Il quantum computing, o calcolo quantistico, sfrutta le proprietà della meccanica quantistica per affrontare alcuni problemi che richiederebbero risorse enormi ai computer tradizionali. È una prospettiva promettente soprattutto per la simulazione di molecole e materiali, ma non significa che un computer quantistico sia più veloce in qualsiasi attività. La sfida è individuare i problemi per cui offre un vantaggio verificabile e costruire macchine capaci di eseguire calcoli lunghi senza che gli errori ne compromettano il risultato.
Ad oggi i processori quantistici sono già accessibili anche tramite cloud, mentre i sistemi di grandi dimensioni capaci di correggere gli errori durante il calcolo restano in sviluppo. La correzione degli errori è quindi uno dei principali terreni di ricerca.
Una prima svolta c’è stata nel febbraio 2025, quando Amazon Web Services ha presentato Ocelot, un chip sperimentale progettato per ridurre le risorse necessarie a questa operazione: secondo le stime di Amazon, un’architettura basata su Ocelot potrebbe abbatterne il costo fino al 90% rispetto a un approccio convenzionale comparabile. È una proiezione sull’architettura futura, non una riduzione già ottenuta nei costi di un computer quantistico operativo. IBM, dal canto suo, indica il 2029 come obiettivo per Starling, il suo primo sistema quantistico su larga scala con correzione degli errori.
Per quanto riguarda l’Italia, è stata approvata nel luglio 2025 la bozza della Strategia italiana per le tecnologie quantistiche e il documento finale è stato pubblicato a settembre dello stesso anno.
Nel giugno 2026, al Tecnopolo di Bologna, sono stati inaugurati i sistemi quantistici NOX e SOL, inseriti nell’infrastruttura del Centro nazionale ICSC per sviluppare l’integrazione fra calcolo quantistico e supercalcolo. Sul fronte imprenditoriale, ha fatto clamore il caso di Algorithmiq: la startup specializzata in software quantistico ha trasferito la sede a Milano e nel 2026 ha raccolto un round da 18 milioni di euro. Sono passi concreti per la ricerca e la filiera industriale, mentre la disponibilità di computer quantistici utili su vasta scala rimane un traguardo da raggiungere.
Ma come funziona, esattamente, il quantum computing? Ecco un approfondimento.
Indice degli argomenti
Quantum computing: quali problemi può aiutare a risolvere
Esistono problemi per i quali conosciamo un metodo di soluzione, ma che diventano difficili da affrontare quando cresce la quantità di dati o di combinazioni da esaminare. I computer tradizionali hanno aumentato enormemente la propria potenza, grazie a processori più avanzati e a supercomputer che lavorano in parallelo. Per alcune attività, però, anche le macchine più potenti richiedono tempi e risorse molto elevati. Il quantum computing studia metodi di calcolo diversi, che potrebbero offrire un vantaggio per specifici problemi: non è una scorciatoia valida per ogni operazione.
Un esempio è la simulazione delle molecole. Descrivere con precisione il comportamento degli elettroni e le loro interazioni diventa sempre più impegnativo al crescere della complessità del sistema. I processori quantistici potrebbero contribuire a questi calcoli, lavorando insieme ai supercomputer tradizionali. La ricerca deve ancora stabilire in quali casi questo approccio produca un vantaggio pratico rispetto ai migliori metodi classici.
Un altro esempio è la fattorizzazione di grandi numeri interi: risalire ai numeri primi il cui prodotto dà un numero molto grande. La difficoltà di questa operazione per i computer classici contribuisce alla sicurezza di sistemi crittografici come RSA. L’algoritmo quantistico di Shor mostra che un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe eseguirla con maggiore efficienza, ma le macchine oggi disponibili non sono in grado di violare in questo modo la crittografia RSA usata nella pratica. La prospettiva ha già spinto a sviluppare e adottare standard di crittografia post-quantistica. Anche alcune firme digitali usate nelle blockchain potrebbero essere esposte a futuri computer quantistici, ma per una ragione matematica diversa dalla fattorizzazione.
Quantum computing e computing tradizionale: differenze e possibili vantaggi
Il quantum computing segue regole diverse da quelle dell’informatica tradizionale.
Come funziona l’informatica tradizionale: i bit
Il bit è l’unità elementare dell’informazione digitale e può assumere uno di due valori, 0 oppure 1. Combinando grandi quantità di bit, i computer rappresentano e trattano numeri, testi, immagini e altri dati. I processori eseguono operazioni su queste informazioni attraverso circuiti elettronici costituiti da transistor.
