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Dentro de la carrera para construir la mejor computadora cuántica en la Tierra
IBM cree que la supremacía cuántica no es el hito que debería preocuparnos. 26 de febrero de 2020
Araña cuántica Computación Rigetti / Justin Fantl
La computadora más avanzada de Google no se encuentra en la sede de la empresa en Mountain View, California, ni en ningún otro lugar de la febril expansión de Silicon Valley. Está a unas pocas horas en coche hacia el sur de Santa Bárbara, en un parque de oficinas llano y sin alma habitado principalmente por empresas de tecnología de las que nunca has oído hablar.
Una oficina de planta abierta tiene varias docenas de escritorios. Hay un portabicicletas cubierto y un estacionamiento designado para tablas de surf, con tablas que descansan sobre soportes que sobresalen de la pared. Amplias puertas dobles conducen a un laboratorio del tamaño de un salón de clases grande. Allí, en medio de bastidores de computadoras y revoltijos de instrumentación, un puñado de recipientes cilíndricos, cada uno un poco más grande que un bidón de aceite, cuelgan de plataformas amortiguadoras de vibraciones como enormes pupas de acero.
Esta historia fue parte de nuestra edición de marzo de 2020
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En uno de ellos, se quitó el recipiente exterior para exponer una maraña de varios niveles de entrañas de acero y latón conocida como la lámpara de araña. Es básicamente un refrigerador sobrealimentado que se enfría con cada capa hacia abajo. En el fondo, mantenido en el vacío a un cabello por encima del cero absoluto, se encuentra lo que a simple vista parece un chip de silicio ordinario. Pero en lugar de transistores, está grabado con diminutos circuitos superconductores que, a estas bajas temperaturas, se comportan como si fueran átomos individuales que obedecen las leyes de la física cuántica. Cada uno es un bit cuántico, o qubit, la información básica, unidad de almacenamiento de una computadora cuántica.
A fines de octubre pasado, Google anunció que uno de esos chips, llamado Sycamore, se había convertido en el primero en demostrar la supremacía cuántica al realizar una tarea que sería prácticamente imposible en una máquina clásica. Con solo 53 qubits, Sycamore había completado un cálculo en unos pocos minutos que, según Google, le habría tomado a la supercomputadora más poderosa del mundo, Summit, 10,000 años. Google promocionó esto como un gran avance, comparándolo con el lanzamiento de Sputnik o el primer vuelo de los hermanos Wright, el umbral de una nueva era de máquinas que haría que la computadora más poderosa de la actualidad pareciera un ábaco.
En una conferencia de prensa en el laboratorio de Santa Bárbara, el equipo de Google respondió alegremente a las preguntas de los periodistas durante casi tres horas. Pero su buen humor no pudo enmascarar del todo una tensión subyacente. Dos días antes, los investigadores de IBM, el principal rival de Google en computación cuántica, habían torpedeado su gran revelación. Habían publicado un documento que esencialmente acusaba a los Googlers de equivocarse en sus sumas. IBM calculó que a Summit le habría llevado solo días, no milenios, replicar lo que había hecho Sycamore. Cuando se le preguntó qué pensaba del resultado de IBM, Hartmut Neven, el jefe del equipo de Google, evitó dar una respuesta directa.
Jay M Gambetta, Jerry M Chow y Matthias Steffan
¿Qué hay en un qubit?
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Así como hubo diferentes diseños de transistores en los primeros días de la informática, actualmente hay muchas formas de hacer qubits. Google e IBM utilizan una versión del método líder, un qubit transmon superconductor, cuyo componente central es una unión Josephson. Este consiste en un par de tiras de metal superconductor separadas por un espacio de solo un nanómetro de ancho; los efectos cuánticos son el resultado de cómo los electrones cruzan esa brecha.
Podría descartar esto como una disputa académica, y en cierto sentido lo fue. Incluso si IBM tenía razón, Sycamore había hecho el cálculo mil veces más rápido que Summit. Y probablemente solo pasarían unos meses antes de que Google construyera una máquina cuántica un poco más grande que demostrara el punto sin lugar a dudas.
Sin embargo, la objeción más profunda de IBM no era que el experimento de Google fuera menos exitoso de lo que se afirmaba, sino que era una prueba sin sentido en primer lugar. A diferencia de la mayor parte del mundo de la computación cuántica, IBM no cree que la supremacía cuántica sea el momento de los hermanos Wright de la tecnología; de hecho, ni siquiera cree que habrá tal momento.
