IBM vs Google vs Microsoft Cuántica 2026: Quién

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📅 Última actualización: febrero de 2026 · IA Cuántica Avanzada

La carrera cuántica global: por qué tres gigantes se juegan el futuro de la IA

La computación cuántica ha dejado de ser un proyecto de investigación de laboratorio para convertirse en un campo de batalla estratégico entre las mayores empresas tecnológicas del planeta. La razón es simple: quien controle la computación cuántica controlará la próxima generación de inteligencia artificial, y quien controle la IA del futuro controlará la economía global.

La inversión acumulada en computación cuántica a nivel mundial supera los cincuenta mil millones de dólares, según estimaciones de The Quantum Insider y McKinsey. De esa cifra, IBM, Google y Microsoft concentran una parte desproporcionada de la inversión privada, complementada por programas estatales multimillonarios en Estados Unidos, China, la Unión Europea, Japón y Corea del Sur. Solo el programa Quantum Flagship de la UE destina mil millones de euros en diez años, y la National Quantum Initiative de Estados Unidos ha movilizado más de tres mil millones desde 2018.

Lo que convierte a esta carrera en algo diferente de las anteriores guerras tecnológicas (la carrera espacial, la guerra de los navegadores, la batalla del cloud) es que la computación cuántica tiene implicaciones de seguridad nacional. Un ordenador cuántico suficientemente potente podría romper los sistemas de cifrado que protegen las comunicaciones militares, las transacciones financieras y los datos gubernamentales de cualquier país. Esto explica por qué la criptografía postcuántica se ha convertido en una prioridad urgente para gobiernos y empresas.

Pero más allá de la seguridad, la ventaja cuántica en IA promete transformar industrias enteras. La empresa que primero ofrezca un servicio cuántico de IA fiable podrá simular moléculas para descubrir fármacos en semanas en lugar de años, optimizar cadenas de suministro globales en tiempo real, entrenar modelos de IA con una fracción de la energía actual y resolver problemas de diseño de materiales que hoy son intratables. El premio para el ganador no es solo prestigio tecnológico sino una ventaja competitiva potencialmente insuperable. Para entender los fundamentos de la IA cuántica, consulta nuestra guía introductoria.

IBM: de Condor a Starling y la hoja de ruta hasta los cien mil qubits

IBM fue la primera gran empresa en apostar públicamente por la computación cuántica como producto comercial, y su estrategia se distingue por tres pilares: transparencia radical en su hoja de ruta, un ecosistema de desarrollo de código abierto (Qiskit) y una visión modular que permitirá escalar más allá de un único chip.

La hoja de ruta cuántica de IBM es la más detallada de la industria. En 2023 presentó Condor, su procesador de mil ciento veintiún qubits superconductores, el primero en superar la barrera de los mil qubits. Pero IBM reconoció que el número bruto de qubits no es lo más importante: la calidad de las operaciones y la capacidad de corrección de errores son determinantes. Por eso, paralelamente a Condor, desarrolló Heron, un procesador de ciento cincuenta y seis qubits con tasas de error significativamente menores y mejor conectividad entre qubits.

La visión de IBM para alcanzar los cien mil qubits antes de 2030 se basa en la modularidad. En lugar de fabricar un chip monolítico gigante (lo que es técnicamente casi imposible por las limitaciones de la criogenia y la interconexión), IBM está desarrollando tecnología para conectar múltiples procesadores cuánticos entre sí, de forma análoga a cómo los centros de datos conectan miles de GPUs para entrenar modelos de IA. Su sistema de interconexión cuántica utiliza enlaces de microondas superconductores que permiten que qubits en diferentes chips se comuniquen y entrelacen como si estuvieran en el mismo procesador.

Qiskit, el framework de programación cuántica de IBM, es el estándar de facto de la industria con más de un millón de descargas acumuladas y una comunidad de cientos de miles de desarrolladores. Su última versión, Qiskit Runtime, optimiza automáticamente los circuitos cuánticos para el hardware disponible, reduciendo errores y mejorando el rendimiento sin que el desarrollador necesite conocimientos profundos de ingeniería cuántica. Esta democratización del acceso es clave para construir un ecosistema de aplicaciones de quantum machine learning.

