Nella nascente industria del Quantum Computing, QEC sta per Quantum Correction Error, ma – data l’evoluzione sempre più rapida ed entusiasmante che sta prendendo l’industria della computazione quantistica – l’anagramma fornito dal titolo è molto più appropriato. Mentre tutte le principali start-up – e non solo negli Stati Uniti – si stanno focalizzando su soluzioni hardware per la costruzione di un calcolatore quantistico funzionante a tutti gli effetti, in Italia (in particolare a Milano) si sta costruendo un hub per quelle start-up come Algorithmiq che vogliono produrre software quantistico (vedi notizie). Inutile anticipare che questo sarà un segmento che seguiremo con particolare interesse, non fosse altro perché vede l’Europa (e l’Italia) in prima linea per cavalcare le imponenti onde di una innovazione autenticamente radicale. Tuttavia il recente annuncio di IonQ ed il proliferare di fondi tematici, ci impongono di dare un esaustivo resoconto dello stato dell’arte nella costruzione del calcolatore quantistico.
Nel 2026 l’informatica quantistica si trova in una fase storicamente peculiare: la narrativa pubblica parla di corsa industriale, IPO, acquisizioni e valutazioni di mercato, ma la realtà tecnica è molto più selettiva. Non vincerà necessariamente chi possiede oggi il maggior numero di qubit fisici, né chi annuncia il benchmark più spettacolare. Il fattore discriminante è sempre più chiaro: la capacità di trasformare hardware “rumoroso” in qubit logici affidabili tramite Quantum Error Correction (in seguito, questo sarà l’unico significato di QEC). In questo senso, la competizione è ancora aperta perché nessuna architettura ha ancora dimostrato una superiorità definitiva su scala industriale, ma tutte stanno convergendo verso lo stesso collo di bottiglia: il controllo degli errori.
Perché il QEC è al centro della partita
Il qubit fisico, per sua natura, è fragile. Interazioni con l’ambiente, rumore elettronico, imperfezioni dei gate e fenomeni di decoerenza quantistica introducono errori continui. A differenza dell’informatica classica (quella che permette agli attuali computer di funzionare basata su transistor e differenti voltaggi a rappresentare il bit), non è possibile duplicare banalmente l’informazione quantistica per fare ridondanza, a causa del teorema di non clonazione. Per questo motivo, la correzione degli errori quantistici non consiste nel “copiare dati”, ma nel distribuire l’informazione di un qubit logico su molti qubit fisici correlati. Questi concetti sono molto complessi per i non addetti ai lavori. Tuttavia proveremo a sintetizzarli in poche righe sperando di trasmettere quanto meno l’intuizione fondamentale della problematica.
La decoerenza quantistica e il teorema della non clonazione sono due concetti distinti ma profondamente collegati, perché insieme spiegano perché proteggere l’informazione quantistica è molto più difficile rispetto all’informatica classica.
L’informazione quantistica si basa su due concetti fondamentali che sono la superposition e l’entanglement.
La superposition è la proprietà per cui un qubit può trovarsi simultaneamente in una combinazione di due stati binari (comunemente denotati con 0 e 1), fino al momento della misura (o osservazione, ovvero l’interazione con l’ambiente).
A differenza di un bit classico, che vale solo 0 oppure 1, un qubit in sovrapposizione contiene entrambe le possibilità in modo coerente e questo conferisce lor alcune caratteristiche intrinsecamente fondamentali elencate nella Tabella 1.
L’entanglement è una correlazione fisica tra due o più qubit tale che il loro stato non può essere descritto separatamente, ma solo come un unico sistema condiviso.
In pratica, misurando un qubit entangled si determina istantaneamente anche l’esito correlato dell’altro, indipendentemente dalla distanza fisica tra i due qubit.
L’entanglement è una risorsa fondamentale perché permette le applicazioni riportate nella Tabella 2.
In buona sostanza l’entanglement è il legame non classico che rende i sistemi quantistici più potenti dei sistemi tradizionali.