En cambio, IBM está persiguiendo una medida de éxito muy diferente, algo que llama ventaja cuántica. Esto no es una mera diferencia de palabras o incluso de ciencia, sino una postura filosófica con raíces en la historia, la cultura y las ambiciones de IBM y, tal vez, el hecho de que durante ocho años sus ingresos y ganancias han estado en una disminución casi incesante. mientras que Google y su empresa matriz, Alphabet, solo han visto crecer sus números. Este contexto y estos diferentes objetivos podrían influir en cuál, si es que sale alguno, sale adelante en la carrera de la computación cuántica.
Mundos aparte
La elegante y amplia curva del Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM en los suburbios al norte de la ciudad de Nueva York, una obra maestra neofuturista del arquitecto finlandés Eero Saarinen, está a un continente y a un universo de distancia de las insulsas excavaciones del equipo de Google. Completado en 1961 con la bonanza que IBM fabricó a partir de mainframes, tiene una calidad de museo, un recordatorio para todos los que trabajan en él de los avances de la empresa en todo, desde la geometría fractal hasta los superconductores, la inteligencia artificial y la computación cuántica.
El jefe de la división de investigación de 4.000 personas es Dario Gil, un español cuyo discurso acelerado se apresura a mantenerse al día con su celo casi evangélico. Las dos veces que hablé con él, recitó hitos históricos destinados a subrayar cuánto tiempo IBM ha estado involucrada en la investigación relacionada con la computación cuántica (ver la línea de tiempo a la derecha).
Un gran experimento: teoría cuántica y práctica
El componente básico de una computadora cuántica es el bit cuántico o qubit. En una computadora clásica, un bit puede almacenar un 0 o un 1. Un qubit puede almacenar no solo 0 o 1, sino también un estado intermedio llamado superposición, que puede asumir muchos valores diferentes. Una analogía es que si la información fuera color, entonces un bit clásico podría ser blanco o negro. Un qubit cuando está en superposición podría ser de cualquier color en el espectro y también podría variar en brillo.
El resultado es que un qubit puede almacenar y procesar una gran cantidad de información en comparación con un bit, y la capacidad aumenta exponencialmente a medida que se conectan los qubits. Almacenar toda la información en los 53 qubits del chip Sycamore de Google llevaría unos 72 petabytes (72 mil millones de gigabytes) de memoria de computadora clásica. No se necesitan muchos qubits más antes de necesitar una computadora clásica del tamaño del planeta.
Pero no es sencillo. Delicados y fáciles de alterar, los qubits deben estar casi perfectamente aislados del calor, la vibración y los átomos perdidos, de ahí los refrigeradores de araña en el laboratorio cuántico de Google. Incluso entonces, pueden funcionar durante unos cientos de microsegundos como máximo antes de perder la coherencia y perder su superposición.
Y las computadoras cuánticas no siempre son más rápidas que las clásicas. Simplemente son diferentes, más rápidos en algunas cosas y más lentos en otras, y requieren diferentes tipos de software. Para comparar su rendimiento, debe escribir un programa clásico que simule aproximadamente el cuántico.
Para su experimento, Google eligió una prueba de evaluación comparativa llamada muestreo de circuito cuántico aleatorio. Genera millones de números aleatorios, pero con ligeros sesgos estadísticos que son un sello distintivo del algoritmo cuántico. Si Sycamore fuera una calculadora de bolsillo, sería el equivalente a presionar botones al azar y verificar que la pantalla mostrara los resultados esperados.
Google simuló partes de esto en sus propias granjas de servidores masivos, así como en Summit, la supercomputadora más grande del mundo, en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge. Los investigadores estimaron que completar todo el trabajo, que le tomó a Sycamore 200 segundos, le habría tomado a Summit aproximadamente 10,000 años. Voilà: supremacía cuántica.
Entonces, ¿cuál fue la objeción de IBM? Básicamente, que hay diferentes formas de hacer que una computadora clásica simule una máquina cuántica, y que el software que escribe, la forma en que corta los datos y los almacena, y el hardware que usa, hacen una gran diferencia en la velocidad de la simulación. poder correr. IBM dijo que Google asumió que la simulación tendría que dividirse en muchos fragmentos, pero Summit, con 280 petabytes de almacenamiento, es lo suficientemente grande como para contener el estado completo de Sycamore a la vez. (E IBM construyó Summit, por lo que debería saberlo).
