Nel 2025 le imprese per le prima volta hanno speso in quantum computing più di laboratori di ricerca e governi messi insieme. Non perché la tecnologia sia pronta, ma perché nessuno vuole ripetere l’errore fatto con l’intelligenza artificiale.
Proviamo a capire cosa stanno comprando davvero e perché una parte di quella spesa non ha nulla a che fare con il calcolo.
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Spesa aziendale per il quantum: i dati
Trecento milioni di dollari. È quanto le imprese hanno speso in quantum computing nel 2025, secondo un’analisi di Boston Consulting Group ripresa dal Wall Street Journal. In assoluto è una cifra modesta, meno di quanto una singola grande azienda tecnologica investe in un data center di medie dimensioni. Il punto non è la cifra, è chi la ha spesa e perché.
Il sorpasso su ricerca e governi
Per la prima volta la spesa delle imprese ha superato quella di università, centri di ricerca e governi sommata. Fino a ieri il quantum era una tecnologia finanziata da chi fa ricerca e da chi fa politica industriale: soldi pubblici, orizzonti lunghi, nessun conto economico da giustificare. Nel momento in cui il primo committente diventa l’impresa privata, cambia la natura della domanda. Un ministero finanzia una promessa; un direttore finanziario finanzia un’aspettativa di ritorno.
Il dato di contorno è altrettanto istruttivo. BCG ha studiato le attività quantistiche di oltre duecento grandi aziende e condotto la seconda edizione biennale della propria indagine sull’adozione: oltre il 60% delle imprese intervistate spende più di un milione di dollari l’anno, undici punti percentuali in più rispetto al 2022. L’investimento non è distribuito a caso: ha già iniziato a investire il 92% delle principali società globali di finanza e assicurazioni, il 56% di sanità e biofarmaceutico, il 52% delle manifatturiere.
Spesa aziendale per il quantum e la corsa alla preparazione
Qui arriva la parte che riguarda tutti, anche chi del quantum non si occuperà mai.
Matt Langione, che in BCG guida il settore delle tecnologie quantistiche, individua la molla principale in un’esperienza recente e dolorosa: molte aziende, quando i modelli di intelligenza artificiale generativa sono diventati improvvisamente disponibili, non erano nelle condizioni di usarli. Non mancava la tecnologia, quella era su un browser, accessibile a chiunque. Mancava tutto il resto: dati organizzati, competenze interne, processi in grado di assorbire uno strumento nuovo, casi d’uso identificati. Il risultato è che il vantaggio se lo sono preso i pochi che avevano già fatto quel lavoro preparatorio, mentre gli altri hanno passato due anni a rincorrere.
Tom Wilson, amministratore delegato di Allstate, lo formula in modo quasi ovvio: se la tecnologia arriverà, deve iniziare a pensarci prima di sapere quando arriverà. Raj Sharma di EY è più diretto, nessuno vuole restare indietro.
Tradotto: la spesa in quantum del 2026 non compra capacità di calcolo. Compra tempo di apprendimento. Si tratta di un investimento in prontezza, non in prestazioni, questa distinzione è la chiave per leggere correttamente tutto il resto.
Quantum computing: come funziona un computer quantistico
Facciamo un passo indietro, perché su questo punto circola una quantità notevole di confusione, spesso alimentata da chi ha interesse a venderla.
Bit, qubit e sovrapposizione
Un computer normale lavora con i bit. Ogni bit è un interruttore: acceso o spento, 1 o 0. Tutto quello che il vostro telefono fa, mostrare un video, calcolare un percorso, riconoscere un volto, nasce da miliardi di questi interruttori che cambiano stato miliardi di volte al secondo. Una macchina straordinariamente veloce a fare una cosa alla volta.
Un computer quantistico lavora con i qubit, e un qubit non è un interruttore ma un oggetto fisico, un atomo intrappolato, un circuito superconduttore raffreddato a temperature vicine allo zero assoluto, che obbedisce alle leggi della meccanica quantistica. Finché non lo si misura, un qubit non è né 1 né 0: è in una condizione chiamata sovrapposizione, che possiamo immaginare come entrambe le possibilità contemporaneamente, ciascuna con un certo peso.
