# Sute de qubiți simulați pe un laptop mută presiunea investițiilor

> Cercetătorii au simulat sute de qubiți pe un laptop, egalând precizia calculatoarelor cuantice.

Publicat: 20 iulie 2026, 17:03 · Autor: Tudor Dima · Categorie: [Economie](https://financiarul.ro/economie/index.html.md) · Pagina web: https://financiarul.ro/economie/sute-de-qubiti-simulati-pe-un-laptop-muta-presiunea-investitiilor/ · Publicație: Financiarul

![calcul cuantic, Sute de qubiți simulați pe un laptop mută presiunea investițiilor](https://financiarul.ro/wp-content/uploads/2026/07/calcul-cuantic-1024x683.jpg)

Într-un birou al Centrului pentru Fizică Cuantică Computațională al Institutului Flatiron, cercetătorii au pornit pe un laptop personal un algoritm vechi de zeci de ani, adaptat recent pentru sisteme cuantice. Au obținut un rezultat care modifică discuția despre alocarea fondurilor în acest sector. Echipa de la CCQ, parte a Fundației Simons, împreună cu Universitatea Boston, a simulat pe hardware clasic dinamica a sute de qubiți interconectați, abordând o problemă prezentată anterior ca domeniu exclusiv al calculatoarelor cuantice.

Această descoperire impune o reevaluare a avantajului competitiv real al hardware-ului cuantic pentru anumite clase de probleme. Rezultatele publicate în revista Science au egalat precizia obținută anterior de un computer cuantic într-un experiment similar, descris tot în Science în martie 2025. Atunci, o altă echipă susținea că atinsese pragul de „avantaj cuantic” pentru o problemă specifică de dinamică cuantică și că un computer clasic nu ar putea egala performanța.

Pentru companiile care vizează aplicații în optimizare sau modelare, miza este directă: dacă software-ul și algoritmii extind încă semnificativ capacitatea calculului clasic, atunci soluțiile mai accesibile și mai rapide de implementat rămân viabile mai mult decât sugera discursul despre „revoluția cuantică”. Aceasta nu elimină interesul pentru hardware-ul cuantic, dar mută accentul pe randamentul investiției tehnologice pe termen scurt.

Joseph Tindall, cercetător științific asociat la CCQ și autor principal al noului articol din Science, a descris scepticismul cu care echipa a privit afirmațiile anterioare despre imposibilitatea replicării pe calcul clasic.

> „Oricând vedem [la CCQ] astfel de afirmații, suntem întotdeauna puțin sceptici. Ne gândim: «Ați încercat asta? Ați încercat cealaltă metodă?»”

Ținta aleasă nu a fost neutră. Miles Stoudenmire, coautor al studiului și cercetător științific la CCQ, a explicat că echipa a ales deliberat problema căreia îi fusese atașată o revendicare puternică de supremație.

> „Am fi putut alege o țintă mai arbitrară. Dar ne-am spus: «De ce să nu o alegem pe aceasta, care are o afirmație atât de mare atașată?»”

## Software-ul clasic reduce dependența de hardware-ul cuantic

Metoda folosește rețele tensoriale și biblioteca software de înaltă performanță ITensor, dezvoltată la CCQ, pentru a comprima informația din funcția de undă a sistemului cuantic. În practică, problema fundamentală este scara: pe măsură ce crește numărul de particule, obiectul matematic care descrie sistemul se mărește rapid și devine dificil de stocat și procesat.

Tindall a explicat limita operațională a abordării brute și motivul pentru care compresia schimbă ecuația cost-beneficiu în calculul clasic.

> „Când ai multe particule care interacționează prin fizica cuantică, ai această funcție de undă care descrie starea sistemului. Este un obiect uriaș care devine rapid din ce în ce mai mare cu cât sunt mai multe particule. (...) Pur și simplu nu o pot stoca direct pe computerul meu.”

