A computação quântica ainda está a anos de um uso comercial amplo. Mesmo assim, governos já estão gastando muito para dar força ao setor. Os EUA estão colocando cerca de US$ 2 bilhões no setor, com dinheiro ligado à fabricação de chips (componentes de computador) e peças específicas para computação quântica.
O que parece ser só dinheiro para pesquisa pode ser, na prática, um plano maior de infraestrutura (tudo o que precisa existir para a tecnologia funcionar) para uma base de processamento mais forte por baixo da IA (inteligência artificial).
Estratégias nacionais ganhando força
O compromisso dos EUA inclui cerca de US$ 1 bilhão para a fábrica da IBM em Nova York, focada em chips quânticos, e mais US$ 375 milhões para a GlobalFoundries apoiar a fabricação de componentes quânticos. A França também comprometeu € 1,5 bilhão em estratégia quântica e microeletrônica (eletrônica em escala muito pequena, como chips). Esses valores não parecem pequenos incentivos de pesquisa. Parecem decisões estratégicas de alto nível.
Quem acompanhou o ciclo de infraestrutura da IA reconhece o padrão. Antes da IA generativa (IA que cria texto, imagem e código) virar comum, a cadeia de suprimentos (empresas e etapas que entregam o que a tecnologia precisa) já estava se formando. GPUs (chips muito usados para IA), chips avançados, nuvem (servidores alugados pela internet), capacidade de processamento, data centers, equipamentos de rede e demanda de energia viraram parte do “trade” de IA (a tese de investimento e negociação).
A computação quântica está bem no começo, mas a lógica é parecida. Governos querem capacidade doméstica (produzir e dominar a tecnologia no próprio país) antes de ela virar importante comercialmente. Eles estão construindo a base antes do uso crescer.
Isso não quer dizer que toda empresa quântica seja um bom investimento agora. Mas indica que o setor está saindo do laboratório e entrando em planejamento de longo prazo.
Computação Quântica Explicada
De forma simples:
- Computadores “clássicos” usam bits (0 ou 1)
- Computadores quânticos usam qubits (0, 1 ou uma “mistura” dos dois ao mesmo tempo, chamada superposição — quando o qubit pode representar mais de um estado enquanto não é medido)
Qubits também podem ser conectados por emaranhamento (uma ligação em que o estado de um influencia o outro, mesmo separados), algo difícil de reproduzir em computadores comuns. Isso permite testar muitas possibilidades em paralelo e pode trazer vantagem em problemas que levariam anos para hardware tradicional resolver.
Mesmo assim, computação quântica não deixa tudo mais rápido. Não é uma versão “melhor” do computador comum. Ela é melhor em tarefas específicas: simulação de química (modelar moléculas), análise de criptografia (técnicas de proteger dados), otimização em grande escala (achar a melhor solução entre muitas) e algumas tarefas de aprendizado de máquina (um tipo de IA que aprende padrões a partir de dados).
Para a maioria das tarefas atuais, especialmente treino e uso de IA em grande escala, GPUs seguem como a principal ferramenta. GPUs como os chips H200 da NVIDIA ou o supercomputador de IA Colossus da SpaceX ainda estão, em grande parte, nas mãos dos líderes atuais do mercado de IA.
A computação quântica pode ficar poderosa, mas a vantagem no curto prazo é limitada. As melhores oportunidades podem estar em empresas que fazem a ponte entre sistemas de hoje (computação tradicional) e a capacidade quântica de amanhã.
Progresso atual no setor quântico
Os dispositivos quânticos de hoje são chamados de sistemas NISQ (computadores quânticos de escala intermediária com muito “ruído”). “Ruído” aqui significa muitos erros e instabilidade. Na prática: as máquinas atuais servem para testes, mas ainda não são confiáveis para uso comercial amplo.
Esses sistemas ainda são limitados por taxa de erro (quantos resultados saem errados), necessidade de resfriamento extremo (temperaturas muito baixas para o chip funcionar) e número de qubits. E computação quântica útil não é só construir o chip; é manter os qubits estáveis, com poucos erros, e em quantidade suficiente.
O lado positivo é que o avanço está acontecendo no nível de hardware e arquitetura (como o equipamento é construído e organizado), não só na teoria.
