El chip Willow de Google logró la corrección de errores cuánticos. Esto es lo que realmente significa.
El chip cuántico Willow de Google ha logrado algo que los físicos han perseguido durante décadas: que los errores desaparezcan a medida que el sistema se hace más grande. Esa inversión —más qubits significando menos errores— es el problema central no resuelto de la computación cuántica, y por primera vez se ha demostrado a escala.
Por qué se rompen las computadoras cuánticas
Un bit clásico es siempre 0 o 1. Un qubit puede ser ambos simultáneamente —una superposición de estados que permite a las computadoras cuánticas explorar vastos espacios de soluciones en paralelo. Eso suena a superpoder, y lo es. También es la razón por la que las computadoras cuánticas son tan difíciles de construir.
Los qubits son extraordinariamente frágiles. Cualquier interacción con el entorno —un campo electromagnético perdido, una pequeña fluctuación de temperatura, incluso un rayo cósmico— puede causar decoherencia: el qubit «olvida» su estado cuántico y colapsa en ruido clásico ordinario. Los qubits físicos actuales mantienen la coherencia durante microsegundos a milisegundos. No es mucho tiempo para ejecutar un cálculo.
Peor aún, cada operación que realizas en un qubit —cada puerta lógica en tu circuito— introduce errores. No son bugs de software que puedas parchear. Son imperfecciones físicas: pulsos de microondas imprecisos, diafonía entre qubits vecinos, fuga a estados de energía más altos. En el hardware actual, las tasas de error rondan el 0,1–1% por puerta. Ejecuta un circuito con miles de puertas y te ahogarás en ruido.
Por eso las computadoras cuánticas aún no han resuelto nada clásicamente intratable de una manera prácticamente útil. Los circuitos necesarios para problemas reales —simular moléculas de fármacos, descifrar encriptación, optimizar logística— requieren miles de operaciones limpias y fiables. Las máquinas de hoy no pueden sostener eso.
Códigos de superficie: ocultando errores sin mirar
La solución que los físicos cuánticos han propuesto durante mucho tiempo es la corrección de errores cuántica. La idea es codificar un único qubit lógico a través de muchos qubits físicos, dispuestos de manera que los errores puedan detectarse y corregirse sin medir directamente el estado del qubit lógico —porque la medición directa destruye la superposición.
El enfoque más maduro es el código de superficie. En un código de superficie, los qubits físicos se disponen en una cuadrícula 2D. Algunos son «qubits de datos» que contienen el estado lógico; otros son «qubits ancilla» que realizan mediciones de paridad continuas en sus vecinos. Estas mediciones detectan si ha ocurrido un error —un flip de bit, un flip de fase— y revelan su ubicación, sin revelar el estado lógico subyacente. Luego el software aplica correcciones en el postprocesamiento clásico.
Los códigos de superficie son atractivos porque toleran tasas de error físico relativamente altas y solo requieren interacciones de vecino más cercano en un chip. La desventaja: necesitas muchos qubits físicos. Las estimaciones para un qubit lógico práctico tolerante a fallos van desde cientos hasta miles de qubits físicos, dependiendo de la tasa de error objetivo.
El umbral: un número crítico
Aquí está el concepto clave que hace significativo el resultado de Willow. Los códigos de superficie solo funcionan si la tasa de error del qubit físico está por debajo de un valor crítico llamado umbral de tolerancia a fallos —aproximadamente el 1% por operación para códigos de superficie.
Por encima del umbral, añadir más qubits físicos empeora las cosas. La sobrecarga de la corrección de errores introduce más operaciones, que introducen más errores, que abruman la corrección. Estás corriendo más rápido para quedarte en el mismo sitio y perdiendo.
Por debajo del umbral, las matemáticas se invierten. Añadir más qubits físicos por qubit lógico —aumentando lo que se llama la distancia del código— suprime exponencialmente la tasa de error lógico. Cada vez que aumentas la distancia del código, los errores se vuelven más raros. Este es el régimen donde la corrección de errores realmente funciona.
Cada experimento serio de corrección de errores cuánticos ha apuntado a este umbral. Y el chip Willow de Google, anunciado en diciembre de 2024, lo cruzó —y demostró que escalar realmente ayuda.
Qué hizo realmente Willow
Willow es un chip superconductor de 105 qubits fabricado con una precisión de manufactura sustancialmente mejorada respecto al procesador Sycamore anterior de Google. El resultado clave: a medida que el equipo escaló el código de superficie de distancia-3 (17 qubits) a distancia-5 (49 qubits) a distancia-7 (101 qubits), la tasa de error lógico cayó exponencialmente en cada paso. Cada vez que añadían más qubits físicos, el qubit lógico se volvía más limpio.