Da qui nasce l’equivoco più diffuso. Si legge spesso che, poiché due qubit rappresentano quattro possibilità insieme e trecento qubit rappresentano più possibilità di quanti atomi ci siano nell’universo osservabile, un computer quantistico prova tutte le soluzioni in parallelo. Non è così, nel momento in cui lo si misura, il sistema collassa e restituisce una sola risposta, scelta secondo una probabilità. Se le probabilità fossero distribuite a caso, avremmo costruito un generatore di numeri casuali molto costoso.
Interferenza ed entanglement
Il vero mestiere del quantum sta nell’ingrediente successivo, che si chiama interferenza. Un algoritmo quantistico è una sequenza di operazioni progettata perché le vie di calcolo che portano alle risposte sbagliate si annullino a vicenda, come due onde che si incontrano in controfase e si spengono, quelle che portano alla risposta giusta si sommino. Alla misurazione finale, ciò che resta in piedi è la soluzione cercata.
Ne discende la conseguenza pratica più importante, quella che ogni manager dovrebbe portarsi a casa: un computer quantistico non è un computer più veloce. È una macchina diversa, capace di risolvere una classe ristretta di problemi con un’efficienza irraggiungibile, ma completamente inutile per tutto il resto. Non farà girare meglio il gestionale, non accelererà il bilancio, non sostituirà i server. Per quasi tutto quello che un’azienda fa ogni giorno, il computer classico resta e resterà lo strumento giusto.
Il terzo ingrediente, l’entanglement, è ciò che tiene insieme il meccanismo: due qubit possono essere correlati in modo tale che il destino dell’uno determini quello dell’altro, comunque siano collocati. Si tratta della risorsa che permette all’interferenza di operare su tutto il sistema anziché su un qubit per volta.
Quantum computing e correzione degli errori
C’è una ragione fisica per cui questa promessa è così lenta a materializzarsi. Ciò che rende potente un qubit, la sua sensibilità estrema, è anche ciò che lo rende fragile. Un fotone di troppo, una vibrazione, un campo magnetico vagante e lo stato quantistico si degrada. I qubit fisici allo stato dell’arte del 2026 mantengono la coerenza per tempi che vanno dai microsecondi dei circuiti superconduttori ai secondi degli ioni intrappolati: anche nel migliore dei casi, molto meno di quanto serva a un algoritmo utile.
La soluzione ha un nome preciso: qubit logici. Si distribuisce una singola unità di informazione quantistica su molti qubit fisici e si eseguono controlli continui che individuano gli errori interrogando i vicini, senza mai misurare direttamente il dato — perché misurarlo lo distruggerebbe. È il motivo per cui il conteggio dei qubit annunciato nei comunicati stampa dice poco: la domanda giusta non è quanti qubit fisici ha una macchina, ma quanti qubit logici stabili riesce a costruirci sopra.
Esattamente qui qualcosa si è mosso. Nel 2026 più organizzazioni hanno dimostrato la soppressione esponenziale degli errori: aggiungendo qubit il tasso di errore logico scende invece di crescere. Si tratta della conferma sperimentale che la curva teorica della tolleranza ai guasti regge nella pratica. Il risultato più citato è però un altro, e vale la pena riportarlo con le sue cautele. Il 10 giugno 2026 Nature ha pubblicato un lavoro di Microsoft Quantum e Quantinuum che documenta https://www.nature.com/articles/s41586-026-10628-y, su un processore a ioni intrappolati, miglioramenti del tasso di errore logico compresi tra 11 e 800 volte rispetto a diversi circuiti fisici di riferimento, ottenuti con due codici di correzione ottimizzati per l’architettura e combinati con rilevamento d’errore e post-selezione.
Le avvertenze
Tre avvertenze, tutte necessarie.
Primo: non è un risultato nuovo, è la validazione tra pari di dati annunciati per comunicato stampa nell’aprile 2024, la scienza ci ha messo due anni a confermare quello che il marketing aveva già detto.
Secondo: il fattore 800 riguarda un singolo circuito di riferimento, la preparazione di uno stato di Bell, dove l’errore scende da circa lo 0,8% allo 0,001%, il resto della forbice sta molto più in basso.
Terzo: una parte dei guadagni si ottiene scartando le esecuzioni segnalate come errate, una tecnica che non scala a costo zero e la dimostrazione si ferma a dodici qubit logici.
Sono progressi reali e vanno letti per quello che sono: la correzione d’errore è passata dalla lavagna al laboratorio. Restano ordini di grandezza da colmare, perché le applicazioni industriali richiederanno migliaia o milioni di qubit logici affidabili, costruiti su milioni di qubit fisici. Ma la traiettoria ha smesso di essere una congettura, ed è questo, non il conteggio dei qubit nei comunicati, ciò che sta muovendo i budget aziendali.