O chip Willow, do Google, mostrou avanços em correção de erros (técnicas para reduzir falhas) e desempenho em testes padrão (benchmarks, ou “provas” comparáveis). O anúncio do Majorana 1, da Microsoft, apontou para uma possível arquitetura de qubit topológico (um tipo de qubit pensado para ser mais estável usando propriedades matemáticas/topológicas). Se isso funcionar em escala, pode ser um caminho mais estável. A IBM também publicou um plano (roadmap) mirando “vantagem quântica” no curto prazo (quando o quântico supera o computador comum em uma tarefa específica) até o fim de 2026 e capacidade tolerante a falhas (funcionar bem apesar de erros, com correção) em escala maior até 2029.
Isso não significa que a computação quântica comercial esteja prestes a chegar. Mas sugere que o setor está saindo de conquistas isoladas de laboratório e indo para caminhos de engenharia mais claros. O desafio é escalar esses avanços, integrar tudo em sistemas úteis e sem assumir que cada etapa vai acontecer no prazo.
O hardware está melhorando. O prazo comercial ainda é a grande incógnita.
Onde a computação quântica encontra a IA
A preparação é máxima. Bancos, órgãos do governo, saúde, empresas de energia e defesa lidam com dados que precisam ficar seguros por muitos anos. A adoção de IA aumenta a urgência, como visto no resultado da Okta. Conforme as empresas criam, guardam e transferem mais dados sensíveis, fica mais fácil justificar investimentos em segurança.
O caminho mais provável para a computação quântica é integração, não uma mudança brusca.
Sistemas híbridos quântico-clássicos permitem testar recursos quânticos usando, ao mesmo tempo, a infraestrutura de computação existente. O sistema RacQ, da Equal1 e da Dell, é um exemplo. Ele foi feito para ser montado em rack (armário padrão de data center), mais próximo do formato típico de um data center.
Empresas não adotam tecnologia só porque ela é avançada. Elas adotam quando encaixa no processo de trabalho, tem suporte de fornecedores e tem um motivo claro de uso.
Sistemas híbridos também criam demanda por peças de apoio: eletrônica de controle (circuitos que comandam os qubits), sistemas criogênicos (equipamentos de resfriamento extremo), componentes analógicos (peças que lidam com sinais contínuos, não só 0 e 1), ferramentas de processamento de sinais (organizar/filtrar sinais) e computação clássica de alto desempenho (computadores tradicionais muito fortes).
O cruzamento entre inovações quânticas e IA pode ser resumido nestas áreas:
- IA melhorando sistemas quânticos – aprendizado de máquina ajudando na correção de erros, calibração (ajuste fino do equipamento), pesquisa de materiais e design do sistema (já acontece em laboratórios)
- Cibersegurança pós-quântica – empresas atualizando criptografia (forma de proteger dados com códigos) antes que computadores quânticos fortes consigam quebrar os padrões atuais. (em andamento nos gastos do governo)
- Sistemas híbridos quântico-clássicos – co-processadores quânticos (um chip “auxiliar” para certas tarefas) para usos específicos e de alto valor. (infraestrutura surgindo, mas ainda difícil na engenharia atual)
- Cargas de trabalho de IA com ajuda quântica – possível apoio em otimização e em algumas etapas de aprendizado de máquina.
Aqui a tese de investimento fica mais concreta. Empresas que fornecem a “camada habilitadora” (o que permite o ecossistema funcionar) podem gerar receita antes do hardware quântico puro chegar a uma escala comercial.
Mercados se adiantando
A computação quântica tem os ingredientes de uma narrativa forte: segurança nacional, demanda por IA, chips avançados e uma possível mudança grande no futuro. Isso também facilita exageros no preço.
Algumas empresas “pure-play” (focadas quase só em quântica) já atraem avaliações (valuation, o preço que o mercado aceita pagar pela empresa) baseadas em um mercado futuro que ainda não existe por completo. O plano noticiado da Terra Quantum de listar na Nasdaq via SPAC (uma empresa já listada que “compra” outra para colocá-la na bolsa) com valuation de cerca de US$ 3,5 bilhões é um exemplo. O foco em algoritmos (passos de cálculo), ferramentas de segurança e sistemas híbridos é mais prático, mas o valuation ainda depende de quão rápido a demanda comercial aparece.
O prazo do hardware ainda é um risco.
- O plano da IBM dá marcos úteis para acompanhar, mas prazos podem atrasar.
- A abordagem de qubit topológico da Microsoft pode ser importante, mas ainda precisa ser comprovada em escala.
- O avanço do Google em correção de erros é relevante, mas utilidade comercial é outra prova.
