Bancos y computación cuántica: Goldman se retira, JPMorgan sigue

Más de 15 bancos globales tienen programas cuánticos, pero ninguno los usa en operaciones reales. La diferencia entre quienes abandonan y quienes redoblan la apuesta muestra cuánto falta para que la tecnología rinda en las finanzas.

Más de 15 bancos globales, entre ellos JPMorgan, Goldman Sachs, BBVA, Barclays, BNP Paribas y HSBC, tienen programas de investigación cuántica en optimización de portafolios, riesgo, derivados, fraude y simulaciones Monte Carlo, y ninguno ha desplegado sistemas listos para producción en operaciones en vivo. Ese es el punto de partida de un sector que invierte en talento y alianzas con IBM, Quantinuum, Pasqal, Multiverse Computing e IonQ, pero todavía no traduce esa inversión en resultados operativos. La distancia entre el entusiasmo y la realidad se hizo visible en abril de 2026, cuando Bloomberg describió el quiebre entre dos gigantes de Wall Street: Goldman Sachs redujo sus esfuerzos cuánticos tras concluir que las aplicaciones prácticas eran inalcanzables con el hardware actual, mientras JPMorgan siguió invirtiendo. The Quantum InsiderSeeking Alpha

La historia de Goldman es la más reveladora. Hace unos tres años, según el relato de Bloomberg, el banco había reunido un puñado de científicos especializados y se había asociado con Amazon para explorar cómo mejorar los retornos de sus clientes más ricos. La conclusión fue un balde de agua fría: sus investigadores calcularon que tendrían que correr un algoritmo durante millones de años y que el procesador necesitaría al menos 8 millones de qubits lógicos. El equipo terminó desarmándose en medio de un amplio programa de recorte de costos. Conviene no mezclar esa cifra con otras que circulan. El trabajo técnico de Goldman sobre valuación de derivados, hecho junto a IBM, estimó unos 7.500 qubits lógicos, una profundidad de 46 millones de puertas T y un reloj lógico de 10 MHz para lograr ventaja cuántica, y la versión publicada en la revista Quantum habla de unos 8.000 qubits lógicos. Ese cálculo se achicó después: un paper de 2023 de investigadores del propio banco redujo las puertas T unas 16 veces y los qubits lógicos unas 4 veces, y estimó que la ventaja requeriría 4.700 qubits lógicos y dispositivos capaces de ejecutar mil millones de puertas T a 45 MHz. La lectura es que las cuentas mejoran con cada avance algorítmico, pero el cuello de botella sigue siendo el hardware: qubits corregidos de errores y velocidad de ejecución que hoy no existen. Wall Street’s Quantum Computing Divide: Goldman Retreats, JPMorgan Invests – Bloomberg +4

En la vereda opuesta está JPMorgan. El banco mantiene un equipo de más de 50 físicos, matemáticos e informáticos que exploran usos que van de la criptografía al aprendizaje automático. Probó formas de analizar grandes conjuntos de datos con procesadores de Quantinuum, trabajó con Amazon en algoritmos para carteras más diversificadas y espera que aplicaciones útiles empiecen a aparecer en los próximos años, aunque admite que el hardware es la limitación principal. Su resultado más visible no es de trading sino de criptografía: en marzo de 2025 publicó en la revista Nature, junto a Quantinuum y laboratorios nacionales de Estados Unidos, la primera demostración de aleatoriedad certificada con una computadora cuántica. Se usó el sistema H2 de 56 qubits y la certificación se validó con más de 1,1 exaflops de cómputo clásico. Es un avance real, aunque todavía lejos de valuar un derivado o armar un portafolio. Entre los demás bancos, según Bloomberg, UBS capacita a sus analistas en fundamentos cuánticos, mientras BBVA y Crédit Agricole prueban casos puntuales como optimización de portafolios y análisis de crédito. Goldman Sachs and JPMorgan Chart Radically Different Courses on Quantum Computing’s Wall Street Future — BigGo Finance +3

El caso que más se acercó a un resultado con datos reales fue el de HSBC e IBM. En septiembre de 2025, el banco informó una mejora de hasta 34% en la predicción de la probabilidad de que una operación de bonos corporativos se ejecute al precio cotizado, usando datos de escala productiva. Pero el resultado abrió más preguntas que certezas: los propios investigadores reconocieron que la magnitud de la ganancia sigue sin explicarse del todo con la teoría actual, y especialistas sugirieron que un método clásico conocido podría replicar el efecto del ruido del equipo de IBM. La discusión ilustra el riesgo de leer como «ventaja cuántica» cualquier mejora en datos ruidosos. El mismo cuidado corresponde con las propuestas que se acercan a las finanzas desde otro lado: la firma QuantLase, de Abu Dhabi, informó pruebas de su plataforma de computación con luz (fotónica, no cuántica en sentido estricto) con siete datasets bursátiles, pero su relato no ofrece resultados numéricos de precisión ni establece una ventaja sobre los métodos convencionales, y un whitepaper no equivale a una publicación con revisión de pares. HSBC and IBM Demonstrate Quantum-Enabled Algorithmic Trading with up to 34% Improvement – Quantum Computing Report +3

