Il quantum computing sta uscendo dalla fase in cui era soprattutto materia per fisici, laboratori e proof of concept. Non è ancora una tecnologia da mettere in produzione su larga scala, e sarebbe sbagliato raccontarla come se lo fosse. Ma non è più nemmeno un tema da confinare alla ricerca pura. La traiettoria indicata da IBM è quella di costruire un’infrastruttura di calcolo in cui computer classici, acceleratori GPU e processori quantistici lavorino insieme, ognuno sulla parte di problema per cui è più adatto.
È il modello che IBM chiama quantum-centric supercomputing. Non un computer quantistico isolato, quindi, e nemmeno una sostituzione delle architetture esistenti. Piuttosto un’estensione del supercalcolo: la CPU continuerà a fare ciò che sa fare bene, la GPU resterà centrale per molti carichi paralleli e la QPU, la quantum processing unit, entrerà nei pezzi di algoritmo in cui la natura quantistica del problema rende inefficiente il calcolo classico.
Ci sono molte applicazioni nel mondo classico che hanno richiesto anche decenni per poter diventare realtà per semplice mancanza di potenza di calcolo: un esempio è l'intelligenza artificiale, che è stata resa praticabile dalla disponibilità di potenza computazionale e dati. Altre, però, sono semplicemente intrattabili con gli elaboratori classici e richiedono un approccio nuovo: è qui che entra in gioco il calcolo quantistico, che richiede però nuovi algoritmi e nuovi modi di affrontare e scomporre i problemi