IBM Quantum Network, su programa de alianzas, incluye más de doscientas organizaciones entre universidades, startups y empresas del Fortune 500. Miembros destacados incluyen CERN (física de partículas), Cleveland Clinic (genómica), JP Morgan (finanzas cuánticas), ExxonMobil (optimización energética), Daimler (baterías para vehículos eléctricos) y el propio Gobierno de España a través del programa Quantum Spain. Esta red de alianzas garantiza que los avances en hardware se traduzcan rápidamente en aplicaciones reales.

La fortaleza de IBM está en su enfoque integral: hardware propio, software de código abierto, plataforma cloud, ecosistema de alianzas y una hoja de ruta creíble. Su debilidad es que la calidad de sus qubits individuales ha sido históricamente inferior a la de Google y Quantinuum, aunque la brecha se está cerrando con cada nueva generación de procesadores.

Google: Willow, Sycamore y la supremacía cuántica demostrada

Google Quantum AI tiene un lugar especial en la historia de la computación cuántica por ser el primero en demostrar la supremacía cuántica. En octubre de 2019, su procesador Sycamore de cincuenta y tres qubits completó en doscientos segundos un cálculo que, según Google, habría requerido diez mil años en el superordenador más potente del mundo. Aunque IBM disputó esta afirmación argumentando que su superordenador Summit podría haberlo completado en dos días y medio, el hito fue reconocido como un punto de inflexión por la comunidad científica.

Pero el logro más significativo de Google no es Sycamore sino Willow, presentado a finales de 2024. Willow es un procesador de ciento cinco qubits que demostró algo que muchos consideraban el santo grial de la computación cuántica: la corrección de errores cuánticos escalable. En un experimento publicado en Nature, el equipo de Google demostró que al aumentar el número de qubits usados para la corrección de errores, la tasa de error del sistema disminuía en lugar de aumentar. Esto puede parecer obvio pero es profundamente contraintuitivo en sistemas cuánticos, donde más qubits suelen significar más fuentes de ruido y, por tanto, más errores.

La importancia de este hito no puede subestimarse. La corrección de errores escalable es el paso necesario para pasar de la era NISQ (ruidosa, de escala intermedia) a la era de la computación cuántica tolerante a fallos, donde los algoritmos cuánticos pueden ejecutarse con la precisión necesaria para resolver problemas industriales reales. Sin corrección de errores, los ordenadores cuánticos están limitados a circuitos cortos y problemas pequeños. Con corrección de errores, el potencial es prácticamente ilimitado.

La estrategia de Google se diferencia de IBM en que prioriza la calidad sobre la cantidad. Mientras IBM persigue miles y eventualmente cien mil qubits, Google se centra en tener relativamente pocos qubits pero de altísima calidad y con corrección de errores funcional. Su hoja de ruta apunta a demostrar un qubit lógico útil (compuesto por decenas de qubits físicos con tasas de error ultabajas) antes de 2028 y construir un sistema de mil qubits lógicos para 2030.

Google también utiliza extensivamente la IA clásica para mejorar su hardware cuántico. Algoritmos de machine learning calibran los qubits, predicen cuándo va a producirse un error y optimizan los circuitos cuánticos en tiempo real. Esta simbiosis entre IA y computación cuántica es un ejemplo perfecto de cómo ambas tecnologías se potencian mutuamente.

El framework de programación de Google es Cirq, una librería Python de código abierto para diseñar y ejecutar circuitos cuánticos. Aunque Cirq tiene una comunidad más pequeña que Qiskit, está bien integrado con TensorFlow Quantum, la extensión de TensorFlow para machine learning cuántico, lo que facilita la creación de modelos híbridos cuántico-clásicos.

Microsoft: Majorana 1, qubits topológicos y la apuesta por la estabilidad

Microsoft ha seguido un camino radicalmente diferente al de IBM y Google. Mientras estos dos gigantes construyen qubits superconductores (circuitos que operan a temperaturas cercanas al cero absoluto), Microsoft lleva más de una década invirtiendo en una tecnología completamente distinta: los qubits topológicos.

Un qubit topológico codifica la información cuántica no en el estado de una partícula individual sino en las propiedades topológicas globales de un sistema de partículas exóticas llamadas fermiones de Majorana. La ventaja teórica es enorme: mientras que un qubit superconductor pierde su estado cuántico fácilmente ante cualquier perturbación del entorno, un qubit topológico es intrínsecamente robusto porque su información está distribuida de forma global y no puede destruirse con perturbaciones locales. Es como la diferencia entre escribir un mensaje en la arena (fácil de borrar con una ola) y trenzarlo en una cuerda (resistente a tirones individuales).

