A Quantum Motion é a primeira startup no mundo a colocar um computador quântico em um laptop.

London-based Quantum Motion revelou um sistema quântico full-stack construído em silício CMOS, a mesma plataforma de fabricação dos chips de laptops do dia a dia. A máquina fica em racks padrão de servidores, não em um laboratório gigantesco. Ela também vem com ferramentas que desenvolvedores já usam, para que equipes possam testar cargas de trabalho reais sem começar do zero.

O que a alegação do “laptop” realmente significa

A expressão “em um laptop” é um atalho para algo maior. A Quantum Motion usa processos silício-CMOS semelhantes aos que estão por trás de processadores de consumo. Essa escolha importa. Ela significa que qubits podem ser definidos em wafers de 300 mm em foundries conhecidas. Também aponta para produção repetível, em vez de dispositivos sob medida, ajustados manualmente.

O sistema que agora opera no centro nacional de computação quântica do Reino Unido ocupa três racks de 19 polegadas. Dentro deles há qubits de spin em silício, eletrônica de controle criogênica e um refrigerador de diluição que resfria o chip quase ao zero absoluto. Você não o levaria numa mochila. Mas o seu tamanho cabe em salas de servidores reais - e esse é o passo que conta para implantações iniciais.

O primeiro computador quântico full-stack em silício-CMOS está ativo no Reino Unido, construído para rodar em racks padrão e falar com ferramentas de desenvolvimento convencionais.

Um design compacto feito para ambientes reais

Do equipamento de laboratório aos racks

A unidade instalada integra refrigeração, cabeamento, chip de qubits, leitura e controle digital em uma pilha organizada. Os engenheiros se concentraram em quantidade de cabos, carga térmica e facilidade de manutenção. Bandejas modulares permitem que as equipes troquem um “tile”, não reconstruam uma geladeira inteira. Essa é a diferença entre um demo e algo que você consegue agendar em um data center.

Software que encontra os desenvolvedores onde eles estão

A Quantum Motion fornece uma pilha de controle que conversa com SDKs comuns como Qiskit e Cirq. As equipes podem submeter circuitos, gerenciar calibração e coletar resultados sem drivers personalizados. Isso reduz o tempo de preparação. Também ajuda parceiros a portar código entre back-ends de hardware e comparar resultados entre plataformas.

Compatibilidade importa: se cientistas conseguem programar hoje e rodar amanhã, projetos de prova de valor saem dos slides e viram pilotos.

Por que silício-CMOS importa

Silício é familiar para fabs, fornecedores de ferramentas e projetistas de chips. Isso dá a essa abordagem uma curva de escala diferente da de rivais. Veja como ela se compara a outras famílias líderes de qubits.

Tecnologia	Tipo de qubit	Temperatura típica	Pontos fortes	Limitações	Encaixe industrial
Spins em silício-CMOS	Spins de elétrons ou lacunas em pontos quânticos	Milikelvin	Compatibilidade com processos CMOS, pegada pequena, caminho para integração densa	Portas de dois qubits ainda amadurecendo; sensível a ruído de carga	Aproveita fabs de 300 mm, IP de design e empacotamento
Circuitos supercondutores	Transmons	Milikelvin	Portas rápidas, ferramental rico, ecossistema forte	Grandes dimensões, diafonia de micro-ondas, cabeamento complexo	Processos customizados, menor sobreposição com CMOS convencional
Íons aprisionados	Níveis de energia atômicos	Armadilhas em temperatura ambiente, resfriamento a laser	Portas de alta fidelidade, longa coerência	Complexidade de lasers, portas mais lentas, desafios de escala	Cadeia de suprimentos de ótica de precisão, diferente de fabs de chips

Um caminho de escala baseado em tiles

A arquitetura divide a computação em tiles autocontidos. Cada tile envolve qubits com leitura e controle locais. Os tiles se conectam como placas de piso. Isso ajuda o rendimento: se um tile tiver desempenho abaixo do esperado, você o troca em vez de descartar um wafer inteiro.

• Wafers de 300 mm permitem muitos tiles idênticos por rodada, diluindo custo e melhorando estatísticas.
• Integração 3D pode empilhar silício de controle perto do plano de qubits para reduzir latência e cabeamento.
• Controle cryo-CMOS reduz cargas térmicas dos cabos e libera espaço no refrigerador.
• Limiares de correção de erros definem a barra: fidelidades maiores em portas de dois qubits reduzem o overhead.

