Computer quantistico: cos’è, come funziona e perché conta già oggi

Un computer quantistico, o quantum computing nella formula inglese, è un calcolatore che elabora l’informazione seguendo le leggi della meccanica quantistica: al posto dei bit, infatti, usa i qubit, che possono trovarsi (un po’ come il famoso gatto di Schrödinger) in più stati contemporaneamente. 

Ovvio, questo strumento non sostituirà il computer che hai sulla scrivania. È pensato per una famiglia ristretta di problemi, come la simulazione di molecole e materiali, l’ottimizzazione e la crittografia, in cui un calcolatore classico si arrende. Oggi ne esistono prototipi di un centinaio di qubit o poco più, e il traguardo è una macchina capace di correggere da sola i propri errori.

La notizia di queste ore, però, riguarda proprio quel traguardo. Il 15 ottobre 2026 Google ha pubblicato su Science un risultato che rende meno costoso costruire macchine di questo tipo. Ci troviamo all’alba dei computer quantici? Forse ancora no, ma una delle voci di costo più pesanti è appena scesa, e questo potrebbe essere un primo segnale che il mondo sta per cambiare.

Anche per questo, investire oggi nel computer quantistico vuol dire occuparsi delle cose che hanno tempi di preparazione più lunghi della maturità della tecnologia: la crittografia da rendere resistente, le competenze e i casi d’uso da individuare, la propria posizione in un ecosistema che Europa e Italia stanno costruendo. In questa guida spiegheremo per ciascuna la ragione.

Computer quantistico: cos’è e come funziona

Cos’è un computer quantistico lo si capisce, prima di tutto, partendo da ciò che non è. Il computer di oggi, dal telefono ai centri dati che fanno funzionare l’intelligenza artificiale, si basa su transistor, cioè interruttori che possono essere accesi o spenti: e che nel farlo, forniscono una serie di 0 o di 1. Dei bit, appunto. 

Tutto ciò però presenta dei limiti strutturali. Limiti che un calcolatore quantistico prova a superare cercando di replicare il comportamento dell’infinitamente piccolo: di quel mondo composto, più che da molecole, da atomi, elettroni e fotoni, dove le regole cambiano. Per questo, in relazione a un computer quantistico, non si parla più di bit ma di una nuova unità di base, il qubit: un elemento che non è obbligato a scegliere tra 0 e 1, perché finché non viene misurato, può essere una combinazione di entrambi (INFN).

Qubit, sovrapposizione ed entanglement

Per capire come funziona un computer quantistico spieghiamo due fenomeni. Il primo è la sovrapposizione, la possibilità per un qubit di essere in una combinazione di due stati. Il secondo è l’entanglement, una correlazione tra qubit per cui lo stato dell’uno dipende da quello dell’altro. La ragione per cui contano è la crescita della potenza. Aggiungere un bit a un computer classico significa aggiungere un po’ di capacità; aggiungere un qubit, invece, raddoppia lo spazio degli stati che la macchina può manipolare. Due qubit equivalgono a quattro stati, dieci qubit a 1.024. 

Una crescita esponenziale.

Superata una cinquantina di qubit, simulare la macchina con un calcolatore classico diventa proibitivo. È questo il motivo per cui il computer quantistico non è pensato per essere “più veloce”. A cambiare saranno i problemi stessi che chiederemo alla macchina di affrontare.

L’arte degli algoritmi quantistici è quella di far interferire le possibilità come onde, in modo che le risposte sbagliate si annullino e quelle giuste si rafforzino. Prima non potevamo rappresentare l’oceano: avevamo solo dei mattoncini lego a disposizione. Ora le possibilità sono più vaste. Tante quante gli atomi in natura. 

La differenza tra computer classico e computer quantistico

La differenza tra un computer normale e un computer quantistico è, dunque, nella natura stessa dei problemi che lo strumento si prefigge di affrontare. Il computer classico è ideale per ogni compito descrivibile con regole deterministiche: fogli di calcolo, banche dati, intelligenza artificiale. Il computer quantistico promette un vantaggio dove il problema è a sua volta quantistico, come una molecola, o ha una struttura matematica che gli algoritmi sfruttano, come la fattorizzazione. Uno, perciò, non sostituirà l’altro. Lo scenario più probabile è l’integrazione, con il quantistico come acceleratore accanto ai supercomputer, come si sta già sperimentando in Italia.

