“Cuántica, supercomputación e IA”: la hoja de ruta tecnológica que se debatió en Shenzhen

La quinta Conferencia de Computación Cuántica de la CCF y el quinto Foro de Ciencia Cuántica de la Gran Área de la Bahía se celebraron en Shenzhen entre el 3 y el 5 de agosto de 2026. El encuentro reunió a más de 2.400 participantes y a más de 200 académicos y expertos, que presentaron avances en computación cuántica, inteligencia artificial y computación integrada.23

El lema —“integrar cantidad e inteligencia; hacer que lo cuántico, la supercomputación y la inteligencia calculen juntos”— dejó una señal clara: el futuro que se debate en China no consiste únicamente en fabricar procesadores cuánticos más potentes. La apuesta es construir un sistema de computación científica en el que la IA, los superordenadores y las máquinas cuánticas se refuercen mutuamente.

¿Qué significa “量超智”?

El término puede resumirse como la convergencia entre computación cuántica, supercomputación e inteligencia artificial. Cada capa tendría una función distinta:

• La IA ayudaría a diseñar, calibrar y controlar el hardware cuántico, además de optimizar sus algoritmos.
• La supercomputación proporcionaría la capacidad necesaria para simulaciones a gran escala y para proyectos de AI for Science, es decir, el uso de IA en investigación científica.
• La computación cuántica tolerante a fallos, cuando alcance la madurez necesaria, actuaría como una nueva capa para abordar problemas concretos que resultan demasiado difíciles para los sistemas clásicos.

Por eso, “量超智” se parece más a un plano de infraestructura nacional que a un proyecto centrado exclusivamente en chips cuánticos. La conferencia abordó investigación básica, tecnologías clave, aplicaciones industriales, estándares, colaboración entre empresas y gobiernos, y financiación. En sus tres días se organizaron cerca de 30 actividades.23

La IA como puente hacia una computación cuántica útil

El académico de la Academia China de Ciencias Xiang Tao comparó la tasa de error actual de los cúbits físicos —de alrededor del 1 %— con los niveles mucho menores que exigirían aplicaciones como el descifrado criptográfico. Según su planteamiento, la IA puede ayudar a cerrar una brecha de aproximadamente ocho órdenes de magnitud.1

Su papel abarcaría varias etapas del proceso:

1. Diseño y calibración de chips: analizar datos experimentales, identificar errores y ajustar los parámetros de los dispositivos.
2. Corrección y decodificación de errores cuánticos: detectar fallos y hacer más eficiente su corrección.
3. Compilación de circuitos cuánticos: traducir los algoritmos para que se ejecuten de forma más eficaz en hardware real.
4. Medición y control: mejorar el control en tiempo real de los sistemas cuánticos.
5. Optimización de algoritmos variacionales: acelerar la búsqueda de parámetros y mitigar problemas como los gradientes que desaparecen o se vuelven demasiado pequeños (barren gradients).1

La consecuencia es importante: la IA no sería solo una interfaz para utilizar ordenadores cuánticos. También podría convertirse en una herramienta básica para desarrollar los chips, el software y los sistemas de control que hagan posible su funcionamiento estable.

De un ordenador cuántico aislado a una infraestructura completa

El académico Xue Qikun sostuvo que la integración profunda de la IA, la supercomputación y la computación cuántica ya está transformando la investigación de materiales cuánticos y la evolución de los algoritmos cuánticos.1

El planteamiento desplaza el foco desde una máquina individual hacia todo el sistema de computación. Los dispositivos cuánticos necesitan ordenadores clásicos para operar; la IA depende de grandes volúmenes de datos y capacidad de simulación; y la investigación científica exige combinar recursos de distinta naturaleza.

El académico de la Academia China de Ingeniería Gao Wen propuso una infraestructura dirigida por el Laboratorio Pengcheng que coordine computación de escala 10G, redes de escala 10P y 10 GW de energía limpia, con el objetivo de ofrecer recursos integrados a los laboratorios nacionales.1 En este contexto, las cifras no representan simplemente una acumulación de hardware, sino una planificación conjunta de computación, redes y energía.

