O hype em torno da inteligência artificial ainda não esfriou, mas no South by Southwest, uma nova revolução já está sendo debatida. Diversos painéis abordaram a computação quântica e seu impacto no futuro da tecnologia. Para o CEO da IBM, Arvind Krishna, quem acredita que a computação quântica aplicada ao dia a dia só será realidade em 15 ou 20 anos precisa repensar essa previsão.
“Vou te dizer, a computação quântica vai nos surpreender antes do fim desta década. Acho que veremos avanços impressionantes nessa área nos próximos quatro anos”, afirmou Arvind durante sua palestra no evento em Austin.
Segundo o executivo, a computação quântica será o complemento ideal para o avanço da inteligência artificial.
“Essencialmente, a IA aprende a partir de conhecimento já produzido, como literatura, gráficos e outros conteúdos. Ela não tenta prever o que ainda está por vir. Quando chegamos ao nível do conhecimento subatômico com a computação quântica, passamos a entender o comportamento da natureza. E, ao compreendermos isso, podemos aprender muito mais, pois essas informações não fazem parte do conhecimento atual. É por isso que acredito que as duas tecnologias se complementam, em vez de competirem entre si”, explicou.
O desafio da computação quântica
A IBM tem investido há mais de uma década no desenvolvimento de hardware quântico, uma tecnologia que, segundo Arvind, representa um desafio de engenharia mais do que um problema puramente científico. Ele aponta dois grandes obstáculos: as altas taxas de erro e a perda de coerência.
Enquanto todos os sistemas computacionais estão sujeitos a falhas, os computadores clássicos possuem mecanismos internos que tornam esses erros praticamente imperceptíveis para os usuários. Já os computadores quânticos são extremamente sensíveis a interferências, pois até mesmo pequenas quantidades de energia podem comprometer seus cálculos.
O executivo afirmou que a IBM tem avançado de forma consistente para superar esses desafios, conseguindo ampliar os tempos de coerência—o período em que um qubit mantém seu estado quântico—para cerca de um décimo de milissegundo. O objetivo da empresa é estender esse tempo para um milissegundo completo, o que permitirá realizar cálculos que estão além da capacidade dos computadores clássicos atuais.
Quem vai se beneficiar com a computação quântica?
A estratégia da IBM para a computação quântica vai além do desenvolvimento de hardware, buscando converter esses avanços em aplicações práticas para seus clientes. Arvind destaca que setores como ciência dos materiais, indústria farmacêutica e energia devem se beneficiar das descobertas viabilizadas por essa tecnologia.
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“As empresas perceberão esse valor se materializar, seja na descoberta de novos materiais, no desenvolvimento de baterias mais eficientes, fertilizantes aprimorados ou medicamentos mais eficazes. Esse benefício será diretamente aproveitado por nossos clientes”, afirmou o CEO.
O executivo ressaltou que a IBM pretende consolidar-se como a principal fornecedora de sistemas quânticos operacionais, garantindo uma posição privilegiada no mercado como pioneira do setor.
No entanto, a corrida pelo desenvolvimento dos primeiros chips e hardwares quânticos já está em andamento. Gigantes como Google e startups como IonQ e Rigetti também estão investindo em suas próprias abordagens. A Microsoft, por sua vez, anunciou em fevereiro o Majorana 1, considerado o primeiro chip quântico do mundo, e alimentado por uma nova arquitetura de núcleo topológico.
Embora a corrida quântica ainda esteja em estágio inicial, Arvind acredita que, no futuro, será um componente essencial da tecnologia, assim como os smartphones transformaram a computação pessoal.
“A tecnologia sempre complementa, nunca substitui. O smartphone não eliminou o laptop. Acredito que a computação quântica será um acréscimo. Assim como ajudamos a inventar os mainframes e os PCs, talvez no campo quântico possamos ocupar essa posição por um longo tempo”, refletiu.
Uma IA mais eficiente e acessível
Questionado sobre a visão da IBM para a inteligência artificial, Krishna fez críticas à abordagem da OpenAI e do Google, que focam no desenvolvimento de grandes modelos generalistas. Ele argumenta que tamanho não é sinônimo de eficiência. Em vez de criar modelos gigantes que demandam bilhões de dólares em recursos computacionais, a IBM aposta em versões menores e especializadas, voltadas para necessidades específicas das empresas.
“Se tenho um modelo com 10 bilhões de parâmetros e outro com 1 trilhão, o modelo maior será 10 mil vezes mais caro para rodar”, explicou Arvind. “Acredito que, dentro de cinco anos, a maioria dos modelos consumirá apenas 1% da energia que utilizam hoje. O DeepSeek já demonstrou que é possível trabalhar com modelos menores”, concluiu.
A cobertura do SXSW 2025, diretamente de Austin, é um oferecimento da Nomad.