Applicazioni del quantum computing per le imprese
1. Simulare la materia. È l’applicazione più naturale, quasi tautologica: un sistema quantistico è lo strumento ideale per simulare un altro sistema quantistico. Molecole, catalizzatori, materiali per batterie, principi attivi farmaceutici. Oggi la chimica computazionale approssima; una macchina quantistica matura calcolerebbe, è il caso d’uso su cui la comunità scientifica ha maggiore consenso.
2. Ottimizzare. Problemi con un numero enorme di variabili interdipendenti, dove il numero di combinazioni possibili esplode oltre ogni capacità di enumerazione: rotte logistiche, portafogli finanziari, allocazione di risorse, pricing. Qui il potenziale è alto e le prove sono ancora discusse: molti problemi di ottimizzazione hanno algoritmi classici sorprendentemente buoni, e il confronto onesto va fatto contro il miglior metodo classico disponibile, non contro un metodo approssimativo scelto ad arte.
3. Alcuni calcoli di algebra lineare, con ricadute su certi tipi di apprendimento automatico. Si tratta del territorio più incerto, quello in cui la promessa viene sistematicamente ipervalorizzata.
4. Rompere la crittografia. Non è un caso d’uso ma una minaccia e merita un discorso a parte.
Tre casi mostrano bene la biforcazione.
Spesa in quantum tra attacco, difesa e formazione
Allstate, assicurazioni, lavora sul lato offensivo. Dieci persone dedicate, con l’intenzione di aumentarle, impegnate a cercare vantaggio competitivo nel pricing: valutare fattori di rischio complessi e le loro relazioni per prezzare le polizze con maggiore precisione. L’esempio che ne dà Wilson di Allstate, è illuminante nella sua concretezza: il tipo e l’età delle tegole sul tetto di una casa, moltiplicati per decine di altre variabili, producono un problema di ottimizzazione che oggi si semplifica per forza. Nel loro mestiere, dice, il valore lo crea la precisione.
Il doppio fronte di HSBC
HSBC, una banca, sta su entrambi i fronti, ma non nella proporzione che ci si aspetterebbe. Il team, dell’ordine delle decine di persone tra Londra, Singapore e India, l’anno scorso ha ottenuto un risultato notevole con i computer quantistici di IBM su un problema di ottimizzazione obbligazionaria: fino al 34% di miglioramento nel prevedere se uno scambio verrà eseguito al prezzo quotato rispetto alle tecniche classiche in uso. È stato firmato un nuovo accordo con IBM per capire se quel risultato regga il passaggio alla produzione. Eppure, ed è questo il punto, Philip Intallura, che guida il quantum del gruppo, dichiara che la crescita recente del team è avvenuta soprattutto sul versante difensivo. Il motivo lo esprime senza giri di parole: la transizione va completata prima che esista un computer quantistico rilevante per la crittografia.
EY e la competenza da costruire
EY, consulenza, ha fatto la scelta più insolita. Mentre quasi tutti accedono al calcolo quantistico via cloud da IBM o Amazon Web Services, EY ha comprato una macchina propria, ospitata a Toronto, dentro un impegno complessivo da tre miliardi di dollari su AI e tecnologie di frontiera. Non per calcolare ma per costruire competenza e strumenti formativi con cui consigliare i clienti. Un investimento nel proprio posizionamento, non nel proprio calcolo.
Crittografia post-quantistica: la scadenza per le imprese
Gli algoritmi che proteggono oggi qualunque comunicazione digitale, RSA, curve ellittiche, sono sicuri perché fattorizzare numeri molto grandi richiederebbe a un computer classico più tempo dell’età dell’universo. Un algoritmo quantistico noto dal 1994, quello di Shor, riduce quel tempo a qualcosa di gestibile. La macchina capace di eseguirlo su chiavi reali non esiste ancora. Ma il bersaglio si sta muovendo verso di noi. La ricerca BCG segnala che un ricercatore di Google ha ridotto di un fattore venti le risorse necessarie per eseguire l’algoritmo, anticipando di un tempo stimato tra i cinque e i dieci anni la minaccia alla crittografia a chiave pubblica.
