Google paga a los editores por las respuestas de IA
Benedikt Langer
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La inteligencia artificial gana capacidad y dispara la demanda eléctrica de los centros de datos. La computación cuántica aún está en una fase temprana, pero se presenta a menudo como una posible salida al dilema de eficiencia. IBM ve la clave en diamantes en lugar de helio.
En resumen
- Situación: Según la AIE, los centros de datos representaron alrededor del 1,5 % del consumo eléctrico mundial en 2024 y crecen claramente más rápido con la IA – no el 30 %, pero con presión local real sobre las redes.
- Palanca: Las máquinas cuánticas suelen consumir solo decenas de kilovatios en operación (incluida la refrigeración), pero resuelven solo clases de problemas estrechas. Los enfoques basados en diamante buscan evitar la costosa refrigeración con helio.
- Consecuencia: Gobernar en paralelo: hoja de ruta HPC híbrida, KPI energéticos del centro de datos y criptografía postcuántica – en lugar de esperar un único salto cuántico como rescate eléctrico de la IA.
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La startup finlandesa IQM Quantum Computers abrió en Múnich en junio de 2024 el primer centro de cálculo cuántico con capacidad alquilable, según Computerwoche. Entonces había dos ordenadores cuánticos, sobre todo para investigación y más adelante también para economía y política. El plan era escalar a doce sistemas. Quien quisiera usarlos debía contar con unos 1.800 euros por hora, según el cofundador y CEO Jan Goetz.
La computación cuántica avanza. Aun así se necesitan muchos más que los habituales pocos cientos hasta alrededor de 1.000 qubits físicos para ejecutar cálculos más complejos con poco ruido y acercarse al rendimiento de los superordenadores, como ya argumentó Digital Chiefs en 2024. En el Quantum Summit a finales de 2023, IBM batió su propio récord y presentó un procesador cuántico relativamente estable con más de 1.000 qubits (Condor con 1.121 qubits), según cloudmagazin. La hoja de ruta de entonces contemplaba sistemas con 2.000 qubits y más de mil millones de puertas lógicas; IBM ha refinado desde entonces el camino hacia qubits lógicos con corrección de errores.
kW de dos dígitos
Muchos sistemas cuánticos superconductores operan en un rango de kilovatios de dos dígitos bajos – órdenes de magnitud por debajo de los superordenadores clásicos. La IA con GPU sigue en clusters clásicos.
Marco Digital Chiefs – computación cuántica y demanda energética de la IA
¿Qué es la computación cuántica? La computación cuántica usa la superposición y el entrelazamiento de qubits para atacar ciertos problemas de optimización, simulación y criptografía de forma distinta a los bits clásicos. En la práctica cuenta más el rendimiento lógico corregido que el número bruto de qubits físicos. Para la TI empresarial la palanca sigue siendo híbrida: cargas seleccionadas junto a HPC y GPU, no un sustituto global de la infraestructura de IA.
Muchas posibilidades, pero también nuevos riesgos
El annealing cuántico de D-Wave puesto en marcha en Jülich en 2022 supera ya los 5.000 qubits. Estos bits cuánticos se comportan de forma distinta a los bits «normales», que como unidad mínima de cálculo solo pueden estar encendidos o apagados, 1 o 0. Los qubits pueden, gracias a la superposición y el entrelazamiento, ocupar muchos estados intermedios entre 0 y 1, lo que puede elevar la velocidad de procesamiento a un nuevo nivel en los problemas adecuados – si se controlan las tasas de error.
Los qubits lógicos, que agrupan varios qubits físicos, deben reducir con fuerza la fragilidad. Pero en manos equivocadas también podrían ayudar a romper el cifrado convencional. Según el informe de estado del BSI de finales de 2023, atacar un sistema RSA de 2048 bits requeriría unos 4.098 qubits lógicos; la estimación asociada de qubits físicos era entonces de unos 20.000 y en estudios más recientes depende mucho del modelo – desde menos de 100.000 hasta el rango de millones. Para los CIOs el mensaje principal: la migración postcuántica corre en paralelo a la historia del hardware, no solo «cuando llegue el salto cuántico».
Nuevo campo de aplicación: la IA
Con más madurez, los ordenadores cuánticos podrían abrir nuevas opciones en inteligencia artificial – y, en cargas muy definidas, ayudar a frear su hambre de energía. Integrar grandes modelos de lenguaje en producción ya consume presupuestos visibles de electricidad y capex por el número de aceleradores GPU necesarios; los informes de capacidad Nvidia escasa y costes de inferencia al alza son un tema permanente en la TI empresarial desde 2023.
En un white paper de abril de 2024 sobre high performance computing (HPC), la consultora IDC esperaba que la computación cuántica ganara terreno en entornos HPC e híbridos clásicos. VINCI Energies y sus filiales Axians y Actemium también se posicionaron en un proyecto conjunto con D-Wave y QuantumBasel en uptownBasel, ayudando a construir el primer hub cuántico de uso comercial de Suiza. El objetivo incluía maximizar rendimiento y usabilidad con el menor consumo de energía y material posible.
