Quint Computing raccoglie 9,1 milioni di euro, mentre IBM collega due processori da 120 qubit

Il denaro più recente nell'hardware quantistico europeo è arrivato il 3 novembre. Quint Computing, startup tedesca fondata nell'ottobre 2025, ha raccolto 9,1 milioni di euro in un round iniziale guidato da Vsquared, secondo Tech.eu. Hanno partecipato Quantonation, Nucleus Capital, Faber, Vanagon Ventures e ZOHO.VC. Tra gli angel investor c'era il professor Mikko Möttönen, fondatore di IQM e QMill. L'azienda ha anche un grant Pathfinder da 2,2 milioni di euro dello European Innovation Council, riferisce Tech.eu. Soldi pubblici per una società che ha appena un anno. Dice quanto siano ancora precoci le scommesse in questo settore.

La proposta di Quint è ridurre gli errori a livello di hardware. Sta costruendo un'architettura di chip superconduttivo pensata per abbassare i tassi di errore prima che entri in gioco la correzione software. È il problema che tiene le macchine quantistiche fuori dall'uso industriale.

I fondatori sono i fisici quantistici Michael Hartmann e Christopher Eichler, con l'economista Jona Stinner. Il team viene dalla Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg e fa parte dell'ecosistema Munich Quantum Valley, secondo Tech.eu. La loro scommessa è che i tassi di errore debbano scendere dentro il chip, non solo nel software classico impilato sopra. Scommettono anche che un progetto superconduttivo tarato su questo compito possa raggiungere gli utenti industriali prima di architetture che si appoggiano a strati di correzione aggiunti dopo. Resta aperta una domanda a cui il round non risponde: se un team in fase seed possa portare tutto questo dal progetto alla fabbricazione.

Due processori, un metro, quattro accoppiatori

Il 2 novembre, Semiconductor Engineering ha segnalato un articolo di IBM Research, "Meter-scale quantum interconnects between large quantum processors", pubblicato su arXiv come 2610.29986. L'abstract descrive quattro accoppiatori L in funzione tra due processori superconduttivi IBM Nighthawk R1 da 120 qubit. I progetti modulari hanno bisogno esattamente di questo: accoppiatori a lunga distanza che mantengano la coerenza su distanze di un metro. Devono anche scalare a più connessioni tra due moduli qualsiasi.

Perché un metro conta? Un singolo refrigeratore a diluizione ha un budget di cablaggio finito. Le macchine con correzione degli errori richiedono molti più qubit di quanti un solo chip possa contenerne. Se si riescono a unire i moduli senza far collassare lo stato quantistico, si può far crescere una macchina aggiungendo moduli invece di riprogettare un chip. È questo l'argomento. L'articolo dimostra gli accoppiatori; non dimostra un computer tollerante ai guasti.

La logica commerciale attorno a tutto ciò si muove più in fretta della fisica. Il 26 ottobre, Intel ha annunciato di aver firmato un accordo definitivo per acquisire Classiq, azienda israeliana di software quantistico la cui piattaforma di sintesi è indipendente dalla modalità dei qubit. Il comunicato di Intel presenta l'operazione come la combinazione della sintesi di algoritmi di Classiq con la propria produzione di spin qubit al silicio. L'accordo aggiunge unità di elaborazione quantistica a un portafoglio che già comprende CPU, GPU e ASIC.

"Unire le forze con Classiq trasforma il Quantum Computing Group di Intel in un'azienda di calcolo quantistico full-stack", ha dichiarato Lip-Bu Tan, amministratore delegato di Intel, nell'annuncio della società.

L'operazione è soggetta all'approvazione delle autorità di regolamentazione, ha precisato Intel. Nel comunicato non è stato reso noto il prezzo.

La correzione degli errori passa dagli articoli ai prodotti

I tassi di errore sono il filo che attraversa tutto. Quint vende un'architettura di chip puntata a ridurli. Il lavoro di IBM sulle interconnessioni esiste perché i moduli con correzione degli errori possano essere combinati. E il 26 ottobre arXiv ha pubblicato "Magic state cultivation on a superconducting quantum processor" di Emma Rosenfeld, Craig Gidney e una lunga lista di autori del team quantistico di Google. L'articolo era stato inviato per la prima volta a dicembre 2025 e revisionato la settimana scorsa. Gli stati magici sono la materia prima per le porte non-Clifford di cui hanno bisogno gli algoritmi tolleranti ai guasti. Produrli a basso costo è uno dei colli di bottiglia più silenziosi del settore.