Esta es la primera demostración a escala significativa de que la corrección de errores cuánticos está haciendo lo que la teoría predijo que debería hacer. El comportamiento por debajo del umbral se había mostrado en experimentos pequeños antes, pero nunca con tantos qubits y una curva de escalado tan limpia.
Google también ejecutó un benchmark de muestreo de circuitos aleatorios en Willow —la misma clase de tarea utilizada para reclamar la supremacía cuántica en 2019. El resultado fue dramático: Willow completó el benchmark en menos de cinco minutos. Google estima que el mismo cálculo llevaría a una supercomputadora clásica aproximadamente 10 septillones de años (1025 años).
Ese número necesita un contexto honesto. El muestreo de circuitos aleatorios no es un cálculo útil. Fue diseñado específicamente para ser difícil para las computadoras clásicas y fácil para las cuánticas —es un benchmark, no una aplicación. Nadie necesita muestrear circuitos cuánticos aleatorios. El resultado demuestra capacidad de hardware, no ventaja cuántica práctica.
La brecha entre el hito y la utilidad
Aquí es donde el hype se encuentra con la realidad. Demostrar la corrección de errores por debajo del umbral con 105 qubits es un hito genuino de la física. Confirma que el fundamento teórico de la computación cuántica tolerante a fallos es experimentalmente sólido. Eso importa enormemente.
Pero la distancia entre este hito y una computadora cuántica que resuelva problemas reales es enorme. Considera lo que realmente requiere la computación tolerante a fallos útil:
- Romper el cifrado RSA-2048 (algoritmo de Shor) requeriría aproximadamente 4.000 qubits lógicos —cada uno respaldado por quizás 1.000 qubits físicos— totalizando alrededor de 4 millones de qubits físicos con tasas de error muy por debajo de lo que Willow logra hoy.
- Simular una molécula farmacéutica útil (más allá de lo que manejan las computadoras clásicas) probablemente requiere cientos de qubits lógicos de alta calidad.
- Incluso las estimaciones optimistas sitúan la computación cuántica tolerante a fallos práctica a una década de distancia.
Willow tiene 105 qubits físicos demostrando corrección de errores. Las brechas de órdenes de magnitud —de cientos a millones de qubits, de las tasas de error actuales a los umbrales de tolerancia a fallos para circuitos útiles— aún deben cerrarse.
La carrera más amplia
Google no está solo. La hoja de ruta cuántica de IBM apunta a más de 100.000 qubits para 2033, con un enfoque arquitectónico en sistemas modulares conectados mediante enlaces cuánticos. IBM también ha demostrado progreso en corrección de errores, usando una familia de códigos diferente llamada códigos heavy-hex optimizados para su conectividad de qubits.
Microsoft está apostando por un qubit físico fundamentalmente diferente: qubits topológicos basados en cuasipartículas exóticas llamadas fermiones de Majorana. Si se pueden realizar, los qubits topológicos tendrían tasas de error intrínsecamente más bajas —potencialmente haciendo la corrección de errores mucho más barata en sobrecarga de qubits físicos. Los resultados de Microsoft en 2025 con su chip Majorana 1 mostraron señales tempranas prometedoras, aunque el enfoque sigue siendo menos maduro que los sistemas superconductores.
IonQ, Quantinuum y otros están persiguiendo qubits de iones atrapados, que tienen una fidelidad de puerta más alta que los qubits superconductores pero son más lentos y difíciles de escalar. Los procesadores de la serie H de Quantinuum han alcanzado algunas de las fidelidades de puerta de dos qubits más altas jamás registradas.
Cada enfoque importante tiene un camino creíble. Ninguno ha llegado a la meta.
Qué significa esto realmente
El resultado por debajo del umbral de Willow responde a una pregunta que ha perseguido a la computación cuántica durante 30 años: ¿funciona realmente la corrección de errores cuánticos en un sistema físico a escala, o la realidad de la ingeniería siempre interviene para romper las matemáticas? La respuesta ahora es empíricamente sí —funciona.
Eso cambia el problema de «¿podemos hacer esto en principio?» a «¿cómo escalamos esto por cuatro órdenes de magnitud?». Lo segundo es un problema de ingeniería, no un problema de física. Los problemas de ingeniería son difíciles, caros y lentos —pero se resuelven con iteración, inversión y tiempo. Los problemas de física pueden ser irresolubles.
Willow no hizo inminente la computación cuántica. La hizo creíble. La próxima década determinará si la ingeniería puede ponerse al día con la física que acaba de probar su caso.