La minaccia quindi esiste e ha un nome: harvest now, decrypt later. Raccogliere oggi traffico cifrato, archiviarlo, decifrarlo il giorno in cui la macchina esisterà.
Il che sposta radicalmente la domanda. Non è quando arriverà il computer quantistico, è: per quanti anni i miei dati devono restare segreti? Cartelle cliniche, contratti, segreti industriali, dati finanziari, identità dei dipendenti: se la risposta è dieci o quindici anni, e la migrazione crittografica richiede anni a sua volta, il conto non torna già adesso. Chi ha una lunga vita utile dei propri segreti è già in ritardo, indipendentemente da quando arriverà la macchina.
Per questo la crittografia post-quantistica è l’unico capitolo di questa storia che ha date certe, e sono vicine. La Commissione europea ha emesso una Raccomandazione nell’aprile 2024, seguita nel giugno 2025 dalla roadmap del NIS Cooperation Group: entro il 31 dicembre 2026 le roadmap nazionali di transizione e i primi passi di identificazione e consapevolezza, entro il 31 dicembre 2030 i casi d’uso ad alto rischio, entro il 31 dicembre 2035 il completamento della migrazione dei sistemi rimanenti. Sull’altra sponda dell’Atlantico il quadro si è irrigidito ulteriormente: il 22 giugno 2026 l’Executive Order 14412 ha imposto alle agenzie federali di migrare gli asset di alto valore agli algoritmi post-quantistici approvati dal NIST entro fine 2030 per lo scambio di chiavi ed entro fine 2031 per le firme digitali.
La prima scadenza europea cade tra poco più di quattro mesi e riguarda anche le imprese, perché le catene di fornitura dei settori critici trasferiscono l’obbligo a valle: chi fornisce software, servizi o infrastruttura a un soggetto regolato si troverà la richiesta di conformità nei capitolati, molto prima che nelle norme.
Quantum computing in Italia: infrastrutture, regole e imprese
Vale la pena guardare il nostro Paese con la stessa lente usata finora, che cosa esiste sul piano dell’infrastruttura, che cosa sul piano delle regole, che cosa sul piano della domanda d’impresa, perché le tre risposte sono molto diverse tra loro.
L’infrastruttura c’è, ed è di livello. Il Tecnopolo di Bologna, con il supercomputer Leonardo gestito da CINECA, è uno dei principali hub di calcolo europei. Non è rimasto un asset puramente classico: a giugno 2026 è stato installato presso la sede CINECA del Tecnopolo un computer quantistico IQM Radiance, denominato NOX, in corso di integrazione con Leonardo per supportare flussi di lavoro ibridi tra supercalcolo e calcolo quantistico. Il modello è esattamente quello che le imprese più avanzate stanno adottando: non il computer quantistico da solo, ma la macchina classica che gli passa la parte di problema per cui è adatto. Sopra questa infrastruttura poggia il Centro Nazionale per HPC, Big Data e Quantum Computing, finanziato dal PNRR e guidato dall’INFN, che riunisce 49 partecipanti: 15 imprese e 34 tra università ed enti di ricerca, con aziende come Ferrovie dello Stato, Eni, Intesa Sanpaolo, Sogei e una dotazione di circa 320 milioni di euro.
Strategia nazionale e crypto-agility
Le regole ci sono e sono più avanti di quanto si creda. L’Italia ha una Strategia nazionale per le tecnologie quantistiche adottata dal Comitato Interministeriale per la Transizione Digitale, elaborata da un gruppo di lavoro istituito dal MUR insieme a Ministero degli Esteri, Difesa, Ministero delle Imprese e del Made in Italy, Dipartimento per la Trasformazione Digitale e ACN. Sul fronte specificamente crittografico è l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale a fare da regista: già nel 2024 aveva pubblicato un documento informativo dedicato alla crittografia post-quantum e quantistica per la preparazione alla minaccia, l’11 giugno 2026 ha aggiornato le Linee guida sulle funzioni crittografiche, con nuovi documenti su cifrari a flusso e firme digitali e la revisione di quello su TLS, spostando l’accento sulla crypto-agility, la capacità di sostituire un algoritmo senza riprogettare il sistema che lo usa. L’ACN partecipa per l’Italia al Gruppo di Cooperazione NIS sul post-quantum e ha sottoscritto, su iniziativa del BSI tedesco, un documento congiunto con le agenzie omologhe europee sugli scenari della transizione.
