Il concetto di "The quantum carry trade" delineato da Pravir Malik su Forbes rappresenta una metafora potente e intrigante che connette la finanza globale e il mondo emergente del calcolo quantistico. Malik, fondatore e capo tecnologo di QIQuantum, riflette sulla volatilità recente dei mercati finanziari e traccia un parallelo tra il tradizionale carry trade giapponese e le possibilità offerte dall'algoritmo di Shor nel calcolo quantistico, suggerendo che entrambi i mondi condividono un sottofondo di speculazione e vulnerabilità sistemiche.
Il carry trade classico consiste nel prendere in prestito denaro in una valuta a basso tasso di interesse, come lo yen giapponese, per investirlo in attività che offrono rendimenti più alti. Questo meccanismo ha dominato i mercati finanziari per decenni, ma come ogni speculazione basata su condizioni instabili, presenta dei rischi: cambiamenti nelle politiche economiche o nelle dinamiche dei mercati valutari possono rapidamente alterare il panorama. Similmente, il cosiddetto "quantum carry trade" si fonda sulla promessa della capacità dei computer quantistici di risolvere problemi computazionali complessi, come la decrittazione dei sistemi di sicurezza basati su RSA tramite l'algoritmo di Shor. Tuttavia, come evidenziato da Malik, la realizzazione pratica di tale potenziale è lontana: la necessità di migliaia di qubit logici funzionanti senza errori rimane una sfida enorme.
Nel quadro odierno, la fisica quantistica sta scontrandosi con limiti pratici: i computer quantistici più avanzati, come l'Osprey di IBM, raggiungono solo poche centinaia di qubit fisici e le attuali tecniche di correzione degli errori sono ben lontane dal poter supportare le lunghe e complesse operazioni necessarie per sfide critiche come la decrittazione RSA. Le misure di performance, come la coerenza temporale dei qubit e la fedeltà delle operazioni, sono migliorate ma restano insufficienti per operazioni di lungo termine.
Malik suggerisce che il rischio di una "bolla" nel quantum computing è analogo a quanto avvenuto nei mercati finanziari con l'aumento dei tassi da parte della Banca del Giappone: un evento che ha innescato un drammatico riposizionamento degli investimenti. Nella tecnologia quantistica, il rischio potrebbe emergere da scoperte che sfatano gli attuali presupposti di progresso o da una ricalibrazione delle aspettative rispetto alle tempistiche necessarie per raggiungere gli obiettivi tanto ambiziosi quanto distanti.
La riflessione di Malik, comunque, non è una critica alla tecnologia quantistica, ma piuttosto un invito a diversificare le direzioni della ricerca. La focalizzazione eccessiva su applicazioni specifiche, come la decrittazione, potrebbe oscurare altre aree con maggiori potenzialità immediate, come le simulazioni molecolari o l'ottimizzazione dei sistemi complessi. Richard Feynman una volta disse: “Siamo solo all'inizio della storia della razza umana. Non è irragionevole che ci si confronti con problemi. Ma ci sono migliaia di anni nel futuro. La nostra responsabilità è fare ciò che possiamo, imparare ciò che possiamo, migliorare le soluzioni e trasmetterle."
Nel frattempo, un’area che dimostra un potenziale tangibile è quella del calcolo super accelerato quantistico, dove i computer quantistici non sostituiscono ma si integrano con i supercomputer tradizionali, sfruttando l'intelligenza artificiale per superare barriere fisiche e algoritmiche. Come riportato in "Calcolo super accelerato quantistico: Supercomputer, calcolo quantistico e intelligenza artificiale", l'AI svolge un ruolo cruciale nel migliorare il controllo dei qubit, sviluppando algoritmi che massimizzano l'efficacia dei computer quantistici e abilitando applicazioni in settori come la medicina e l'ottimizzazione industriale. L'idea è che, attraverso una cooperazione simbiotica tra calcolo classico e quantistico, si possano risolvere problemi complessi con precisione e velocità senza precedenti.
Questo paradigma collaborativo non è senza le sue sfide. Richiede progressi significativi nella gestione dei qubit, nella stabilità delle operazioni e nello sviluppo di linguaggi di programmazione innovativi, rendendo il software quantistico un campo in rapida evoluzione ma ancora nelle sue fasi iniziali. Progetti come Qiskit di IBM e Cirq di Google stanno spingendo verso ambienti più user-friendly che riducano la barriera tecnica per i programmatori, aprendo le porte a un’adozione più ampia e versatile delle capacità quantistiche.
La convergenza tra AI e calcolo quantistico promette di accelerare scoperte scientifiche, unendo le capacità computazionali dei supercomputer con l'efficienza quantistica per affrontare sfide globali come la simulazione di nuovi materiali, la gestione del rischio finanziario e l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento. Tuttavia, l'attuale stato dell'arte suggerisce un atteggiamento prudente: "Quantum computing is a marathon, not a sprint", per dirla in stile californiano.
E mentre continuiamo ad esplorare queste nuove frontiere, un mio immaginario avo potrebbe dire, guardando ai complessi grafici degli algoritmi quantistici e dei mercati globali: "Il futuro è come il calcolo quantistico: intrinsecamente incerto, ma straordinariamente affascinante."
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