Evolução da Computação Quântica

Em 1981, Richard Feynman questionou por que estudiosos tentavam simular a Física Quântica em computadores clássicos, se a própria natureza é quântica? A partir desse insight, nasce a ideia de construir computadores que usam diretamente as regras da Mecânica Quântica para resolver problemas que, para máquinas tradicionais, seriam impossíveis ou economicamente inviáveis. 

Por décadas, Computação Quântica foi assunto de congresso científico, não de reunião de diretoria. Ficou restrita a artigos, laboratórios e a um grupo pequeno de especialistas espalhados pelo mundo. Era vista como algo “para daqui a muitas décadas”. 

Corta para hoje. Em um de seus keynotes, Jensen Huang, CEO da NVIDIA, faz um resumo direto: quase não se falava em Computação Quântica fora da Academia; os resultados eram essencialmente experimentais. Agora, o vocabulário mudou. Entraram em cena palavras como produto, plataforma, parceria e investimento. Grandes players, Google, IBM, Microsoft e a própria NVIDIA, transformaram um campo de pesquisa em uma corrida comercial. Quando empresas desse porte alinham marca, orçamento e roadmap em torno de uma mesma tecnologia, o recado para o mercado é claro: não é mais ficção científica, é uma transição em andamento. 

Da teoria à prática: a evolução da Computação Quântica 

A história pode ser resumida em alguns marcos. Nos anos 1980, Feynman plantou a semente ao propor que sistemas quânticos fossem usados para simular fenômenos quânticos. Nas décadas seguintes, anos 1990 e 2000, surgem algoritmos que mostram o potencial desse modelo, como o de Shor, capaz de fatorar números grandes de maneira muito mais eficiente que qualquer método clássico conhecido, e o de Grover, que acelera buscas em bancos de dados. Ainda era tudo teórico, mas já havia uma promessa gigantesca embutida ali. 

A partir de 2010, começamos a ver os primeiros equipamentos acessíveis. Plataformas em nuvem permitem que pesquisadores e empresas experimentem em hardware quântico real. A IBM, por exemplo, disponibiliza o acesso remoto aos seus primeiros computadores quânticos, abrindo a possibilidade de testar algoritmos e aplicações sem precisar instalar um laboratório inteiro. 

Entre 2020 e 2025, a curva se acentua. Entramos na fase em que Computação Quântica deixa de ser apenas “tema de paper” e passa a aparecer em apresentações de produto, discursos a investidores e estratégias de longo prazo das big techs. É o momento em que qubits (bits quânticos, quer dizer, a unidade básica de informação na computação quântica) e circuitos quânticos começam a dividir espaço com KPIs, ROI e roadmap tecnológico. 

O papel dos gigantes: Google, IBM, Microsoft e NVIDIA 

O Google ganhou os holofotes ao anunciar que seu processador quântico Sycamore, com 53 qubits, executou uma tarefa específica em cerca de 200 segundos, algo que, segundo a própria empresa, levaria milhares de anos em um supercomputador clássico. O termo “supremacia quântica” gerou debates, mas uma conclusão ficou clara: já existem problemas muito específicos em que um computador quântico supera qualquer máquina clássica conhecida. Para o mundo corporativo, isso acende duas luzes ao mesmo tempo: a da oportunidade (novas formas de simular, otimizar e analisar dados) e a do risco (ficar para trás em capacidade de modelagem e inovação). 

A IBM seguiu um caminho complementar, tratando a Computação Quântica como produto desde cedo. Ao anunciar processadores com mais de 1.000 qubits, como o Condor, a empresa vai além do número absoluto de qubits e apresenta um roadmap público, falando abertamente sobre supercomputadores quântico-cêntricos, que combinam hardware quântico, software, serviços em nuvem e casos de uso bem definidos. Finanças, química, logística e energia são alguns dos setores já mapeados nos seus materiais e demos. A mensagem é: existe um plano, não apenas uma experiência de laboratório. 

A Microsoft, por sua vez, aposta em qubits topológicos, um tipo de qubit pensado para ser mais resistente a ruídos e, portanto, mais adequado à escalabilidade. O anúncio de chips com “núcleos topológicos” e a visão de chegar a milhões de qubits em um único chip mostram uma ambição de longo prazo. Há ceticismo na comunidade científica, e não faltam discussões sobre até que ponto o marketing se antecipa à realidade técnica. Ainda assim, o investimento é concreto: expansão de laboratórios, parcerias com centros de pesquisa e uma clara integração com o ecossistema Azure, preparando o ambiente para workloads quânticos assim que a tecnologia estiver pronta para produção. 

A NVIDIA escolheu um posicionamento estratégico diferente. Em vez de competir diretamente para ter o “maior computador quântico”, a empresa quer ser a cola entre Computação Quântica, IA e Computação de Alto Desempenho. Com a plataforma CUDA-Q, oferece um ambiente onde o desenvolvedor pode orquestrar CPUs, GPUs e QPUs em um mesmo fluxo de trabalho. Na prática, é possível escrever aplicações em que parte da carga roda em GPU (simulação, IA, pré-processamento) e outra parte específica é enviada para um processador quântico. Ao somar isso a interconexões especializadas e parcerias com empresas quânticas, a NVIDIA se posiciona como infraestrutura padrão de um futuro híbrido, em que diferentes tipos de processadores trabalham juntos. 

O que já é possível fazer com Computação Quântica hoje 

Se você é decisor de tecnologia ou negócios, é natural se perguntar o que é possível fazer de concreto agora. É importante ser honesto: a maioria dos equipamentos atuais está na fase NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), quer dizer, com dezenas ou centenas de qubits ainda bastante suscetíveis a ruído. Mesmo assim, já existem frentes de aplicação sendo testadas. 

