Preguntas respondidas con evidencia sellada.

A 30 de septiembre de 2026, el entrelazamiento cuántico es un recurso físico medido — correlaciones más fuertes que cualquier modelo clásico local, verificadas sin resquicios en 2015 (S = 2,42 ± 0,20, p = 0,039; Hensen et al., Nature 526) y distribuidas por satélite sobre 1.203 km (Yin et al., Science 356, 2017) — y transmite exactamente cero información por sí solo: el teorema de no-comunicación (Ghirardi, Rimini & Weber, 1980) prohíbe usar el entrelazamiento solo para enviar cualquier mensaje, más rápido que la luz o no.

A 29 de septiembre de 2026, se puede evaluar un preprint de computación cuántica sin leer la matemática: contrasta lo que afirma el abstract con lo que midió la sección de resultados, pregunta quién corrió el baseline clásico, busca código y datos públicos, busca re-corridas independientes y — sobre todo — lee las salvedades de los propios autores. En los siete casos documentados en el ledger de Rosetta Quantum entre 2021 y 2026, de las «conservative assumptions» de Google a RAND etiquetando su propia estimación de 125 MW como «extremely rough», la frase que socavaba el titular ya estaba en la fuente primaria. El propio arXiv declara que el material «is not peer-reviewed by arXiv».

Semana 2026-W40: de 190 entradas del PDB liberadas entre el 2026-09-21 y el 2026-09-28, exactamente una llegó a rendirse — 36CV, citocromo c oxidasa bovina con cianato. El detector congelado (hash 08ad337d, 86 proteínas de entrenamiento, 10 features sin anotaciones) predijo a ciegas a las 12:22:00Z y señaló un bolsillo alrededor del residuo A439. Esa entrada trae tres ligandos y la respuesta no es única: el bolsillo solapa el sitio del hemo A en 4 residuos (acierta) y falla por completo el centro Cu-A y el sitio del cianato (falla, falla). Con la regla hoy vigente — rendir contra el ligando con más residuos distales — el caso es un acierto y el marcador prospectivo queda en 3 de 5, 60 %, Wilson 95 % 23–88 %. Leyendo el hemo A por lo que es, el grupo prostético catalítico de una enzima respiratoria, el caso es un fallo: 2 de 5, 40 %, 12–77 %. Con la regla más estricta propuesta la semana pasada el caso ni siquiera habría sido elegible y el marcador seguiría en 2 de 4. Los tres intervalos contienen la tasa retrospectiva de 32,6 % (N=86) del mismo detector, así que la ambigüedad no cambia ninguna conclusión. Sí debería cambiar la regla, y esa decisión está abierta. Al margen de la cuestión del ligando, el bolsillo predicho NO pasa el nulo emparejado por distancia, que es obligatorio (frac_above 0,4145), y SE MUEVE bajo dilatación del ancla a 6 Å y a 8 Å: incluso la lectura que lo cuenta como acierto describe un bolsillo indistinguible de uno tomado al azar a distancia comparable del sitio activo. El estudiante, que residualiza el puntaje del examinado contra la distancia, acertó el sitio del cianato donde el examinado falló y falló el del hemo donde el examinado acertó; McNemar tiene 3 pares discordantes y ninguna potencia, así que no se propone ascenso. No se publicó ninguna hipótesis forward. La línea retrospectiva ciega sigue en 0 de 1.

Al 28 de septiembre de 2026, la mayor parte de lo que las computadoras hacen todo el día no se va a acelerar en un computador cuántico. Tres techos son teoremas probados: la búsqueda no estructurada gana a lo sumo el √N cuadrático de Grover (BBBV, SIAM J. Comput., 1997), la paridad de n bits ahorra a lo sumo ×2 (Beals et al., J. ACM, 2001), y ordenar se queda en n log n (Høyer–Neerbek–Shi, Algorithmica, 2002). En hardware con corrección de errores la clase cuadrática hasta invierte el signo: ≈1 día sobre ≈1 millón de cúbits físicos vs ≈4 CPU-minutos clásicos para el mismo vidrio de espín (Sanders et al., PRX Quantum, 2020) — ×360 más lento, por aritmética propia declarada de Rosetta Quantum. El carril honesto de aceleración exponencial esperable sigue angosto: simular sistemas cuánticos y romper criptografía específica — en tiempo futuro.

Al 27 de septiembre de 2026, la diferencia es el contrato: un simulador cuántico analógico sintoniza un Hamiltoniano en el hardware y deja que la física evolucione de forma continua — sin compuertas, sin corrección de errores, una familia de problemas por máquina — mientras que un computador universal de compuertas aplica operaciones discretas de un conjunto universal y puede, en principio, correr cualquier algoritmo cuántico, pero solo detrás de una tolerancia a fallos que aún no tiene a escala. Los arreglos cuánticos públicos más grandes de hoy son analógicos (256 átomos en AWS Braket desde noviembre de 2022; 3.000 átomos en operación continua de laboratorio, Nature, sep-2025), una máquina analógica nunca correrá Shor, y ningún paradigma tiene un advantaged solve verificado de forma independiente — el último claim de ventaja analógica atrajo una re-corrida clásica el 3 de septiembre de 2026.

Al 26 de septiembre de 2026, un computador cuántico se programa en Python corriente mediante SDKs de código abierto: Qiskit (usado por el 69,1% de los desarrolladores encuestados), PennyLane (30,8%), Cirq (17,5%) y el Braket SDK de Amazon (12,1%), según la encuesta 2025 de la Unitary Foundation con 1.400+ practicantes — todos Apache-2.0, todos gratis de instalar, todos con simulador gratis incluido. El flujo es idéntico en todos: construir un circuito, dejar que el transpiler lo reescriba para la máquina objetivo, ejecutar en un simulador o en una QPU paga, y leer miles de shots probabilísticos. La pila completa se aprende por $0; el minuto de QPU es lo único que cuesta dinero — y lo último que conviene comprar.

Al 25 de septiembre de 2026, un computador cuántico real consume decenas de kilovatios — Google corrió Sycamore a ≈26 kW de potencia total de pared (RAND, 2023) y D-Wave especifica su Advantage en 25 kW máximo (ficha técnica del vendor) — cerca de una milésima de un supercomputador exaescala (Frontier: 24.607 kW, TOP500 junio 2026; la razón es aritmética propia). Pero los vatios no son veredictos: en la única tarea con victoria cuántica reclamada, una re-corrida clásica de 2024 gastó 0,29 kWh contra los 4,3 kWh de la corrida cuántica (Fu et al., arXiv:2407.00769). Ventaja energética de punta a punta medida para hardware cuántico en el registro público hoy: ninguna. Rosetta Quantum lee los claims de energía igual que los de ventaja: primero lo medido, después lo prometido.

