L’intelligenza artificiale è diventata mainstream nel 2022 con il boom dei modelli linguistici, mentre il quantum computing resta in fase di sviluppo ma promette di risolvere problemi complessi entro il 2030. Secondo IDTechEx, le due tecnologie potrebbero convergere, dando vita a una nuova stagione dell’informatica.
Indice degli argomenti
Come l’AI sblocca il potenziale quantistico
Le macchine quantistiche sono estremamente complesse e richiedono soluzioni avanzate per ottimizzazione, controllo ed error correction. Qui entra in gioco l’AI, già impiegata nella progettazione dei circuiti e nella gestione dei workflow ibridi. Giganti come Nvidia stanno collaborando con centri di supercalcolo per integrare meglio risorse classiche e quantistiche.
L’interfaccia utente: un ruolo chiave per gli agenti AI
Uno degli ostacoli all’adozione del quantum computing è la scarsità di competenze specialistiche. Strumenti basati su AI, come gli LLM, potrebbero semplificare l’accesso, traducendo richieste in pacchetti software compatibili con piattaforme quantistiche. Microsoft e altri operatori stanno esplorando questo approccio per abbassare le barriere d’ingresso.
Rivalità per fondi e priorità strategiche
Le sovrapposizioni tra AI e quantum esistono, ma le due tecnologie hanno punti di forza distinti: l’AI eccelle con grandi dataset, il quantum con variabili complesse e ridotte. La vera competizione riguarda le risorse: venture capital e governi tendono a privilegiare l’AI, già redditizia, mentre il quantum resta un investimento a lungo termine.
Mercato in consolidamento, governi in prima linea
Nonostante i tagli di player come Alibaba e Baidu, il mercato quantistico mostra segnali di consolidamento: meno attori, ma round di finanziamento milionari. Inoltre, le strategie nazionali stanno aumentando gli investimenti pubblici, puntando a non perdere terreno nella corsa alla “supremazia quantistica”.
Outlook: complementarità più che scontro
AI e quantum non sono destinati a escludersi. L’AI può rendere più efficiente l’hardware quantistico e fungere da interfaccia con gli utenti, mentre i computer quantistici promettono di accelerare calcoli troppo complessi per cluster di AI. Grandi nomi come Google, Microsoft e Nvidia scommettono già sull’integrazione delle due tecnologie.
