Hello, Hello!
Em 2019, um relatório da IBM afirmou que a computação quântica havia alcançado a tão esperada “vantagem quântica”. A declaração despertou entusiasmo, dominou manchetes — e também causou confusão. Poucos meses depois, a própria comunidade científica começou a evitar o termo. O motivo? O que deveria exponencializar a capacidade de processamento até então disponível mostrou que as novas máquinas ainda não conseguiam resolver problemas úteis no mundo real. 
O episódio serviu de alerta: o divisor de águas não seria demonstrar um experimento controlado, mas transformar a computação quântica em infraestrutura confiável, útil e escalável.
Esse é o desafio — e também a ambição.
Estamos diante de uma das tecnologias mais transformadoras do século. Seu potencial vai muito além da velocidade de processamento: envolve a possibilidade de resolver problemas hoje considerados intratáveis — em descoberta de medicamentos, ciência de materiais, segurança da informação, logística, energia e finanças.
Para cumprir essa promessa, é preciso ultrapassar barreiras estruturais. Computadores quânticos prontos para uso real precisam operar com milhões de qubits físicos, com correção de erros, resiliência ambiental e capacidade de integração com sistemas clássicos.
As abordagens dominantes até aqui — supercondutores (IBM, Google) e íons aprisionados (IonQ) — evoluíram, mas continuam restritas por suas próprias escolhas técnicas: temperaturas criogênicas extremas, fabricação artesanal e desafios de escalabilidade.
Foi justamente contra esse consenso que uma equipe de físicos do Imperial College e da Universidade de Bristol decidiu construir algo diferente. E construiu.
Fotônica escalável: uma tese industrial, não acadêmica
Desde 2015, esse grupo vem desenvolvendo uma arquitetura quântica fotônica, baseada em fótons de silício integrados a chips fabricados com processos padrão da indústria de semicondutores. Em vez de montar sistemas frágeis em laboratórios experimentais, optaram por desenvolver uma plataforma capaz de ser produzida em escala — e inserida em data centers convencionais. 
Essa engenharia já está em operação: os chipsets Omega são produzidos em parceria com a GlobalFoundries, em fábricas de 300 mm, utilizando processos CMOS. Os primeiros resultados já demonstram fidelidade de interconexão superior a 99,7% e preparação de estados com 99,98%, com validação técnica publicada na Nature em fevereiro de 2025. Mais de 450 patentes protegem desde os materiais (como titanato de bário e nitreto de silício) até a arquitetura de correção de erros. A plataforma fotônica também elimina interferências eletromagnéticas, permite maior conectividade e, futuramente, operação em temperatura ambiente.
Estrutura de capital e validação institucional
A robustez da tese não passou despercebida. A empresa é uma das únicas selecionadas para a fase 3 do programa US2QC da DARPA, ao lado da Microsoft. A seleção exigiu uma série de provas de conceito e avaliação comparativa com plataformas concorrentes.
Até o momento, já foram captados US$ 2,3 bilhões, sendo US$ 1,45 bilhão em capital privado, com participação de investidores como Temasek, BlackRock, Baillie Gifford e Capital Group, e quase US$ 1 bilhão em apoio governamental, destacando-se os aportes do governo australiano (US$ 940M) e do estado de Illinois (US$ 500M+).
A avaliação atual da companhia está em US$ 6 bilhões, com estrutura de preferências que protege downside e sinaliza confiança de investidores sofisticados em uma trajetória de valorização progressiva. Receita antes da utilidade: capturando valor desde já
Diferente de muitas deep techs, que operam no modo “esperar para ver”, a organização estruturou um modelo de negócios com múltiplas fontes de receita já ativas — antes mesmo da disponibilidade plena de seus computadores.
Entre elas:
- Contratos governamentais de desenvolvimento e validação (como o US2QC e o laboratório da Força Aérea dos EUA);
- Parcerias corporativas com empresas como Mercedes-Benz e Lockheed Martin, que contratam preparação de algoritmos e casos de uso específicos;
- Consultorias para Fortune 500 sobre readiness quântico e integração com infraestruturas clássicas;
- Serviços de acesso programado ao tempo de computação dos primeiros sistemas.
Com a popularização da IA, a percepção de risco no early stage aumentou.
Agora, o perigo não só é pagar caro por uma expectativa de crescimento que pode não se concretizar — é pagar caro por um diferencial que não se sustenta. Quando quase toda empresa se diz “AI native”, o desafio está menos em precificar e mais em discernir: o que é diferencial legítimo e o que é apenas narrativa bem empacotada?
Riscos técnicos e proteção estrutural
O maior desafio da arquitetura fotônica está na tolerância à perda de fótons: se mais de 33% dos fótons forem perdidos, a informação se dissipa. Hoje, a empresa já consegue operar com perdas de até 18,8% — uma marca expressiva, mas que ainda exige evolução em escala, repetibilidade e consistência fabril.
A mitigação vem de múltiplas frentes:
- Um portfólio de propriedade intelectual robusto e transversal;
- Um modelo de negócios que extrai valor antes do sistema final;
- Alianças institucionais e industriais que reduzem dependências e antecipam tração;
- Uma equipe fundadora estável, técnica e focada — sem pivôs estratégicos desde 2015.
Por que acompanhamos essa tese na Nido
Apoiamos essa alocação junto com a Jubarte e o Manoel Lemos, conselheiro do Itaú para inovação e pesquisador em deep tech. Através dessa parceria, estruturamos uma entrada com acesso direto à empresa, visibilidade sobre marcos de evolução e uma curadoria contínua para as famílias da Nido que hoje acompanham a jornada da PsiQuantum de perto.
Para nós, esse é um exemplo do que buscamos oferecer: acesso estruturado, acompanhamento ativo e capacidade real de compreensão sobre o que se está construindo — seja tecnologia, seja legado.
Por isso, ela já faz parte do portfólio das famílias que caminham com a gente.