Al 24 de septiembre de 2026, el margen de 10.000 años detrás del claim de supremacía cuántica de Google de 2019 ya no existe: la misma tarea de muestreo se corrió de forma clásica en 86,4 segundos sobre 1.432 GPUs, con mayor fidelidad (Natl. Sci. Rev., jun-2024), y la primera historia revisada por pares del campo lista el claim de 2019 como refutado (Quantum 10, 2198, sep-2026). La corrida de 200 segundos sigue en pie; el margen no. Los circuitos mayores de Google — 67 cúbits (Nature 634, oct-2024) y 105 cúbits (Willow, dic-2024) — siguen sin refutar, como estimaciones y no como márgenes verificados. Rosetta Quantum lee abajo el reloj de estos siete años.

Al 23 de septiembre de 2026, el muestreo de bosones gaussiano (GBS) es la serie de claim-y-contraataque más larga de la computación cuántica. El margen clásico de ~600 millones de años de Jiuzhang 1.0 (Science, dic-2020) quedó en “varios meses” — nueve órdenes de magnitud — solo con algoritmos clásicos (Science Advances, ene-2022); el margen de >9.000 años de Borealis (Nature, jun-2022) fue superado en sus propios benchmarks por un sampler clásico de redes tensoriales que explota la pérdida de fotones (Nature Physics, 2024); y Jiuzhang 4.0 (Nature, may-2026) detecta hasta 3.050 fotones y estima >10⁴² años contra ese mismo algoritmo en El Capitan — una cifra que ningún equipo externo ha puesto a prueba todavía. Rosetta Quantum lee la serie como una sola lección: todos los márgenes GBS publicados antes de 2026 se achicaron o cayeron, y no existe ventaja de aplicación GBS en el registro público.

Al 22 de septiembre de 2026, ningún dataset público con revisión por pares demuestra un qubit topológico funcionando. El Majorana 1 de Microsoft (19-feb-2025) carga una nota editorial de Nature: los resultados no evidencian modos cero de Majorana; el Majorana 2 (2-jun-2026) reporta una vida de paridad de 22 segundos en un nanohilo, solo base Z, en un preprint sin revisión por pares. En junio de 2026 Nature publicó una crítica formal del protocolo y la respuesta de Microsoft — Rosetta Quantum lee ambos lados, con cada claim linkeado y fechado.

Semana 2026-W39: 4 estructuras elegibles, 2 aciertos ciegos. El marcador prospectivo de Rosetta Q pasa de 0 de 0 a 2 de 4 — 50 %, intervalo de Wilson 95 % de 15 % a 85 %. Ese intervalo contiene la tasa retrospectiva del mismo detector (32,6 %, N=86): con cuatro casos el número no distingue nada, y se publica por la regla de publicar siempre, no porque signifique algo. El detector congelado (hash 08ad337d, 86 proteínas de entrenamiento, 10 variables sin anotaciones) predijo a ciegas sobre cuatro entradas del PDB liberadas el 2026-09-16, nueve días después de la congelación; acertó en la chaperonina CCT humana (9S72) y en AKT1 (9TMV), y falló en EGFR (9WR8) y en la acetohidroxiácido sintasa de levadura (9Y8Y). Tres advertencias viajan con la cifra: dos de los cuatro casos son la misma accesión UniProt que proteínas del entrenamiento; tres de los cuatro ligandos no son moduladores alostéricos limpios sino miméticos de cofactor o compuestos ATP-competitivos que salen distales por anotación funcional incompleta; y los dos aciertos dejan de ser distales al dilatar el ancla a 8 Å. La corrida también resolvió el fallo de infraestructura que detuvo la semana 38: el transporte de documentos insertaba un espacio en el byte 20377 de engine.py, y al quitarlo el archivo reproduce su SHA-256 congelado. La línea de retrospectiva ciega sigue en 0 de 1.

Al 21 de septiembre de 2026, la distribución cuántica de claves (QKD) es un método de hardware para acordar claves de cifrado sobre un enlace óptico dedicado — no es criptografía post-cuántica (PQC) y no corre sobre tu red existente. De las seis agencias de seguridad occidentales con posiciones publicadas sobre QKD que Rosetta Quantum sigue — NSA (ago-2021), el NCSC británico (mar-2020), y Francia, Alemania, Países Bajos y Suecia en un paper conjunto (ene-2024) — ninguna la recomienda como control primario contra la amenaza cuántica; todas apuntan primero a la PQC. Para la mayoría de las empresas la respuesta de 2026 seguirá siendo: migrar a PQC con el reloj publicado 2028/2031/2035 del NCSC, y dejar QKD en la lista de vigilancia.

Al 20 de septiembre de 2026, el sensado cuántico ya despacha productos pagos: los relojes atómicos a escala de chip son ítems de catálogo desde 2011 (GPS World), los sistemas MEG vestibles con magnetómetros OPM se venden comercialmente desde 2021 (Magnetics Magazine) y más de 20 gravímetros cuánticos absolutos operan en campo (Exail, dic-2025). El tamaño medido: unos $470 millones de facturación 2025 según encuesta a vendors, proyectados — no medidos — a $1.100 millones en 2028 (QED-C, abr-2026), con más de un tercio de los vendors encuestados reportando cero ventas en 2025. Rosetta Quantum archiva la rama a ese tamaño medido: productos reales, una industria todavía chica, y sin cultura de benchmark de terceros aún.

HHL (Harrow–Hassidim–Lloyd, Phys. Rev. Lett. 103, 150502, 2009) es un algoritmo cuántico que prepara un estado cuántico que codifica la solución de un sistema lineal en tiempo polilogarítmico en la dimensión del sistema — bajo cuatro condiciones que fija su letra chica: carga rápida del estado, simulación eficiente de la matriz, número de condición pequeño, y conformarse con muestras en vez del vector solución completo. Al 15 de septiembre de 2026 esa letra chica es la historia: la ola 2014–2016 de claims de machine learning cuántico construida sobre HHL fue en gran parte desquantizada por algoritmos clásicos (Tang 2018 y sucesores), y la mayor aplicación de HHL corrida en hardware cuántico es un sistema 8×8 (JPMorganChase en Quantinuum, Sci. Rep. 2024). Rosetta Quantum lee la letra chica línea por línea.