Come funziona il quantum computing: i qubit
L’unità elementare dell’informatica quantistica è il qubit. A differenza di un bit, un qubit può trovarsi in una sovrapposizione degli stati associati a 0 e 1. Questo non vuol dire che, leggendolo, si ottengano entrambi i valori: la misurazione restituisce 0 oppure 1, con probabilità che dipendono dallo stato del qubit.
Quando più qubit interagiscono, entrano in gioco anche fenomeni come l’entanglement e l’interferenza. Un algoritmo quantistico cerca di sfruttarli per aumentare la probabilità di ottenere un risultato utile e ridurre quella dei risultati indesiderati. La sovrapposizione, quindi, non equivale a provare tutte le soluzioni e leggerle contemporaneamente: dalla misurazione non si possono estrarre tutti i risultati del calcolo.
Il vantaggio quantistico è oggetto di ricerca per problemi specifici, fra cui la simulazione di sistemi quantistici e la fattorizzazione di grandi numeri. Anche l’ottimizzazione dei percorsi è studiata, ma non si può affermare che un computer quantistico sia già in grado di trovare in pochi secondi la soluzione migliore dove un supercomputer impiegherebbe anni. Per questo il confronto va fatto, caso per caso, con i migliori algoritmi classici disponibili.
Principi fondamentali del Quantum Computing
I principi fondamentali del quantum computing si basano sulla fisica quantistica e comprendono alcuni concetti complessi, tra cui il qubit di cui si è detto. Tra gli altri:
- Sovrapposizione quantistica, ovvero la capacità dei qubit di esistere in una sovrapposizione contemporanea di stati 0 e 1. È alla base della capacità di calcolo parallela e della possibilità di gestione efficiente di problemi complessi.
- Quantum interference, ovvero la capacità dei qubit di interferire tra loro in modi che possono amplificare o ridurre la probabilità di ottenere un particolare risultato. Questo fenomeno viene sfruttato nei calcoli quantistici per migliorare l’efficienza e aumentare le possibilità di ottenere i risultati desiderati.
- Entanglement quantistico, secondo cui lo stato di un qubit è strettamente legato allo stato di altri qubit adiacenti o intrecciati.
- Misurazione: quando viene effettuata una misurazione su un qubit, esso collassa in uno stato definito di 0 o 1. La probabilità di ottenere uno dei due risultati dipende dalle probabilità associate alla sovrapposizione quantistica.
Potenziali impatti del quantum computing
Il quantum computing potrebbe aprire nuove possibilità soprattutto nella simulazione di molecole e materiali, con ricadute potenziali per la chimica, la farmaceutica e l’energia. Si studiano anche applicazioni nella finanza e nell’ottimizzazione di processi industriali e logistici. Sono però ambiti in larga parte sperimentali: per valutare un’applicazione occorre dimostrare che produca un vantaggio utile rispetto ai migliori metodi di calcolo tradizionali. Rimangono inoltre da superare difficoltà tecniche come gli errori e la perdita delle proprietà quantistiche dei qubit.
L’interesse delle imprese cresce. Nella ricerca pubblicata a novembre 2025, l’Osservatorio Quantum Computing & Communication del Politecnico di Milano ha censito 307 annunci pubblici di progetti riconducibili a 191 aziende nel mondo; per il 44% delle iniziative erano disponibili risultati preliminari. Tra i progetti rilevati prevalgono finanza (25%), sanità (20%) ed energia, utility e telecomunicazioni (13%). Sono quote dei progetti mappati dall’Osservatorio, non dell’intero mercato o delle aziende di ciascun settore.
Anche le stime economiche indicano una crescita, pur dipendendo dal perimetro adottato dagli analisti. Nell’edizione pubblicata nel 2025 del suo rapporto sul mercato del quantum computing, MarketsandMarkets valuta il mercato globale 3,52 miliardi di dollari nel 2025 e ne prevede 20,2 miliardi nel 2030. Il secondo dato è una previsione, non un risultato acquisito: la crescita della spesa per hardware, software e servizi non dimostra, da sola, che le applicazioni abbiano già raggiunto la piena maturità.