Pero a lo largo de las décadas, la empresa se ha ganado la reputación de esforzarse por convertir sus proyectos de investigación en éxitos comerciales. Tomemos, más recientemente, a Watson, el ¡Peligro! -Jugando a la IA que IBM intentó convertir en un robot gurú médico. Estaba destinado a proporcionar diagnósticos e identificar tendencias en océanos de datos médicos, pero a pesar de docenas de asociaciones con proveedores de atención médica, ha habido pocas aplicaciones comerciales, e incluso las que surgieron han arrojado resultados mixtos.
El equipo de computación cuántica, según cuenta Gil, está tratando de romper ese ciclo haciendo la investigación y el desarrollo comercial en paralelo. Casi tan pronto como tuvo computadoras cuánticas en funcionamiento, comenzó a hacerlas accesibles para personas externas colocándolas en la nube, donde pueden programarse mediante una interfaz simple de arrastrar y soltar que funciona en un navegador web. IBM Q Experience, lanzada en 2016, ahora consta de 15 computadoras cuánticas disponibles públicamente con un tamaño de cinco a 53 qubits. Unas 12.000 personas al mes los utilizan, desde investigadores académicos hasta escolares. El tiempo en las máquinas más pequeñas es gratis; IBM dice que ya tiene más de 100 clientes que pagan (no dirá cuánto) para usar los más grandes.
Ninguno de estos dispositivos, ni ninguna otra computadora cuántica en el mundo, excepto Sycamore de Google, ha demostrado que puede vencer a una máquina clásica en algo. Para IBM, ese no es el punto en este momento. Hacer que las máquinas estén disponibles en línea le permite a la empresa saber lo que los futuros clientes podrían necesitar de ellas y permite que los desarrolladores de software externos aprendan a escribir código para ellos. Eso, a su vez, contribuye a su desarrollo, mejorando las computadoras cuánticas posteriores.
La compañía cree que este ciclo es la ruta más rápida hacia su llamada ventaja cuántica, un futuro en el que las computadoras cuánticas no necesariamente dejarán atrás a las clásicas, pero lo harán. algunos cosas útiles un poco más rápido o más eficientemente, lo suficiente como para que valga la pena económicamente. Mientras que la supremacía cuántica es un hito único, la ventaja cuántica es un continuo, dicen los empleados de IBM, un mundo de posibilidades que se expande gradualmente.
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En esta visión de las cosas, IBM ve la demostración de supremacía cuántica de Google como un truco de salón, dice Scott Aaronson, físico de la Universidad de Texas en Austin, quien contribuyó a los algoritmos cuánticos que utiliza Google. En el mejor de los casos, es una distracción llamativa del trabajo real que debe realizarse. En el peor de los casos, es engañoso, porque podría hacer que las personas piensen que las computadoras cuánticas pueden vencer a las clásicas en cualquier cosa y no en una tarea muy limitada. ‘Supremacía’ es una palabra en inglés que va a ser imposible que el público no malinterprete, dice Gil.
Google, por supuesto, lo ve de manera bastante diferente.
Entra el advenedizo
Google era una empresa precoz de ocho años cuando comenzó a jugar con problemas cuánticos en 2006, pero no formó un laboratorio cuántico dedicado hasta 2012, el mismo año en que John Preskill, físico de Caltech, acuñó el término supremacía cuántica. .
El jefe del laboratorio es Hartmut Neven, un informático alemán con una presencia dominante y una inclinación por el estilo elegante de Burning Man; Una vez lo vi con un abrigo azul peludo y otra vez con un traje plateado que lo hacía parecer un astronauta sucio. (Mi esposa me compra estas cosas, explicó). Inicialmente, Neven compró una máquina construida por una empresa externa, D-Wave, y pasó un tiempo tratando de lograr la supremacía cuántica en ella, pero sin éxito. Dice que convenció a Larry Page, el entonces director ejecutivo de Google, de invertir en la construcción de computadoras cuánticas en 2014 prometiéndole que Google aceptaría el desafío de Preskill: le dijimos: 'Escucha, Larry, en tres años volveremos y pondremos un prototipo chip en su mesa que al menos puede calcular un problema que está más allá de las capacidades de las máquinas clásicas.'
Al carecer de la experiencia cuántica de IBM, Google contrató a un equipo externo, dirigido por John Martinis, físico de la Universidad de California en Santa Bárbara. Martinis y su grupo ya se encontraban entre los mejores fabricantes de computadoras cuánticas del mundo (habían logrado unir hasta nueve qubits) y la promesa de Neven a Page parecía un objetivo digno de alcanzar.