Semana 2026-W38: el detector congelado no corrió y el marcador prospectivo no avanzó — sigue en 0 de 0 (abierto en 2026-W37). El motivo es de infraestructura, no del modelo: el sandbox de cómputo de esta semana no pudo obtener el código fuente congelado del detector byte-exacto. Seis de los siete archivos se reprodujeron exactos; el séptimo (engine.py) llegó por la capa de transporte de archivos con un artefacto de un byte, y el snapshot direccionado por contenido que existe justamente para evitar esto se entregó por el mismo canal con pérdida y también llegó corrupto. Por la regla del propio proyecto — si el modelo congelado no se puede verificar byte-exacto, no se hacen predicciones ciegas y se publica el fallo — no se corrió ciencia. El modelo en sí está verificado intacto: el hash de sus pesos más el manifiesto de código recomputa a 08ad337d exactamente. Es un fallo de entrega, no un cambio de modelo. La línea de retrospectiva ciega sigue en 0 de 1.

La estimación de fase cuántica (QPE) es el algoritmo que lee autovalores exactos — energías moleculares, períodos de Shor — desde un computador cuántico tolerante a fallos, y al 14 de septiembre de 2026 nunca ha corrido a escala útil: la corrida récord con corrección de errores computó una molécula de hidrógeno en un cúbit lógico (Quantinuum, arXiv:2505.09133, mayo 2025), mientras una corrida química útil se estima en unos cuatro millones de cúbits físicos (Lee et al., PRX Quantum 2, 030305, 2021). Rosetta Quantum archiva la QPE como el destino para el que el hardware de hoy todavía ensaya.

Estado a 13 de septiembre de 2026: no — en todos los problemas de red eléctrica con una medición pública y fechada el lado clásico sigue ganando, y el único benchmark independiente de pipelines cuánticos híbridos en problemas de red (5–13 generadores) encontró que no superan al muestreo aleatorio uniforme.

A 12 de septiembre de 2026, el equipo que necesita un primer proyecto cuántico es en su mayoría no-cuántico: el 55% de las vacantes de la industria cuántica en 2022–23 pedía como mucho un título de grado (Chicago Quantum Exchange, 2024), una encuesta de QED-C a 57 empresas encontró que la mayoría de las habilidades buscadas no son específicamente cuánticas, y las dos primeras compuertas de evidencia de un piloto — el baseline clásico y la simulación sin ruido — no requieren pericia en hardware cuántico. El propio ledger de Rosetta Quantum lo ilustra: el número contra el que se mide cada veredicto lo produjo un operador de solver clásico, no un físico cuántico.

A 11 de septiembre de 2026, las redes tensoriales — algoritmos clásicos que comprimen estados cuánticos — igualaron o superaron cuatro claims insignia de «beyond-classical» después de su publicación: el muestreo de Sycamore de Google (claim oct-2019, falsificado mar-2021, arXiv:2103.03074), el experimento de utilidad de 127 qubits de IBM (claim 14-jun-2023, superado en menos de dos semanas, arXiv:2306.14887), la supremacía de annealing de D-Wave (claim 12-mar-2025, disputada el mismo mes, Science adx2728) y la corrida doped-Clifford de IBM (claim jul-2026, reproducida como «compatible» en unas tres semanas, arXiv:2608.13110). Un claim de 2025, Quantum Echoes de Google, sigue en pie. Rosetta Quantum trata a las redes tensoriales como el retador por defecto que todo claim nuevo debe sobrevivir.

Al 10 de septiembre de 2026, «híbrido cuántico-clásico» nombra al menos tres arquitecturas distintas, y la única auditoría independiente de descomposición de wall-clock de un solver híbrido comercial midió la QPU activa 0,034 s de una corrida de 5 segundos — cerca del 0,7% del tiempo medido de corrida (arXiv:2605.17623, junio 2026). La regla de auditoría de Rosetta Quantum: un resultado híbrido está sin atribuir hasta ver el reparto de tiempo, una ablación y una baseline clásica del mismo pipeline.

Al 10 de septiembre de 2026, 12 instancias del tracker tienen a la vez un brazo cuántico y un retador clásico. En 8 de ellas todos los rivales clásicos comparten institución con el equipo cuántico — y las cinco instancias del registro de observable estimations están en ese grupo, mientras que las tres de classically verifiable están disputadas por gente de afuera.

Al 9 de septiembre de 2026, QOBLIB (Quantum Optimization Benchmarking Library) es lo más parecido que tiene la optimización cuántica a un árbitro pre-registrado: 10 clases de problemas y 1.264 instancias públicas fijas, con un leaderboard donde los solvers clásicos dominan el tablero — 533 instancias resueltas a optimalidad probada y, en nuestra lectura del tablero, 2 entradas de hardware cuántico con un best-known y 0 con un óptimo probado. Rosetta Quantum explica qué hace pre-registrado a un benchmark y cómo un decisor lo usa gratis, antes de gastar un peso en hardware cuántico.

Al 8 de septiembre de 2026, PsiQuantum ha publicado las mejores métricas de componente de la computación cuántica fotónica — encabezadas por una fidelidad de fusión de dos qubits de 99,22% en chips de fundición de 300 mm (Nature, febrero 2025) — y ningún resultado público a nivel de sistema: ni un algoritmo corrido, ni un qubit lógico, ni una máquina. La misma empresa acumula el mayor capital del campo: una Serie E de US$1.000M a valuación de $7.000M (septiembre 2025), A$940M de los gobiernos de Australia (2024), un paquete de $500M+ de Illinois (2024) y un acuerdo DARPA Etapa C de $125M (julio 2026). Rosetta Q lleva los dos libros contables — lo medido y lo prometido — abajo.

Semana 2026-W37: 1 estructura elegible, 0 aciertos ciegos. El 2026-09-07 Rosetta Q congeló su detector de sitios alostéricos de novo con un hash registrado (08ad337d, 86 proteínas de entrenamiento, 10 variables sin anotaciones) y abrió un marcador público semanal. De 165 entradas del PDB liberadas en los siete días previos, una pasó todos los filtros — la fenilalanina hidroxilasa humana con belinostat, entrada 9T1O — y el modelo congelado la erró por 7,2 angstroms con sus cinco chequeos internos de confianza aprobados. El acumulado prospectivo abre en 0 de 0 porque la congelación es hoy; el caso queda en una línea aparte de retrospectiva ciega, 0 de 1, intervalo de Wilson 95% de 0 a 79%.