La decoerenza è il processo mediante il quale un qubit perde la propria coerenza di fase e le proprietà di sovrapposizione (superposition) e dell’intreccio (entanglement) quantistico a causa dell’interazione indesiderata con l’ambiente. In pratica, il sistema “trapela informazione” verso l’esterno e lo stato quantistico si degrada progressivamente, diventando sempre più simile ad uno stato classico.
Il teorema della non clonazione afferma invece che non è possibile creare una copia perfetta di uno stato quantistico arbitrario ed ignoto.
Nel mondo classico, se un bit è fragile o rumoroso, basta copiarlo molte volte e usare ridondanza (backup, algoritmi a voto maggioritario, RAID, replica di memoria). Nel mondo quantistico questo schema non funziona perché la decoerenza distrugge l’informazione quantistica e – contemporaneamente – il teorema della non clonazione impedisce di fare copie di sicurezza perfette. È questa doppia difficoltà che rende necessario il QEC.
Poiché non si può clonare uno stato quantistico, la protezione non avviene copiando il qubit, ma codificandol’informazione in modo distribuito su molti qubit fisici entangled.
Per esempio, nei codici stabilizer o surface, non si legge mai direttamente il contenuto del qubit logico: si misurano operatori ausiliari che rivelano solo dove si è verificato l’errore, non quale fosse l’informazione contenuta (perché è impossibile conoscerla a causa della decoerenza quantistica).
La decoerenza può essere interpretata come una sorta di “misurazione involontaria” effettuata dall’ambiente. Quando il qubit “si accoppia/intreccia” con l’esterno, parte dell’informazione di fase si disperde nell’ambiente e non è più recuperabile localmente. La non clonazione impedisce di averne copie perfette interne al sistema.
La decoerenza spiega perché i qubit si corrompono; il teorema della non clonazione spiega perché non possiamo salvarli copiandoli. Da questa combinazione nasce tutta l’architettura moderna della correzione degli errori quantistici e, in ultima analisi, la sfida centrale del quantum computing scalabile.
Un codice QEC opera tipicamente in tre fasi. Nella prima fase, lo stato logico viene codificato in un registro di qubit fisici. Nella seconda, alcuni qubit accessori misurano operatori di parità (stabilizer checks) senza collassare lo stato computazionale utile. In pratica non leggono il dato, perché questo farebbe perdere l’informazione, ma rilevano continuamente se il dato si sta corrompendo ed emettono un segnale (o sindrome) di errore. Nella terza, un decoder classico interpreta le “sindromi di errore” e determina la correzione più probabile. Questo processo deve avvenire ciclicamente e con latenza minima, altrimenti gli errori si accumulano più rapidamente della capacità di rimozione.
Il concetto decisivo è quello del teorema di soglia: sotto una certa soglia di errore fisico, aumentare la ridondanza migliora esponenzialmente l’affidabilità del qubit logico; sopra quella soglia, la ridondanza peggiora la situazione perché introduce più errori di quanti ne corregga (vedi Tabella 4). Di conseguenza, metriche come la fedeltà dei gate a due qubit hanno valore economico e strategico diretto.
Il significato tecnico dei 4 nove di IonQ
L’annuncio di IonQ relativo al raggiungimento di una fedeltà del 99,99% sui gate a due qubit (fidelity gate) va letto precisamente in questa cornice. I gate a due qubit intrecciati sono la componente più critica del budget d’errore nei circuiti. Passare da soglie di errore dell’1% allo 0,01% significa ridurre di circa due ordini di grandezza la probabilità di fallimento di ogni operazione computazionale. Questo non implica automaticamente tolleranza all’errore completa, ma riduce drasticamente il carico di lavoro richiesto dai codici QEC.
