IBM e la strategia quantum
Apriamo un ciclo dedicato ai grandi protagonisti del quantum computing partendo da IBM. Con il Quantum Ambassador Dr. Federico Mattei ricostruiamo la strategia dell'azienda: l'approccio aperto, l'hardware a superconduttori, il software Qiskit e la rotta verso i computer quantistici fault-tolerant.
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Il recap
In questa puntata inauguriamo un percorso dedicato all'approccio strategico dei principali player del quantum computing, cominciando da IBM. La storia di IBM in questo campo è quella di un approccio aperto: dopo decenni di ricerca teorica, nel 2016 l'azienda ha reso disponibile online il primo computer quantistico accessibile via cloud, e nel 2017 ha rilasciato Qiskit in modalità open-source. Oggi IBM ha implementato oltre 90 sistemi quantistici — più di 15 accessibili via cloud — costruiti sulla tecnologia a superconduttori, e dal 2020 pubblica e aggiorna una roadmap pubblica che culmina nel primo processore fault-tolerant, IBM Starling, previsto per il 2029. Con il Dr. Federico Mattei, IBM Quantum Ambassador, ripercorriamo hardware, software e la visione del quantum-centric supercomputing che integra QPU, CPU e GPU.
I concetti chiave
- L'approccio aperto di IBM: dal primo chip quantistico online (2016) al rilascio open-source di Qiskit (2017), con accesso cloud gratuito di 10 minuti al mese ancora oggi
- L'hardware a superconduttori: la divisione di ricerca IBM punta a garantire contemporaneamente scalabilità, qualità e velocità di esecuzione, con oltre 90 sistemi implementati
- L'evoluzione dei processori: IBM Nighthawk, presentato a fine 2025, offre 120 qubit ed esegue circuiti il 30% più complessi del predecessore
- La roadmap pubblica (dal 2020) verso il fault-tolerance: IBM Starling, primo processore fault-tolerant su larga scala, atteso per il 2029
- Qiskit come standard di fatto: usato da circa il 69% degli sviluppatori quantistici (survey Unitary Foundation, fine 2025) ed eseguibile su oltre 10 piattaforme hardware
- Il quantum-centric supercomputing: la prima architettura di riferimento che integra strettamente QPU, CPU e GPU
- La missione dichiarata: rendere i computer quantistici realmente utili al mondo e alla società
Perché conta
IBM è oggi il player con la flotta di sistemi quantistici più ampia e con la roadmap pubblica più dettagliata del settore: capire la sua strategia significa disporre di una bussola per interpretare l'intera traiettoria industriale del quantum computing. L'approccio aperto — hardware a superconduttori, Qiskit open-source, accesso cloud gratuito — ha formato una generazione di sviluppatori e ha reso IBM un riferimento per aziende e investitori. Il traguardo del 2029, il fault-tolerance con IBM Starling, e la visione del quantum-centric supercomputing indicano quando e come questa tecnologia inizierà a generare valore concreto per business e ricerca.
Risorse
Glossario della puntata
Qiskit
Software Development Kit open-source sviluppato da IBM (rilasciato nel 2017) per programmare, ottimizzare ed eseguire circuiti quantistici su simulatori e su hardware reale; è oggi il framework quantistico più diffuso al mondo.
Superconduttori (qubit)
Tecnologia hardware con cui IBM realizza i propri processori quantistici: circuiti raffreddati a temperature vicine allo zero assoluto che si comportano come qubit, scelti per bilanciare scalabilità, qualità e velocità.
Fault-tolerant
Computer quantistico progettato per funzionare correttamente anche in presenza di errori grazie alla correzione d'errore quantistica; opera con qubit logici e potrà eseguire da centinaia di milioni a miliardi di operazioni.
Qubit logico
Qubit "protetto" ottenuto combinando molti qubit fisici tramite codici di correzione d'errore, così da immagazzinare l'informazione in modo stabile e affidabile.
IBM Starling
Il primo processore quantistico fault-tolerant su larga scala previsto da IBM per il 2029, progettato per eseguire circuiti con 100 milioni di porte quantistiche su 200 qubit logici.
Quantum-centric supercomputing
Architettura che integra strettamente unità di elaborazione quantistica (QPU), CPU e GPU per ottenere prestazioni e accuratezza superiori a quanto ciascuna potrebbe raggiungere da sola.