Un quantum walk (caminata cuántica) es el análogo cuántico de una caminata aleatoria: en vez de tomar un camino al azar, el caminante se propaga como una onda por todos los caminos a la vez y los caminos interfieren. A 7 de septiembre de 2026, las caminatas cuánticas tienen ventajas probadas en el modelo de consulta — incluida una exponencial demostrada en grafos de árboles pegados — y pueden en principio ejecutar cualquier programa cuántico, pero la ventaja medida de extremo a extremo en un problema comercial está en cero; la caminata cuántica propia de Rosetta Q hoy pierde contra su rival clásico a igual presupuesto (p = 0,095).

A 6 de septiembre de 2026, los proveedores de nube cuántica no se pueden comparar por precio: el mismo job ilustrativo en el mismo procesador IonQ Forte sale $36,92, $80,30 o $168,20 según por qué nube entres y un ajuste de mitigación de error — una brecha de ×4,6 calculada sobre precios publicados. El marco de Rosetta Q: escribir en la capa portable (OpenQASM 3 / QIR), cotizar tu propio circuito en la unidad de cobro de cada proveedor antes de comprometerte, y tratar el crédito prepago que expira como el lock-in más fuerte del catálogo.

NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum, el nombre que John Preskill le puso en 2018 a los computadores cuánticos que corren sin corrección de errores — sigue siendo la era en la que está la computación cuántica al 5 de septiembre de 2026, pero la salida ya es medible: la corrección de errores bajo el umbral se demostró en hardware real en diciembre de 2024 (Google Willow, Nature 638), la mayor máquina comercial anuncia 48 qubits lógicos (Quantinuum Helios, nov 2025), y ninguna máquina cumple todavía la vara post-NISQ del propio Preskill — la “megaquop”: ≈100 qubits lógicos corriendo circuitos de profundidad ≈10.000 con ≈10⁻⁶ de error por operación (arXiv:2502.17368). El veredicto de Rosetta Q: saliendo, no salidos.

En una auditoría interna fechada el 2 de septiembre de 2026, Rosetta Q midió que su propio detector de sitios alostéricos de novo dispara en el percentil 11 de distancia al sitio activo mientras los sitios alostéricos reales viven en el 28, y que al emparejar el nulo estadístico por esa distancia el p-valor titular del proyecto cae de 5,4e-6 a 0,0138. El resultado sigue cruzando 0,05, pero quitando una sola proteína pasa a 0,057. Rosetta Q publica la corrección porque un control tan barato lo puede correr cualquier revisor en una tarde.

No — a 3 de septiembre de 2026, ningún computador cuántico ha roto jamás una clave de Bitcoin: el récord medido de un ataque cuántico público a la criptografía de curva elíptica es una demo de 15 bits en disputa, contra las claves de 256 bits que Bitcoin usa. En papel el objetivo está más cerca que RSA-2048 — el plano de Google de marzo de 2026 estima menos de 500.000 qubits físicos y minutos por clave, en una máquina que nadie construyó — y entre aproximadamente 1,7 y 6,9 millones de BTC ya están detrás de claves públicas expuestas. Rosetta Q lee ambos relojes, con fuentes.

Estado a 2 de septiembre de 2026: nadie conoce el número final, porque no deja de caer. Las estimaciones de ingeniería publicadas para factorizar una clave RSA de 2048 bits bajaron de unos mil millones de qubits físicos (era 2012) a 20 millones (2019), a menos de 1 millón (2025), a un preprint de menos de 100.000 (febrero 2026) — una reducción de ~10.000× lograda enteramente en papel, sobre la misma física. Mientras tanto, el récord honesto de hardware para el algoritmo de Shor es factorizar 35, y cero claves RSA han sido rotas jamás por un computador cuántico. El número a vigilar no es ningún conteo de qubits puntual; es la pendiente de la curva — y los plazos de migración del NIST (deprecar después de 2030, prohibir después de 2035) se redactaron antes de las dos últimas caídas.

Estado a 2 de septiembre de 2026: ninguna empresa va sola adelante — cada vendor líder encabeza una carrera distinta. Google lidera en corrección de errores y ventaja en tarea sintética (Willow, 0,143% error/ciclo; Quantum Echoes ~13.000×). Quantinuum en ejecución con qubits lógicos (Helios, 98 físicos → 48 lógicos corregidos). IBM en ecosistema y su roadmap 2029 (200 lógicos). IonQ en un claim de 99,99% de fidelidad de 2 qubits (prototipo de lab). El número de qubits no los rankea, y la cuenta de ventajas útiles end-to-end medidas en un problema real es 0 para todos.

Comparten la palabra "cuántico" y poco más que le sirva a un comprador. Un annealer es un algoritmo fijo construido como máquina: relaja hacia estados de baja energía de un problema de Ising — 4.400+ qubits físicos a la venta hoy. Un computador de compuertas es una máquina programable que corre circuitos arbitrarios — Shor, Grover, química — con 100–1.121 qubits físicos. El teorema de equivalencia que se cita cubre a un primo idealizado del annealing, no al hardware que se vende. Ningún paradigma tiene ventaja end-to-end medida en un problema útil a septiembre 2026.

Como ciencia, medible y sí: los átomos neutros produjeron la demo de arquitectura tolerante a fallos más grande publicada a la fecha (448 átomos; Nature, nov 2025), el mejor ratio físico:lógico reportado en cualquier plataforma (≈4,7:1) y una hoja de ruta industrial de 50 autores con números duros (jul 2026). Como computación de la que comprar ventaja, todavía no: la velocidad por operación corre 100–1.000× detrás de las máquinas superconductoras, las máquinas insignia de qubits lógicos son ventas y roadmaps —no mediciones— y las victorias end-to-end medidas en problemas útiles siguen en cero, igual que en todas las arquitecturas.

QRAM (memoria cuántica de acceso aleatorio) es el dispositivo que le permitiría a un computador cuántico leer datos clásicos en superposición — el supuesto de hardware no declarado detrás de la mayoría de los speedups exponenciales reclamados sobre datasets clásicos. Sin él, cargar N números cuesta unas N operaciones, lo que aplana esos speedups antes de empezar. Estado en agosto 2026: la primera QRAM bucket-brigade experimental se publicó en junio 2026 — 8 celdas de memoria a 60% de fidelidad — mientras el survey de referencia (Quantum, dic 2025) sostiene que una QRAM pasiva barata y escalable es improbable con las propuestas existentes. No existe QRAM a escala útil. Estado a: agosto 2026.

