¿Cómo evaluar un piloto cuántico sin quemar presupuesto?
Los programas cuánticos empresariales no son chicos. En el Quantum Technology Monitor 2026 de McKinsey (28-abr-2026), 300+ empresas globales están adoptando computación cuántica; entre las 162 que McKinsey analizó en detalle, un tercio asignó más de $10M por año a sus esfuerzos cuánticos y el 7% más de $50M — mientras que toda la industria de computación cuántica generó apenas más de $1B de ingresos mundiales en 2025, con la mayoría de las aplicaciones todavía "experimentales o híbridas". Esa asimetría es el problema de los pilotos en una frase: el gasto es de escala productiva, la evidencia no.
Este post es un mapa de costos, no una recomendación de compra. Lo que un piloto compra es evidencia — y la evidencia tiene una escalera de precios que abarca unos siete órdenes de magnitud. Los presupuestos se queman cuando un equipo compra evidencia cara (corridas de hardware, integración) antes de que la evidencia barata (un baseline clásico, una corrida de simulador) haya tenido la chance de matar la idea gratis.
¿Cuánto cuesta cada unidad de evidencia?
Los precios de abajo son de lista, públicos y fechados. El extremo barato de la escalera lo dominan software clásico que no cuesta nada y simuladores cuánticos que cuestan casi nada; el extremo caro es tiempo de hardware y headcount de programa.
| Unidad de evidencia | Qué te dice | Costo de lista | Fuente (fecha) |
|---|---|---|---|
| Baseline clásico (OR-Tools / CP-SAT) | el número a batir | $0 — Apache-2.0 | Google OR-Tools (ago 2026) |
| Simulación statevector en laptop, ≤~30 qubits | mejor caso del candidato, sin ruido | $0 — SDKs abiertos; el límite es la RAM | aritmética: 2^N × 16 bytes |
| Simulador gestionado (Braket SV1) | lo mismo, pasada la RAM de laptop | $0,075/min tras 1 h gratis/mes | Precios AWS Braket (feb–jul 2026) |
| Una tarea de QPU, 1.000 disparos (IonQ Forte) | un chequeo de realidad con ruido | ≈$80,30 | Precios AWS Braket (jul 2026) |
| Tarea con mitigación de error (IonQ, piso de ≥2.500 disparos) | estimación de menor varianza | ≥$200/tarea | Calculadora Braket (3-ago-2026) |
| Lazo variacional, 100 iters × 1.000 disparos | una optimización QAOA/VQE completa | $72,50 (Rigetti) – $8.030 (IonQ Forte) | Análisis de costo Rosetta (jul 2026) |
| Programa cuántico empresarial | capacidades, talento, integración | >$10M/año para 1 de cada 3 adoptantes analizados | McKinsey QTM 2026 (28-abr-2026) |
¿En qué orden se compra la evidencia?
Primero la muerte más barata. Cada compuerta existe para matar al candidato antes de la siguiente, más cara. Un candidato que sobrevive todas las compuertas se gana el gasto en hardware; uno que muere en la compuerta 0 o 1 costó aproximadamente nada.
Compuerta 0 — medir primero al titular clásico. No un espantapájaros: el mejor solver disponible, afinado, sobre tus instancias reales (OR-Tools y CP-SAT son Apache-2.0; la licencia del número-a-batir cuesta $0). Un benchmark publicado de optimizadores de portafolio (arXiv:2509.17876, 2025) encontró variantes de QAOA y annealing sin alcanzar a Gurobi y, en varias instancias, estadísticamente indistinguibles del muestreo aleatorio — contra exactamente el tipo de baseline que un piloto débil habría salteado. Si nadie en el equipo puede decir el número clásico a batir, el piloto no tiene denominador y ningún resultado que produzca va a significar nada.
Compuerta 1 — correr el candidato cuántico en un simulador sin ruido. Este es el paso que la mayoría de los pilotos invierte. Para el mismo circuito, una simulación statevector sin ruido es el mejor caso del candidato: el hardware NISQ real agrega decoherencia y error de compuerta encima, no los resta. Si el candidato no puede acercarse a tu número de la Compuerta 0 en su mejor caso, el hardware no lo va a salvar — y ese veredicto cuesta $0 en una laptop hasta ~30 qubits (un statevector son 2^N × 16 bytes: ~17 GB a N=30) o $0,075/minuto en un simulador gestionado después de la hora gratis, precio de lista feb–jul 2026.