A cosa serve un computer quantistico

L’intuizione risale a Richard Feynman, che nei primi anni Ottanta osservò come per simulare la natura servisse una macchina che funzionasse come lei (INFN). Dopotutto, una molecola è un sistema quantistico, e descriverla con un calcolatore classico diventa via via più costoso al crescere delle dimensioni. I computer quantistici, una volta ottimizzati, potranno progettare farmaci e materiali, batterie più efficienti, catalizzatori. Oltre poi a ottimizzare ambiti legati ad esempio alla logistica e alla finanza, o alla crittografia (su cui torneremo più avanti). 

Un esempio italiano: ricercatori di Banca d’Italia e Intesa Sanpaolo hanno provato algoritmi su problemi finanziari al computer quantistico di Napoli, e Intesa ha riferito una prova riuscita (Il Sole 24 Ore, 10 marzo 2026). Si tratta di una prova di laboratorio, è charo, ma il futuro è sempre più vicino.

Il computer quantistico esiste già?

I computer quantistici esistono già, ma sono prototipi, e la distanza da una macchina utile è ancora molto importante. Nel dicembre 2024 Google ha presentato il chip Willow, con 105 qubit, mostrando che l’errore si dimezza a ogni aumento della dimensione del codice di correzione, da griglie di 3×3 a 5×5 e 7×7 qubit (Google): aggiungere qubit può migliorare l’affidabilità invece di peggiorarla. Nell’ottobre 2025 l’algoritmo Quantum Echoes ha riferito un vantaggio di circa 13.000 volte sulla migliore simulazione classica nota, con un risultato verificabile; resta un compito molto specializzato, ancora da validare da altri gruppi (Postquantum.com).

La parola da maneggiare con cautela è “vantaggio quantistico”: le dimostrazioni usano problemi scelti per essere difficili da simulare, e i calcolatori classici hanno più volte recuperato terreno. La stima di Google del 2019 fu poi ridotta da diecimila anni a meno di quindici secondi (Physics World). 

La tecnologia dei qubit: superconduttori, atomi neutri e altro

Il computer quantistico fotonico, che usa la luce, è una delle strade per costruire i qubit. I superconduttori, circuiti raffreddati a frazioni di grado sopra lo zero assoluto, sono la scelta di Google, di IBM e dei sistemi di Napoli e della Cina. Gli atomi neutri, tenuti fermi da fasci laser, sono la tecnologia di Pasqal. Quella topologica di Microsoft è la più incerta. 

Perché non l’abbiamo ancora: errori e correzione

Il computer quantistico funziona solo se corregge i propri errori, ed è questo il vero ostacolo. I qubit sono fragili: una vibrazione, una variazione di temperatura, un raggio cosmico possono far collassare l’informazione, fenomeno detto decoerenza. Ogni operazione ha inoltre un tasso di errore, e un calcolo di migliaia di passaggi con un errore ogni cento produce soltanto rumore. La soluzione è raggruppare molti qubit fisici imperfetti per ottenere un solo qubit logico affidabile, e per le applicazioni più esigenti ne serviranno molte centinaia di migliaia.

La notizia di Google: cosa significa il 99,99%

Il computer quantistico di Google è tornato al centro dell’attenzione per aver raggiunto un risultato straordinario. Il 15 ottobre 2026 Sundar Pichai ha annunciato la pubblicazione su Science della “magic state cultivation”, dimostrata sul chip Willow: la produzione di stati magici, i mattoni che servono per eseguire operazioni complesse, con una fedeltà logica del 99,99% e un errore ridotto di circa quaranta volte (Investing.com). Il preprint, uscito nel dicembre 2025, precisa che il 99,99% è la fedeltà di uno stato e che solo l’8% dei tentativi viene mantenuto dopo la post-selezione (arXiv 2512.13908).

La ragione per cui conta è il costo. Gli stati magici si consumano a ogni uso, e produrli puliti può assorbire, secondo alcune stime, fino al 95% della capacità di una macchina (Investing.com). Ridurre quell’onere significa che servono meno qubit per un calcolo affidabile, e si vede già nelle stime sulla crittografia: lo studio di Craig Gidney del 2025, che porta i qubit necessari per violare l’RSA-2048 sotto il milione, cita tra i fattori proprio la magic state cultivation (arXiv 2505.15917).

