A computação quântica atinge um ponto de inflexão histórico: adeus aos "experimentos físicos", cadeia de suprimentos e fabricação tornam-se fatores decisivos

A indústria da computação quântica está passando por uma profunda mudança de paradigma. A Jefferies acredita que o principal desafio do setor já não é mais "é possível construir bons qubits?", mas sim "é possível usar esses qubits para construir um computador realmente utilizável?". Essa mudança significa que a vantagem competitiva está migrando do puro avanço físico para a engenharia de sistemas, controle de manufatura e desenvolvimento de ecossistema.

Segundo o site de trading Chasing Trends, a equipe de analistas da Jefferies publicou um relatório após participar da Quantum World Congress (QWC), afirmando que o “placar” da indústria está sendo reescrito: o desempenho dos qubits lógicos, o overhead de correção de erros, profundidade de circuito, latência de decodificação, interconexão de rede e integração em nível de sistema já são os principais indicadores de progresso. Ao mesmo tempo, o Escritório de Projetos do Departamento de Energia dos EUA está liderando a formulação de padrões de medição unificados, com o papel do governo evoluindo de mero financiador para regulador do setor.

O relatório também aponta que o “National Quantum Initiative Reauthorization Act” (NQI Reauthorization Act) deve ser aprovado em breve, servindo como catalisador positivo para empresas que já possuem contratos federais — incluindo D-Wave Quantum (QBTS), Quantinuum (QNT) e Rigetti Computing (RGTI).

As implicações dessa mudança para investidores são claras e diretas: empresas que conseguirem criar barreiras em capacidade de manufatura repetível, resiliência de cadeia de suprimentos e integração de sistemas terão vantagem na corrida pela comercialização. A Jefferies mantém uma avaliação positiva para o setor quântico, acreditando que a transição da indústria para marcos quantificáveis e em nível de sistema oferece aos investidores caminhos de comercialização mais claros.

Governo redefine padrões do setor e vincula financiamento federal à performance

O setor quântico sempre careceu de um framework unificado de avaliação, mas esse cenário está mudando.

De acordo com o relatório da Jefferies, computadores clássicos erram em média uma vez a cada 10¹⁶ operações, enquanto a meta de tolerância total a falhas em sistemas quânticos está atualmente definida em 10⁶, sendo 10⁹ ainda considerado um padrão alto. A lacuna entre “existência de qubits lógicos” e “qubits lógicos superiores aos qubits físicos” continua sendo um retrato fiel do setor.

A intervenção do governo tem como significado romper com a prática das empresas de endosso próprio. Agora, projetos de terceiros exigem que as empresas apresentem taxas de erro lógico, fidelidade de portas, operações tolerantes a falhas, profundidade de circuito e cargas de trabalho científicas efetivas, tornando difícil disfarçar falhas em benchmarks auto-selecionados. O modelo de financiamento também evolui — o capital inicial é direcionado à construção de ferramentas, e parcelas posteriores só são liberadas mediante o cumprimento de marcos de P&D.

Vale notar que a validação comercial está agora impulsionando a demanda governamental — não mais o contrário. A ordem executiva publicada em junho trouxe compradores que nunca haviam avaliado tecnologia quântica. O NQI Reauthorization Act exige ainda a formulação de uma estratégia internacional para cooperação quântica, incluindo o Departamento de Estado em um comitê interagências e estendendo a autorização até 2034. Segundo a Jefferies, as cláusulas de cadeia de suprimentos da lei apoiam diretamente a estratégia de integração vertical da IonQ (IONQ), viabilizada pelo SkyWater.

Arquitetura distribuída em ascensão: redes quânticas deixam o conceito e viram realidade

O desafio de expansão dos processadores quânticos individuais foi um dos tópicos mais discutidos na atual edição do QWC.

A Jefferies observa que, à medida que surgem restrições de complexidade de controle, demanda por resfriamento, cabeamento, transmissão de laser, calibração, rendimento, interferência e tamanho físico, mais empresas preveem que as soluções finais envolverão redes multi-processadores — uma lógica idêntica à dos clusters de multiprocessadores conectados por redes de alta velocidade em computação clássica.