Compuerta 2 — corridas chicas de hardware, misma instancia, mismo presupuesto. Solo si la Compuerta 1 muestra señal. Los precios unitarios son públicos y conocidos: ≈$80,30 una tarea de 1.000 disparos en IonQ Forte; un piso de ≥2.500 disparos por tarea si activas la mitigación de error de IonQ, es decir un piso de ≥$200 por dato mitigado (calculadora Braket, 3-ago-2026). El objetivo son barras de error contra la Compuerta 0 en instancias idénticas — no una demo.
Compuerta 3 — piloto a escala. Solo pasadas las Compuertas 1–2. Acá viven los lazos variacionales de $10³–$10⁴ por experimento y el headcount de integración. Por construcción, la mayor parte del presupuesto muere acá — y por eso la mayoría de los candidatos debería morir antes.
Dos reglas mantienen honestas a las compuertas. Primera: el criterio de corte se escribe antes de correr la compuerta ("QAOA debe quedar a menos del 5% de CP-SAT en instancias de n=20"), porque los criterios escritos después de la corrida siempre pasan. Segunda: se compara sobre la misma instancia y el mismo presupuesto de tiempo — un benchmark contra un baseline clásico débil o mal emparejado mueve el punto de cruce por construcción, no por física (por qué un baseline débil arruina un benchmark).
¿Cómo se ve una muerte en la práctica? (medida)
El veredicto V-0012 de Rosetta es un ejemplo trabajado de las compuertas haciendo su trabajo. Veinte corridas selladas de optimización de portafolios a n=12/16/20 (QAOA p=2 vs CP-SAT de Google): CP-SAT llegó al óptimo probado 20 de 20 veces; QAOA terminó 25–48% lejos del óptimo, sin tendencia de mejora por tamaño. El lado cuántico corrió en simuladores sin ruido — su mejor caso — y aun así perdió todas las corridas. Gasto total de QPU para llegar a ese veredicto: $0. Es una clase de problema a n chico, no un veredicto universal — pero así se ve la Compuerta 1 haciendo su trabajo: un "todavía no" defendible comprado al precio de tiempo de CPU, antes de un solo dólar de hardware.
La misma lógica le pone precio al contrafáctico. Si esas 20 corridas se hubieran comprado primero como experimentos de hardware con mitigación, la cuenta cae en cuatro a cinco cifras — la aritmética de costo por respuesta — para aprender lo que el simulador habría dicho gratis.
Qué no sabemos
- Las compuertas se cierran pasados ~40 qubits. Un statevector se duplica por qubit; más allá de ~40 qubits (≈17,6 TB) la simulación sin ruido por fuerza bruta deja de poder comprarse a ninguno de los precios de arriba. En ese régimen la cota superior barata desaparece y la metodología honesta de evaluación es genuinamente más difícil — los baselines de redes tensoriales ayudan, pero su cobertura se disputa caso por caso.
- Ninguna encuesta publicada mide cómo las empresas secuencian la evidencia de sus pilotos. McKinsey reporta cuánto gastan las empresas, no en qué orden compran evidencia. No encontramos dato público y fechado de qué fracción de los pilotos cuánticos corre un baseline clásico afinado antes del hardware. La ausencia de ese número es un hallazgo en sí.
- Annealers y solvers híbridos desdibujan la estructura de compuertas. Las plataformas de recocido no se simulan como circuitos de compuertas de la misma manera, y los solvers híbridos comerciales intercalan capas clásicas que vuelven ambigua la atribución de cualquier triunfo — como se midió en la evidencia de ruteo que revisamos (ruteo y logística).
- Los precios se mueven. Cada cifra de arriba es un precio de lista fechado; el precio del hardware cambió materialmente en 12 meses y va a volver a cambiar.
Fuentes
- McKinsey Quantum Technology Monitor 2026 (28-abr-2026)
- Precios AWS Braket (verificados ago 2026)
- Google OR-Tools (Apache-2.0)
- Benchmark de optimización de portafolios (arXiv:2509.17876, 2025)
- Calculadora de costos Braket — piso de shots de mitigación de IonQ (consultado 3-ago-2026)
- Veredicto Rosetta V-0012 — QAOA vs CP-SAT, 20 corridas selladas
Rosetta Q publica veredictos con datos crudos reproducibles. Esto es contenido educativo, no un claim de producto.