El 18 de octubre, Google Quantum AI reportó que el cultivo de estados mágicos en Willow redujo los errores aproximadamente 40 veces frente a los estados no cultivados. Un procesador puede completar una tarea breve espectacular mientras acumula demasiados errores para ejecutar un algoritmo largo.
Puntos clave
- Google Quantum AI reportó el 18 de octubre de 2026 que el cultivo de estados mágicos de Willow redujo los errores unas 40 veces frente a los estados no cultivados.
- Una proyección citada junto con el resultado de Google asigna aproximadamente 90% de los qubits físicos de una computadora tolerante a fallas a la producción de estados T.
- Microsoft y Quantinuum reportaron más de 14,000 experimentos sin errores en abril de 2024 y computación con corrección de errores en 12 qubits lógicos altamente confiables en septiembre de 2024.
- La hoja de ruta de QuEra de 2024 apuntaba a 100 qubits lógicos con corrección de errores a partir de 10,000 qubits físicos para 2026.
- La hoja de ruta Starling de IBM apunta a un sistema tolerante a fallas para 2029, mientras que Google fijó 2029 como su fecha límite para migrar a criptografía poscuántica.
La velocidad estableció un punto de control, no una prueba de resistencia
En 2019, Google dijo que su procesador Sycamore había completado en 3 minutos 20 segundos un cálculo que tomaría más de 10,000 años a las supercomputadoras de la época. La afirmación sobre Sycamore dio al sector un objetivo de demostración contundente: mostrar que el hardware cuántico puede ejecutar una tarea fuera del alcance de la simulación clásica práctica.
Sycamore no midió cuántas operaciones confiables podía sostener una máquina. Google siguió buscando comparaciones de velocidad orientadas a aplicaciones: en 2025, dijo que Willow ejecutó su algoritmo Quantum Echoes 13,000 veces más rápido que las supercomputadoras, y enmarcó el trabajo en la investigación de medicamentos y materiales. Ese resultado mide la velocidad de un algoritmo particular; no establece valor práctico para ninguna de las dos aplicaciones.
La computación universal necesita un suministro de estados especiales
La corrección de errores distribuye la información cuántica entre qubits físicos para que un qubit lógico pueda sobrevivir a errores en sus componentes. Un algoritmo largo, universal y tolerante a fallas necesita más que almacenamiento protegido. También debe realizar operaciones que consumen recursos lógicos preparados de manera especial, llamados estados mágicos, incluidos los estados T que Google identifica como necesarios para la computación universal.
En su reporte sobre el cultivo de estados mágicos en Willow, Google dice que redujo experimentalmente los errores en esos estados unas 40 veces frente a los estados no cultivados. Un análisis que acompaña el anuncio cita proyecciones según las cuales la producción de estados T podría consumir aproximadamente 90% de los qubits físicos de una computadora tolerante a fallas. Es un presupuesto proyectado de recursos, no una medición de la sobrecarga de todo el sistema de Willow.
Para un algoritmo sostenido, los ingenieros necesitan conocer la tasa de producción de estados T utilizables con una tasa de error lógico determinada y un costo en qubits físicos. El resultado de Google de 40 veces mide la calidad de los estados preparados; no establece cuántos puede suministrar una máquina funcional.
Las mejoras de confiabilidad de Google aún no se han demostrado juntas
La presentación de Willow de 2024 de Google combinó 105 qubits físicos mejorados con un hito de corrección de errores y una hoja de ruta. En el mismo periodo, Google Quantum AI y DeepMind presentaron AlphaQubit, un decodificador de aprendizaje automático que, según dijeron, superó los métodos existentes para identificar y corregir errores cuánticos. Willow aborda el hardware físico y la confiabilidad codificada; AlphaQubit aborda la identificación de errores; el cultivo aborda un recurso que consumen las operaciones lógicas.
Los reportes de Google no dicen que AlphaQubit haya decodificado el experimento de cultivo ni muestran todas las mejoras reportadas operando dentro de un mismo algoritmo largo. Esos resultados separados dejan abierta la cuestión de cómo funcionan juntos el decodificador y los estados cultivados en un circuito corregido.