Si tratta di una dimostrazione sperimentale, per carità: non abbiamo ancora un computer pronto. Il numero, poi, non descrive “la precisione di un’operazione”, ma la fedeltà di un tipo di stato in condizioni selezionate. Chi lo cita come “99,99% di precisione” semplifica, e la semplificazione fa credere che la tecnologia sia più vicina di quanto in effetti sia.

Chi costruisce i computer quantistici: Google, IBM, Microsoft e Cina

I computer quantistici di Google, IBM, Microsoft e Cina si differenziano per tecnologia, e metodo di misura.

Computer quantistico IBM

Il computer quantistico IBM ha una roadmap pubblica: nel giugno 2025 l’azienda ha annunciato Quantum Starling, previsto entro il 2029 a Poughkeepsie, progettato per eseguire cento milioni di operazioni su duecento qubit logici (The Quantum Insider). 

Computer quantistico Microsoft

Il computer quantistico Microsoft segue un approccio diverso: il 19 febbraio 2025 l’azienda ha annunciato quelli che ha definito i primi qubit topologici. I risultati pubblicati su Nature non bastano a dimostrarne la natura topologica e diversi fisici hanno chiesto prove più solide (Scientific American).

Computer quantistico cinese

Il computer quantistico cinese più citato è Zuchongzhi 3.0, un processore superconduttore da 105 qubit dell’Università di Scienza e Tecnologia della Cina, che ha eseguito in pochi minuti un calcolo che secondo gli autori richiederebbe miliardi di anni al supercomputer Frontier (Physics World, 25 marzo 2025). Il confronto con Google resta difficile: Willow non ha risultati sottoposti a revisione paritaria su questo stesso test.

Computer quantistico in Italia

Il computer quantistico in Italia è oggi una realtà di ricerca. All’Università Federico II di Napoli funziona Partenope, il primo computer quantistico pubblico italiano a superconduttori: lanciato nel 2024 con 25 qubit, ha ricevuto a febbraio 2026 un processore da 64 qubit, in attesa di verifica (Il Sole 24 Ore, 10 marzo 2026). A Bologna, nel tecnopolo che ospita il CINECA, è arrivato un computer Pasqal a atomi neutri con oltre 140 qubit, che sarà integrato con il supercomputer Leonardo in un sistema ibrido, cofinanziato da EuroHPC e dal Ministero dell’Università e della Ricerca (The Quantum Insider, 17 febbraio 2026).

Sul piano europeo, la Commissione ha presentato il 2 luglio 2025 la strategia per l’Europa quantistica: leadership mondiale entro il 2030, cinque pilastri e una proposta di atto legislativo prevista per il 2026 (Commissione europea). Tutto allo scopo di definire in anticipo finanziamenti, infrastrutture e accessi condivisi.

Quanto costa un computer quantistico

 Non esiste un listino che possa davvero dire quanto costa un computer quantistico. I sistemi più grandi si acquistano con accordi dedicati: IBM ne ha consegnati cinque presso i clienti, tra cui università in Giappone e negli Stati Uniti (DatacenterDynamics). La strada comune è il cloud: sulla piattaforma IBM Quantum il piano gratuito offre fino a dieci minuti di tempo macchina ogni 28 giorni, il piano Flex prevede l’acquisto anticipato di almeno 400 minuti per un anno e, per una macchina presso il cliente, si contatta IBM (IBM Quantum Platform). 

Computer quantistico portatile e in vendita

Un computer quantistico portatile, incredibilmente, esiste: sono dispositivi da tavolo a due o tre qubit, basati sulla risonanza magnetica nucleare e destinati alla didattica, come quelli di SpinQ (SpinQ, che sulla pagina non riporta i prezzi). Servono a imparare, non a risolvere problemi che un calcolatore classico non risolve. Chi trova un computer quantistico “in vendita” a prezzo da elettronica di consumo ha quasi certamente davanti uno strumento didattico.

Computer quantistico e crittografia: il rischio da governare

Il computer quantistico e la crittografia sono legati da un fatto matematico: gli algoritmi che proteggono gran parte delle comunicazioni, come l’RSA, si basano sulla difficoltà di fattorizzare numeri molto grandi, che un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe fare in tempi brevi. Secondo la stima di Craig Gidney del 2025, un computer con meno di un milione di qubit “rumorosi” potrebbe fattorizzare un numero RSA a 2048 bit in meno di una settimana; la stima precedente, del 2019, ne indicava circa venti milioni (arXiv 2505.15917). Quella macchina oggi non esiste, e la stima poggia su ipotesi di errore ancora da realizzare.