Per comprenderne l’impatto, si consideri la seguente relazione qualitativa:
IonQ, basata su tecnologia a ioni intrappolati (trapped ions), beneficia storicamente di tempi di coerenza lunghi e connettività elevata tra qubit. Ciò rende l’architettura particolarmente adatta a operazioni ad alta precisione, anche se spesso penalizzata in velocità di clock rispetto ai sistemi basati su superconduttori.
Le principali architetture in competizione
Il mercato non sta convergendo verso una singola tecnologia. Al contrario, il capitale continua a distribuirsi su approcci diversi: superconducting qubits (qubit a superconduttori), trapped ions, neutral atoms (atomi neutrali), photonics (fotoni), silicon spin qubits e persino strade più speculative (vedi Tabella 5). Questo è un segnale forte: gli investitori professionali ritengono che il vincitore non sia ancora identificabile.
Nel seguito analizzeremo le due tecnologie ad atomi neutrali ed a fotoni di luce. Quindi qui spendiamo due parole sui silicon spin. Si tratta di è un’architettura quantistica in cui i qubit vengono realizzati usando lo spin degli elettroniconfinati in strutture di silicio nanometrico.
L’idea è sfruttare una proprietà quantistica fondamentale dell’elettrone — lo spin — che può assumere due stati principali che rappresentano i classici 0 ed 1. Lo spin è una proprietà quantistica fondamentale dell’elettrone che si comporta come una sorta di momento angolare intrinseco. È importante chiarire subito una cosa: l’elettrone non sta realmente “girando su sé stesso” come una pallina. Il termine “spin” è storico, ma in meccanica quantistica rappresenta una proprietà intrinseca della particella, analoga a massa, carica elettrica e momento magnetico. Detta brutalmente e senza pretesa di rigore scientifico, un elettrone “che ruota” si comporta come una minuscola calamita e quindi applicandoci un campo magnetico si possono allineare gli spin di diversi elettroni, cambiare la loro energia, ma soprattutto possono essere manipolati e misurati e questo, per una particella che possiede due soli stati, diventa fondamentale a fini computazionali.
Nella computazione quantistica il qubit è proprio lo stato di spin di un elettrone la cui rotazione viene controllata tramite impulsi elettromagnetici. L’entanglement nasce accoppiando spin vicini.
IonQ vs Quantinuum: precisione contro integrazione
Tra i protagonisti dell’approccio trapped-ion, IonQ e Quantinuum rappresentano due modelli industriali differenti. IonQ ha scelto il mercato pubblico, puntando su branding, raccolta capitale e visibilità. Quantinuum, nata dall’unione tra Honeywell Quantum Solutions e Cambridge Quantum, appare invece più integrata verticalmente: hardware, software stack, cybersecurity e rapporti enterprise consolidati.
Dal punto di vista del QEC, entrambe dispongono di una base favorevole: gate accurati e connettività ampia, riducono la complessità di molti codici di correzione rispetto a layout rigidamente locali. Tuttavia, il vantaggio finale dipenderà dalla capacità di orchestrare milioni di cicli di syndrome extraction con rendimento stabile, non solo dal benchmark isolato.
IBM e Google: la forza della scala ingegneristica
IBM e Google continuano a puntare prevalentemente su qubit a superconduttori. Questo approccio soffre generalmente di gate inferiori (in termini di errori) rispetto ai migliori trapped-ion, ma offre vantaggi enormi in velocità operativa, integrazione industriale, toolchain software e capacità produttiva. Persino Google ha avviato programmi paralleli sui neutral atoms, segnale che anche i leader non considerano chiusa la partita tecnologica.
Nel lungo periodo, il vero vantaggio di IBM e Google potrebbe essere la capacità di industrializzare il QEC su vasta scala: cryogenics, packaging, elettronica di controllo, compiler stack e supply chain.
D-Wave e Rigetti: due casi speciali
D-Wave segue un percorso diverso, storicamente centrato sulla soluzione di problemi di ottimizzazione complessa (si chiama quantum annealing e riguarda quei problemi che nemmeno i supercalcolatori attuali sono in grado di risolvere con precisione).
ur non essendo il paradigma universale più ambito, possiede casi d’uso più immediati in logistica e scheduling. Rigetti, invece, resta una scommessa sul superconducting indipendente: upside teorico elevato, ma competizione frontale con giganti molto capitalizzati.