Applicazioni pratiche del computer quantistico
Le applicazioni più promettenti del quantum computing sono oggi oggetto di ricerca, prototipi e sperimentazioni. Per ciascuna occorre verificare se un sistema quantistico, spesso affiancato da un supercomputer tradizionale, offra un vantaggio rispetto ai migliori metodi classici. I principali ambiti sono:
- Cybersecurity. Un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe compromettere alcuni sistemi di crittografia a chiave pubblica oggi utilizzati. La risposta è già iniziata: nel 2024 il NIST ha pubblicato i primi tre standard di crittografia post-quantistica, utilizzabili sui computer tradizionali. Per le organizzazioni, l’applicazione concreta consiste nell’individuare i sistemi vulnerabili e pianificare la migrazione.
- Intelligenza artificiale. Il quantum machine learning studia se algoritmi quantistici possano aiutare a risolvere particolari problemi di apprendimento automatico. Non è dimostrato che accelerino in generale l’addestramento dei modelli di AI: il vantaggio pratico dipende dal problema, dai dati e dal confronto con algoritmi classici sempre più efficienti. È allo studio anche la relazione inversa, cioè l’uso dell’AI per migliorare il funzionamento dei computer quantistici.
- Finanza. La ricerca si concentra sull’ottimizzazione dei portafogli, sulla valutazione del rischio e su problemi che richiedono di esaminare molte variabili e vincoli. IBM e Vanguard, per esempio, hanno studiato l’impiego di algoritmi quantistici per costruire portafogli di investimento. Si tratta di sperimentazioni, non di uno strumento già capace di prevedere l’andamento dei mercati.
- Farmaceutica e chimica. Simulare il comportamento delle molecole è una delle prospettive più concrete del calcolo quantistico. Una descrizione più accurata delle loro proprietà potrebbe aiutare la ricerca su farmaci e materiali, senza sostituire la sperimentazione in laboratorio o le verifiche cliniche. Nel 2026 IBM, Cleveland Clinic e RIKEN hanno presentato un lavoro di simulazione molecolare che combina risorse quantistiche e classiche: un avanzamento della ricerca, non la scoperta di un farmaco tramite computer quantistico.
- Automotive, industria e logistica. I possibili impieghi riguardano soprattutto la ricerca su materiali e batterie, la pianificazione della produzione e l’ottimizzazione delle catene di fornitura. Sono problemi diversi, per i quali il vantaggio quantistico deve essere dimostrato caso per caso. La guida autonoma, invece, non va presentata come un’applicazione diretta già disponibile del computer quantistico.
Quantum Computing e sicurezza informatica: implicazioni e sfide
Esiste una fitta relazione tra quantum computing e sicurezza informatica, in particolare nel campo della crittografia.
Le capacità di calcolo (parallelo) del quantum computing rappresentano una minaccia per la sicurezza dei sistemi crittografici su cui si basano le transazioni e la sicurezza di tutti gli ecosistemi digitali. Algoritmi particolarmente diffusi come RSA sono infatti basati sul problema intrattabile della fattorizzazione dei numeri primi, che come si è visto il quantum computing potrebbe risolvere in modo rapido ed efficiente. Considerando che dietro gli algoritmi crittografici si cela tutto l’universo delle transazioni economiche, delle firme digitali, di blockchain e della condivisione di ogni genere di dati, l’impatto potrebbe essere devastante.
Quantum computing può essere sia il problema che la sua stessa soluzione. È infatti nato un fiorente filone di ricerca, noto come post-quantum cryptography, finalizzato a sviluppare algoritmi crittografici resistenti ai calcoli paralleli sfruttando proprio concetti cardine del quantum computing come l’entanglement e la sovrapposizione dei qubit.
Le sfide attuali nel campo del Quantum Computing
Scienziati quantistici e ricercatori sono concordi nei ritenere straordinari i progressi degli ultimi anni. Nonostante l’impegno da parte di colossi come IBM, Google, Microsoft e Amazon (oltre a quello di diversi governi, come quelli di USA e Cina) stia effettivamente determinando risultati importanti e grandi prospettive, restano alcune sfide da vincere prima che la tecnologia quantistica possa essere impiegata per risolvere i problemi di ogni giorno. Secondo gli scienziati, queste sono le principali:
Decoerenza dei qubit
La decoerenza dei qubit è un fenomeno che comporta la perdita di informazione all’interno dei sistemi quantistici. I qubit, infatti, sono estremamente sensibili all’interazione con l’ambiente esterno; tali interazioni possono determinare una perdita di correlazione e l’instaurarsi di stati di sovrapposizione indesiderati. Gli scienziati stanno cercando soluzioni per mitigare l’effetto della decoerenza, come l’utilizzo di error correction codes e l’isolamento dei qubit.