Custos também importam. Hardware quântico depende de peças especiais, resfriamento extremo, fabricação de alta precisão e sistemas de controle complexos. À medida que os sistemas crescem, os custos podem não cair tão rápido quanto o mercado espera.
Isso pode pressionar empresas focadas em hardware antes de a receita ser grande o suficiente para bancar os gastos.
O que está se movendo na VT Markets
A VT Markets oferece entradas antecipadas em movimentos de mercado ligados a inovações quânticas. A oportunidade mais próxima está nas camadas que podem se beneficiar antes de chegarem computadores quânticos tolerantes a falhas (máquinas que continuam funcionando bem mesmo com erros, graças à correção).
Como na construção da cadeia de suprimentos de IA, a abordagem mais clara é ver a computação quântica como uma “pilha” de camadas, não como uma única aposta. A melhor exposição no curto prazo pode vir de empresas que viabilizam o ecossistema antes de computadores quânticos tolerantes a falhas chegarem à escala comercial.
A IBM tem a exposição mais direta no mercado público por causa do seu plano quântico e do papel na fabricação. A relevância da Nvidia é diferente. Ela fica na ponte entre processadores quânticos e computação tradicional, onde simulação (imitar o comportamento quântico em computador comum), correção de erros e integração de sistemas seguirão importantes por anos.
Empresas de cibersegurança podem oferecer uma exposição mais clara no curto prazo. Palo Alto Networks, Fortinet e CrowdStrike não são “ações quânticas puras”, mas estão perto dos orçamentos de segurança das empresas, que podem crescer com a migração pós-quântica (troca para criptografia resistente a ataques de computadores quânticos).
Hardware quântico “pure-play” tem maior potencial de alta, mas também maior risco de execução (conseguir entregar o que promete). Comprar essa camada é apostar em avanços de física, engenharia e fabricação, não só em demanda.
A computação quântica não é a “próxima IA” de forma simples. Ela tende a virar parte da infraestrutura por baixo da IA, da cibersegurança e da computação avançada.
A oportunidade não é supor que computadores quânticos vão substituir GPUs ou mudar a IA do dia para a noite. Ela está nas camadas que estão nascendo: fabricação de chips, sistemas híbridos, hardware de controle e cibersegurança pós-quântica.
O tema vale monitorar, mas a parte investível é seletiva e o risco está no preço. Se ações ligadas à quântica embutirem no preço um mercado totalmente pronto antes de o hardware estar pronto, a tese fica frágil.
Para quem já tem exposição à infraestrutura de IA, o mais prático não é correr atrás de cada manchete sobre quântica. É entender onde a exposição à quântica já existe na carteira e se ela é intencional.
Toque para Perguntas Frequentes
Qual é a ligação entre computação quântica e IA?
A computação quântica não substitui a IA, mas pode virar parte da infraestrutura que a sustenta. A IA pode ajudar a melhorar sistemas quânticos com correção de erros e design do sistema, enquanto processadores quânticos podem, no futuro, apoiar tarefas específicas que são difíceis para computadores comuns.
Computadores quânticos vão substituir GPUs?
Não no curto prazo. GPUs continuam sendo o principal hardware para treinar e usar IA. Computadores quânticos fazem mais sentido em problemas específicos, como otimização (buscar a melhor opção), simulação (modelagem), criptografia (proteção de dados) e algumas tarefas científicas.
Por que cibersegurança pós-quântica é importante agora?
As empresas se preparam porque dados sensíveis roubados hoje podem ser “destravados” depois, se computadores quânticos muito potentes ficarem disponíveis. Os padrões do NIST de 2024 (um órgão dos EUA que define padrões técnicos) dão um caminho mais claro para atualizar a criptografia antes que o risco vire urgente.
Onde está a oportunidade de investimento no curto prazo?
A oportunidade mais clara no curto prazo está nas camadas ao redor da computação quântica, não necessariamente no hardware quântico puro. Isso inclui cibersegurança, sistemas híbridos quântico-clássicos, infraestrutura de semicondutores (fabricantes de chips) e hardware de controle. Saiba mais sobre negociação de CFDs de ações na VT Markets aqui. (CFD é um contrato para negociar a variação do preço, sem comprar a ação diretamente.)
Qual é o maior risco no tema de computação quântica?
O principal risco é o tempo. O avanço do hardware é real, mas sistemas quânticos em escala comercial ainda dependem de etapas técnicas difíceis. O preço das ações pode ficar frágil se o mercado apostar em grandes avanços antes de a tecnologia estar pronta.
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