Il quantum computing è spesso raccontata come una tecnologia lontana, quasi sospesa tra ricerca accademica e fantascienza industriale. Eppure, qualcosa sta cambiando. Oggi il dibattito non ruota più soltanto attorno alla possibilità teorica del calcolo quantistico, ma alla sua integrazione concreta nei processi di ricerca e sviluppo.
È il passaggio chiave evidenziato nell’analisi di Marco Mangiulli, Chief Innovation Officer di Aruba, che fotografa una trasformazione già in atto: il quantum computing non si propone come sostituto del calcolo tradizionale, ma come nuova infrastruttura capace di affrontare problemi che i sistemi classici faticano ancora a risolvere.
Il vero punto di svolta non riguarda la velocità pura, ma la capacità di modellare sistemi altamente complessi. È qui che il quantum computing inizia a diventare una leva industriale, aprendo scenari che toccano ricerca farmaceutica, chimica dei materiali, ottimizzazione industriale ed energia. Una traiettoria ancora in costruzione, certo, ma che sta già ridefinendo il modo in cui aziende, università e infrastrutture digitali immaginano il futuro dell’innovazione.
Dal laboratorio all’industria: il quantum computing entra nei processi reali
Uno degli aspetti più rilevanti riguarda il cambio di paradigma operativo introdotto dal quantum computing. Come emerge dall’analisi di Mangiulli, il valore di questa tecnologia non consiste in un’accelerazione indistinta di qualsiasi attività computazionale, ma nella possibilità di affrontare specifiche classi di problemi caratterizzati da elevata complessità combinatoria o fisica.
Per questo motivo, il futuro non sarà dominato da computer quantistici che sostituiranno completamente quelli tradizionali. Il modello che si sta affermando è piuttosto quello degli ambienti ibridi, in cui algoritmi classici e quantistici collaborano per affrontare problemi che fino a pochi anni fa risultavano difficilmente gestibili.
È in questo contesto che il quantum computing smette di essere soltanto un tema scientifico e si trasforma in una leva industriale concreta. A confermarlo sono anche i numeri del mercato: secondo Fortune Business Insights, il settore globale del quantum computing ha raggiunto circa 1,5 miliardi di dollari nel 2025 e potrebbe superare i 18 miliardi entro il 2034, sostenuto da un tasso di crescita annuo superiore al 30%.
Numeri che raccontano un interesse crescente non solo dal punto di vista tecnologico, ma anche finanziario e strategico. Tuttavia, il quadro resta ancora lontano dalla piena maturità. Le piattaforme quantistiche oggi disponibili devono fare i conti con limiti importanti: numero ridotto di qubit affidabili, sensibilità al rumore e necessità di sistemi avanzati di correzione degli errori.
Proprio per questo, le applicazioni più promettenti emergono nei contesti in cui quantum computing, high performance computing e intelligenza artificiale vengono integrati in maniera complementare. La vera sfida non è dimostrare risultati teorici isolati, ma raggiungere un quantum advantage concreto su problemi industriali reali.
Farmaceutica, materiali ed energia: dove il quantum può cambiare le regole del gioco
Tra i settori in cui questa transizione appare più evidente c’è quello farmaceutico e biomedicale. La simulazione quantistica della struttura elettronica delle molecole rappresenta infatti uno dei casi d’uso più promettenti, perché i sistemi chimici sono intrinsecamente quantistici e risultano estremamente complessi da modellare con approcci classici.
La possibilità di simulare sistemi molecolari con maggiore accuratezza potrebbe modificare profondamente il modo in cui vengono progettati nuovi farmaci. Ridurre il ricorso a modelli approssimativi significa infatti abbreviare i cicli di sviluppo, aumentare le probabilità di successo e rendere più sostenibile l’intero processo di ricerca.
Ma il punto, sottolinea Mangiulli, va oltre il singolo caso applicativo. Il quantum computing introduce una vera e propria nuova infrastruttura della scoperta, potenzialmente estendibile a diversi domini industriali: dalla chimica dei materiali all’energia, fino ai problemi di ottimizzazione ad alta complessità.
Parallelamente cambia anche il modello di accesso alla tecnologia. Il futuro del quantum non sembra orientato verso la proprietà diretta dell’hardware, bensì verso piattaforme accessibili come servizio. Il modello del quantum computing as a service consente alle aziende di utilizzare risorse altamente specializzate senza dover gestire direttamente la complessità dell’infrastruttura sottostante.
Una trasformazione che richiama da vicino quanto già avvenuto con il cloud computing: infrastrutture avanzate, integrate dinamicamente con risorse classiche e disponibili in modalità flessibile. Un approccio che abbassa le barriere di ingresso e accelera la sperimentazione.
L’ecosistema europeo e la sfida strategica delle competenze
Il percorso di maturazione del quantum computing dipenderà però soprattutto dalla capacità di costruire ecosistemi integrati. Nessun attore, da solo, può presidiare l’intera catena del valore. Università, centri di ricerca, poli tecnologici e imprese stanno contribuendo a trasformare il quantum da promessa tecnologica a strumento operativo.
In Europa questo processo sta assumendo una dimensione strategica. Iniziative come EuroHPC e i programmi europei dedicati al quantum computing stanno accelerando la creazione di piattaforme in cui calcolo quantistico e high performance computing convergono per sostenere ricerca, industria e innovazione.
L’obiettivo è rafforzare la sovranità tecnologica europea attraverso infrastrutture digitali avanzate e competenze distribuite. Per le aziende, questo significa soprattutto una cosa: iniziare ora a sviluppare conoscenze, sperimentazioni e capacità di valutazione strategica.
Non è ancora il tempo delle implementazioni su larga scala, ma è il momento delle scelte. Comprendere dove il quantum computing potrà generare vantaggio competitivo e prepararsi a integrarlo nei processi aziendali diventa già oggi un elemento differenziante.
Il quantum computing resta una tecnologia in evoluzione, sospesa tra ricerca avanzata e applicazioni industriali emergenti. Ma proprio in questa fase di transizione si gioca la partita più importante: interpretarlo non soltanto come innovazione tecnologica, ma come evoluzione del modo stesso di fare ricerca e costruire valore.
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Marco Brunasso
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