Il ruolo del capitale: perché la corsa è ancora aperta
Il dato rilevante per questo settore è che il denaro continua a finanziare molteplici approcci contemporaneamente. In settori maturi, il capitale converge sui probabili vincitori; qui accade il contrario. Significa che il mercato percepisce ancora una fase pre-dominante, simile ai primi anni dell’aviazione o dei semiconduttori.
Inoltre, le recenti acquisizioni mostrano una tendenza alla verticalizzazione: IonQ ha acquisito Oxford Ionics, mentre D-Wave ha acquisito Quantum Circuits. Questo suggerisce che nessun attore considera sufficiente il solo hardware nativo; servono IP, talenti e componenti complementari.
La vera metrica da osservare nei prossimi anni
Il mercato continua spesso a parlare di numero di qubit. Dal punto di vista scientifico, è una metrica incompleta. La sequenza di priorità più utile è invece riportata nella seguente tabella:
Quando il settore passerà da “1000 qubit fisici” a “10 qubit logici utili”, cambierà completamente il framework di valutazione industriale.
Integrazione: i nuovi contendenti internazionali che mantengono aperta la corsa quantistica
La competizione non è più limitata al triangolo Stati Uniti–Big Tech–first movers quotati. Il capitale sta fluendo verso una seconda ondata di aziende che rappresentano architetture alternative e una geografia molto più ampia dell’innovazione quantistica. In particolare vengono citate Infleqtion (USA), Xanadu (Canada), Pasqal (Francia) e IQM (Finlandia)come esempi di operatori che potrebbero influenzare materialmente il mercato nei prossimi anni.
Questo è rilevante perché suggerisce che il settore non ha ancora raggiunto una convergenza tecnologica. Se gli investitori fossero convinti che trapped ions o superconducting qubits abbiano già vinto, il capitale si concentrerebbe solo su IonQ, Quantinuum, IBM o Google. Invece sta accadendo il contrario.
Infleqtion (USA): neutral atoms e quantum sensing
Infleqtion, precedentemente nota come ColdQuanta, è uno dei nomi più interessanti nell’ecosistema statunitense. L’azienda lavora su piattaforme basate su neutral atoms, tecnologia che utilizza atomi neutri intrappolati e manipolati tramite laser. Gli atomi neutrali sono atomi che hanno un numero uguale di protoni ed elettroni, quindi possiedono, a differenza degli ioni intrappolati, carica elettrica totale nulla. Questo approccio punta a combinare elevata scalabilità geometrica con buona qualità dei qubit.
Dal punto di vista del QEC, i neutral atoms sono promettenti perché consentono array bidimensionali e tridimensionali molto densi, utili per codici topologici come surface code o LDPC adattati. Quindi l’organizzazione spaziale (geometrica) dei qubit è di fondamentale importanza. Infatti molti codici QEC moderni — soprattutto i surface codes — non funzionano su qubit isolati, ma su reti di qubit che devono interagire localmente con i vicini.
Per esempio, in un surface code ogni qubit deve eseguire continuamente stabilizer checks con i qubit circostanti. Questa struttura richiede molti qubit fisici, connettività ordinate, disposizione bidimensionale regolare ed interazioni controllate tra vicini.
Nei sistemi neutral atoms, gli atomi vengono intrappolati tramite laser (“optical tweezers”) e possono essere posizionati quasi come punti su una griglia programmabile.
Questo offre tre vantaggi enormi:
1) array molto densi, ovvero più qubit in meno spazio
2) geometria riconfigurabile che consente l’ottimizzazione dei codici
3) interazioni controllabili e quindi stabilizer checks più efficienti
A differenza dei superconducting qubits, dove la geometria del chip è fisicamente fissata, nei neutral atoms gli array possono essere riorganizzati dinamicamente.
