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EXCLUSIVO CNBC: Computação quântica pode movimentar US$ 1 trilhão até 2030, diz CEO da IBM Arvind Krishna
Publicado 01/08/2026 • 17:30 | Atualizado há 3 meses
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Publicado 01/08/2026 • 17:30 | Atualizado há 3 meses
KEY POINTS
A computação quântica pode representar um mercado de US$ 1 trilhão até o fim de 2030 e começar a produzir efeitos mensuráveis sobre a receita e o lucro da IBM nos próximos dois a três anos. É o que afirmou Arvind Krishna, chairman, presidente e CEO da companhia, em entrevista exclusiva à CNBC.
Krishna disse que a tecnologia começa a avançar de aplicações experimentais para usos comerciais mais concretos.
“Em 2028 ou 2029, você verá um impacto mensurável em nossa receita e lucro”, afirmou. “Até o final de 2030, estamos bastante convencidos de que isso representa US$ 1 trilhão em valor.”
Leia também: IBM reduz previsão para o ano fiscal após alerta de resultados
A estimativa coloca os próximos anos como um período importante para a transformação da computação quântica em uma atividade com impacto financeiro relevante para a IBM.
Krishna afirmou que a perspectiva de efeitos sobre receita e lucro já em 2028 ou 2029 não está distante, apesar do estágio ainda inicial da tecnologia.
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Siga o Times | CNBC“Isso pode acontecer em dois ou três anos. Estou nos dando um ano de margem, mas não é tão longe”, disse.
Durante a entrevista, o CEO também destacou aplicações específicas da tecnologia no mercado financeiro, citando como exemplo iniciativas relacionadas ao mercado de títulos.
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A computação quântica é uma das principais frentes de pesquisa e desenvolvimento da IBM, ao lado de inteligência artificial e computação em nuvem. Krishna teve atuação direta no desenvolvimento dessas áreas antes de assumir o comando da companhia.
No planejamento divulgado pela própria IBM, a empresa pretende disponibilizar a clientes em 2029 o Starling, seu primeiro computador quântico de grande escala tolerante a falhas. A companhia prevê continuar ampliando a capacidade dos sistemas até 2030.
A expectativa é que a evolução permita resolver problemas que são difíceis ou inviáveis para computadores tradicionais, ampliando as possibilidades de aplicação da tecnologia em diferentes setores da economia.
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