La ragione per cui questo è un tema da Consiglio di Amministrazione riguarda il tempo. Un’informazione cifrata oggi e conservata per anni, come un contratto, una cartella clinica o un brevetto, potrebbe essere intercettata adesso e decifrata quando la macchina sarà disponibile: il rischio esiste prima della macchina. Il NIST ha pubblicato il 13 agosto 2024 i primi standard di crittografia resistente (FIPS 203, 204 e 205) e ha scelto un ulteriore algoritmo, HQC, nel marzo 2025; il documento NIST IR 8547 prevede che gli algoritmi vulnerabili escano dagli standard entro il 2035, con tempi più stretti per i sistemi ad alto rischio (NIST). Migrare richiede di sapere dove si usa la crittografia, e questo inventario è il lavoro più lungo: rientra nel risk management e conviene cominciarlo prima che qualcuno lo imponga.

Computer quantistico e intelligenza artificiale

Il computer del futuro, come lo si chiama spesso, funziona meglio in coppia con l’intelligenza artificiale, e la relazione corre in due direzioni. La prima è già reale: l’IA aiuta a costruire queste macchine. AlphaQubit, il decodificatore a reti neurali di Google DeepMind pubblicato su Nature nel novembre 2024, ha commesso il 6% di errori in meno dei metodi a rete tensoriale e il 30% in meno della correlated matching, pur restando troppo lento per correggere gli errori in tempo reale (Google DeepMind).

La seconda direzione è uno scenario. L’IA impara oggi chimica e fisica da approssimazioni; con un computer quantistico utile potrebbe proporre molecole, farle simulare in modo esatto e imparare da quei risultati, in un ciclo continuo di scoperta. È un’ipotesi di ricerca, ma spiega perché i due temi vanno governati insieme, con lo stesso rigore su dati e responsabilità che richiede la governance dell’intelligenza artificiale.

Quando saranno disponibili i computer quantistici

Non c’è una data su quando saranno disponibili i computer quantistici. Esistono tappe dichiarate: il 2029 di IBM per Starling, il 2030 della Commissione europea per la leadership, il 2035 del NIST per la dismissione degli algoritmi vulnerabili. Sono date di programmazione, non previsioni di funzionamento. Per giudicare i progressi conviene guardare tre segnali: quanto scende l’errore logico, quanti qubit logici affidabili esistono e se compare un vantaggio utile, verificato da altri, su un problema reale.

Perché investire oggi nel computer quantistico

Investire nel computer quantistico oggi ha senso per ragioni diverse dall’acquisto di una macchina. Il ragionamento si regge su un’asimmetria: la tecnologia è lontana, ma i tempi di preparazione no. La migrazione crittografica richiede anni, le competenze si costruiscono lentamente e gli accessi e i finanziamenti pubblici si aprono adesso. Aspettare la maturità della tecnologia per cominciare significa partire in ritardo rispetto a chi, nel frattempo, ha costruito qualcosa.

Per un Consiglio di Amministrazione la decisione si divide in tre parti, con un criterio per ciascuna (si veda anche la guida alla governance aziendale):

Le dimensioni aiutano a capire perché il tema entra nelle agende. Per McKinsey il mercato del calcolo quantistico potrebbe valere tra 28 e 72 miliardi di dollari nel 2035, e nel 2024 le start-up del settore hanno raccolto quasi 2 miliardi di dollari, il 50% in più del 2023 (McKinsey). Sono stime, e le stime di settore tendono a essere ottimistiche: servono per l’ordine di grandezza, non per calcolare un ritorno.

Il criterio che regge nel tempo è un budget piccolo e stabile, con ogni aumento legato a un segnale verificabile e non all’entusiasmo del momento. Se l’errore logico scende, se compare il primo vantaggio utile nel proprio settore, se una roadmap come quella di IBM mantiene i tempi, si accelera. Se i segnali non arrivano, si è speso poco e si è imparato molto. È la logica di ogni allocazione del capitale in condizioni di incertezza: dimensionare la scommessa sul costo di sbagliarla.