Un qubit lógico es un qubit confiable ensamblado a partir de muchos qubits físicos poco confiables mediante corrección de errores cuántica. El ratio físico:lógico es la tasa de cambio que convierte los conteos de qubits que anuncian los vendors en los qubits lógicos que los algoritmos realmente consumen. Los ratios medidos en 2024–2025 van de 2:1 (Quantinuum Helios, en un benchmark de preparación de estado) a 101:1 (Google Willow, un qubit de memoria); los roadmaps asumen de 25:1 a 100:1 a objetivos mucho más duros. Un ratio citado sin su objetivo de error es un número sin unidades. A agosto de 2026, ninguna máquina ha corrido un algoritmo útil de punta a punta sobre qubits lógicos.

Ni refutado ni intacto. El 13 de agosto de 2026 — día 14 del claim — Manabe, Gu & Pan computaron amplitudes exactas de los 2.051 lotes de bitstrings publicados por IBM en 37,3 minutos sobre 256 GPUs, y en vez de tumbar el experimento, confirmaron independientemente su cota de fidelidad (log-XEB 0,35 vs. el ≥0,284 certificado). Lo que se debilitó es la mitad de dureza: la geometría cuasi-1D de la instancia admite computar amplitudes barato, y el tensor más grande salió 256× por debajo de la estimación de IBM. La tarea de muestreo en sí no ha sido reproducida clásicamente. Estado a 2026-08-28: en pie, más angosto.

Un advantaged solve es una instancia de problema donde una receta cuántica le ganó de forma medible al baseline clásico más fuerte que su usuario pudo desplegar — misma instancia, mismo presupuesto, medido, fechado y re-corrible. Es una unidad de evidencia, no de facturación, e igual de honesta cuando cuenta cero. A agosto de 2026, hay cero advantaged solves verificados en el ledger de Rosetta Q — incluidas sus propias corridas.

Un titular de "ventaja cuántica" se puede leer en unos diez minutos, sin ser experto, haciendo cinco preguntas en un orden fijo: ¿la tarea es útil o sintética?; ¿el rival clásico más fuerte corrió la misma instancia con presupuesto parejo?; ¿hay artefactos re-corribles publicados?; ¿la cota de error es cuantitativa o heurística?; y ¿cuánto lleva el claim sobreviviendo al contraataque clásico? La mayoría de los claims revertidos de la última década habría salido temprano de ese árbol. Los tres claims de IBM del 30 de julio de 2026 están abiertos — y la primera respuesta clásica a uno de ellos llegó 14 días después de publicado. Estado a: 25 de agosto de 2026.

No — todavía no, y la brecha se mide en órdenes de magnitud. A agosto de 2026, toda computación industrial de baterías con nombre en hardware cuántico es una demo de juguete de 4 a 12 qubits físicos ruidosos, mientras los costeos tolerantes a fallos publicados para moléculas de batería piden de cientos a unos 100.000 qubits lógicos — y la mejor demo publicada de corrección de errores produce exactamente 1 qubit lógico. Ventaja cuántica medida en algún material de batería: cero. El cuello de botella genuinamente cuántico es real pero más angosto que el marketing: para la mayoría de los materiales de batería, la DFT clásica con correcciones ya rinde en producción.

El algoritmo de Grover da una aceleración cuadrática probada para búsqueda no estructurada — del orden de √N consultas al oráculo en vez de N — y el techo también está probado: ningún algoritmo cuántico puede hacerlo mejor. No acelera buscar en tus datos almacenados (cargar N ítems cuesta del orden de N operaciones), no es una amenaza práctica para AES (NIST espera poca o ninguna ventaja), y la corrida mejor-que-clásica más grande publicada usó 5 qubits — un espacio de 32 ítems. Estado a: agosto 2026.

Química y ciencias de la vida, viajes y logística, y servicios financieros encabezan las encuestas de adopción de 2026 — pero lo que esas encuestas miden es gasto en anticipación, no valor en producción. A agosto de 2026: 300+ empresas trabajan con vendors cuánticos y un tercio gasta más de $10M al año (McKinsey QTM 2026); un 13% autodeclara algún uso en producción, sin criterio publicado (encuesta IQM/TQI); y el peldaño más alto de la escalera — producción con ventaja medida sobre un baseline clásico fuerte — está vacío en todas las industrias.

Un benchmark cuántico puede engañar sin que nadie mienta. Siete decisiones de diseño a nivel de protocolo — instancias cherry-picked, presupuestos de afinación desparejos, reportar el mejor de N, una métrica elegida después de los hechos, post-selección silenciosa, un rival clásico de la clase equivocada y simulación vendida como hardware — mueven el veredicto antes de que dispare un solo qubit. Cada reversión documentada de un benchmark en el registro público se remonta a al menos una de ellas. El arreglo es protocolo, no intención: fijar cada una de esas decisiones en público, antes de correr. Estado a: agosto 2026.

A agosto de 2026, el agregado más citado pone los compromisos públicos con lo cuántico en $56.700 millones (QED-C, abril 2026). Pero "compromiso" es una palabra elástica: ese total mezcla presupuestos plurianuales, autorizaciones que vencieron sin apropiación nueva, contratos de compra pública y estimaciones de terceros que nadie puede verificar. En el mismo período en que esos compromisos crecieron $12.700M, los gobiernos aportaron apenas el 3% del funding directo a startups (McKinsey, abril 2026). El número honesto siempre viene con tres etiquetas: jurisdicción, fecha y estado de desembolso.

Un Hamiltoniano, en el contexto de optimización, no es magia cuántica: es tu función de costo traducida al formato que las máquinas cuánticas minimizan — energía. La cadena es mecánica: problema de negocio → función de costo → QUBO → Ising → Hamiltoniano; la configuración de energía mínima deletrea la mejor solución. Dos notas al pie honestas: las restricciones se codifican como términos de penalización que pueden distorsionar el paisaje (un peso mal calibrado hace ganar a una respuesta inviable — lo mostramos en cuatro líneas de aritmética), y que todo problema NP pueda escribirse así (Lucas, 2014) no significa que una máquina cuántica lo resuelva mejor. Estado a: agosto 2026.

A agosto de 2026, la plata pide exactamente lo que el marketing omite. XPRIZE Quantum Applications ($5M, 7 finalistas) descartó equipos que no demostraron 'una ventaja sobre baselines clásicos fuertes'; el Q4Bio de Wellcome Leap pagó $2M por una corrida end-to-end en >50 qubits de hardware real — y no encontramos ganador anunciado de su premio de $5M por ventaja cuántica demostrada. Las bases de un premio son el documento de requisitos honesto de la industria: lo que exige un tercero que paga antes de llamar evidencia a algo.