Non tutte le tappe di questa settimana sono uscite da una fabbrica di chip. I ricercatori della Florida Atlantic University, guidati dal professor Arslan Munir, hanno pubblicato su Discover Quantum Science un confronto tra metodi di machine learning quantistico per la previsione del cancro ai polmoni con dati di addestramento deliberatamente limitati. HPCwire ne ha parlato il 2 novembre: una macchina ad annealing D-Wave che eseguiva una macchina a vettori di supporto quantistica ha raggiunto un'accuratezza del 94,31% in simulazione e del 91,90% sull'hardware quantistico.

Il dataset merita attenzione. È partito da 309 cartelle cliniche pubbliche con storia di fumo, tosse, respiro sibilante, affaticamento e dolore toracico. Poi è stato bilanciato con esempi sintetici fino a 540 campioni. I record aggiunti non erano nuovi pazienti. I modelli sono stati addestrati su 108 campioni e testati su 432 in cinque cicli. Un dato hardware del 91,90% su un dataset piccolo e aumentato in modo sintetico è un risultato di ricerca, non clinico. Gli autori lo presentano così.

La questione dei soldi e quella del nome

Il capitale arriva in piccoli assegni e in grandi acquisizioni nello stesso momento. I 9,1 milioni di euro di Quint sono un round da seed per un'azienda che ha bisogno di criogenia, accesso alla fabbricazione e fisici. Intel compra software da mettere sopra hardware che già produce. La distanza tra queste due posizioni è la forma del mercato attuale.

Intanto il boom delle infrastrutture per l'AI, che paga molta della potenza di calcolo adiacente, ha un problema di pubbliche relazioni. The Verge ha riferito il 3 novembre che OpenAI ha usato il termine "compute campus" in un annuncio del Grid Protectors Program lunedì. "Data center" è comparso due volte in circa 900 parole. Tom's Hardware ha notato il 2 novembre che Axios aveva riportato il piano di rebranding prima delle elezioni di midterm negli Stati Uniti. Citava Chris Lehane, chief global affairs officer di OpenAI, che ha descritto le midterm come "un po' il trailer di quello che vedrete nel 2028".

"OpenAI sta chiaramente reagendo all'impopolarità dei data center", ha detto a The Verge Holly Elmore, fondatrice e direttrice esecutiva di PauseAI US. "Ribattezzarli 'compute campus' può ingannare chi ascolta una o due volte, ma non è il nome 'data center' a essere impopolare". Quella citazione è del servizio di The Verge, non nostro.

Due articoli su arXiv questa settimana indicano lo strato economico sotto tutta questa potenza di calcolo. Uno, inviato il 29 ottobre da Nastaran Okati, Ricardo Olmedo e Moritz Hardt, formalizza l'arbitraggio computazionale. In quel modello un intermediario compra inferenza da un portafoglio di modelli e la rivende. L'articolo dimostra che il problema di allocazione è in generale NP-hard, poi mostra che diventa trattabile sotto una condizione di rendimenti decrescenti. L'altro, inviato il 30 ottobre da Genliang Zhu e Chu Wang, espone un protocollo di autorizzazione per agenti che usano il computer. Questi agenti agiscono su interfacce grafiche, righe di comando, API e server Model Context Protocol. Il protocollo è stato testato su 3.464 tracce in 1.732 scenari.

Nessuno dei due articoli è una tappa nel senso inteso dalla comunità quantistica. Entrambi descrivono l'impianto idraulico che deciderà se questo hardware si guadagnerà il suo mantenimento.

Quello che verrà dopo è meno appariscente del numero di qubit. Gli accoppiatori di IBM devono funzionare tra più di due moduli. Quint deve mostrare la sua architettura nel silicio, non in un annuncio di finanziamento. Intel ha bisogno che le autorità di regolamentazione siano d'accordo. E il settore ha bisogno di tassi di errore abbastanza bassi perché un processore da 120 qubit collegato a un altro sia un computer invece di un esperimento.