Quantum Computing 2025: Cos’è, Come Funziona e Perché È Strategico per Software e AI

Cos’è il quantum computing?

Il quantum computing è una tecnologia che utilizza i qubit per elaborare informazioni sfruttando le leggi della meccanica quantistica. A differenza dei bit classici, i qubit possono rappresentare più stati contemporaneamente, rendendo possibili calcoli estremamente complessi.

Nel 2025, il quantum computing non è più solo ricerca accademica: sta entrando nel mondo reale grazie all’impegno di aziende come IBM, Google, Microsoft e Amazon, oltre a numerose startup altamente specializzate. Per sviluppatori, CTO e team R&D, comprendere il funzionamento del quantum computing e il suo impatto sullo sviluppo software rappresenta un’opportunità strategica.

Quantum Computing spiegato semplice

Immagina un computer classico come un enorme blocco note, dove ogni pagina può contenere solo uno 0 o un 1 per volta. Ora immagina invece un qubit come una pagina che può essere 0, 1, o entrambi contemporaneamente (sì, tipo Schrödinger col suo gatto). Questo succede grazie a due effetti tipici della meccanica quantistica: la sovrapposizione (un qubit può essere in più stati contemporaneamente) e l’entanglement (qubit che “comunicano” tra loro anche a distanza).

Il vantaggio? I computer quantistici possono esplorare molte possibilità di computing parallelo, in base alla progettazione dell’algoritmo e dalla misurazione, rendendoli ideali per problemi super complessi come la simulazione di molecole, l’ottimizzazione di reti logistiche, o lo sviluppo di nuovi materiali.

Strumenti utili per iniziare: Simulatori Quantistici

• IBM Quantum Composer → crea circuiti quantistici con interfaccia drag&drop.
• Quantum Playground (Google) → simula fino a 22 qubit nel browser.
• Microsoft Quantum Simulator → integrato con Visual Studio, perfetto per Q#.

Differenze con l'Informatica Classica

Il quantum computing si distingue dall'informatica classica per diversi aspetti:

1. Unità di informazione: come abbiamo visto, i qubit possono rappresentare simultaneamente 0 e 1.
2. Capacità di elaborazione: grazie alla sovrapposizione, i computer quantistici possono eseguire calcoli in parallelo massivo.
3. Algoritmi e velocità: algoritmi quantistici come quello di Shor per la fattorizzazione e quello di Grover per la ricerca non strutturata offrono vantaggi significativi rispetto agli algoritmi classici.
4. Approccio computazionale: mentre l'informatica classica è deterministica, il quantum computing è intrinsecamente probabilistico, richiedendo misurazioni multiple per ottenere risultati affidabili.

Le Opportunità del Quantum Computing per il Software

Crittografia e Sicurezza Informatica

Con l’arrivo del quantum computing, alcuni algoritmi di crittografia oggi considerati sicuri potrebbero non esserlo più. In particolare, algoritmi come quello di Shor mettono a rischio la crittografia a chiave pubblica, come RSA ed ECC, perché permettono di risolvere rapidamente problemi matematici che i computer classici impiegano anni ad affrontare.

Per rispondere a questa minaccia, si sta sviluppando la cosiddetta crittografia post-quantistica (PQC): un insieme di nuovi algoritmi progettati per resistere anche agli attacchi dei computer quantistici. Il NIST ha pubblicato i primi standard ufficiali nel 2024, segnando un passo importante verso l’adozione di sistemi più sicuri.

Vale la pena sottolineare che non tutta la crittografia è in pericolo: gli algoritmi simmetrici, come AES, e le funzioni hash, come SHA-2, sono ritenuti ancora sicuri, anche se potrebbero richiedere chiavi più lunghe in futuro.

Ottimizzazione e Simulazioni Complesse

I computer quantistici sono particolarmente efficaci nei problemi di ottimizzazione, ovvero in tutte quelle situazioni in cui bisogna trovare la soluzione migliore tra milioni di possibilità. È il caso della logistica, della gestione della supply chain, della finanza e del settore energetico.

Algoritmi come il QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) permettono di affrontare questi problemi in modo più efficiente rispetto agli approcci tradizionali. Nella supply chain, ad esempio, il quantum computing può aiutare a migliorare la pianificazione, ridurre i costi, aumentare la visibilità lungo la filiera e gestire i rischi in modo più reattivo.