En 2025, Microsoft presentó Majorana 1, el primer chip cuántico del mundo basado en qubits topológicos. Este anuncio fue el resultado de más de quince años de investigación y miles de millones de dólares de inversión. Majorana 1 demostró que los fermiones de Majorana pueden controlarse y medirse con la precisión necesaria para construir qubits funcionales, algo que muchos físicos consideraban imposible de lograr experimentalmente.

La promesa de los qubits topológicos para la IA es transformadora. Si Microsoft tiene éxito en escalar esta tecnología, podría construir ordenadores cuánticos que requieran órdenes de magnitud menos qubits físicos para lograr la misma cantidad de qubits lógicos corregidos de errores, simplemente porque cada qubit topológico es inherentemente más estable. Donde IBM necesitaría cien mil qubits superconductores para mil qubits lógicos, Microsoft podría necesitar solo unos pocos miles de qubits topológicos.

Azure Quantum, la plataforma cloud de Microsoft, ofrece algo único en la industria: acceso a hardware de múltiples proveedores (IonQ, Quantinuum, Rigetti, Pasqal) desde una misma interfaz. Esto permite a los desarrolladores comparar diferentes tecnologías de qubits para un mismo problema y elegir la más adecuada. Microsoft también desarrolla Q#, un lenguaje de programación diseñado específicamente para computación cuántica con integración nativa en Visual Studio y el ecosistema .NET. La comparativa entre estas plataformas es relevante para quienes quieran empezar a programar en computación cuántica.

El riesgo de la estrategia de Microsoft es el tiempo. Mientras IBM y Google ya tienen procesadores funcionales con cientos o miles de qubits, Majorana 1 es una demostración de principio con un número muy reducido de qubits. Si los qubits superconductores alcanzan la corrección de errores escalable antes de que los topológicos estén listos, la ventaja intrínseca de los qubits de Microsoft podría llegar demasiado tarde. Sin embargo, si Microsoft logra escalar Majorana, podría adelantar a ambos competidores de un salto.

Amazon Braket, Intel y Rigetti: otros jugadores clave del ecosistema

Amazon Braket es la plataforma de computación cuántica de Amazon Web Services y su enfoque es exclusivamente como proveedor de infraestructura cloud. Amazon no fabrica su propio hardware cuántico sino que ofrece acceso unificado a procesadores de IonQ (iones atrapados), Rigetti (superconductores) y OQC (superconductores), además de simuladores cuánticos de alto rendimiento. La ventaja de Braket es la integración con el ecosistema AWS: empresas que ya usan Amazon para su infraestructura de IA clásica pueden añadir cómputo cuántico sin cambiar de proveedor. Amazon también está desarrollando su propio hardware cuántico en su laboratorio AWS Center for Quantum Computing en Pasadena, aunque los detalles son más escasos que los de IBM o Google.

Intel sigue una estrategia pragmática centrada en la fabricación. Utiliza sus fábricas de semiconductores existentes para producir qubits de espín de silicio, un tipo de qubit que podría fabricarse con los mismos procesos industriales usados para fabricar chips convencionales. Si esta tecnología funciona, Intel podría producir procesadores cuánticos en masa a costes muy inferiores a los de sus competidores. Su procesador Tunnel Falls de doce qubits de espín de silicio es modesto en número pero representa un camino potencialmente disruptivo hacia la escalabilidad industrial.

Rigetti Computing es una startup cotizada en bolsa que fabrica procesadores cuánticos superconductores y los ofrece como servicio cloud. Su enfoque se diferencia por su orientación al sector empresarial: Rigetti no busca batir récords de qubits sino ofrecer sistemas cuánticos que resuelvan problemas reales de sus clientes en finanzas, farmacéutica y defensa. Su procesador Ankaa de ochenta y cuatro qubits prioriza la calidad de las operaciones sobre la cantidad.

Quantinuum, resultado de la fusión entre Honeywell Quantum Solutions y Cambridge Quantum Computing, lidera la industria en calidad de qubits de iones atrapados. Sus procesadores tienen las tasas de error más bajas del mercado (fidelidades de puerta de dos qubits superiores al noventa y nueve con ocho por ciento) y han demostrado circuitos cuánticos profundos que otros hardware no pueden ejecutar. Quantinuum es el proveedor preferido para aplicaciones de criptografía cuántica y simulación química de alta precisión.