IBM
Cómo programar una computadora cuántica
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En su nivel más básico, el software de las computadoras clásicas es una secuencia de puertas lógicas como NOT, OR y NAND que cambian el contenido (0 o 1) de los bits. El software cuántico, de manera similar, consta de secuencias de puertas lógicas que actúan sobre qubits, pero tiene un conjunto de puertas más grande y más exótico con nombres como SWAP (que intercambia los valores de dos qubits), Pauli-X (una versión cuántica de la NOT gate, que invierte el valor de un qubit) y Hadamard (que convierte un qubit de 0 o 1 en una superposición de 0 y 1). Todavía no existen equivalentes cuánticos de lenguajes de alto nivel como C++ o Java, pero tanto Google como IBM han creado interfaces gráficas, como la que se muestra arriba, para facilitar la programación con puertas.
El plazo de tres años vino y pasó mientras el equipo de Martinis luchaba por hacer un chip lo suficientemente grande y estable para el desafío. En 2018, Google lanzó su procesador más grande hasta el momento, Bristlecone. Con 72 qubits, estaba muy por delante de todo lo que habían hecho sus rivales, y Martinis predijo que alcanzaría la supremacía cuántica ese mismo año. Pero algunos de los miembros del equipo habían estado trabajando en paralelo en una arquitectura de chip diferente, llamada Sycamore, que finalmente demostró ser capaz de hacer más con menos qubits. Por lo tanto, fue un chip de 53 qubits (originalmente 54, pero uno de ellos falló) el que finalmente demostró supremacía el otoño pasado.
A efectos prácticos, el programa utilizado en esa demostración es prácticamente inútil: genera números aleatorios, algo para lo que no necesita una computadora cuántica. Pero los genera de una manera particular que una computadora clásica encontraría muy difícil de replicar, estableciendo así la prueba de concepto (ver página opuesta).
Pregunte a los empleados de IBM qué piensan de este logro y recibirá miradas de dolor. No me gusta la palabra [supremacía], y no me gustan las implicaciones, dice Jay Gambetta, un australiano que habla con cautela y dirige el equipo cuántico de IBM. El problema, dice, es que es prácticamente imposible predecir si un cálculo cuántico dado será difícil para una máquina clásica, por lo que mostrarlo en un caso no ayuda a encontrar otros casos.
Para todas las personas con las que hablé fuera de IBM, esta negativa a tratar la supremacía cuántica como algo significativo raya en la testarudez. Cualquiera que alguna vez tenga una oferta comercialmente relevante, primero debe mostrar supremacía. Creo que eso es solo lógica básica, dice Neven. Incluso Will Oliver, un físico apacible del MIT que ha sido uno de los observadores más imparciales de la disputa, dice: Es un hito muy importante mostrar que una computadora cuántica supera a una computadora clásica en alguna tarea, sea la que sea.
El salto cuántico
Independientemente de si está de acuerdo con la posición de Google o la de IBM, el próximo objetivo es claro, dice Oliver: construir una computadora cuántica que pueda hacer algo útil. La esperanza es que tales máquinas algún día puedan resolver problemas que requieren cantidades inviables de poder de cómputo de fuerza bruta ahora, como modelar moléculas complejas para ayudar a descubrir nuevas drogas y materiales, u optimizar los flujos de tráfico de la ciudad en tiempo real para reducir la congestión, o hacer más largas. predicciones meteorológicas a largo plazo. (Eventualmente, podrían ser capaces de descifrar los códigos criptográficos que se usan hoy en día para proteger las comunicaciones y las transacciones financieras, aunque para entonces la mayor parte del mundo probablemente habrá adoptado la criptografía cuántica resistente). El problema es que es casi imposible predecir cuál será el primer código útil. será la tarea, o qué tan grande se necesitará una computadora para realizarla.
Esa incertidumbre tiene que ver tanto con el hardware como con el software. En el lado del hardware, Google considera que sus diseños de chips actuales pueden llegar a tener entre 100 y 1000 qubits. Sin embargo, así como el rendimiento de un automóvil no depende solo del tamaño del motor, el rendimiento de una computadora cuántica no está determinado simplemente por su número de qubits. Hay una serie de otros factores a tener en cuenta, incluido cuánto tiempo se puede evitar que se decoheren, qué tan propensos a errores son, qué tan rápido funcionan y cómo están interconectados. Esto significa que cualquier computadora cuántica que opere hoy en día alcanza solo una fracción de su potencial total.