È un campo ancora in evoluzione, ma le potenzialità sono concrete, soprattutto in contesti ad alta complessità.

Machine Learning Quantistico (Quantum Machine Learning - QML)

Il QML rappresenta l'incontro tra intelligenza artificiale e quantum computing, promettendo di rivoluzionare l'addestramento e l'utilizzo dei modelli di AI. Alcuni algoritmi ibridi come il Variational Quantum Eigensolver (VQE) e il QAOA sono esplorati anche nel contesto del machine learning, sfruttando la cooperazione tra macchine classiche e quantistiche. Il potenziale del QML si estende a settori come la finanza, la medicina, l'ottimizzazione dei processi industriali e la sicurezza informatica.

Chimica e Scienze dei Materiali

Una delle applicazioni più promettenti del quantum computing riguarda la simulazione di molecole e materiali. I computer quantistici sono intrinsecamente adatti a simulare sistemi quantistici come atomi e molecole, permettendo simulazioni molto più accurate rispetto ai computer classici. Queste simulazioni possono accelerare la scoperta di nuovi farmaci e materiali avanzati.

Le Sfide dello Sviluppo Software per il Quantum Computing

Linguaggi di Programmazione

Per scrivere codice quantistico servono linguaggi pensati apposta per questo paradigma. Tra i principali:

• Q# (Microsoft), parte del Quantum Development Kit.
• Qiskit (IBM), open-source e basato su Python.
• Cirq (Google), per lo sviluppo di circuiti quantistici.

Questi linguaggi gestiscono concetti complessi come la sovrapposizione, l’entanglement e l’interferenza, e rispettano vincoli tipici della meccanica quantistica come il teorema del no-cloning.

Errori e correzione quantistica

Uno dei principali ostacoli è la fragilità dei qubit, che possono facilmente perdere le loro proprietà a causa di interferenze ambientali (decoerenza).
Per evitare che gli errori compromettano i calcoli, si stanno sviluppando tecniche di correzione come il surface code, che aggregano più qubit fisici per rappresentarne uno logico.

Nota tecnica per dev e CTO: l'adozione della QEC implica un trade-off importante tra stabilità e scalabilità, poiché aumentare la tolleranza agli errori richiede hardware significativamente più complesso.

Hardware e Scalabilità

Il quantum computing è ancora in una fase intermedia, detta NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). Le macchine attuali hanno un numero limitato di qubit e sono soggette a rumore.

Le principali tecnologie in sviluppo includono:

• Qubit superconduttori (IBM, Google): maturi ma richiedono temperature molto basse.
• Ioni intrappolati (IonQ, Quantinuum): stabili, ma più lenti da scalare.
• Atomi neutri (QuEra, PASQAL): promettono maggiore connettività.
• Qubit fotonici: operano a temperatura ambiente, ideali per il cloud.
  Il numero di qubit logici effettivamente utilizzabili è il parametro più importante da monitorare, più ancora del numero totale di qubit dichiarati.

Adattare gli algoritmi classici

Un errore comune è pensare che basti "tradurre" un algoritmo classico in quantistico. In realtà, il quantum computing richiede un cambio di paradigma.
Esistono due approcci:

• Algoritmi quantum-native, come Shor o Grover, progettati da zero per l’ambiente quantistico.
• Algoritmi ibridi, come VQE e QAOA, che combinano il calcolo classico con quello quantistico.

Nel 2025, la via più concreta per i team R&D è iniziare proprio da questi approcci ibridi, testandoli in ambienti cloud e valutando caso per caso il reale vantaggio computazionale.

Chi sta modellando il futuro quantistico

I big della tecnologia

Le grandi aziende tech stanno guidando lo sviluppo del quantum computing, investendo in hardware, piattaforme cloud e tool di programmazione:

• IBM punta a superare i 1.000 qubit con il processore Condor e continua ad ampliare l’ecosistema Qiskit su cloud.
• Google, dopo aver raggiunto la “supremazia quantistica”, si concentra ora sull’utilità pratica con il nuovo chip Sycamore 2.
• Microsoft offre Azure Quantum, una piattaforma che integra diversi back-end (Honeywell, IonQ, Quantinuum) e supporta il linguaggio Q#.
• Amazon con Braket propone un ambiente multi-backend per sperimentare con tecnologie hardware differenti in cloud.