Ainda existem riscos. A diafonia cresce à medida que os tiles ficam mais próximos. Desafios de densidade de cabeamento chegam rápido. Orçamentos de energia em criogenia podem virar gargalo. Variação de rendimento ao longo dos wafers pode empurrar a calibração para fora da especificação. São problemas de engenharia, não magia - mas exigem iteração constante.

Cargas de trabalho iniciais e quem ganha primeiro

A equipe começou a rodar sondagens de aplicações, não apenas circuitos de brinquedo. Modelos moleculares podem orientar triagem na indústria farmacêutica. Otimizações de portfólio e roteamento podem reduzir custos em finanças e logística. Rotinas híbridas de IA podem ajustar parâmetros de modelos com sub-rotinas quânticas enquanto o restante permanece clássico.

Espere que o acesso via nuvem domine no curto prazo. Data centers já lidam com controles ambientais e metas de disponibilidade. Unidades on-premises devem atrair laboratórios nacionais, usuários de defesa e algumas corporações com braços fortes de pesquisa.

Sinais de mercado sem o ruído

As previsões variam em uma ordem de grandeza, o que mostra quão cedo esse mercado ainda está. Estudos de longo prazo colocam o valor total da computação quântica até 2040 entre dezenas e muitas centenas de bilhões de euros, somando hardware, acesso em nuvem e serviços. Um segmento doméstico de nicho pode surgir entre meados dos anos 2030 e meados dos anos 2040, com máquinas iniciais precificadas para instituições e entusiastas sérios - não para salas de estar.

O caminho de curto prazo parece mais claro: acesso em nuvem, pilotos apoiados por parceiros e toolchains específicas por domínio. Se o silício-CMOS acompanhar o ritmo, ele oferece aos fabricantes um manual de redução de custos familiar: copiar exatamente, aprender com rendimento e usar módulos padronizados.

O que observar a seguir

• Fidelidade de portas de dois qubits e estabilidade em tiles completos, não em dispositivos isolados.
• Qubits por tile e taxas de erro entre tiles sob cargas de trabalho reais.
• Controle cryo-CMOS integrado que reduz a quantidade de cabos e a carga térmica.
• Métricas de disponibilidade: tempo médio para recalibrar, taxas de deriva e velocidade de recuperação.
• Maturidade de software: escalonamento, bibliotecas de mitigação de erro e otimizações de compilador.
• Parcerias com foundries e a transição para rodadas repetíveis em 300 mm.

Uma nota sobre a manchete e o hardware

A ideia de um “computador quântico de laptop” captura a direção, não o tamanho atual. A unidade de hoje roda em racks com um refrigerador de diluição. O passo que importa é a mudança para silício-CMOS. Isso abre a porta para tiles de qubits fabricados em massa e cadeias de suprimentos mais previsíveis. Reduzir o restante da pilha - especialmente refrigeração e controle - vai exigir mais ciclos.

Termos úteis, em linguagem simples

Refrigerador de diluição: um sistema criogênico que chega a poucos milikelvin misturando isótopos de hélio. Os qubits precisam desse frio para manter estados quânticos vivos por tempo suficiente para computar.

Correção de erros: um método que usa muitos qubits físicos para criar um qubit lógico que sobreviva ao ruído. O overhead é grande. Fidelidades físicas melhores e códigos inteligentes aproximam o ponto de equilíbrio.

Dicas práticas se você trabalha com essa tecnologia

Comece híbrido. Mantenha a maior parte do seu pipeline em hardware clássico e mire um kernel pequeno e bem definido para offload quântico. Meça tempo de relógio (wall-clock), latência de fila e custo - não apenas profundidade de circuito. Trate calibração como parte do trabalho, como limpeza de dados em aprendizado de máquina. Documente deriva e refaça baselines com frequência.

Simuladores ainda importam. Você pode prototipar circuitos em uma workstation para testar ideias e depois migrar para o hardware na reta final. Esse hábito economiza dinheiro e ajuda as equipes a aprender onde o quântico agrega valor versus onde heurísticas clássicas ainda vencem.