Esta semana se ha publicado un interesante artículo en LiveScience que habla de una posible sinergia entre la computación cuántica y la fusión nuclear: dos temas que hemos tratado a menudo en nuestra página web dedicada a los análisis en profundidad. Al parecer, ambos temas comparten un único elemento: el perfil de riesgo. De hecho, en ambos casos se trata de una apuesta que se puede resumir en una frase: «salir de los laboratorios para entrar en el mundo de la industria». En realidad, ambas disciplinas tienen algo más en común: la posibilidad de que una impulse a la otra en un círculo virtuoso de interacción. Para comprender este interesante aspecto, invitamos al lector a leer primero el informe sobre la fusión, que puede descargarse de nuestra página web, y a continuación a seguir leyendo lo que se expone a continuación, complementándolo, si lo desea, con un nuevo informe de análisis que también puede descargarse de la página web.
La computación cuántica aún no acelera la fusión, pero ha encontrado un problema concreto al que enfrentarse: simular la química de la sal que debe producir el tritio. Para ser precisos, las simulaciones intentan aprovechar al máximo las mejores soluciones de cálculo avanzado de las que disponemos: además de la computación cuántica, la tecnología de los superordenadores y la inteligencia artificial, que, en comparación con la computación cuántica, tienen la gran ventaja de ser realidades ya operativas.
Sin embargo, la sinergia entre la computación cuántica y la fusión nuclear representa un reto mucho más prometedor para un inversor a largo plazo, ya que se perfila como una «opción sobre una opción», que solo tendrá valor si la fusión llega a ser comercial y si la computación cuántica supera a los métodos clásicos precisamente donde más importa.
Por qué la fusión tiene un problema de cálculo
Ninguna instalación ha estado nunca expuesta de forma continua al calor y a la radiación de una reacción de fusión, por lo que faltan muchos datos y solo se pueden obtener construyendo máquinas costosas o mediante simulaciones. Los cuellos de botella son tres:
• Trizio: el reactor debe producir más de lo que consume (relación de reproducción de tritio superior a 1), pero la reproducción solo se ha demostrado en laboratorio.
• Materiales: Mohamed Abdou (UCLA) estima que los componentes de primera generación podrían fallar, de media, cada 20 minutos, con reparaciones que llevarían «varios meses».
• Plasma: es inestable por naturaleza y mantenerlo estable durante mucho tiempo sigue siendo uno de los problemas más difíciles.
El caso IBM–ORNL
El 29 de junio de 2026, Oak Ridge, la Cleveland Clinic e IBM calcularon en hardware cuántico nueve configuraciones de FLiBe, una sal fundida de flúor, litio y berilio para la manta (la pared que envuelve el plasma). Cada configuración es un clúster de 21 iones. El quid de la cuestión es dónde acaba el trizio: si se une al flúor, forma un compuesto corrosivo; de lo contrario, sale en forma de gas. La DFT, el método clásico estándar, se equivocó en la energía libre de la sal hasta en un 10 %, y ahí es donde entra en juego la cuántica. El resultado es una prueba de viabilidad, no una ventaja: los nueve cálculos coinciden con los clásicos y el preprint aún no ha sido revisado por pares. Una manta real tiene unas 10²⁴ partículas, y el estudio pone a prueba solo una de las tres etapas del flujo de trabajo (agentes de IA, superordenador, ordenador cuántico).
El tritio en cifras
El mundo produce unos 20 kg al año: bastan para unos 44 días de funcionamiento de una central de 1 GW, que consumiría unos 165 kg al año, ocho veces la producción mundial. Con una vida media de 12 años, pierde un 5,6 % al año, por lo que no se almacenan reservas y debe producirse en el propio reactor.
Dónde ayuda la computación cuántica y dónde no
• Química del blanket: la contribución más creíble, actualmente en fase de pruebas.
• Materiales sometidos a irradiación: no hay demostración en las fuentes consultadas.
• Plasma: teórico; en el caso no lineal estudiado en Quantum, el algoritmo cuesta más que el clásico.
• Fusión inercial: se necesitan unos mil qubits lógicos y entre 10¹⁵ y 10¹⁷ puertas, entre 6 y 9 órdenes de magnitud por encima de los objetivos de IBM.
• Control del plasma en tiempo real: ningún papel plausible.
Dos trayectorias
La hoja de ruta de IBM prevé Starling, con 200 qubits lógicos tolerantes a fallos, para 2029: entre 8 y 10 años antes de las plantas piloto de fusión, previstas para finales de la década de 2030. La tecnología cuántica podría llegar, por tanto, a tiempo para las iteraciones finales sobre los materiales, aunque no necesariamente para la primera elección. Sin embargo, ambas son fechas previstas, y en la fusión los retrasos son la norma: General Fusion ha pasado del 2022 prometido en 2014 al 2035.
Una cadena de valor compartida
Ambos sectores no comparten un producto, sino competencias industriales: criogenia, superconductores y vacío. El vínculo más concreto es el helio-3, combustible teórico de la fusión D-He3 y componente de los refrigeradores cuánticos: Bluefors ha acordado comprar hasta 10 000 litros al año a Interlune, con entregas entre 2028 y 2037. También el vínculo con la IA es más financiero que físico: los centros de datos chinos alcanzarán los 774 TWh en 2030 (unos 88 GW), mientras que el contrato entre Microsoft y Helion, de 50 MW, cubriría el 0,06 % de esa cifra.
Para el inversor
No cambia la estructura «barbell» del informe sobre la fusión. A lo sumo, refuerza el nivel de los «picks and shovels» comunes a ambos sectores. A seguir de cerca: la revisión por pares y la réplica del resultado de IBM-ORNL, el paso a clústeres más grandes, el cumplimiento de las etapas de IBM (Kookaburra 2026, Cockatoo 2027, Starling 2029) y una demostración real de ventaja en un problema de química de materiales.
Escenarios 2026–2040
Se trata de valoraciones cualitativas del autor: «Lo clásico basta» tiene una probabilidad medio-alta; «Cuántico útil, fusión retrasada» y «Ambos retrasados», media; «Convergencia», baja.
Riesgos
La prueba más sólida es un preprint sobre nueve configuraciones. Existe el riesgo de un «hype» superpuesto entre dos sectores que prometen mucho a largo plazo, y un modelo no sustituye al experimento.
Conclusión
La prueba decisiva no será otro récord de qubits, sino una sal diseñada por ordenador que produzca y libere tritio en un reactor real. Para un análisis técnico más detallado (quizá demasiado técnico), te invitamos a descargar el informe.
Descargo de responsabilidad
Esta publicación expresa la opinión personal de los colaboradores de Custodia Wealth Management que la han redactado. No se trata de consejos ni recomendaciones de inversión, ni de asesoramiento personalizado, y no debe considerarse una invitación a realizar transacciones con instrumentos financieros.
