Microsoft ha anunciado el desarrollo exitoso de su primer chip de computación cuántica, denominado Majorana 1. Según la cadena CNBC, el logro llega después de casi dos décadas de investigación en este campo y del que se dice podría revolucionar industrias enteras como la medicina y la inteligencia artificial.
Para hacerse una idea de lo extraordinario del hito, Microsoft afirma que para construir su primer chip de computación cuántica tuvo que crear un nuevo estado de la materia, al que denomina estado topológico.
El chip cuántico de Microsoft emplea ocho qubits topológicos utilizando arseniuro de indio, que es un semiconductor, y aluminio, que es un superconductor.
«La dificultad de desarrollar los materiales adecuados para crear las partículas exóticas y su estado topológico de la materia asociado es la razón por la que la mayoría de los esfuerzos cuánticos se han centrado en otros tipos de qubits», dijo la compañía en un blog el miércoles.
Comprender la materia topológica y conseguir que funcione en la construcción de un chip de computación cuántica requirió que Microsoft pulverizara átomo por átomo para conseguir que los materiales se alinearan perfectamente, escribió la empresa en el blog.
«Irónicamente, también es la razón por la que necesitamos un ordenador cuántico, porque entender estos materiales es increíblemente difícil», dijo Krysta Svore, becaria técnica de Microsoft, en el blog.
«Con un ordenador cuántico a escala, podremos predecir materiales con propiedades aún mejores para construir la próxima generación de ordenadores cuánticos más allá de la escala».
La revolución cuántica ha comenzado
Los expertos creen que los ordenadores cuánticos podrían llegar a resolver con eficacia problemas que a los clásicos les resultarían imposibles.
Los ordenadores actuales utilizan bits que pueden estar encendidos o apagados, mientras que los cuánticos emplean bits cuánticos, o qubits, que pueden funcionar en ambos estados simultáneamente.
Google e IBM también han desarrollado procesadores cuánticos, al igual que otras empresas más pequeñas, como IonQ y Rigetti Computing.
No obstante, Microsoft no permitirá a sus clientes utilizar su chip Majorana 1 a través de la nube pública Azure de la compañía, como tiene previsto hacer con su chip de inteligencia artificial personalizado, Maia 100. En su lugar, Majorana 1 es un paso hacia el objetivo de un millón de qubits en un chip, tras una exhaustiva investigación en física.
En vez de depender de Taiwan Semiconductor u otra empresa para su fabricación, Microsoft está fabricando los componentes de Majorana 1 ella misma en EE.UU. Eso es posible porque el trabajo se está desarrollando a pequeña escala.
«Queremos llegar a unos cientos de qubits antes de empezar a hablar de fiabilidad comercial», declaró a la CNBC Jason Zander, vicepresidente ejecutivo de Microsoft.
Mientras tanto, la empresa colaborará con laboratorios nacionales y universidades para investigar con Majorana 1.
A pesar de centrarse en la investigación, los inversores están fascinados por la cuántica.
Las acciones de IonQ subieron un 237% en 2024, y Rigetti ganó casi un 1.500%. Ambas generaron en conjunto unos ingresos de 14,8 millones de dólares en el tercer trimestre.
Más ganancias llegaron en enero, después de que Microsoft publicara una entrada en su blog declarando que 2025 es «el año para estar preparado para la cuántica».
El servicio en la nube Azure Quantum de Microsoft, que permite a los desarrolladores experimentar con programas y algoritmos, ofrece acceso a chips de IonQ y Rigetti. En opinión de Zander, es posible que un chip cuántico de Microsoft esté disponible a través de Azure antes de 2030.
«Hay muchas especulaciones de que estamos a décadas de distancia de esto», dijo. «Nosotros creemos que son más bien años».
Más que existir como una categoría independiente, la computación cuántica podría acabar impulsando otras partes de Microsoft. Por ejemplo, está el negocio de IA de Microsoft, cuyos ingresos anuales superan los 13.000 millones de dólares. Según Zander, los ordenadores cuánticos podrían utilizarse para crear datos que sirvan para entrenar modelos de IA.
«Se le podría pedir que invente una nueva molécula o un nuevo fármaco, algo que antes habría sido realmente imposible de hacer», dijo Zander.
ComputerHoy