Mientras la ventaja de cómputo espera hardware, la presión más inmediata para los bancos es la seguridad. Un informe del Foro Económico Mundial del 10 de septiembre de 2026 plantea que algunos bancos están pasando de estrategias «a prueba de cuántica» a estrategias «potenciadas por cuántica», y que la escasez de talento especializado es una preocupación seria. El mismo texto atribuye a la entidad turca Yapı Kredi haber resuelto en siete segundos un problema de análisis de riesgo que antes demandaba años, un dato que conviene tomar con cautela hasta que haya detalles verificables. En el frente defensivo, el Grupo de Expertos Cibernéticos del G7 adoptó en enero de 2026 una hoja de ruta para la transición a la criptografía poscuántica, y desde el sector advierten que las entidades no deberían esperar a que existan sistemas cuánticos potentes, porque para parte de sus datos podría ser tarde. Para el lector argentino, el mensaje práctico es doble: no hay señales de que la cuántica vaya a cambiar el trading ni la valuación de instrumentos en el corto plazo, pero sí importa seguir la agenda de seguridad y la migración criptográfica que van a exigir los reguladores y los proveedores tecnológicos del sistema financiero. En las fuentes consultadas no aparecen programas cuánticos de bancos argentinos. For banks, quantum computing is both a threat to security and a chance to build resilience | World Economic Forum +2

De cara a los próximos años, la pregunta para los bancos deja de ser si la tecnología funciona y pasa a ser cuánto cuesta esperar. Goldman decidió que la cuenta no cierra y recortó; JPMorgan paga una prima para tener equipos y experiencia el día que el hardware madure; el resto va probando casos acotados. Nadie ha demostrado todavía cuál de las dos posturas resultará acertada, y las cifras de recursos, que bajaron con cada mejora algorítmica, muestran que el horizonte puede acortarse sin dejar de estar lejos.

Fuentes:
The Quantum Insider (15 bancos globales con programas cuánticos): https://thequantuminsider.com/2026/03/27/15-plus-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/
Bloomberg (Goldman se retira, JPMorgan invierte): https://www.bloomberg.com/news/features/2026-04-26/wall-street-s-quantum-computing-divide-goldman-retreats-jpmorgan-invests
Bloomberg Law: https://news.bloomberglaw.com/banking-law/goldman-jpmorgan-take-divergent-paths-in-quantum-computing-race
NewFortuneTimes (resumen del reportaje de Bloomberg): https://www.newfortunetimes.com/quantum-computing-faces-reality-check-as-banks-take-different-paths/
Seeking Alpha: https://seekingalpha.com/news/4579764-wall-street-s-quantum-dream-meets-reality-as-banks-diverge
David A. Bader (extractos del reportaje): https://davidbader.net/post/20260426-bloomberg/
BigGo Finance: https://finance.biggo.com/news/7cE70J0BmHHDnbgyN2ab
Finadium (estimación de recursos de Goldman): https://finadium.com/goldman-sachs-threshold-for-quantum-advantage-in-derivative-pricing/
Quantum (paper de Goldman, 2021): https://quantum-journal.org/papers/q-2021-06-01-463/
arXiv (Derivative Pricing using Quantum Signal Processing): https://arxiv.org/abs/2307.14310
JPMorganChase (aleatoriedad certificada): https://www.jpmorganchase.com/about/technology/blog/certified-randomness1
The Quantum Insider (aleatoriedad certificada): https://thequantuminsider.com/2025/03/26/joint-research-team-achieves-certified-quantum-randomness-makes-once-theoretical-experiments-into-real-world-quantum-computing-uses/
HSBC (comunicado del ensayo con IBM): https://www.hsbc.com/news-and-views/news/media-releases/2025/hsbc-demonstrates-worlds-first-known-quantum-enabled-algorithmic-trading-with-ibm
The Quantum Insider (análisis del estudio HSBC-IBM): https://thequantuminsider.com/2025/09/28/bond-trading-quantum-bond-trading-a-deeper-look-at-hsbc-and-ibms-bond-trading-study/
Global Trading (críticas al resultado de HSBC): https://www.globaltrading.net/experts-pour-cold-water-on-hsbc-quantum-computing-breakthrough/
The Quantum Insider (QuantLase): https://thequantuminsider.com/2026/09/30/quantlase-tests-photonic-computing-platform-on-financial-market-data/
Foro Económico Mundial: https://www.weforum.org/stories/financial-and-monetary-systems/quantum-computing-for-banks-both-threat-and-opportunity/
finews (Q-Day y criptografía poscuántica): https://www.finews.com/news/english-news/73519-banks-quantum-problem-q-day-post-quantum-cryptography-cybersecurity
Banking.Vision (hoja de ruta del G7): https://banking.vision/en/the-year-of-quantum-computing