La domanda delle imprese italiane
La domanda d’impresa, invece, è il punto debole. Ed è qui che il confronto con il dato BCG diventa istruttivo: il sorpasso della spesa privata su quella pubblica, che a livello globale è già avvenuto, in Italia non è nemmeno all’orizzonte. Da noi il quantum resta finanziato in larga parte da PNRR, EuroHPC e ricerca pubblica. I casi aziendali esistono ma si contano sulle dita di una mano: Intesa Sanpaolo, Eni, Leonardo, UniCredit, Reply. Ed è significativo che il progetto italiano più visibile del 2026 stia sul lato difensivo, il team Cybersecurity Architecture & Innovation di Intesa Sanpaolo ha vinto il GoBeyond Award 2026 con RSA Breaking with a Quantum-Inspired Approach, dedicato all’impatto potenziale dei computer quantistici sugli algoritmi crittografici oggi in uso. Qualche segnale di allargamento arriva: alla seconda edizione del Quantum Computing Summit organizzato a Milano nel luglio 2026 il panel sulle applicazioni ha visto intervenire, accanto a Intesa Sanpaolo, anche Generali Real Estate, Dompé, Credem e NTT Data Italia: energia, farmaceutica, assicurazioni, banche medie.
Ne esce un’asimmetria che in Italia conosciamo bene: ricerca eccellente, infrastruttura pubblica competitiva, ecosistema industriale che non tira. Con una differenza rispetto al passato, però, ed è una differenza che dovrebbe interessare qualunque direzione IT. Sulla parte esplorativa, trovare casi d’uso, sperimentare algoritmi, è perfettamente ragionevole che un’impresa italiana di medie dimensioni non faccia nulla e aspetti che il mercato maturi. Sulla parte difensiva no. Lì la scadenza è del 31 dicembre 2026, l’attività richiesta è l’inventario crittografico, e chi lavora nelle filiere di banche, energia, sanità, trasporti o pubblica amministrazione se la vedrà arrivare nei capitolati di gara con anni di anticipo rispetto a qualunque obbligo diretto. Il punto è che un inventario crittografico non è un progetto quantistico ma un progetto di conoscenza dei propri sistemi: sapere quali algoritmi girano in quali applicazioni, con quali chiavi, con quali scadenze e con quali dipendenze da fornitori terzi. Costa poco, non richiede competenze esotiche e ha il vantaggio di essere utile comunque perché nessuno lo ha mai fatto davvero, ogni volta che lo si fa emergono certificati scaduti, librerie non aggiornate e integrazioni che nessuno ricordava di avere.
La lezione del quantum per le organizzazioni
Il modo più rapido di sbagliare la lettura di questa notizia è concludere che bisogna investire nel quantum. Per la stragrande maggioranza delle organizzazioni non è vero, e non lo sarà per anni.
Il modo giusto è notare cosa hanno effettivamente comprato Allstate, HSBC ed EY: non capacità di calcolo, ma la posizione da cui si potrà usarla. Persone che capiscono il problema, dati organizzati in modo da essere utilizzabili, casi d’uso già mappati, nel caso della crittografia la conoscenza del proprio patrimonio informativo.
Vale la pena notare che BCG, dopo aver documentato la corsa agli investimenti, avanza un avvertimento speculare. Il rischio che intravede è che macchine sempre più potenti non riescano a esprimere il proprio potenziale, perché gli algoritmi applicativi concreti restano scarsi rispetto a roadmap hardware ambiziose: lo scenario è quello del calcolatore specialistico più potente del mondo, disponibile entro i primi anni Trenta, con pochi usi pratici: la stessa diagnosi vista dall’altro lato. Dal lato della domanda manca la prontezza delle organizzazioni, dal lato dell’offerta manca il ponte tra la macchina e i problemi veri. In mezzo c’è lo spazio in cui si decide chi creerà valore e chi lo catturerà.
Nessuna di queste cose è quantistica. Sono le stesse identiche cose che sono mancate a chi è arrivato in ritardo sull’intelligenza artificiale, ed è precisamente per questo che le stanno costruendo ora. L’errore, la volta scorsa, non è stato non comprare la tecnologia giusta al momento giusto: la tecnologia era disponibile a tutti nello stesso istante. È stato non essere nelle condizioni di usarla quando è arrivata.
Il quantum, da questo punto di vista, è solo l’occasione successiva per non commettere lo stesso errore.
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