Microsoft mira computador quântico útil até 2029 com novo chip Majorana 2

A Microsoft não está só aumentando o número de qubits no Majorana 2: trocou toda a base física do chip. Enquanto o Majorana 1 usava alumínio como supercondutor e um nanofio de arsenieto de índio puro, o novo modelo adota chumbo, mais eficaz contra ruído, e uma estrutura híbrida de arsenieto de índio com antimonieto de arsenieto de índio na região ativa. Essa mudança de materiais é o que explica o salto de menos de 12 ms para até 60 segundos de coerência em alguns testes. O avanço foi acelerado por uma ferramenta interna da Microsoft chamada Microsoft Discovery, uma plataforma agentic de IA que otimizou simultaneamente design, fabricação e detecção de defeitos, algo inédito em hardware quântico.

O prazo de 2029 para um computador quântico 'útil' é uma guinada estratégica: corta pela metade a previsão anterior da própria Microsoft (2033), e coloca a empresa em rota de colisão direta com a IBM, que mira um supercomputador quântico-cêntrico já em 2025. Mas há um contraponto real: o artigo técnico do Majorana 2 ainda não passou por revisão por pares, e críticos reforçam que os dados publicados não respondem às objeções levantadas em 2023 sobre a ausência de evidência inequívoca de modos de Majorana zero, a pedra angular da abordagem topológica.

O Majorana 2 não é uma iteração incremental: é uma reinvenção da pilha de materiais e da arquitetura de controle. Em comparação com o Majorana 1 (coberto indiretamente em nossa análise de maio de 2023 sobre os desafios da abordagem topológica), o novo chip triplica a duração média de coerência (de milissegundos para dezenas de segundos), eleva a contagem de qubits estáveis de 8 para 12, e introduz um ciclo de desenvolvimento impulsionado por IA agentic, algo inexistente na fase anterior. A parceria com a DARPA também evoluiu: saiu da fase exploratória (US2QC, 2023) para a validação prática sob o programa QBI, com metas concretas de benchmarking até 2033.

Se funcionar, o caminho topológico da Microsoft pode reduzir drasticamente a necessidade de correção de erros em tempo real, um gargalo que consome até 99% dos qubits em arquiteturas convencionais, como as da IBM ou Google. Isso significaria máquinas menores, mais baratas e mais fáceis de escalar. Para empresas brasileiras que já usam Azure Quantum, isso pode antecipar aplicações práticas em logística, simulação de fármacos e otimização de portfólios financeiros anos antes do previsto, mas só se a validação independente confirmar que os qubits topológicos estão realmente operando como prometido.