¿Cuánta energía consume un computador cuántico?

Estado al 25 de septiembre de 2026. Un computador cuántico real consume hoy decenas de kilovatios. Google corrió su procesador Sycamore a cerca de 26 kW de potencia total de pared (The Conversation, oct-2022; desglose en RAND, 2023), y D-Wave especifica su sistema Advantage en 25 kW máximo (ficha técnica, 2022). Un supercomputador exaescala consume unas mil veces más: Frontier figura con 24.607 kW en el TOP500 de junio de 2026 (TOP500); la razón ×1.000 es aritmética propia sobre esas dos cifras publicadas. Esa brecha es real y está medida. Lo que no se sigue de ella es la conclusión popular — que la computación cuántica ya es la alternativa verde. Energía por máquina no es energía por problema resuelto, y en la única tarea donde una máquina cuántica reclamó una victoria, la mejor re-corrida clásica hoy gasta menos energía que la corrida cuántica (Fu et al., 2024). Rosetta Quantum lee la pregunta energética como lee todo claim: primero lo medido, después lo prometido.

¿Cuántos kilovatios consume hoy una máquina cuántica real?

Decenas de kilovatios — una casa grande, no una central eléctrica. Las dos cifras a nivel de máquina del registro público que esta corrida pudo verificar: ≈26 kW para el Sycamore de Google, que la revisión de RAND de 2023 desglosa en ≈10 kW para el compresor del refrigerador de dilución, 10–13 kW para el agua helada de enfriamiento y ≈3 kW para la electrónica clásica de control (Parker & Vermeer, RAND, 2023), y 25 kW máximo nominal para el annealer Advantage de D-Wave, según la ficha técnica del propio vendor (D-Wave, 2022). Dos propiedades de ese número importan más que su tamaño. Primero, el consumo es casi constante: el refrigerador corre las 24 horas, compute o no compute la QPU, así que la cuenta de energía la domina el tiempo encendido, no la carga de trabajo. Segundo, a las escalas de hoy el consumo casi no sigue al número de cúbits — los 53 cúbits de Sycamore y los 5.000+ de Advantage caben en el mismo sobre de ≈25 kW, porque lo que se enfría es un criostato, no un transistor por cúbit.

¿A dónde se va la electricidad realmente?

A refrigerar, no a computar. Una QPU superconductora opera a 15–25 milikelvin, y sostenerla ahí es una pelea contra la termodinámica. Goldeneye de IBM — el criostato quantum-ready más grande construido, con 1,7 m³ de volumen experimental, enfriado a ≈25 mK — entrega cerca de 10 milivatios de capacidad de enfriamiento en la etapa de 100 mK y ≈24 W a 4 K (IBM, sep-2022). Puestos esos milivatios contra los ≈10 kW que el compresor de un refrigerador de dilución toma de la pared (RAND, 2023), aparece la forma de la máquina: del orden de un millón de vatios de entrada por vatio de calor removido en la etapa más fría — aritmética propia sobre las dos cifras publicadas. La energía de un computador cuántico no es el costo de rotar cúbits; es el costo de mantener una fracción de metro cúbico más fría que el espacio profundo, sin pausa. Las máquinas de iones atrapados y fotónicas se saltan el refrigerador de dilución (cámaras de vacío, láseres y etapas de ≈4 K), pero no encontramos specs publicadas de potencia de pared a nivel de sistema para esas plataformas en las fuentes de esta corrida — una ausencia que vale nombrar, no un veredicto.

¿Cómo se compara con un supercomputador?

La comparación da ≈1.000× a favor de lo cuántico en potencia de pared — y significa menos de lo que suena. Este es el libro contable, cada fila con fuente publicada:

Los vatios, sin embargo, no son veredictos. La unidad honesta es energía por problema resuelto, y esa unidad solo existe donde ambas máquinas resuelven de verdad el mismo problema. En las clases de problema sin ventaja cuántica demostrada — hoy, toda clase comercial de la lista de ventajas probadas de Rosetta — los megavatios del supercomputador compran respuestas y los kilovatios del criostato compran experimentos de física. Una máquina que consume 1.000× menos pero no resuelve tu problema no es más verde; está ociosa. (Lo que cuesta una corrida cuántica en dólares, y no en vatios, es su propio libro contable.)