La IA dispara el consumo energético de los centros de datos
La tesis citada con frecuencia de que los centros de datos ya representan entre el cuatro y el cinco por ciento del consumo energético mundial y podrían alcanzar el 30 por ciento con la IA no se sostiene. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) estima el consumo eléctrico de los centros de datos en 2024 en unos 415 teravatios-hora – alrededor del 1,5 por ciento de la demanda eléctrica mundial. En el caso base del análisis AIE «Energy and AI», esa cifra se duplica hasta unos 945 TWh en 2030, poco menos del 3 por ciento de la electricidad mundial. La presión absoluta en redes y emplazamientos con alta densidad de IA sigue siendo real: los servidores acelerados crecen mucho más rápido que los servidores clásicos, según la AIE.
Para entrenar grandes modelos, cientos de aceleradores GPU operan con carga continua alta en el rango alto de cientos de vatios por tarjeta – las 24 horas, a menudo durante semanas. Los ordenadores cuánticos también necesitan energía, sobre todo para enfriar helio cerca del cero absoluto (0 kelvin o -273 °C). En operación, muchos sistemas superconductores se sitúan aun así en la decena baja de kilovatios y por tanto muy por debajo de los superordenadores clásicos. Según informes del sector, el superordenador chino Tianhe-2, aún entre los más potentes en 2019, requería prácticamente la potencia de un pequeño bloque de central. Los costes energéticos anuales de esas máquinas se cuentan en millones de euros. Un ordenador cuántico con unos 25 kW de carga continua se sitúa – según el precio de la electricidad – en un orden de magnitud muy distinto, a menudo en el rango bajo de cinco dígitos en euros al año. Importante: es una comparación de operación, no una prueba de que el hardware cuántico pueda sustituir hoy el entrenamiento de IA.
Diamantes en lugar de helio podrían ser el rescate
Los ahorros energéticos reales en producción siguen siendo limitados. Como dijo el Dr. Mark Mattingley-Scott, entonces IBM Quantum Ambassador Leader EMEA & AP en IBM Alemania, a Digitale Welt, los sistemas refrigerados con helio también consumen mucha electricidad – los ordenadores cuánticos basados en diamante, menos. Fabricados de forma sintética, podrían ser una alternativa más barata a la compleja refrigeración con helio y necesitar menos infraestructura. Un acelerador cuántico de diamante en un vehículo autónomo consumiría entonces solo unos cientos de vatios, «y eso son solo valores de prototipo», según Mattingley-Scott. El experto de IBM considera imprescindible el green quantum computing y aboga por un estándar sectorial.
En cualquier caso, la computación cuántica ofrece potencial – sobre todo como pieza híbrida, no como sustituto global de electricidad para la IA. Fraunhofer FOKUS en Berlín trabajó con socios en el proyecto PlanQK en IA con soporte cuántico; un escenario clásico sigue siendo la detección de fraude en banca, donde se unen clasificación y predicción. Christopher Savoie, CEO de Zapata AI, señaló en Computerwoche el desarrollo de nuevos fármacos contra el cáncer en la Universidad de Toronto, imposible sin un modelo cuántico. Al mismo tiempo, el hambre de energía de la infraestructura clásica de IA sigue siendo el problema operativo que los CIOs deben gobernar hoy: capacidad, PUE, coste de inferencia y electricidad del emplazamiento. La computación cuántica es una palanca estratégica de investigación y de cartera – la factura del centro de datos en 2026 la siguen dominando las GPU y la refrigeración.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un qubit?
Un qubit (quantum bit) es la unidad de información más pequeña de un ordenador cuántico. A diferencia de un bit clásico, que solo almacena 0 o 1, un qubit puede portar varias combinaciones de estado a la vez mediante superposición y entrelazamiento. Esa propiedad permite un paralelismo masivo en algoritmos adecuados – y también hace a los qubits extremadamente propensos a errores y a la refrigeración intensiva.
¿Puede la computación cuántica reducir de verdad el hambre de energía de la IA?
Solo para clases de problemas muy definidas y solo cuando los sistemas con corrección de errores escalen en producción. Las cargas de IA actuales corren en clústeres GPU; el hardware cuántico no sustituye de forma global ese entrenamiento e inferencia. La ventaja energética aparece sobre todo frente a superordenadores en tareas de optimización y simulación seleccionadas, no en el uso cotidiano de chatbots.
¿Por qué muchos ordenadores cuánticos necesitan refrigeración con helio?
Los qubits superconductores operan cerca del cero absoluto. La criogenia (helio, refrigerador de dilución) domina el consumo – a menudo entre unos 10 y 25 kW por sistema. Modalidades alternativas como trampas de iones, átomos neutros o enfoques basados en diamante buscan reducir o evitar esa carga de refrigeración.
¿Qué significan en la práctica los ordenadores cuánticos basados en diamante?
Usan defectos en diamantes sintéticos (por ejemplo centros de vacante de nitrógeno) como qubits y están diseñados para necesitar mucha menos criogenia. Representantes de IBM ven en ello una vía hacia aceleradores más compactos y de menor consumo. En 2026 sigue siendo sobre todo estadio de prototipo e investigación – no un sustituto listo de las granjas GPU.
¿Qué deben priorizar los CIOs en paralelo a la historia cuántica?
Tres pistas: (1) hacer transparentes los costes del centro de datos y de la inferencia, (2) elegir casos de uso HPC híbridos con ROI claro, (3) inventariar y migrar la criptografía postcuántica. Esperar solo al salto cuántico no gobierna ni la electricidad ni el riesgo cripto.
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Fuente de la imagen: generada por IA (julio 2026)
Traducido del original en alemán con inteligencia artificial. La versión alemana es la de referencia.