Descrierea sa pentru rețelele tensoriale este una de infrastructură software, nu de marketing tehnologic: un mod de a comprima masiv datele relevante, astfel încât un sistem clasic să poată aborda o clasă de simulări considerată până recent inaccesibilă. Potrivit [Sciencedaily](https://www.sciencedaily.com/releases/2026/07/260719040000.htm), echipa a simulat sisteme de sute de qubiți interconectați, dispuși în rețele pătrate, cubice sau în formă de diamant.

Tindall a rezumat mecanismul astfel: „Este ca un fișier zip pentru funcția de undă, în care ai luat toată această informație și ai comprimat-o într-o structură de date matematică plină de tabele mici de numere interconectate între ele.” El a adăugat că eficiența vine cu o dificultate reală de implementare, mai ales în trei dimensiuni, unde lucrul cu aceste obiecte rămâne „un teritoriu foarte neexplorat” și cere coduri și algoritmi sofisticați, deci un efort de inginerie software în sine.

Pentru piață, acesta este punctul care separă entuziasmul exagerat de aplicația cu efect imediat. Dacă bariera de intrare este scrierea și optimizarea codului pe hardware deja disponibil, iar nu construcția unei infrastructuri cuantice proprii, atunci ciclul de adopție este mai scurt, iar riscul de capital este mai mic pentru organizațiile care au nevoie de simulări avansate acum, nu într-un orizont nedefinit.

## Frontiera calculului cuantic se mută spre algoritmi

Disputa centrală în industrie rămâne aceeași: momentul în care un computer cuantic poate rezolva o problemă pe care niciun computer clasic nu o poate rezolva într-un interval rezonabil de timp. Noutatea este că frontiera se mută și dinspre hardware spre algoritmi. Un prag prezentat în martie 2025 drept depășit de calculul cuantic a fost contestat printr-o soluție clasică ce a atins aceeași precizie.

Aceasta nu dovedește că hardware-ul cuantic își pierde relevanța, ci că evaluarea investițiilor trebuie făcută mai strict pe tipul problemei. Pentru anumite sarcini de modelare, avantajul software-ului poate prelungi viața economică a infrastructurii clasice și poate întârzia momentul în care migrarea spre hardware cuantic produce un randament superior.

Tindall a descris această competiție mai degrabă ca pe o relație de feedback decât ca pe un joc cu sumă zero. „Partea bună a dezbaterii dintre calculul clasic și cel cuantic este că există multă sinergie între tipul de simulări de care suntem interesați și codurile pe care le scriem și ceea ce poate fi realizat pe aceste computere cuantice. Asta ne poate ghida pe noi și îi poate ghida și pe cercetătorii din domeniul calculului cuantic, deoarece, evident, bariera de intrare pentru noi în simularea anumitor lucruri este mult mai mică decât pentru ei, pentru că nu trebuie să construim un computer cuantic. Eu pot doar să scriu niște cod și să apăs 'rulează' pe computerul meu personal.”

Următorul pas al echipei ridică și miza economică a cercetării. Obiectivul anunțat este modelarea unor sisteme de electroni care se pot deplasa între locații diferite, o problemă descrisă drept cantitativ mult mai dificilă, dar relevantă pentru materiale cuantice reale. Dacă și această etapă va împinge mai departe capacitatea calculului clasic, presiunea pe justificarea investițiilor masive în hardware cuantic pentru aplicații similare va crește în același ritm.

**Citește și:**

- [Boomul AI susține acum expansiunea globală. O corecție a investițiilor poate lovi piețele, capexul și forța de muncă](https://financiarul.ro/economie/boomul-ai-sustine-acum-expansiunea-globala-o-corectie-a-investitiilor-poate/)
- [Impozitul pe proprietate impact asupra investițiilor](https://financiarul.ro/finante-personale/impozitul-pe-proprietate-impact-asupra-investitiilor/)
- [Polonia depășește încă patru state UE la prosperitatea gospodăriilor. Cum se schimbă harta regională a investițiilor](https://financiarul.ro/economie/polonia-depaseste-inca-patru-state-ue-la-prosperitatea-gospodariilor-cum-se/)