Todos estos actores contribuyen a un ecosistema diverso donde diferentes tecnologías de qubits compiten y se complementan. Para las empresas que quieran experimentar con computación cuántica, la buena noticia es que no necesitan elegir un solo proveedor: las plataformas cloud permiten acceder a múltiples tecnologías y comparar resultados. El análisis de las oportunidades de inversión en computación cuántica cubre en detalle el potencial financiero de cada uno de estos actores.

Tabla comparativa: qubits, tasas de error, enfoque tecnológico y accesibilidad cloud

Empresa	Tipo de qubit	Qubits máx. (2026)	Fidelidad 2-qubit	Plataforma cloud	Framework	Acceso gratuito
IBM	Superconductor	1.121 (Condor)	~99,5%	IBM Quantum	Qiskit	Sí (plan gratuito)
Google	Superconductor	105 (Willow)	~99,7%	Google Quantum AI	Cirq	Solo simuladores
Microsoft	Topológico (Majorana)	Fase temprana	Por demostrar	Azure Quantum	Q#	Créditos gratuitos
Amazon	Multi-proveedor	Según proveedor	Según proveedor	Amazon Braket	SDK Braket	Créditos gratuitos
IonQ	Iones atrapados	36 (Forte Enterprise)	~99,4%	Via AWS, Azure, GCP	Qiskit/Cirq/Braket	Via créditos cloud
Quantinuum	Iones atrapados	56 (H2)	~99,8% (líder)	Via Azure, directo	TKET / Qiskit	Planes evaluación
Rigetti	Superconductor	84 (Ankaa)	~99,2%	Via AWS, Azure	Quil / pyQuil	Via créditos cloud
Intel	Espín de silicio	12 (Tunnel Falls)	~99,0%	Sin cloud público	Intel QDK	No disponible
Multiverse (ESP)	Software (multi-hw)	N/A (agnóstico)	N/A	Singularity Platform	Propio	Demo empresas

Datos recopilados de publicaciones oficiales, hojas de ruta corporativas y papers académicos. Las fidelidades son aproximadas y pueden variar según el circuito. Febrero de 2026.

La ventaja cuántica para la IA: qué problema concreto resuelve cada empresa

Más allá de las especificaciones técnicas, lo que realmente importa para el futuro de la IA es qué problemas concretos está intentando resolver cada empresa con su hardware cuántico. Aquí las estrategias divergen significativamente.

IBM se ha centrado en dos áreas principales: la simulación de moléculas para descubrimiento de fármacos y la optimización de cadenas de suministro. En colaboración con Cleveland Clinic, IBM utiliza computación cuántica para simular interacciones entre proteínas y candidatos a fármacos, un proceso que podría reducir el ciclo de desarrollo farmacéutico de diez a doce años a tres o cinco años. En logística, trabaja con empresas como ExxonMobil para optimizar rutas de transporte marítimo global, un problema de optimización combinatoria donde la ventaja cuántica puede ser significativa.

Google se ha enfocado en la simulación de materiales cuánticos y la aceleración del entrenamiento de modelos de IA. Su demostración con Willow incluyó simulaciones de dinámica cuántica que serían imposibles para cualquier superordenador clásico, un paso hacia la simulación de catalizadores para captura de carbono y diseño de baterías de nueva generación. En IA, Google está explorando cómo los kernels cuánticos pueden mejorar la clasificación de datos en problemas donde los métodos clásicos llegan a un techo de rendimiento.

Microsoft ha priorizado las aplicaciones en química cuántica y ciencia de materiales, áreas donde los qubits topológicos podrían ofrecer la mayor ventaja gracias a su estabilidad inherente. Azure Quantum Elements es su plataforma específica para simulación química que combina computación cuántica con IA clásica para acelerar el descubrimiento de nuevos materiales para semiconductores, superconductores y baterías de estado sólido.

Las startups aportan especialización vertical. Multiverse Computing en España se centra en finanzas cuánticas: optimización de carteras, detección de fraude y análisis de riesgo. Pasqal en Francia utiliza átomos neutros para resolver problemas de sostenibilidad. Xanadu en Canadá aplica computación cuántica fotónica al machine learning. Este enfoque diversificado asegura que los avances cuánticos lleguen a múltiples sectores simultáneamente, como detallamos en nuestro artículo sobre las diez aplicaciones reales de la computación cuántica en 2026.

