NVIDIA no está construyendo procesadores cuánticos sino enfocándose en la infraestructura de computación clásica alrededor del hardware cuántico—incluyendo software, bibliotecas, interconexiones y sistemas de control que permiten computación cuántica-clásica híbrida. En el Centro de Supercomputación de Barcelona, GPUs NVIDIA ahora están conectadas a sistemas cuánticos (MareNostrum Ona), incorporando físicamente el papel de NVIDIA en la arquitectura de computación híbrida emergente. Sam Stanwyck, director de productos cuánticos en NVIDIA, afirmó que la empresa compara su enfoque sin intervención de hardware con sus estrategias en otros mercados intensivos en capital: "No construimos nuestro propio computador cuántico, pero estamos trabajando con cada empresa que lo hace para hacerlos exitosos."
El desarrollo refleja una limitación práctica de la computación cuántica: los procesadores cuánticos no pueden operar independientemente. Los qubits son altamente sensibles al ruido y error, requiriendo sistemas clásicos para control, procesamiento de datos, corrección de error y coordinación de carga de trabajo. CUDA-Q, el modelo de programación de código abierto de NVIDIA, proporciona una interfaz común para integrar computación cuántica y clásica, ayudando a desarrolladores convencionales a trabajar con procesadores cuánticos. Los desarrolladores pueden escribir código de aplicación con kernels cuánticos, ejecutar esos kernels en simuladores acelerados por NVIDIA y—cambiando una bandera del compilador—ejecutarlos en 12 diferentes procesadores cuánticos físicos.
Esta estrategia espeja el éxito histórico de NVIDIA con CUDA, que transformó GPUs de hardware de juegos en la base de la computación de IA. El gobierno estadounidense recientemente intensificó el apoyo cuántico: en junio de 2026, Trump firmó una orden ejecutiva dirigiendo agencias federales a priorizar I+D quántica y pruebas, y en mayo el gobierno anunció $2.013 mil millones en financiamiento de la Ley CHIPS para nueve empresas cuánticas. Al controlar la capa de software y el stack de simulación clásica, NVIDIA se está posicionando anticipadamente para capturar valor de la eventual maduración cuántica—similar a cómo aseguró el dominio de GPU antes de que el deep learning explotara.