¿El argumento «lo cuántico es verde» sobrevive a los datos?

Como condicional, sí; como afirmación en presente, no. La versión seria quedó en el registro en 2022: Sycamore consume mucho menos que un supercomputador en su tarea de muestreo — pero esa tarea «no tiene aplicación ‘útil’ identificada a la fecha», y los ahorros proyectados suponen cúbits «de una calidad todavía fuera de alcance en la práctica hoy» (The Conversation, oct-2022). Jaschke & Montangero convirtieron la condición en umbral: hay ventaja cuántica verde donde la QPU gasta menos energía que la mejor emulación clásica a igual fidelidad, y su estimación pone el cruce cerca de un exponente de ley de potencias de entrelazamiento α ≲ 1 — favorable para circuitos aleatorios, desfavorable para algoritmos estructurados como la transformada de Fourier cuántica (Quantum Sci. Technol., 2023). Después, el ejemplo insignia se invirtió. En julio de 2024, Fu et al. corrieron la tarea de muestreo de Sycamore en 2.304 GPUs A100 en 17,18 segundos a fidelidad XEB equivalente (0,002), gastando 0,29 kWh contra los 4,3 kWh que consume una corrida de Sycamore del mismo tamaño de 3 millones de muestras a ≈26 kW — «superando al procesador cuántico Sycamore de Google tanto en velocidad como en eficiencia energética», en palabras del propio paper (arXiv:2407.00769). Es el paper que nuestra retrospectiva de Sycamore dejó ayer marcado como no verificado; esta corrida lo verificó en su fuente de arXiv. Zhao et al. recortaron después la energía de la simulación clásica otros dos órdenes de magnitud frente a corridas previas en GPU, re-corriendo la tarea más rápido que la máquina cuántica (Natl. Sci. Rev. 12, nwae317). El marcador a hoy: ninguna tarea del registro público muestra a hardware cuántico gastando de forma demostrable menos energía que la mejor corrida clásica de la misma tarea.

¿Cuánto consumirá una máquina tolerante a fallos?

Nadie la ha medido, porque no existe — y las estimaciones publicadas discrepan por ≈18× (aritmética propia sobre las dos cifras). RAND extrapola ≈125 MW para un computador cuántico criptoanalíticamente relevante rompiendo RSA-2048 — 6,25 W por cúbit físico sobre 20 millones de cúbits, 7,1 horas por llave — y marca su propia extrapolación como extremadamente gruesa (RAND, 2023). Fellous-Asiani et al., optimizando el stack completo con su metodología Metric-Noise-Resource, estiman que el mismo trabajo correrá a ≈7 MW en 1,5 horas (PRX Quantum, 2023). Ambos números seguirán siendo estimaciones hasta que alguien mida una máquina real. En cualquier caso, la era de los kilovatios es una propiedad de los equipos de laboratorio de hoy, no una ley de la tecnología: a escala útil, los computadores cuánticos también serán instalaciones de megavatios — y la red que los alimentaría es un libro que Rosetta ya midió.

Qué no sabemos

• La potencia de pared de la mayoría de las QPU comerciales no está publicada. No encontramos specs de potencia a nivel de sistema para los equipos de producción de IonQ, Quantinuum o IBM en las fuentes públicas de esta corrida; los ≈26 kW y 25 kW cubren dos máquinas, no la industria.
• Cómo escala el consumo criogénico. Si el sobre casi constante de kilovatios aguanta el próximo 10× en cúbits — RAND marca las economías de escala como incógnita en ambas direcciones.
• Dónde cae de verdad el umbral de ventaja verde. El cruce α ≲ 1 es una estimación de modelo, no una medición de punta a punta sobre cargas comerciales.
• Nuestro propio alcance. Rosetta Quantum no ha medido en casa la potencia de pared de ningún computador cuántico; toda cifra de arriba viene del registro público enlazado.

Rosetta Quantum publica veredictos con datos crudos reproducibles. Esto es contenido educativo, no un claim de producto.