del futuro, non solo strumenti di misura. Fisici come Igor Pikovski, del Stevens Institute of Technology, stanno cercando di capire se il tempo, quella linea apparentemente inesorabile che ci separa dal passato, possa piegarsi sotto le leggi del mondo quantistico. In laboratorio, atomi intrappolati e raffreddati a temperature vicine allo zero assoluto battono i secondi con una precisione che umilia qualsiasi orologio svizzero, ma ciò che cercano non è la puntualità: è la verità sul tempo stesso.
Il Nobel per la Fisica 2025 va a John Clarke, Michel Devoret e John Martinis per la scoperta del tunneling quantistico macroscopico e della quantizzazione dell’energia nei circuiti elettrici, un risultato che chiunque lavori in calcolo quantistico considera fondamentale. Non si tratta di un premio per esperimenti curiosi da laboratorio: stiamo parlando di fondazioni reali per qubit stabili, i mattoni dei computer quantistici che potrebbero, un giorno non troppo lontano, ristrutturare radicalmente il modo in cui gestiamo dati, transazioni e sicurezza digitale.
Il termine “quantum advantage” è diventato il mantra del decennio tecnologico, un po’ come la “disruption” dei primi anni 2010. Ogni azienda del settore quantistico sembra recitare lo stesso copione: più qubit, più potenza, più promesse. Ma in un mercato che si muove più veloce delle sue certezze, la vera domanda è semplice e spietata: cosa rende davvero buono un computer quantistico? La risposta non è nel numero, ma nella qualità. Perché un migliaio di qubit instabili valgono meno di dieci che funzionano davvero.
Chiunque si ostini ancora a considerare il cosiddetto “quantum internet” come un’utopia lontana, farebbe bene a ricredersi. All’Università della Pennsylvania un gruppo di ingegneri (Yichi Zang) ha dimostrato che è possibile far viaggiare particelle quantistiche attraverso le stesse fibre ottiche commerciali che oggi reggono il peso del traffico globale, mantenendo intatta l’informazione con un’accuratezza del 97%. Un risultato che, per chi conosce la fragilità dei sistemi quantistici, suona come una dichiarazione di guerra al determinismo classico. Il protagonista tecnologico di questa rivoluzione è un chip al silicio dal nome accattivante, Q-chip, che traduce in pratica quello che da decenni sembrava confinato alle lavagne dei fisici teorici: la coabitazione pacifica di segnali classici e segnali quantistici nella stessa infrastruttura.
Premio Nobel per la Fisica 2025
In un giorno che farà discutere gli storici della scienza, il Premio Nobel per la Fisica 2025 è stato assegnato a tre fisici che, negli anni Ottanta, hanno compiuto l’atto sacrilego di trasferire un fenomeno quantistico iconico — il tunneling — da un regno puramente microscopico a un circuito elettrico concreto. I vincitori sono John Clarke, Michel H. Devoret e John M. Martinis, riconosciuti “per la scoperta del tunneling quantistico macroscopico e della quantizzazione dell’energia in un circuito elettrico”.
Pan Jianwei non è nuovo ai titoli dei giornali, ma questa volta il suo team ha messo in scena un atto che sembra uscito da un racconto di fantascienza. Più di duemila atomi di rubidio, ognuno trasformato in un qubit, sono stati allineati in schemi perfetti in sessanta millesimi di secondo. Non con una paziente manipolazione manuale, ma grazie a un’intelligenza artificiale che governa fasci di luce capaci di intrappolare e muovere la materia a piacimento. La Cina non ha soltanto aumentato la scala rispetto alle limitazioni precedenti, ha cambiato la regola del gioco.
L’ossessione della fisica statistica per i cosiddetti integrali di configurazione è una delle storie meno sexy della scienza, eppure più decisive per capire come funziona la materia. Per oltre un secolo questi calcoli hanno rappresentato il tallone d’Achille della modellazione dei materiali, un enigma matematico così ostinatamente complesso da costringere generazioni di ricercatori a usare surrogati imperfetti come la dinamica molecolare o le simulazioni Monte Carlo. Siamo rimasti prigionieri di una scorciatoia permanente, illudendoci che bastasse aumentare la potenza di calcolo per avvicinarci alla verità.
Ora succede che un gruppo dell’Università del New Mexico e del Los Alamos National Laboratory ha deciso di riscrivere la storia con un approccio radicalmente diverso, usando intelligenza artificiale e reti tensoriali. Hanno battezzato il framework THOR AI, acronimo di Tensors for High-dimensional Object Representation. Nome roboante e volutamente mitologico, per una ragione: qui non si tratta di una variante più veloce, ma di un cambio di paradigma.