Nel mondo del Quantum computing, la Cina guida gli investimenti pubblici, mentre gli Stati Uniti puntano su quelli privati e aziendali; IBM ad esempio ha appena varato un investimento di 10 miliardi di dollari in 5 anni.
L’Unione Europea cerca di competere sommando i fondi dedicati dei singoli Paesi, ma il rischio è la frammentazione. Anche per l’Italia è fondamentale coordinare gli investimenti: sebbene ci siano stati stanziamenti recenti – come i 500 milioni di euro del Ministero delle Imprese per il Sud che includono il Quantum –, “serve una strategia nazionale coordinata per evitare di disperdere le risorse e permettere alle aziende di competere a livello internazionale”, sottolinea Federico Mattei, Quantum Ambassador di IBM Italia, incontrato in occasione dell’evento IBM Quantum Connect che si è svolto a Milano.
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Spazi e opportunità nel campo del software quantistico
E rimarca: “per le aziende hi-tech italiane, ed europee, c’è un grandissimo spazio di sviluppo nell’ambito del software quantistico”.
Oggi sia gli Stati Uniti sia l’Europa hanno vari centri di aggregazione per la realizzazione dell’hardware (i computer fisici), ma “il layer dello sviluppo software, che è quello realmente abilitante per fare business, è ancora sottodimensionato. Esempi come quello della startup Algorithmiq e della sua Ceo, Sabrina Maniscalco, che ha deciso di spostare il quartier generale della sua azienda in Italia per focalizzarsi sul software quantistico, sono segnali bellissimi. Il software richiede meno risorse e, grazie ai layer di disaccoppiamento, permette di sviluppare su tante piattaforme senza legarsi a un singolo produttore hardware”.
In Italia e in Europa, indica Mattei, “esistono le competenze per far nascere una grande industria del software quantistico, una sorta di ‘SAP del Quantum’ o una ‘Microsoft del Quantum’ europea”.
Utilizzare strumenti open source per la ricerca
In Italia, sebbene non ci siano ancora aziende nel gruppo più ristretto dell’IBM Quantum Network, ci sono casi all’avanguardia come appunto Algorithmiq e G2Q Computing che ne fanno parte attraverso il programma specifico per le startup.
Molte realtà italiane, come Intesa Sanpaolo e diverse università – tra cui l’Università degli Studi di Milano e il Politecnico di Torino – utilizzano già strumenti open source come Qiskit per la ricerca.
Chi si muove per primo manterrà un vantaggio competitivo a lungo
Ma il Quantum Ambassador di IBM Italia avverte: “il messaggio per le aziende italiane è che il momento di agire è adesso. La crescita tecnologica è rapidissima: ad esempio, siamo passati in un anno da simulazioni molecolari di poche decine di atomi a simulazioni di 12mila atomi. La computazione quantistica ha una barriera d’ingresso molto alta a livello di competenze; chi si muove per primo manterrà un vantaggio competitivo molto più lungo rispetto a quanto accaduto con l’intelligenza artificiale o il mobile”.
Le aziende “devono smettere di pensare di fare tutto da sole e devono collaborare con startup verticali e gruppi di ricerca universitari per creare le giuste sinergie”.
La collaborazione come pilastro del Quantum
Per avere veramente un vantaggio dalla computazione quantistica serve lavorare insieme.
‘Collaborazione’ significa lavorare con le aziende per sviluppare gli use case, fare leva sulle startup e sui partner, e collaborare con i grandi centri di ricerca. Non è un gioco da ‘single player’, in cui uno risolve tutto da solo: “noi portiamo la tecnologia hardware per dare gli strumenti a chi deve scrivere il software e gli algoritmi necessari per ottenere un vantaggio di business”, osserva Mattei.
Questo ecosistema necessario per lo sviluppo, fondamentale anche in Italia, vede rappresentanti di estrazioni diverse, dai ricercatori universitari alle istituzioni, fino alle startup e alle grandi aziende.
Roadmap tecnologica e Quantum Advantage
Per portare avanti questo percorso, “stiamo eseguendo una roadmap molto serrata e impegnativa”, spiega il manager, “che ci porterà, nel 2029, ad avere computer ‘fault-tolerant’, ovvero privi di errore, con un numero elevato di qubit programmabili. Già oggi mettiamo a disposizione macchine con più di 100 qubit non simulabili da hardware classici. Attraverso meccanismi di mitigazione dell’errore, ci aspettiamo i primi segnali di vantaggio quantistico prima del 2029. E quando inizierà il vantaggio quantistico, esploderà la richiesta industriale”.