A agosto de 2026 no existe un organismo económicamente independiente que corra todas las máquinas cuánticas bajo la misma regla — mismas instancias, mismo presupuesto, artefactos re-corribles, veredictos vivos. Ese ledger no existe porque cada actor del ecosistema tiene una razón racional para no mantenerlo; los intentos más cercanos (QBI de DARPA, Metriq, QOBLIB) cubren cada uno una parte del trabajo, y ninguno lo cubre entero.

No — no sobre datos clásicos, y QML es la clase donde el reloj retrocedió: los speedups exponenciales insignia cayeron a polinomial con la dequantización de 2018–2020, los benchmarks publicados encuentran a los modelos clásicos por delante, y no hay ninguna victoria QML end-to-end publicada contra un baseline clásico fuerte sobre datos clásicos a agosto 2026. La única ventaja de aprendizaje medida usa datos cuánticos: un experimento fotónico de 100 modos aprendió con ~11,8 órdenes de magnitud menos muestras (Science, sep 2025).

La mitigación de errores es post-procesamiento estadístico que le saca respuestas menos sesgadas a las máquinas cuánticas ruidosas de hoy — sin qubits extra, sin qubit lógico. Su precio es un multiplicador de disparos: 2,5× solo por entrar con debiasing en IonQ vía Braket, y un número de muestras que está matemáticamente probado que explota — superpolinomialmente, en el peor caso — a medida que el circuito crece (Quek et al., Nature Physics 2024). Es una táctica puente que se cobra por disparo, no un destino. Estado a: agosto 2026.

Las dos arquitecturas dominantes intercambian la misma física en direcciones opuestas. Los circuitos superconductores conmutan ~1.000× más rápido (compuertas de dos qubits en ~60 ns vs ~70 µs) y cuestan ~190× menos por disparo en la nube pública; los iones atrapados tienen el récord de fidelidad en máquinas de producción (~99,92% mediana de dos qubits), conectividad todos-con-todos y coherencia medida en segundos, no en microsegundos. Ningún eje del trade-off está resuelto — y ninguna clase ha demostrado ventaja end-to-end en un problema útil. Estado a agosto 2026.

Reproducibilidad radical significa publicar la unidad completa de re-ejecución — datos crudos, código completo, semillas aleatorias, la instancia exacta del problema y el presupuesto de cómputo — junta, para que cualquiera re-ejecute el benchmark y obtenga el mismo número sin pedir permiso. A agosto de 2026 es el estándar que separa un benchmark de una anécdota: cada reversión famosa de un claim de computación cuántica la ejecutó alguien re-corriendo artefactos públicos, no alguien re-leyendo el paper.

VQE (Variational Quantum Eigensolver) es un algoritmo híbrido cuántico-clásico que estima energías de estado base moleculares: un circuito parametrizado prepara un estado de prueba, el procesador mide su energía y un optimizador clásico cierra el lazo. A agosto 2026 el VQE de química más grande en hardware usó 12 qubits — y computó Hartree–Fock, trivial clásicamente; ninguna corrida VQE publicada le gana a los métodos clásicos fuertes (CCSD(T), DMRG) en la misma molécula. Ruido, barren plateaus y la cuenta de mediciones son los tres frenos medidos.

A agosto de 2026 la lista honesta es corta. Existe exactamente un teorema de ventaja sin supuesto alguno (circuitos poco profundos — una separación de profundidad constante, no una victoria de runtime). Unos pocos speedups están probados dentro de modelos de consulta restringidos, encabezados por el cuadrático de Grover, que es probadamente óptimo. Los exponenciales famosos — Shor ante todo — son condicionales: el runtime cuántico está probado, la dureza clásica es conjetura. De las 450+ entradas del Quantum Algorithm Zoo, la mayoría de los claims son asintóticos, condicionales o ya dequantizados. Ventaja MEDIDA end-to-end en un problema útil contra un baseline clásico fuerte: sigue en cero.

Un bit es uno de dos estados definidos. Un qubit son dos amplitudes complejas — y al medirlo obtienes de vuelta un bit ordinario, de forma probabilística. Una computadora cuántica NO prueba todas las respuestas en paralelo: coreografía amplitudes para que las respuestas incorrectas se cancelen (interferencia), y por eso solo algunas clases de problema obtienen aceleración. A agosto 2026, la máquina física es un chip a ~25 milikelvin o una fila de iones atrapados, y una 'corrida' significa ejecutar tu circuito miles de veces y leer un histograma.

No — a agosto 2026, ningún computador cuántico le ha ganado a un motor Monte Carlo clásico fuerte en una carga real de riesgo (VaR, CVaR, greeks) sobre la misma instancia. El speedup cuadrático de la estimación de amplitud cuántica es matemática real, probada en papel desde 2015. Pero las estimaciones de recursos publicadas ponen el cruce en ~8.000 qubits lógicos corriendo a decenas de MHz de reloj lógico — hardware que no existe — y un speedup cuadrático es exactamente el tipo que el sobrecosto de corrección de errores se come primero. Toda demo en hardware hasta hoy es de escala componente: 5 qubits para VaR, 3 para pricing de opciones, 64 para carga de datos.

A agosto de 2026, ninguna respuesta honesta a esta pregunta es una fecha. El timing lo fija la clase de problema que tienes, no la etiqueta de tu industria ni el calendario de ningún vendor. Tres de las cuatro clases mayores no tienen cruce medido; la única con plazo real es la criptografía, donde NIST ya agendó el retiro de los algoritmos de clave pública actuales — deprecados después de 2030, prohibidos después de 2035 — llegue el hardware cuando llegue. La postura racional no es una fecha: es una disciplina de monitoreo que cuesta casi nada.

A agosto de 2026 no existe un número único y neutral para comparar computadores cuánticos. Cada métrica-bandera fue definida por un vendor y premia su propia arquitectura: Quantum Volume (definida por IBM en 2019, retirada por IBM como su métrica-bandera en 2023, récord 2^25 de Quantinuum desde septiembre 2025), Algorithmic Qubits (definida por IonQ, en #AQ 64 desde septiembre 2025, disputada públicamente por Quantinuum en marzo 2024), y conteo de qubits y CLOPS (ambos liderados por IBM). Tres vendors sostienen cuatro coronas distintas bajo cuatro reglas distintas, y no existe conversión publicada entre ellas. Cada número único se lee como una elección de encuadre, no como un ranking.