Los rivales cuentan costos distintos
Microsoft y Quantinuum reportaron más de 14,000 experimentos sin errores en abril de 2024. En septiembre, reportaron computación con corrección de errores en 12 qubits lógicos altamente confiables. El primer resultado cuenta experimentos acotados; el segundo prueba operaciones protegidas. Ninguno especifica la duración ni el costo de recursos de un algoritmo universal grande.
QuEra hizo explícita la conversión del inventario físico a la producción lógica prevista. Su hoja de ruta de 2024 apuntaba a 100 qubits lógicos con corrección de errores a partir de 10,000 qubits físicos para 2026: una proporción planeada de 100 a uno, no una medición de producción entregada. La proporción de QuEra cuenta qubits físicos por cada qubit lógico planeado. La proyección de aproximadamente 90% citada junto al resultado de Google se refiere a la proporción de una máquina tolerante a fallas dedicada a producir estados T. Las cifras tienen denominadores distintos; combinarlas no produciría una estimación de fábrica.
La hoja de ruta Starling de IBM apunta a un sistema tolerante a fallas para 2029. Google también fijó una fecha límite de 2029 para su migración a criptografía poscuántica, al argumentar que las fronteras cuánticas podrían estar más cerca de lo que parecen. Los equipos de seguridad pueden reemplazar racionalmente la criptografía vulnerable antes de que exista una máquina capaz de romperla; la migración misma requiere preparación. El año compartido no dice nada sobre cuándo alguna de las dos empresas demostrará la tasa de producción de estados que exige un algoritmo largo corregido.
Preguntas frecuentes
¿Qué tasa absoluta de error de estados mágicos logró Willow?
El resultado reportado es relativo: un error aproximadamente 40 veces menor que el de los estados no cultivados. El material proporcionado no incluye las tasas absolutas de error antes y después.
¿Google reveló la tasa de producción de estados T utilizables de Willow o la huella de qubits de la fábrica?
No. El material reporta una mejor calidad de los estados preparados, pero no indica una tasa sostenida de producción, una tasa de error lógico con esa producción ni la huella de qubits físicos de una fábrica de estados funcional.
¿Se ha identificado una replicación independiente del resultado de cultivo de estados mágicos de Willow?
La evidencia atribuye el resultado del 18 de octubre a Google Quantum AI. No identifica una replicación externa ni una validación independiente.
¿La proporción planeada de QuEra de 100 a uno entre qubits físicos y lógicos es una estimación de una fábrica de estados mágicos?
No. La cifra de QuEra es un objetivo de hoja de ruta de qubits físicos por cada qubit lógico planeado con corrección de errores; no es una medición de producción de estados T ni un presupuesto de recursos para una fábrica de estados mágicos.
Métricas reportadas y planeadas de tolerancia a fallas
| Organización | Fecha | Cifra | Qué cuenta |
|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | October 18, 2026 | Errores aproximadamente 40 veces menores | Estados mágicos cultivados frente a estados no cultivados en Willow |
| Proyección de la industria citada por Google | 2026 | Aproximadamente 90% | Proporción proyectada de los qubits físicos de una máquina tolerante a fallas usados para la producción de estados T |
| Microsoft y Quantinuum | April 2024 | Más de 14,000 | Experimentos reportados sin errores |
| Microsoft y Quantinuum | September 2024 | 12 | Qubits lógicos altamente confiables usados para computación con corrección de errores |
| QuEra | 2024 roadmap; 2026 target | 10,000 qubits físicos a 100 qubits lógicos | Proporción planeada de 100 a uno entre qubits físicos y lógicos |
La reducción de errores de Willow de aproximadamente 40 veces podría reducir una parte costosa de una máquina futura. El tamaño de ese ahorro sigue abierto hasta que Google mida cuántos estados utilizables puede suministrar mientras se ejecuta el circuito corregido.