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Los qubits almacenan información de la misma manera que un tamiz almacena agua; incluso los más estables pierden la coherencia, o caen fuera de sus frágiles estados cuánticos, en unos pocos cientos de microsegundos. Incluso antes de eso, los errores comienzan a acumularse. Eso significa que una computadora cuántica solo puede hacer tantas sumas antes de detenerse. Los chips más grandes de Google pierden la coherencia después de 30 a 40 microsegundos, tiempo suficiente para que se ejecuten a través de una secuencia de hasta 40 puertas lógicas cuánticas. Los de IBM pueden alcanzar hasta 500 microsegundos, pero también procesan las puertas más lentamente.
Mientras tanto, el software para computadoras cuánticas está tan en pañales como las propias máquinas. En la computación clásica, los lenguajes de programación ahora están varios niveles alejados del código de máquina sin procesar que los primeros desarrolladores de software tenían que usar, porque el meollo de la forma en que los datos se almacenan, procesan y desvían ya está estandarizado. En una computadora clásica, cuando la programa, no tiene que saber cómo funciona un transistor, dice Dave Bacon, quien lidera el esfuerzo de software del equipo de Google. El código cuántico, por otro lado, debe adaptarse en gran medida a los qubits en los que se ejecutará, para aprovechar al máximo su rendimiento temperamental. Eso significa que el código de los chips de IBM no se ejecutará en los de otras empresas, e incluso las técnicas para optimizar el Sycamore de 53 qubits de Google no funcionarán necesariamente bien en su futuro hermano de 100 qubits. Más importante aún, significa que nadie puede predecir cuán difícil será un problema que esos 100 qubits serán capaces de abordar.
Lo máximo que alguien se atreve a esperar es que las computadoras con unos pocos cientos de qubits sean engatusadas para simular una química moderadamente compleja en los próximos años, tal vez incluso lo suficiente como para avanzar en la búsqueda de un nuevo fármaco o una batería más eficiente. Sin embargo, la decoherencia y los errores detendrán todas estas máquinas antes de que puedan hacer algo realmente difícil como romper la criptografía.
Para construir una computadora cuántica con el poder de 1,000 qubits, necesitarías un millón de unidades reales.
Eso requerirá una computadora cuántica tolerante a fallas, una que pueda compensar los errores y mantenerse funcionando indefinidamente, tal como lo hacen las clásicas. La solución esperada será crear redundancia: hacer que cientos de qubits actúen como uno solo, en un estado cuántico compartido. Colectivamente, pueden corregir errores de qubits individuales. Y a medida que cada qubit sucumbe a la decoherencia, sus vecinos lo devolverán a la vida, en un ciclo interminable de reanimación mutua.
La predicción típica es que se necesitarían hasta 1000 qubits combinados para lograr esa estabilidad, lo que significa que para construir una computadora con el poder de 1000 qubits, necesitaría un millón de qubits reales. Google estima de manera conservadora que puede construir un procesador de un millón de qubits dentro de 10 años, dice Neven, aunque hay algunos obstáculos técnicos importantes que superar, incluido uno en el que IBM aún puede tener una ventaja sobre Google (ver la página opuesta).
En ese momento, muchas cosas pueden haber cambiado. Los qubits superconductores que Google e IBM utilizan actualmente podrían convertirse en los tubos de vacío de su era, reemplazados por algo mucho más estable y confiable. Investigadores de todo el mundo están experimentando con varios métodos para hacer qubits, aunque pocos son lo suficientemente avanzados como para construir computadoras que funcionen. Las nuevas empresas rivales como Rigetti, IonQ o Quantum Circuits pueden desarrollar una ventaja en una técnica particular y superar a las empresas más grandes.
Una historia de dos transmones
Los qubits transmon de Google e IBM son casi idénticos, con una diferencia pequeña pero potencialmente crucial.
Tanto en las computadoras cuánticas de Google como en las de IBM, los qubits mismos están controlados por pulsos de microondas. Pequeños defectos de fabricación significan que no hay dos qubits que respondan a pulsos de exactamente la misma frecuencia. Hay dos soluciones para esto: variar la frecuencia de los pulsos para encontrar el punto óptimo de cada qubit, como sacudir una llave mal cortada en una cerradura hasta que se abre; o use campos magnéticos para sintonizar cada qubit a la frecuencia correcta.