Essa mudança de arquitetura tem profundo impacto na cadeia de valor. Máquinas individuais concentram valor em qubits, sistemas de controle, criogenia e software; máquinas distribuídas adicionam novos níveis de infraestrutura: armazenamento quântico, conversores, interconexão fotônica, switches, distribuição de emaranhamento, controle de redes e compilação distribuída. A Jefferies acredita que a IONQ, graças a investimentos contínuos em interconexão de redes e fotônica, é uma das principais beneficiadas dessa tendência.

Ao mesmo tempo, a arquitetura heterogênea CPU+GPU+QPU foi confirmada pelo QWC como o estado final mais provável. A IONQ anunciou que seu sistema Superion 256 será ligado diretamente ao NVIDIA GB200 NVL72 através do NVQLink, e que a pilha tecnológica da QNT segue a mesma lógica, permitindo a execução simultânea de códigos clássicos e quânticos, com a parte clássica rodando em GPU. Isso viabiliza computação quântica integrada à infraestrutura existente de HPC e datacenters, sem necessidade de reinventar toda a estrutura, reduzindo drasticamente a barreira para comercialização.

Manufatura e cadeia de suprimentos tornam-se variáveis centrais de competitividade

O foco da competição em computação quântica está migrando do laboratório para a linha de produção.

A Jefferies cita uma pesquisa global da cadeia de suprimentos cobrindo 160 empresas quânticas, indicando que 90% delas dependem de pelo menos um fornecedor estrangeiro, enquanto 74% atendem clientes fora de seu país. Conforme a produção de QPUs avança de cinco para 50 ou até milhares de unidades, manufatura repetível, processos de encapsulamento, disponibilidade de componentes e estabilidade de lasers tornam-se fatores diferenciais críticos.

Os gargalos da cadeia de suprimentos são classificados em dois tipos: componentes especializados quânticos, de oferta raríssima e até monopólio em certos passos; e componentes eletrônicos padrão, cujo desafio é principalmente o tempo de entrega. Minerais críticos como índio e gálio têm produção doméstica insuficiente nos EUA, enquanto fibras óticas, lentes e micro-óptica colocam as empresas quânticas em competição direta com mega provedores de nuvem pela oferta de commodities. O relatório destaca ainda que talento é o gargalo mais difícil de resolver na cadeia de suprimentos.

No tocante às estratégias, a Jefferies vê vantagens relativas para Quantinuum, IONQ e Rigetti Computing. A Quantinuum estabeleceu um caminho confiável de produção em escala por meio de relacionamentos plurianuais com fornecedores e cooperação estruturada na manufatura, sem assumir os riscos de capital de capacidade própria; a IONQ adquiriu a SkyWater e promoveu integração vertical, acelerando o roadmap tecnológico; a Rigetti Computing também é dona da própria fábrica de wafers, o que facilita controlar roadmap e velocidade de iteração.

Além disso, a Jefferies destaca oportunidades de investimento na camada de “infraestrutura” quântica. Infraestrutura criogênica foi um dos temas centrais nos stands da conferência — o relatório prevê que avanços em CMOS criogênico, I/O de alta densidade, multiplexação, encapsulamento e testes automatizados criarão grandes oportunidades para fornecedores tradicionais de semicondutores e equipamentos.

O ritmo de comercialização ficou evidente no QWC, reforçando a narrativa de avanço setorial. A Quantinuum vai instalar um sistema Superion 256 no campus da Universidade Internacional da Flórida (FIU), validando o modelo de vendas de sistemas localizados. Já a D-Wave Quantum (QBTS) anunciou parceria com a CGI, incluindo o sistema Advantage2 e seu resolvedor híbrido no portfólio da CGI. A Jefferies destaca que a QBTS já dispõe de uma vantagem não acessível à maioria dos fornecedores do modelo gate: um sistema pronto que clientes podem usar hoje para cargas de trabalho de otimização específicas.