Ahí reside la dimensión más estratégica de “量超智”: si la capacidad de cálculo se considera un recurso esencial para la investigación, la industria y la seguridad, la competencia no se limita a quién construye el mejor procesador cuántico. También abarca la capacidad de sostener datos, energía, talento, redes y aplicaciones durante años.

La supercomputación es la base inmediata de la ciencia asistida por IA

El académico de la Academia China de Ingeniería Zheng Weimin describió los superordenadores más avanzados como “enormes ordenadores de IA”, especialmente por su utilidad para la investigación científica. En esa arquitectura, la computación cuántica sería la siguiente capa.1

La secuencia es pragmática. Aunque la computación cuántica conserva un gran potencial a largo plazo, la supercomputación y la IA ya pueden apoyar tareas como el descubrimiento de materiales y la predicción de estructuras de proteínas.1 Los centros de investigación pueden, por tanto, aprovechar infraestructuras clásicas maduras mientras preparan los problemas que en el futuro podrían beneficiarse de sistemas cuánticos.

Este modelo evita tener que esperar a la llegada de un ordenador cuántico universal para empezar a producir resultados. Mientras la comunidad científica sigue trabajando en la reducción de errores, la corrección cuántica y el aumento de escala, la IA y la supercomputación ya sirven para entrenar algoritmos, calibrar experimentos y procesar datos científicos.

Un caso concreto: buscar superconductores entre millones de materiales

En la conferencia se presentó un flujo de trabajo que combinó el principio de metalización de enlaces sigma, procedente de la teoría cuántica de muchos cuerpos, con técnicas de cribado mediante IA. El sistema examinó una base de datos de más de dos millones de materiales e identificó 31 candidatos a superconductores de alta temperatura, 18 de ellos no predichos anteriormente.1

El valor del ejemplo no está en que la IA sustituya a la física, sino en la división del trabajo. La teoría física define la dirección de búsqueda; la IA explora un espacio de candidatos que sería demasiado amplio para analizar manualmente; y la supercomputación aporta la capacidad de procesar y verificar los resultados.

El académico Gong Xinguo planteó además que la IA podría permitir definir problemas en lenguaje natural y activar las “habilidades” necesarias para calcular, diseñar y sintetizar materiales.1 Si este enfoque madura, los investigadores podrían dedicar menos tiempo a programar procedimientos especializados y más a formular preguntas, combinar herramientas y validar los resultados.

El contexto estadounidense

Gao Wen comparó esta visión integrada con la iniciativa Quantum Genesis del Departamento de Energía de Estados Unidos. La iniciativa estadounidense busca impulsar ordenadores cuánticos tolerantes a fallos y con relevancia científica, coordinando los esfuerzos del Gobierno federal, los laboratorios nacionales y la industria.

La comparación no permite afirmar que ambos países tengan planes idénticos ni que uno haya logrado una ventaja general. Sí muestra, sin embargo, que la carrera cuántica se está organizando alrededor de algo más amplio que el rendimiento de un chip: laboratorios, superordenadores, redes, energía, algoritmos, talento y mecanismos para convertir los descubrimientos en aplicaciones.

¿Es ya una hoja de ruta oficial de China?

No, al menos no según los materiales disponibles. “量超智” fue el lema de la conferencia y resume los análisis y propuestas de los académicos y expertos participantes; no se presentó como un plan nacional formalmente promulgado.123

Aun así, el encuentro dibujó una línea de debate bastante definida:

• utilizar la IA para mejorar el hardware, el software y los algoritmos cuánticos;
• emplear la supercomputación como plataforma inmediata para la ciencia asistida por IA;
• incorporar la computación cuántica como una futura capa especializada;
• planificar de forma conjunta computación, redes, energía limpia y laboratorios nacionales;
• conectar universidades, centros de investigación, empresas, gobiernos e inversores para llevar los resultados del laboratorio a aplicaciones de mayor escala.237

La noticia principal de Shenzhen, por tanto, no es que la computación cuántica haya entrado ya en una fase de uso generalizado. Es que el relato estratégico está cambiando: la pregunta ya no es solo quién posee el ordenador cuántico más avanzado, sino quién consigue organizar mejor la convergencia entre cuántica, IA, supercomputación y ciencia.