Il surface code è oggi uno dei codici QEC più promettenti perché tollera errori relativamente alti, usa solo interazioni locali e scala bene (quantomeno su base teorica). Tuttavia richiede enormi reti 2D di qubit.
La bella notizia è che gli automi neutrali sono particolarmente promettenti per affrontare questa sfida perché consentono di:
- • costruire, in modo relativamente naturale, griglie 2D regolari;
- • ottenere centinaia/migliaia di atomi in configurazioni compatte;
- • connettersi in modo più flessibile.
Ed i vantaggi non finiscono qui perché gli atomi neutrali consentono notevoli passi in avanti per la creazione di LDPC (Low-Density Parity-Check codes) quantistici ovvero una nuova generazione di codici QEC che mira a ridurre drasticamente la ridondanza richiesta, ma richiedono connessioni più sofisticate, reti di interazione non banali ed alta flessibilità topologica, traguardi più facilmente raggiungibili attraverso riconfigurazioni spaziali, interazioni selettive ed architetture quasi tridimensionali tutte caratteristiche appannaggio degli atomi neutrali.
Inoltre, Infleqtion non è solo quantum computing: opera anche nel quantum sensing e timing, elemento strategico perché genera applicazioni più vicine al mercato rispetto alla sola computazione resistente agli errori.
Xanadu (Canada): la scommessa fotonica
Xanadu rappresenta una delle piattaforme più originali del panorama globale: photonic quantum computing. Invece di usare atomi o circuiti superconduttori, utilizza fotoni come portatori dell’informazione quantistica.
Il vantaggio teorico principale è importante: i fotoni interagiscono poco con l’ambiente, quindi sono meno soggetti ad alcuni meccanismi di decoerenza. Inoltre, possono viaggiare naturalmente su fibre ottiche, rendendo la piattaforma potenzialmente ideale per quantum networking e distributed quantum computing.
Tuttavia, il QEC fotonico è molto complesso. Poiché i fotoni interagiscono poco tra loro, realizzare gate deterministici e schemi di correzione degli errori efficienti richiede architetture sofisticate, cluster states e risorse ottiche molto elevate.
Pasqal (Francia): il campione europeo dei neutral atoms
Pasqal è probabilmente il nome europeo più noto nel segmento degli atomi neutrali. Il modello tecnologico è affine a Infleqtion, ma con forte supporto scientifico francese e ambizione di leadership continentale.
La piattaforma di Pasqal è particolarmente interessante per simulazione quantistica, optimization e problemi many-body, dove la disposizione flessibile degli atomi può diventare un vantaggio architetturale. I problemi many-body (“a molti corpi”) sono problemi fisici in cui un sistema contiene molte particelle quantistiche che interagiscono simultaneamente tra loro in varie forme quali interazioni elettromagnetiche, correlazioni quantistiche, entanglement ed effetti collettivi.
La soluzione di problemi many-body è particolarmente importante per lo studio di nuovi materiali e molecole.
Il punto cruciale è che il comportamento complessivo non può essere descritto semplicemente analizzando una particella alla volta, perché le interazioni e l’entanglement creano proprietà collettive estremamente complesse, troppo complesse per permettere simulazioni efficienti tramite computer classici. Più tecnicamente se si hanno 
particelle, il numero degli stati da analizzare cresce seconda la seguente legge: 
. Quindi esponenzialmente.
Dal punto di vista QEC, il nodo è la transizione da sistemi promettenti di tipo NISQ a macchine fault-tolerant vere. Se Pasqal riuscisse a migliorare la fedeltà dei gate mantenendo densità elevata, potrebbe diventare uno dei player più pericolosi per i concorrenti.
Un sistema NISQ (“Noisy Intermediate-Scale Quantum”) è una piattaforma di computazione quantistica abbastanza grande da eseguire esperimenti interessanti, ma ancora troppo soggetta a rumore per sostenere lunghi calcoli affidabili.