Na área de otimização, problemas como roteamento de frotas, planejamento de produção e alocação de recursos vêm sendo estudados com algoritmos quânticos ou que usam conceitos quânticos, muitas vezes combinados com técnicas de Inteligência Artificial. Em química e ciência de materiais, simulações de moléculas complexas e estruturas avançadas são candidatos naturais para o ganho quântico, com impacto em fármacos, energia, fertilizantes, baterias e muito mais. No setor financeiro, há pesquisas em modelagem de risco, precificação de derivativos e otimização de portfólios usando abordagens híbridas. E, mais recentemente, começam a surgir experimentos em Aprendizado de Máquina Quântico (Quantum Machine Learning, ou QML), que usam circuitos quânticos como blocos em modelos de IA. 

Na prática, tudo isso está, em sua maioria, no estágio de P&D: projetos piloto, provas de conceito e colaborações entre empresas de tecnologia, universidades e players de setores estratégicos. O ponto crucial é que as organizações que começam a experimentar agora ganham uma reserva de conhecimento difícil de ser copiada depois. 

Segurança e criptografia no mundo pós-quântico 

Outro ponto que preocupa executivos e times de tecnologia é a segurança. Algoritmos quânticos, como o de Shor, têm o potencial de quebrar esquemas criptográficos amplamente utilizados hoje, como RSA e ECC, desde que existam computadores quânticos grandes e confiáveis o suficiente. Isso faz com que a discussão sobre segurança pós-quântica deixe de ser teórica e passe a ser estratégica. 

Organismos de padronização, como o NIST (sigla em inglês para Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia), já selecionaram algoritmos de criptografia pós-quântica, como CRYSTALS-Kyber para troca de chaves, e CRYSTALS-Dilithium, FALCON e SPHINCS+ para assinaturas digitais. Ao mesmo tempo, cresce a preocupação com o cenário “colhe agora, quebra depois”, em que dados criptografados hoje são armazenados para serem decriptados no futuro, quando a Computação Quântica estiver madura. 

Se sua organização lida com informações sensíveis de longa duração (dados de saúde, registros governamentais, propriedade intelectual, contratos de longo prazo, segredos industriais), a migração para algoritmos pós-quânticos não é um tema para deixar para “mais tarde”. Ele precisa entrar no roadmap de segurança agora, junto com outras iniciativas de transformação digital. 

O que isso significa para a sua empresa hoje 

A boa notícia é que você não precisa comprar um computador quântico amanhã cedo. A má notícia é que, se nada for feito, é possível ficar para trás justamente quando essa tecnologia começar a entregar vantagens práticas. O segredo está em agir em três frentes: risco, oportunidade e preparação. 

Primeiro, é fundamental entender o horizonte de risco e oportunidade do seu negócio. Seus dados precisam ser confidenciais por quanto tempo? Se a resposta estiver na casa de décadas, criptografia pós-quântica entra imediatamente na conversa. Seu modelo de negócio depende de otimização complexa, simulações sofisticadas ou detecção de padrões? Nesse caso, Computação Quântica deixa de ser apenas ameaça e passa a ser uma oportunidade concreta de vantagem competitiva. 

Em seguida, vale começar pequeno, mas começar. Não é necessário rodar código em um computador quântico físico; simuladores de alta performance, muitas vezes em GPU, já permitem testar algoritmos, entender limitações, adaptar equipes e mapear casos de uso relevantes. Um projeto piloto bem definido, ainda que modesto, costuma gerar mais aprendizado real do que anos de acompanhamento distante do tema. 

Por fim, é essencial fortalecer a base tecnológica. Computação Quântica não vai substituir sistemas legados de uma vez; ela vai se conectar a eles. Isso exige dados bem governados, arquiteturas modernas orientadas a APIs, uso de nuvem de forma estratégica e, principalmente, maturidade em Inteligência Artificial. As aplicações mais promissoras do futuro tendem a ser híbridas, combinando IA, supercomputação e aceleradores quânticos em um mesmo fluxo de trabalho. 

Como a Visionnaire pode apoiar sua jornada nesse novo cenário 

Na Visionnaire, acompanhamos há décadas a evolução de tecnologias que, num primeiro momento, pareciam distantes da realidade de negócios, mas que hoje são parte do dia a dia das empresas, como a própria IA. Com a Computação Quântica não será diferente. Mais importante do que “programar qubits” agora é construir as bases para que sua organização esteja pronta quando essa tecnologia entrar na fase de “uso útil” em larga escala. 

Podemos ajudar sua empresa a diagnosticar a maturidade em dados, IA e arquitetura de sistemas, identificando se você está pronto para integrar tecnologias emergentes. Também apoiamos na construção de um roadmap tecnológico que considere, de forma realista, temas como criptografia pós-quântica, IA generativa, aceleração em GPU e, mais adiante, integrações com plataformas quânticas. E, claro, atuamos como Fábrica de Software e IA para desenvolver soluções sob medida, já otimizadas para alto desempenho, simulação e algoritmos avançados. 

Você não precisa se tornar especialista em Computação Quântica para tomar boas decisões hoje. O que precisa é decidir se quer ser espectador ou protagonista na próxima grande onda de transformação tecnológica. Se a sua intenção é liderar, o próximo passo é simples: conversar com a Visionnaire e começar a desenhar, agora, a estratégia que vai posicionar a sua empresa no mundo pós-quântico.