Computação quântica: como funciona, o que IBM e Google já mostraram e o que ainda falta

Um computador quântico não é um computador comum mais rápido. Ele é uma máquina especializada que, para alguns tipos de problema, consegue explorar regras da física que um processador convencional só imita a um custo enorme. Para todo o resto, de abrir uma planilha a rodar um jogo, ele é pior, mais caro e mais lento.

O jeito mais rápido de entender o assunto é olhar um circuito de verdade, depois ver o que as máquinas de IBM e Google já entregaram e, por fim, separar resultado verificado de promessa de roteiro. As datas e números abaixo foram conferidos em outubro de 2026.

Um circuito de dois qubits, linha por linha

O Qiskit, kit de código aberto da IBM, permite simular pequenos circuitos quânticos no próprio computador, sem acesso a hardware. Depois de instalar com pip install qiskit, este programa cria o exemplo mais clássico da área, o estado de Bell:

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.quantum_info import Statevector

qc = QuantumCircuit(2)  # dois qubits, ambos começam em 0
qc.h(0)                 # porta Hadamard: põe o qubit 0 em superposição
qc.cx(0, 1)             # porta CNOT: emaranha o qubit 1 com o qubit 0

print(Statevector(qc).probabilities_dict())  # saída: {'00': 0.5, '11': 0.5}

O resultado diz que, ao medir, você verá 00 metade das vezes e 11 na outra metade. Nunca 01 nem 10. Os dois qubits ficaram correlacionados de um jeito que não dá para descrever olhando cada um separadamente: isso é o emaranhamento.

O que cada passo ensina

• Superposição (porta H): antes da medição, o qubit 0 não está "em 0" nem "em 1". Ele carrega amplitudes para os dois resultados, e a medição devolve um deles com probabilidade definida por essas amplitudes.
• Emaranhamento (porta CNOT): o estado do par passa a ser uma coisa só. Medir um qubit determina o resultado do outro.
• Medição: cada execução devolve uma única sequência de bits. Por isso circuitos reais rodam milhares de vezes (shots) e o resultado é uma estatística.

A frase "o computador quântico testa todas as respostas ao mesmo tempo" é o mal-entendido mais comum. A medição entrega uma resposta só. O que um algoritmo quântico faz é arrumar a interferência entre amplitudes para que os caminhos que levam à resposta certa se reforcem e os errados se cancelem, o que só funciona em problemas com estrutura matemática adequada.

Por que simular deixa de ser possível

Para descrever n qubits, um computador comum precisa guardar 2ⁿ amplitudes. Com 2 qubits são 4 números; com 30, cerca de um bilhão; com 50, mais de um quatrilhão. Em algum ponto entre 50 e 100 qubits de boa qualidade, a simulação exata direta sai do alcance até de supercomputadores, e é aí que começa a disputa por "vantagem quântica".

Como os qubits são construídos

Ninguém sabe ainda qual tecnologia vai vencer. Cada empresa aposta em uma física diferente:

A conexão com a indústria de chips é direta: processadores supercondutores e de spin em silício são fabricados com técnicas da microeletrônica, tema de semicondutores.

O obstáculo central: erro

Qubits perdem o estado quântico ao menor contato com o ambiente (calor, vibração, radiação), fenômeno chamado decoerência. Além disso, as portas de dois qubits erram da ordem de uma vez a cada mil operações, enquanto um transistor erra numa escala incomparavelmente menor. Um algoritmo útil precisa de milhões ou bilhões de operações seguidas, então sem correção o resultado vira ruído.

A saída é a correção quântica de erros: muitos qubits físicos trabalham juntos para formar um qubit lógico mais confiável. Isso só vale a pena se os qubits físicos estiverem abaixo de um limiar de erro; acima dele, adicionar qubits piora as coisas. Por isso a contagem de qubits num anúncio diz pouco: importa a fidelidade das portas e quantos qubits lógicos a máquina sustenta.

O que já foi demonstrado, com data

O padrão se repete: cada alegação de vantagem é seguida por tentativas de reproduzir o resultado com algoritmos clássicos mais espertos. Isso é saudável e é o motivo de a IBM e parceiros terem criado um rastreador público de alegações, em vez de declarar vitória por comunicado.

Os roteiros oficiais

IBM. A página de tecnologia da empresa lista o Heron (133 ou 156 qubits) e o Nighthawk (120 qubits) como sistemas atuais. O alvo de longo prazo é o Starling, previsto para 2029: um sistema tolerante a falhas com 200 qubits lógicos capaz de executar 100 milhões de portas quânticas. A IBM havia prometido vantagem quântica verificada até o fim de 2026; as alegações de julho são a tentativa de cumprir essa meta, ainda em avaliação pela comunidade.