China en la sombra: Zuchongzhi, Jiuzhang y la estrategia cuántica china

Ningún análisis de la carrera cuántica global está completo sin considerar a China, que es probablemente el único actor capaz de competir de tú a tú con Estados Unidos en esta tecnología. La estrategia cuántica china tiene tres pilares: inversión estatal masiva, hitos técnicos de primer nivel y una visión a largo plazo donde la computación cuántica es una prioridad de seguridad nacional.

China ha logrado dos hitos de supremacía cuántica independientes. Zuchongzhi, desarrollado por la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC), es un procesador superconductor de sesenta y seis qubits que en 2021 completó una tarea de muestreo de circuitos aleatorios mil millones de veces más rápido que el superordenador más potente. Jiuzhang, del mismo equipo, utiliza un enfoque completamente diferente basado en fotones (partículas de luz) y demostró supremacía cuántica en muestreo de bosones, un problema particularmente difícil para los ordenadores clásicos.

La inversión china en computación cuántica es difícil de cuantificar con precisión porque gran parte es estatal y opaca, pero las estimaciones la sitúan por encima de los quince mil millones de dólares. China ha construido el Laboratorio Nacional de Ciencias de la Información Cuántica en Hefei, una instalación de varios kilómetros cuadrados dedicada exclusivamente a la investigación cuántica. Además, China lidera el mundo en comunicaciones cuánticas, con una red de distribución de claves cuánticas (QKD) de más de cuatro mil kilómetros que conecta Pekín con Shanghái y un satélite de comunicaciones cuánticas (Micius) operativo desde 2017.

Para las empresas y profesionales occidentales, China representa tanto una fuente de inspiración técnica como una preocupación geopolítica. Los avances chinos en criptografía cuántica tienen implicaciones directas para la seguridad global y aceleran la necesidad de migrar a sistemas postcuánticos. Al mismo tiempo, las restricciones a la exportación de tecnología cuántica y de semiconductores avanzados están fragmentando el ecosistema global, lo que podría ralentizar el progreso colectivo.

Cuándo llegará el ordenador cuántico útil: predicciones realistas de expertos

La pregunta del millón (o más bien del billón) de dólares es: ¿cuándo tendremos un ordenador cuántico que resuelva un problema comercialmente relevante más rápido y mejor que cualquier superordenador clásico? Las respuestas varían, pero hay un consenso creciente en la comunidad.

La mayoría de expertos, incluyendo a los directores de los programas cuánticos de IBM, Google y Microsoft, convergen en que la ventaja cuántica práctica (resolver un problema industrialmente útil con ventaja demostrable sobre cualquier método clásico) se alcanzará entre 2028 y 2030. Este es el rango que aparece consistentemente en las hojas de ruta publicadas, en los papers académicos y en los informes de consultoras como McKinsey, BCG y Gartner.

La razón de este plazo es técnica: necesitamos qubits lógicos corregidos de errores en cantidad suficiente. Con el hito de corrección de errores de Google Willow y la hoja de ruta modular de IBM, los cimientos están puestos, pero escalar de unas pocas decenas de qubits lógicos a los miles necesarios para problemas industriales requiere avances significativos en ingeniería de hardware, software de compilación cuántica y algoritmos tolerantes a errores residuales.

Sin embargo, hay un escenario intermedio que muchos pasan por alto: la ventaja cuántica heurística, donde un algoritmo cuántico ofrece resultados mejores que los métodos clásicos disponibles en la práctica, aunque no se pueda demostrar teóricamente que es imposible para un ordenador clásico. Este tipo de ventaja podría llegar antes, posiblemente entre 2026 y 2027, en problemas específicos de optimización y simulación donde los algoritmos híbridos cuántico-clásicos ya muestran resultados prometedores. Para una cronología detallada, consulta nuestro artículo sobre el futuro de la IA cuántica hasta 2035.

Es importante mantener una perspectiva equilibrada. La computación cuántica ha sufrido ciclos de expectativas infladas seguidos de decepciones (el llamado «quantum winter»). Los plazos se han retrasado antes y podrían retrasarse de nuevo si surgen obstáculos técnicos imprevistos. Al mismo tiempo, la IA clásica no se detiene: las GPUs y los algoritmos clásicos siguen mejorando, elevando el listón que la computación cuántica debe superar para demostrar ventaja práctica.