- Scalabilità
L’obiettivo di sviluppare sistemi con centinaia o migliaia di qubit mantenendo elevati livelli di coerenza e bassi tassi di errore è una delle principali sfide della ricerca.
Sviluppo hardware
La sensibilità dei qubit all’ambiente circostante richiede un design sofisticato per proteggerli dalla decoerenza. Inoltre, gestire l’interazione tra i qubit richiede una precisione estrema e un’ingegneria di controllo molto avanzata. Per questi, e altri motivi, lo sviluppo di hardware a supporto del quantum computing è una sfida di straordinaria complessità.
- Sviluppo software
Pur trattandosi di un tema affascinante e promettente, lo sviluppo di tool di software development per quantum computing è ancora agli albori.
- Competenze
Il quantum computing si confronta anche con la carenza di competenze specialistiche, la cui formazione richiede risorse considerevoli a causa della complessità intrinseca della materia.
Computer quantistico: a che punto siamo in Italia
L’Italia ha superato la fase della sola definizione degli obiettivi. Annunciato nel luglio 2024, il lavoro sulla Strategia italiana per le tecnologie quantistiche è passato attraverso una consultazione pubblica nel febbraio 2025. Il Comitato interministeriale per la transizione digitale l’ha adottata nel luglio 2025 e il Ministero dell’Università e della Ricerca (MUR, non Miur) ha pubblicato il documento finale a settembre. La strategia riguarda l’intera filiera delle tecnologie quantistiche: ricerca, formazione, infrastrutture, trasferimento tecnologico e applicazioni industriali.
Un ruolo centrale spetta all’ICSC, il Centro nazionale di ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing, nato nel 2022 con il sostegno del PNRR. I 320 milioni di euro citati nel testo originario si riferiscono al Centro nel suo complesso, che si occupa anche di supercalcolo e big data: non sono un investimento destinato interamente al quantum computing. La sfida è usare questa infrastruttura per collegare la ricerca alle esigenze delle imprese e costruire competenze capaci di operare oltre la scadenza dei finanziamenti PNRR.
Nel giugno 2026, al Tecnopolo di Bologna, l’ICSC e Cineca hanno inaugurato NOX e SOL, due sistemi quantistici pensati per lavorare in relazione con l’infrastruttura di calcolo tradizionale. SOL, realizzato nell’ambito dell’iniziativa europea EuroHPC, è basato su atomi neutri e nella prima configurazione prevede almeno 140 qubit in modalità analogica. È integrato con il supercomputer Leonardo per sperimentare applicazioni di simulazione e ottimizzazione; al momento dell’inaugurazione era ancora in calibrazione e l’accesso agli utenti europei era previsto per l’autunno 2026. NOX, sviluppato da IQM e finanziato dal MUR attraverso l’ICSC, utilizza invece qubit superconduttivi. La disponibilità di queste macchine rafforza la capacità di sperimentazione, ma non significa che esista già in Italia un computer quantistico universale capace di risolvere su larga scala problemi fuori dalla portata dei supercomputer.
Accanto alle infrastrutture si muove l’ecosistema imprenditoriale. Come raccontato da EconomyUp, Algorithmiq, startup specializzata in software quantistico, ha trasferito la sede dalla Finlandia a Milano e nel maggio 2026 ha raccolto 18 milioni di euro. Il passaggio decisivo per l’Italia sarà trasformare ricerca, macchine e startup in applicazioni industriali verificabili, assicurando continuità agli investimenti e accesso alle infrastrutture. L’Osservatorio Quantum Computing & Communication del Politecnico di Milano ha segnalato che, dopo l’adozione della strategia, restavano da definire stanziamenti e indicatori concreti per seguirne l’attuazione.
Quantum computing: l’Europa e le startup
In Europa il quantum computing sta diventando anche una sfida industriale, con startup che sviluppano tecnologie diverse.
Sul fronte dell’hardware si distinguono le francesi Pasqal, che utilizza atomi neutri, e Quandela, che punta sui fotoni; la finlandese IQM sviluppa processori a qubit superconduttivi. Sono attive anche Alice & Bob in Francia, Qilimanjaro in Spagna e Alpine Quantum Technologies in Austria. L’Italia si sta facendo spazio soprattutto nel software con la già citata Algorithmiq. È il segno di una filiera europea in formazione, nella quale convivono approcci tecnologici e modelli di sviluppo differenti.
(Articolo aggiornato al 28/09/2026)
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