SAS porta il calcolo quantistico nelle aziende prima della maturità dell’hardware

Il calcolo quantistico ha un orizzonte di lungo periodo. Nella sua forma matura, quella con hardware stabile e adatto a essere usato in produzione su larga scala, gli esperti lo collocano intorno al 2030. Per le aziende, finora, questo ha significato un’attesa: i benefici concreti del paradigma quantistico potrebbero arrivare solo a quel punto. SAS sceglie di non aspettare quella scadenza, e a Innovate 2026 propone una via intermedia, costruita attorno a un concetto fino a oggi confinato in larga parte alla letteratura specialistica: l’IA quantistica, ovvero l’esecuzione di algoritmi di machine learning sull’hardware quantistico già disponibile, in modalità ibrida con il calcolo classico. Non sostituisce il calcolo quantistico puro, ma lo anticipa, permettendo di affrontare da subito problemi specifici come il riconoscimento di pattern complessi nelle frodi finanziarie, la simulazione molecolare per la ricerca farmaceutica o l’ottimizzazione delle reti di telecomunicazione.

A misurare quanto il mercato sia pronto a guardare in questa direzione è la ricerca condotta dall’azienda su oltre 500 leader globali, presentata a Innovate 2026. Il dato più rilevante riguarda la natura dell’ostacolo dichiarato dai responsabili intervistati: in cima alle preoccupazioni non c’è il costo dell’implementazione, ma l’incertezza sui casi d’uso reali. Le aziende vogliono capire dove l’IA quantistica produce risultati che le alternative classiche non sanno dare, prima di impegnare investimenti significativi.

Un ambiente di confronto tra classico, quantistico e ibrido

Su questa lettura SAS innesta un proprio prodotto, in arrivo nel quarto trimestre 2026 per i clienti che usano Viya: SAS Quantum Lab. Si tratta di un ambiente che mette a confronto sullo stesso caso d’uso i risultati ottenuti con calcolo classico, quantistico e ibrido, in modo che l’organizzazione scelga l’approccio in base alla qualità del risultato e al costo. Nei test condotti dall’azienda il laboratorio ha mostrato prestazioni fino a 100 volte superiori a quelle del calcolo classico in determinati workload, con una riduzione dei costi fino al 99%. I numeri sono indicativi e riferiti a scenari specifici, vanno considerati come traguardo di laboratorio, non come prestazione media.

Una delle scelte di prodotto più esplicite riguarda l’accessibilità. Quantum Lab non si rivolge soltanto ai team che hanno un esperto di fisica quantistica in organico, ma cerca di aprire la sperimentazione anche a data scientist e responsabili IA che vogliono valutare la tecnologia senza dover ricorrere a competenze specialistiche difficili da reperire sul mercato. Per farlo SAS introduce un tutor virtuale che risponde alle domande, propone codice di esempio e suggerisce passi successivi, abbassando la soglia di ingresso. Amy Stout, Head of Quantum Product Strategy di SAS, presenta lo strumento come un parco prove: “le aziende sono interessate a usare la tecnologia quantistica, ma le barriere all’ingresso sono state troppo alte e questo richiede una risposta concreta. Quantum Lab è un ambiente di sperimentazione pratica dove imparare e innovare con l’obiettivo di un ROI concreto”.

I casi d’uso che le aziende vogliono affrontare

Le conclusioni a cui arriva la ricerca delineano un perimetro applicativo coerente con la base clienti storica di SAS. Tra gli obiettivi citati ci sono il rilevamento di pattern complessi nelle frodi finanziarie, l’ottimizzazione del traffico sulle reti 5G in tempo reale, la simulazione molecolare per l’identificazione di nuovi farmaci, l’ottimizzazione delle catene logistiche, la modellazione predittiva del comportamento dei clienti e l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni con riduzione di tempi e risorse. Sono i settori in cui la spesa per il calcolo classico è oggi più concentrata, e dove la differenza tra una soluzione adeguata e una insufficiente si vede subito a bilancio.

Bill Wisotsky, Principal Quantum Architect di SAS, riassume così l’approccio dell’azienda: “le aziende di ogni dimensione vogliono costruire una propria proprietà intellettuale sulla tecnologia quantistica, una loro strada verso questo paradigma, in modo da farsi trovare pronte quando arriverà a piena maturità. Allo stesso tempo procedono con cautela, perché non vogliono impegnarsi su investimenti hardware costosi senza la certezza che producano risultati. SAS prova a livellare il terreno di gioco, individuando casi d’uso reali già oggi”.

Sul piano del posizionamento, SAS si colloca in uno spazio diverso da quello degli hyperscaler che offrono accesso diretto all’hardware quantistico. Quantum Lab non vende potenza di calcolo, vende metodo: confronto strutturato, casi d’uso reali, una curva di apprendimento ragionata per i team enterprise che oggi non hanno un fisico quantistico in organico. Per chi legge i risultati resta importante tenere separati tre livelli. Il primo è il dato dimostrato, ovvero quanto emerge dalla ricerca e dalle prestazioni misurate in test specifici. Il secondo è l’intenzione di prodotto, cioè la disponibilità del laboratorio annunciata per il quarto trimestre e le funzionalità ancora in fase di design. Il terzo è la visione di mercato, ossia il salto industriale del calcolo quantistico atteso nei prossimi anni. Sono tre livelli che non vanno mai confusi tra loro.