La dequantización es cuando un speedup cuántico exponencial reclamado queda igualado — salvo factores polinomiales — por un algoritmo clásico con el mismo acceso a los datos. Desde el resultado de Ewin Tang en 2018, tumbó los claims exponenciales de los sistemas de recomendación cuánticos, la qPCA, el clustering de centroide más cercano, los sistemas lineales low-rank y los solvers de SDP/SVM low-rank. Shor, HHL sparse y la dinámica hamiltoniana siguen en pie: son BQP-completos o llevan décadas sin par clásico. Estado a: agosto 2026.

A agosto de 2026 se puede llegar a un go/no-go defendible sobre la mayoría de los candidatos a piloto cuántico antes de pagar un solo segundo de QPU. Primero se mide un baseline clásico fuerte (gratis); después se corre el candidato cuántico en un simulador sin ruido (≈$0 a $4,50/hora) — esa corrida es el mejor caso del candidato, porque el hardware real solo agrega ruido. El gasto en hardware ($80 a $8.000+ por experimento) es la última compuerta de un piloto, no la primera.

2025 fue año récord bajo cualquier conteo — $12.6B a startups de tecnología cuántica (McKinsey, 6,3× 2024) o $4.9B de VC privado (QED-C); los totales difieren porque difieren sus alcances. Lo que ninguna fuente publica es un split limpio hardware/software para 2025. Los proxies observables apuntan todos al mismo lado: las tres rondas más grandes del año — PsiQuantum $1B, Quantinuum $600M, IQM $300M+ — son de hardware; la ronda de software cuántico más grande de la historia (Classiq, mayo 2025) es de $110M, cerca de un noveno del cheque único de PsiQuantum.

No — no contra un ruteador clásico serio. A agosto de 2026, los solvers clásicos (OR-Tools, Hexaly, LKH) cierran ruteo capacitado de 1.000 clientes a menos del 1% del óptimo en cerca de un minuto. La instancia de ruteo de vehículos más grande jamás corrida en hardware cuántico de compuertas es de 3 nodos; una corrida de 4 nodos tardó más de 4 horas y devolvió una ruta inviable. La instancia más chica del benchmark estándar CVRPLIB necesita 5.305+ qubits lógicos solo para codificarse. Cada 'caso de logística' de recocido cuántico que reporta buenas rutas es híbrido — un solver clásico hace el ruteo. Ningún resultado le gana a un baseline clásico fuerte en la misma instancia.

QAOA (2014) es un algoritmo híbrido cuántico-clásico que aproxima soluciones de optimización combinatoria con un circuito corto y ajustable. A agosto de 2026 es un instrumento de investigación, no un optimizador de producción: ninguna corrida publicada de QAOA le gana a un solver clásico fuerte en la misma instancia a escala práctica, y la mejor evidencia a su favor es un estudio de escalamiento en simulación sin ruido donde el QAOA a secas queda detrás de la mejor heurística clásica (1,46^N vs 1,34^N).

Un benchmark cuántico no significa nada por sí solo: solo significa algo respecto del método clásico contra el que se mide. Pon del otro lado un baseline clásico débil, mal afinado o de la clase equivocada y el resultado cuántico 'gana' gratis: el punto de cruce se corre hacia el lado cuántico por construcción, no por física. Cada reclamo de 'ventaja cuántica' que se revirtió hasta hoy — la corrida de utilidad de IBM en 2023, el reclamo de vidrio de espín de D-Wave en 2025, una década de aceleraciones de ML cuántico — falló igual: apareció tarde un baseline clásico fuerte. Estado a julio de 2026.

El punto de cruce es el tamaño de problema N* en el que el mejor escalamiento asintótico de un método cuántico por fin supera al mejor método clásico — a pesar del enorme sobrecosto de factor constante de lo cuántico. Por debajo de N*, gana el clásico; por encima, gana el cuántico. Es el único número que decide si una aceleración es real o académica, y casi nadie lo publica con evidencia. Para unos pocos problemas está estimado en papel (factorizar RSA-2048: menos de un millón de qubits ruidosos, Gidney 2025; una simulación de espines con tolerancia a fallos de 100 sitios: ~2h cuántico vs ~100 años clásico, arXiv 2607.16116, julio 2026). Para los problemas de optimización que le importan a las empresas, no se ha medido ningún cruce — incluidas nuestras 20 corridas selladas de portafolios.

No como sugieren los titulares. A julio 2026 no se ha demostrado ventaja cuántica en drug discovery a escala útil. La contribución creíble de corto plazo es angosta — simular la estructura electrónica de moléculas fuertemente correlacionadas que los métodos clásicos aproximan mal — y aun eso corre dentro de un pipeline clásico liderado por AlphaFold y el docking industrial. Entra dinero ($12.6B a startups cuánticas en 2025), las demos son reales (un genoma viral codificado en hardware de IBM; simulaciones híbridas de complejos proteicos de más de 12,000 átomos), pero todavía no existe un benchmark head-to-head estandarizado contra las mejores herramientas clásicas. Probamos una tarea cercana nosotros mismos — 19 corridas selladas de ranking de sitios alostéricos — y bajo un nulo honesto, nada fue significativo.

Todavía no. A julio de 2026, los solvers clásicos como Gurobi y CP-SAT resuelven instancias realistas de selección de portafolio al óptimo probado en segundos, y ningún método cuántico ha mostrado una ventaja duradera sobre ellos a escala. Un benchmark grande de 2025 encontró que QAOA y el annealing cuántico no le ganan a Gurobi — no mejores que el muestreo aleatorio en varias instancias —, y nuestras 20 corridas selladas ponen al solver clásico en el óptimo probado todas las veces mientras QAOA quedó 25–48% lejos. La optimización de portafolios es una demo cuántica favorita porque mapea limpio a un QUBO, pero un mapeo limpio no es una ventaja.

Supremacía significa que un computador cuántico hace algo que uno clásico prácticamente no puede — en cualquier tarea, útil o no. Ventaja, en su sentido estricto, significa que le gana al mejor método clásico en una tarea que a alguien de verdad le importa. El campo intercambia las palabras todo el tiempo, y por eso cada reclamo de 'supremacía' con titular o fue acotado por un mejor algoritmo clásico, o resultó ser una demo de física sin uso comercial. A julio de 2026 nadie ha mostrado una ventaja duradera en un problema útil y relevante para la industria — que es justo la brecha que Rosetta mide.