Qué significa esta carrera para empresas y profesionales

Para las empresas que no son gigantes tecnológicos, la carrera cuántica actual tiene implicaciones prácticas inmediatas y a medio plazo que conviene entender y planificar.

A corto plazo (2026-2027), lo más relevante es la criptografía postcuántica. Cualquier empresa que maneje datos sensibles con períodos de confidencialidad largos (banca, sanidad, defensa, propiedad intelectual) debería iniciar la migración criptográfica ahora. La estrategia «harvest now, decrypt later» ya está en marcha: atacantes almacenan datos cifrados hoy para descifrarlos cuando los ordenadores cuánticos sean suficientemente potentes. No esperes al Q-Day para prepararte.

A medio plazo (2027-2030), las empresas en sectores como farmacéutica, finanzas, logística, energía y manufactura deberían empezar a experimentar con las plataformas cloud cuánticas. No para obtener resultados comerciales inmediatos sino para desarrollar conocimiento interno, identificar problemas candidatos para la aceleración cuántica y formar equipos que estén preparados cuando la tecnología madure. Las plataformas gratuitas de IBM, Amazon y Microsoft permiten hacer esto sin inversión significativa.

Para los profesionales, la computación cuántica representa una oportunidad de carrera extraordinaria. La demanda de talento cuántico supera con creces la oferta: hay más ofertas de empleo en computación cuántica que profesionales cualificados para cubrirlas, y los salarios reflejan esta escasez. Un ingeniero cuántico junior en Europa gana entre cuarenta y cinco mil y setenta mil euros, mientras que los perfiles senior superan los ciento veinte mil euros. Físicos, matemáticos, informáticos y ingenieros con formación en mecánica cuántica y programación están especialmente demandados. Las profesiones de futuro en computación cuántica son una de las rutas profesionales más prometedoras de la década.

En el ecosistema español, empresas como Multiverse Computing, Qilimanjaro y los grupos de investigación del BSC-CNS, la UPV y la UAM ofrecen puntos de entrada para quienes quieran involucrarse en esta tecnología sin salir del país.

Preguntas frecuentes sobre la competición cuántica global

¿Quién lidera la carrera de la computación cuántica en 2026?

IBM lidera en número de qubits y ecosistema de desarrollo con Qiskit. Google lidera en calidad de qubits y demostración de corrección de errores con Willow. Microsoft lidera en innovación con qubits topológicos (Majorana 1). No hay un ganador claro: cada empresa domina un aspecto diferente de una carrera multidimensional.

¿Cuántos qubits tiene el ordenador cuántico más potente de 2026?

El procesador con más qubits es IBM Condor con mil ciento veintiún qubits superconductores. Sin embargo, el número de qubits no es la única métrica importante: la calidad de los qubits (fidelidad de puerta), la tasa de error y la conectividad son igualmente cruciales. Quantinuum, con solo cincuenta y seis qubits, tiene las tasas de error más bajas de la industria.

¿Cuándo tendremos ordenadores cuánticos realmente útiles?

Las hojas de ruta de IBM, Google y Microsoft convergen en que los primeros ordenadores cuánticos con ventaja práctica para problemas industriales llegarán entre 2028 y 2030, cuando se disponga de miles de qubits lógicos corregidos de errores. Ventajas heurísticas en problemas específicos podrían llegar antes, entre 2026 y 2027.

¿Se puede acceder a un ordenador cuántico gratis?

Sí. IBM Quantum ofrece acceso gratuito a procesadores cuánticos reales a través de la nube. Amazon Braket y Azure Quantum ofrecen créditos gratuitos para nuevos usuarios. Google tiene simuladores cuánticos accesibles. Cualquier persona con conocimientos básicos de Python puede empezar a experimentar con computación cuántica sin coste alguno.

¿Qué papel juega China en la carrera cuántica?

China es una potencia cuántica con hitos como Zuchongzhi (sesenta y seis qubits superconductores) y Jiuzhang (computación cuántica fotónica). Su inversión estatal supera los quince mil millones de dólares y tiene objetivos estratégicos en criptografía cuántica y comunicaciones cuánticas por satélite. Lidera el mundo en distribución cuántica de claves (QKD) con una red operativa de más de cuatro mil kilómetros.

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