Google. O roteiro do Google Quantum AI tem seis marcos. A empresa dá como alcançados os dois primeiros: computação além do clássico (experimento de 2019) e correção de erros com protótipo de qubit lógico, reforçada pelos resultados do Willow. O terceiro é um qubit lógico de vida longa, e o último é uma máquina com cerca de um milhão de qubits físicos. A empresa não publica ano para cada marco.

Roteiro é intenção, não entrega. Os mesmos fabricantes já revisaram cronogramas antes, e a pergunta certa diante de cada anúncio é: foi publicado em revista com revisão por pares? Alguém de fora reproduziu?

Para que serve, de fato

As aplicações com argumento mais sólido são as que envolvem sistemas que já são quânticos por natureza:

• Química e materiais: simular moléculas para catalisadores, baterias e fármacos. O "Quantum Echoes" do Google foi apresentado como passo nessa direção, com um experimento de prova de princípio sobre estrutura molecular feito com a Universidade da Califórnia em Berkeley.
• Física fundamental: modelar materiais magnéticos e supercondutores, área das alegações da IBM com a Qedma.
• Criptoanálise: o algoritmo de Shor fatora números grandes e quebraria RSA e curvas elípticas numa máquina grande o bastante. Em maio de 2025, Craig Gidney, do Google, estimou que um RSA de 2.048 bits poderia ser fatorado em menos de uma semana com menos de um milhão de qubits físicos ruidosos, contra os 20 milhões de uma estimativa de 2019. Nenhuma máquina perto disso existe, mas a queda da estimativa é um dos motivos da pressa em adotar criptografia pós-quântica.
• Otimização e aprendizado de máquina: muito citadas em marketing, com ganhos ainda discutidos. Para a maioria dos problemas de negócios, algoritmos clássicos e GPUs continuam a melhor opção, como mostra o avanço de machine learning convencional.

Como experimentar sem gastar nada

1. Simule localmente: o Qiskit roda em Python no seu computador, e o exemplo acima basta para começar. Se ainda está escolhendo uma linguagem, veja Python ou JavaScript.
2. Rode em hardware real: o plano Open da IBM Quantum Platform dá, gratuitamente, até 10 minutos de execução por mês em processadores reais da empresa, segundo a página de preços consultada em outubro de 2026, com limite de três trabalhos simultâneos na fila.
3. Estude a base: álgebra linear (vetores, matrizes, números complexos) e probabilidade explicam 90% do que aparece nos tutoriais.

Desconfie de produtos de consumo vendidos como "quânticos" (pulseiras, purificadores, "IA quântica" em aplicativos): nenhum deles contém um computador quântico.

Perguntas frequentes

Quantos qubits são necessários para quebrar a criptografia de hoje?

Depende da qualidade dos qubits e da arquitetura. A estimativa pública mais citada, de Craig Gidney em 2025, fala em menos de um milhão de qubits físicos com taxa de erro de 0,1% operando continuamente por cerca de uma semana. As maiores máquinas anunciadas têm da ordem de centenas a poucos milhares de qubits físicos, e nenhuma roda por dias sem interrupção.

O que é um qubit lógico e por que ele importa mais que o físico?

Qubit físico é o componente real (um circuito, um íon, um átomo). Qubit lógico é a informação protegida por um código de correção de erros que usa vários qubits físicos. Algoritmos longos e úteis precisam de qubits lógicos; por isso o Starling da IBM é descrito em qubits lógicos (200), e não físicos.

Já existe vantagem quântica?

Existem alegações publicadas, como o Quantum Echoes do Google (2025) e as três da IBM com parceiros (julho de 2026). Em outubro de 2026, elas seguem em avaliação: algumas são pré-prints, e grupos independentes tentam reproduzir os resultados com métodos clássicos. Nenhuma resolveu ainda um problema comercial que uma empresa estivesse pagando para resolver.

Brasileiro consegue acessar um computador quântico?

Sim, pela nuvem. A IBM Quantum Platform aceita cadastro de qualquer país no plano gratuito, e provedores de nuvem oferecem acesso pago a máquinas de vários fabricantes, no modelo explicado em computação em nuvem.

Fontes

• Arute, F. et al. Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 2019.
• Google. Meet Willow, our state-of-the-art quantum chip (09/12/2024).
• Google Quantum AI. Quantum error correction below the surface code threshold (2024).
• Google. Our Quantum Echoes algorithm is a big step toward real-world applications (22/10/2025).
• Google Quantum AI. Roadmap.
• IBM. Quantum technology and roadmap.
• IBM Newsroom. IBM delivers new quantum processors, software, and algorithm breakthroughs (12/11/2025).
• IBM Newsroom. IBM and The University of Chicago Demonstrate Quantum Advantage (30/07/2026).
• IBM. IBM Quantum pricing.
• Gidney, C. How to factor 2048 bit RSA integers with less than a million noisy qubits (2025).
• Preskill, J. Quantum Computing in the NISQ era and beyond (2018).