IBM usa el primer método; Google usa el segundo. Cada enfoque tiene ventajas y desventajas. Los qubits sintonizables de Google funcionan más rápido y con mayor precisión, pero son menos estables y requieren más circuitos. Los qubits de frecuencia fija de IBM son más estables y simples, pero funcionan más lentamente.
Desde un punto de vista técnico, es bastante complicado, al menos en esta etapa. Sin embargo, en términos de filosofía corporativa, es la diferencia entre Google e IBM en pocas palabras, o más bien, en un qubit.
Google eligió ser ágil. En general, nuestra filosofía va un poco más hacia una mayor capacidad de control a expensas de los números que la gente suele buscar, dice Hartmut Neven.
IBM, por otro lado, eligió la confiabilidad. Hay una gran diferencia entre hacer un experimento de laboratorio y publicar un artículo, y poner un sistema con un 98 % de confiabilidad donde se puede ejecutar todo el tiempo, dice Dario Gil.
IBM
En este momento, Google tiene la ventaja. Sin embargo, a medida que las máquinas crecen, la ventaja puede pasar a IBM. Cada qubit está controlado por sus propios cables individuales; un qubit sintonizable requiere un cable adicional. Descubrir el cableado de miles o millones de qubits será uno de los desafíos técnicos más difíciles que enfrentan las dos compañías; IBM dice que es una de las razones por las que optaron por el qubit de frecuencia fija. Martinis, el jefe del equipo de Google, dice que personalmente pasó los últimos tres años tratando de encontrar soluciones de cableado. Es un problema tan importante que trabajé en él, bromea.
¿Una nueva Ley Mooreu2019s?
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En lugar de contar qubits, IBM rastrea lo que llama volumen cuántico, una medida de cuánta complejidad puede manejar realmente una computadora. Su objetivo es mantener esta medida duplicándose cada año: una versión cuántica de la famosa Ley de Moore que IBM ha denominado Ley de Gambetta, en honor a Jay Gambetta, su principal teórico cuántico. Hasta ahora, se lleva a cabo durante tres años. Esos son todos los datos que tenía Gordon Moore cuando postuló la Ley de Moore en 1965.
Pero dado su tamaño y riqueza, tanto Google como IBM tienen la oportunidad de convertirse en jugadores serios en el negocio de la computación cuántica. Las empresas alquilarán sus máquinas para abordar los problemas de la misma forma en que actualmente alquilan el almacenamiento de datos basado en la nube y la capacidad de procesamiento de Amazon, Google, IBM o Microsoft. Y lo que comenzó como una batalla entre físicos e informáticos se convertirá en una competencia entre las divisiones de servicios empresariales y los departamentos de marketing.
¿Qué empresa está mejor posicionada para ganar ese concurso? IBM, con sus ingresos decrecientes, puede tener un mayor sentido de urgencia que Google. Conoce por amarga experiencia los costos de ser lento para ingresar a un mercado: el verano pasado, en su compra más cara de la historia, desembolsó más de $ 34 mil millones para Red Hat, un proveedor de servicios en la nube de código abierto, en un intento de alcanzar a Amazon. y Microsoft en ese campo y revertir su fortuna financiera. Su estrategia de poner sus máquinas cuánticas en la nube y construir un negocio rentable desde el principio parece diseñada para darle una ventaja inicial.
Google recientemente comenzó a seguir el ejemplo de IBM, y sus clientes comerciales ahora incluyen el Departamento de Energía de EE. UU., Volkswagen y Daimler. La razón por la que no hizo esto antes, dice Martinis, es simple: no teníamos los recursos para ponerlo en la nube. Pero esa es otra forma de decir que tuvo el lujo de no tener que hacer del desarrollo comercial una prioridad.
Es demasiado pronto para decir si esa decisión le da a IBM una ventaja, pero probablemente lo más importante será cómo las dos compañías aplican sus otras fortalezas al problema en los próximos años. IBM, dice Gil, se beneficiará de su experiencia completa en todo, desde la ciencia de los materiales y la fabricación de chips hasta el servicio a grandes clientes corporativos. Google, por otro lado, puede presumir de una cultura de innovación al estilo de Silicon Valley y mucha práctica para ampliar rápidamente las operaciones.
En cuanto a la supremacía cuántica en sí, será un momento importante en la historia, pero eso no significa que será decisivo. Después de todo, todo el mundo sabe sobre el primer vuelo de los hermanos Wright, pero ¿alguien puede recordar lo que hicieron después?