Le startup che stanno cambiando le regole

Il 2025 è l’anno in cui diverse startup quantistiche iniziano a emergere con soluzioni concrete e tecnologie innovative:

• QuEra Computing (USA) lavora su sistemi basati su atomi neutri, con alto potenziale di scalabilità.
• Classiq (Israele) automatizza la progettazione di circuiti quantistici ottimizzati.
• SeeQC (Italia-USA) sviluppa chip modulari con elettronica integrata per ridurre la latenza.
• IQM (Finlandia) realizza infrastrutture quantistiche su misura per data center, con focus sull’integrazione verticale.

Molte di queste realtà offrono API, SDK e ambienti cloud-native pensati per sviluppatori, data scientist e team di ricerca che vogliono iniziare a sperimentare subito.

Conclusione: Perché Dovresti Iniziare a Interessartene Ora

Non serve essere fisici teorici per iniziare a lavorare col quantum. Nel 2025 esistono strumenti open-source, simulatori e ambienti cloud per testare e imparare. Per i team R&D, i CTO e i dev più tech-savvy, capire cosa può (e cosa non può) fare il quantum computing è già un vantaggio competitivo.

Il futuro è ibrido: i sistemi classici e quantistici collaboreranno. E chi inizia ora a familiarizzare con concetti come entanglement, no-cloning e quantum circuit design sarà pronto per quando l’utilità pratica dei computer quantistici raggiungerà l’adozione mainstream.

FAQs - domande frequenti

Cos’è un qubit e come funziona?

Un qubit è l’unità base del quantum computing. A differenza di un bit classico, può rappresentare sia 0 che 1 contemporaneamente grazie alla sovrapposizione quantistica, permettendo calcoli paralleli molto più potenti.

Quali problemi risolve il quantum computing?

Il quantum computing è particolarmente efficace nei problemi di ottimizzazione complessa, simulazione molecolare, crittografia avanzata e machine learning su larga scala, dove i computer classici faticano a offrire prestazioni competitive.

Il quantum computing sostituirà i computer classici?

No, il quantum computing non sostituirà i computer classici. I due sistemi lavoreranno insieme in modo complementare, con i quantum usati solo per problemi specifici dove offrono un vantaggio reale.

Quali sono i linguaggi di programmazione per il quantum computing?

I linguaggi più usati nel quantum computing sono Q# (Microsoft), Qiskit (IBM) e Cirq (Google). Sono progettati per creare e simulare circuiti quantistici e integrano tool cloud per testare algoritmi anche senza hardware fisico.

Dove si può provare un computer quantistico oggi?

È possibile testare un computer quantistico attraverso piattaforme cloud come IBM Quantum Experience, Amazon Braket e Microsoft Azure Quantum, che offrono accesso gratuito o freemium a simulatori e hardware reali.

Quanto è potente un computer quantistico oggi?

I computer quantistici odierni operano nella fase NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), con decine o centinaia di qubit fisici. Tuttavia, i qubit logici effettivamente utilizzabili sono ancora pochi a causa del rumore e degli errori.

Che differenza c’è tra un algoritmo classico e uno quantistico?

Un algoritmo quantistico sfrutta la sovrapposizione e l’entanglement per esplorare molte soluzioni contemporaneamente. A differenza degli algoritmi classici, può risolvere alcuni problemi in modo esponenzialmente più efficiente.

Come iniziare a programmare in quantum computing?

Per iniziare a sviluppare in quantum computing, si possono usare tool open-source come Qiskit, Cirq o Q#. Sono disponibili simulatori, ambienti cloud e tutorial gratuiti per sperimentare senza bisogno di hardware quantistico.

Cos’è la crittografia post-quantistica (PQC)?

La crittografia post-quantistica (PQC) è un insieme di algoritmi progettati per resistere agli attacchi dei computer quantistici. Il NIST ha rilasciato i primi standard ufficiali nel 2024, avviando l’adozione su larga scala.

Il quantum computing può essere usato nel machine learning?

Sì, con il Quantum Machine Learning (QML) è possibile combinare algoritmi quantistici e classici per potenziare l’addestramento dei modelli. È utile in finanza, medicina, sicurezza e ottimizzazione industriale.