In pratica i qubit funzionano e si può creare entanglement e questo consente di eseguire algoritmi limitati; tuttavia gli errori crescono troppo velocemente.
Quindi il sistema non può ancora supportare QEC completo su larga scala.
Una macchina fault-tolerant invece è diversa. Non basta avere tanti qubit, buoni benchmark e circuiti dimostrativi. Serve poter rilevare continuamente errori, correggerli in tempo reale e mantenere stabile un qubit logico per tempi lunghi. Purtroppo questo richiede gate molto accurati e leggibilità precisa del loro stato, stabilità sistemica e ridondanza gestibile.
Ed è qui che entra il problema della fedeltà dei gate.
IQM (Finlandia): superconducting europeo con DNA industriale
IQM rappresenta una delle realtà europee più solide nel paradigma dei qubits a superconduttori, oggi il più adottato dai grandi gruppi come IBM e Google.
Questo è significativo perché l’Europa, tramite IQM, non compete solo sul terreno dei neutral atoms o software (inteso come algoritmi quantistici), ma ha anche un attore nel segmento più industrialmente maturo. La tecnologia a superconduttori offre tempi di gate molto rapidi e un ecosistema già avanzato di controllo elettronico e criogenia.
Per il QEC, IQM eredita sia vantaggi sia limiti della piattaforma: velocità elevata e toolchain mature, ma con ridondanze severe per connettività locale e requisiti criogenici. Per toolchain si intende l’ecosistema tecnologico attorno ai qubit superconduttori che è già relativamente avanzato e industrializzato rispetto ad altre architetture quantistiche.
Non si parla solo dell’hardware, ma di tutto l’insieme di strumenti necessari per progettare, programmare, controllare, calibrare e operare un computer quantistico reale. In particolare una toolchain quantistica presenta le seguenti componenti:
Nel caso dei qubit superconduttori (come IBM, Google, Rigetti Computing e IQM), questa infrastruttura esiste già da anni ed è molto sviluppata.
Impatto competitivo rispetto a IonQ, Quantinuum, IBM e Google
L’esistenza di questi quattro attori dimostra che il mercato non crede in una vittoria già assegnata. Ognuno presidia una nicchia strategica:
Ciò significa che IonQ e Quantinuum non competono solo tra loro; IBM e Google non competono solo internamente; esiste un secondo livello di sfide che potrebbe emergere tramite progressi tecnici, partnership governative o acquisizioni.
Dal punto di vista del QEC, queste società contano perché portano architetture diverse, e il vincitore della decade potrebbe essere semplicemente la piattaforma che minimizza il costo per qubit logico corretto. Non necessariamente quella con più qubit fisici, né quella con il benchmark marketing migliore.
Infleqtion, Xanadu, Pasqal e IQM non sono nomi marginali: rappresentano la prova concreta che il settore è ancora in fase esplorativa avanzata. Se IonQ incarna la precisione trapped-ion e IBM la scala dei superconduttori, questi nuovi attori incarnano il principio più importante del 2026: la corsa quantistica resta aperta perché nessuno ha ancora dimostrato la supremazia economica del proprio modello di QEC su larga scala.
Conclusione
Nel 2026 la corsa quantistica è ancora radicalmente aperta, nonostante sfide tecniche significative. L’annuncio di IonQ sul 99,99% conferma che i trapped ions restano tra le piattaforme più eleganti dal punto di vista della precisione. Quantinuum appare fortissima nell’integrazione enterprise. IBM e Google mantengono la leadership ingegneristica di scala. Nuovi attori su atomi neutrali, fotoni e silicon spin continuano a ricevere capitale perché il vincitore non è ancora noto. Tuttavia, sotto tutta la narrativa di mercato, la variabile dominante resta una sola: chi saprà implementare un Quantum Error Correction efficiente, stabile e scalabile sarà il vero leader della decade quantistica.
Disclaimer
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