Tuttavia, le risorse sono scarse, sia in termini di competenze che di potenza computazionale. Per questo, “insieme al governo americano, abbiamo investito un miliardo di dollari per fondare Anderon, una fabbrica dedicata alla produzione di chip quantistici. Non produrrà solo per IBM, ma per chiunque vorrà usufruire del servizio, segnando il passaggio dalla produzione prototipale a quella di scala”.
L’integrazione con l’High Performance Computing (HPC)
Il Quantum da solo non è sufficiente; è uno strumento che si aggiunge nelle mani di ricercatori e sviluppatori per risolvere problemi oggi inaffrontabili per tempi o accuratezza.
“Abbiamo definito questa architettura ‘Quantum Centric Supercomputing’, ovvero un sistema di orchestrazione”, spiega Mattei, “in cui la risorsa quantistica, QPU, viene vista dall’orchestratore di carichi di lavoro HPC come una risorsa aggiuntiva accanto a CPU e GPU. In Italia, il Cineca ha già installato macchine quantistiche europee, mentre in Giappone e negli Stati Uniti i nostri sistemi da 150 qubit lavorano già accanto ai sistemi HPC”.
Validazione del vantaggio quantistico: forse già entro il 2026
Il raggiungimento del Quantum Advantage è un tema molto dibattuto perché non esiste un ente certificatore.
IBM ha lanciato l’iniziativa ‘Quantum Advantage Tracker’ su GitHub, un contenitore aperto dove chiunque può pubblicare algoritmi e dati per sottoporli alla validazione della comunità.
Esiste poi il metodo scientifico classico, attraverso pubblicazioni soggette a ‘peer review’.
Al momento, “molti risultati sono stati ‘demistificati’, dimostrando che potevano essere ottenuti anche con macchine computazionali classiche”, fa notare Mattei, “ma la discussione è vivissima e ci aspettiamo risultati accettati dalla comunità già entro quest’anno”.
Algorithmiq, la Quantum software company ora con base a Milano
Algorithmiq, fondata nel 2020 e oggi con headquarter globale a Milano, è una delle startup europee più avanzate nel Quantum software, specializzata nello sviluppo di algoritmi quantistici per chimica, life sciences e drug discovery.
Non costruisce hardware: utilizza i computer quantistici attuali attraverso un layer software proprietario che permette simulazioni molecolari e chimiche impossibili con i metodi classici.
La sua missione è portare il Quantum nella vita reale, soprattutto nel campo della salute, biotecnologie, chimica dei materiali ed energia, sviluppando algoritmi che integrano: computer quantistici (IBM e altri partner hardware), HPC classico, modelli di AI per simulazioni multiscala.
Il vero vantaggio competitivo nel Quantum
L’obiettivo: accelerare la scoperta di nuovi farmaci, simulare sistemi quantistici complessi e creare nuovi materiali con precisione atomistica.
La Ceo, Sabrina Maniscalco, sottolinea che il vero vantaggio competitivo nel Quantum “non è solo nei qubit, ma nel software capace di correggere rumore, orchestrare calcolo ibrido e rendere utili le macchine NISQ”.
Nel 2026 Algorithmiq ha trasferito l’headquarter a Milano, raccolto 18 milioni di euro (round guidato da United Ventures e CDP) e raggiunto 36 milioni di finanziamenti totali, il più grande investimento Venture Capital italiano in una startup quantistica.
La missione di G2Q Computing: portare applicazioni industriali
G2Q Computing è un’altra startup quantistica, anch’essa con sede a Milano, che sviluppa software ibrido quantum–classical per ottimizzazione, machine learning, finanza e applicazioni spaziali.
La sua tecnologia combina meccanica quantistica, HPC, AI e algoritmi avanzati di ottimizzazione, con l’obiettivo di risolvere problemi che superano i limiti del calcolo classico. Fondata nel 2023, G2Q Computing nasce dall’unione di competenze in fisica quantistica, modellistica finanziaria, machine learning e ingegneria.
La missione: portare le innovazioni quantistiche dai laboratori alle applicazioni industriali, soprattutto in finanza quantitativa, prevenzione dei crimini finanziari, analisi di immagini satellitari, ottimizzazione di reti e sistemi complessi.
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