A julio de 2026, correr un trabajo en una QPU pública es barato: una tarifa de $0,30 por tarea más un costo por disparo (shot) que va de $0,000425 (Rigetti) a $0,08 (IonQ Forte) en Amazon Braket. Pero un problema real no es un trabajo. Un ciclo variacional modesto de 100 iteraciones a 1.000 disparos cuesta unos $73 en el equipo más barato y unos $8.030 en el más caro — el mismo cómputo, ~110× de diferencia. El precio por disparo no es el costo por respuesta: la mitigación de errores multiplica los disparos, e IBM ($96/min) y Quantinuum cobran por tiempo de reloj o por créditos opacos, no por disparo.

Las predicciones de sitios alostéricos se puntúan preguntando si los residuos verdaderos rankean mejor que el azar — y ese 'azar' casi siempre se modela como residuos independientes sorteados al voleo. Pero un sitio alostérico real es UN bolsillo contiguo: sus residuos están correlacionados espacialmente, el n efectivo es mucho menor que el número de residuos, y toda prueba que suponga independencia infla la significancia. Construimos el nulo correcto — permutar bolsillos distales contiguos del mismo tamaño, 2.000 permutaciones — y lo aplicamos primero a nuestro propio método CTQW. Los z aparentes de hasta |4,64| colapsan a |z| < 1,2. Bajo el nulo honesto nada es significativo: ni nuestra caminata cuántica, ni difusión, ni GNM, ANM, betweenness o closeness, en ninguna de las tres dianas, con todos los p entre 0,15 y 0,85. La prueba pareada sobre la rejilla congelada de 18 configuraciones da cero celdas con p < 0,05 en las tres dianas. Sellado como EXP-0007-017. Publicamos el instrumento, no un puntaje — y el primer veredicto del instrumento va en contra nuestra.

Apuntamos el mismo protocolo Juez v1 a una nueva clase de problema — expansión de red de distribución, el track de E.ON. Sobre un feeder IEEE case14 estresado con congestión real, un QUBO build/no-build (alivio de congestión medido con flujo de potencia DC real) peleó QAOA p=2 vs OR-Tools CP-SAT. CP-SAT llegó al óptimo probado en ~0.3 s; QAOA quedó a 0.005–3.2% en 3 semillas. Veredicto: todavía no. El plan ganador, validado en flujo AC completo, redujo la sobrecarga real de líneas en 43.5%. Sellado como RQ-0033 / EXP-0033-001…003. Nada del protocolo cambió — solo el problema.

Doce runs sellados nuevos: 8 semillas ya en n=12 y n=16, y las primeras cuatro en n=20 (donde la optimización por gradientes chocó con un muro de memoria y el protocolo cambió a COBYLA sin gradientes — registrado en cada archivo). Brechas medias de QAOA: 48.2%±22.5 a n=12, 25.1%±11.1 a n=16, 41.1%±14.1 a n=20 — no monótono, sin tendencia limpia de tamaño. CP-SAT: óptimo probado en los 20 runs acumulados, pero su tiempo de prueba creció de 0.05 s (n=12) a ~29 s (n=20). Veredicto, en todos los tamaños: todavía no.

El Evidence Ledger ya tiene su primer veredicto real y medido. Receta RQ-0012 (optimización de portafolios, QAOA p=2 vs CP-SAT): TODAVÍA NO — el clásico alcanzó el óptimo exacto probado en los 20 runs sellados a n=12/16/20; sin punto de cruce observado, sin tendencia de tamaño defendible. Sellado como V-0012 (sha256:f510eff6…6636), respaldado por 20 archivos de runs en triple copia verificada. La entrada demo que reemplaza ya no está; el contador dice 1 veredicto publicado, con honestidad.

Cada run de Rosetta ejecuta una instancia dos veces: una en un algoritmo cuántico, otra en un solver clásico industrial, bajo presupuestos idénticos. Hoy el lado cuántico corre en simuladores de vector de estado (CPU, Linux en la nube); el clásico corre OR-Tools CP-SAT en la misma máquina. Las QPUs reales vía proveedores cloud entran a la escalera después — simular primero es una decisión metodológica deliberada, no una limitación que escondamos.

La migración de seguridad no es hipotética: NIST finalizó los estándares post-cuánticos (FIPS 203/204/205) en agosto 2024, CNSA 2.0 de la NSA exige PQC en nuevos sistemas de seguridad nacional desde 2027, y NIST IR 8547 depreca RSA-2048/ECC en 2030 y los elimina en 2035. Las encuestas de expertos ubican un computador cuántico criptográficamente relevante en una ventana central 2033–2037. La exposición 'harvest now, decrypt later' aplica a datos cifrados hoy. La ventaja en optimización — lo que nosotros medimos — es una pregunta separada y más difícil.

La inversión privada en quantum tuvo su pico en 2021, se contrajo ~40% hacia 2023, y después rompió todos los récords: $4.9B de VC en 2025 — más del doble de 2024 — anclados por la Serie E de $1B de PsiQuantum a valorización de $7B, la ronda privada más grande de la historia del campo. El capital sigue fuertemente concentrado en hardware; la porción de software es pequeña bajo cualquier conteo, aunque las fuentes discrepan en cuán pequeña. Esa discrepancia es en sí un hallazgo: el campo no tiene un estándar compartido para medir su propia plata.

Corrimos nuestra primera pelea real: QAOA (cuántico, simulado) vs OR-Tools CP-SAT (clásico) sobre la misma instancia de portafolio de 12 activos, mismo presupuesto de tiempo, semilla fija. CP-SAT llegó al óptimo exacto en 0.113 s; QAOA quedó a 42.8% en 45 s. Veredicto: todavía no — exactamente lo que la teoría predice a esta escala. El run quedó sellado con hash SHA-256 y archivado por triplicado. Esta es la entrada 001 del catálogo.

La misma pelea, instancia más grande: QAOA p=2 vs OR-Tools CP-SAT en un portafolio de 16 activos, mismo protocolo Juez v1, semilla 42. CP-SAT volvió a llegar al óptimo exacto (1.0 s); QAOA quedó a 20.7% en 97.5 s. Veredicto: todavía no. La brecha es menor que a 12 activos (42.8%) — y explícitamente NO llamamos a eso una tendencia: una semilla por tamaño no prueba nada. Sellado como EXP-0012-002.

Corrimos 3 semillas nuevas por tamaño. A n=12 la brecha de QAOA va de 23.4% a 53.7% (media ≈40.9%); a n=16, de 20.7% a 42.3% (media ≈28.8%). Los rangos se solapan: el aparente 'la brecha se achica con el tamaño' del run 002 no sobrevive la medición. CP-SAT llegó al óptimo probado en los 8 runs acumulados. Veredicto, todos: todavía no. Seis archivos sellados, EXP-0012-003 a -008.