然而，盡管谷歌聲稱已經在兩年前達到了這壹裏程碑，但量子優勢的實現並沒有解決壹個經典計算機無法解決的實際問題，IBM和其他公司很快表明，谷歌量子計算系統的壹些所謂優勢可以通過調整經典計算機來抵消。
量子力學是物理學中研究亞原子粒子行為的壹個分支，而利用神秘量子力學的量子計算超越了經典牛頓物理學的極限，實現計算能力的指數級增長成為科技界長期以來的夢想。
經典計算機使用比特作為存儲信息的單位。位使用二進制，壹位代表“0”或“1”。然而，在量子計算機中，情況將完全不同。量子計算機以量子比特為信息單位，量子比特可以表示“0”、“1”和“1和0都有”，這意味著量子計算機可以疊加所有可能的“0”和“65438+”。
也就是說，經典計算機中的2位寄存器壹次只能存儲壹個二進制數，而量子計算機中的2位量子位寄存器可以同時保持所有四種狀態的疊加。當量子比特數為n時，量子處理器對n個量子比特進行壹次運算，相當於對經典比特進行2n次運算，大大提高了量子計算機的處理速度。與傳統計算機相比，量子計算機可以實現指數級的規模擴張和計算能力的爆發式增長，形成“量子優勢”。
除了提高計算能力，量子計算的另壹個核心優勢是降低能耗。眾所周知，能耗是經典計算機的壹大技術難題。處理器對輸入的兩串數據進行異或運算，但輸出的結果只是壹組數據，計算後數據量自然會減少。根據能量守恒定律，消失的數據信號必然會產生熱量。
因此，經典計算的集成度越高，散熱就越困難。隨著摩爾定律的漸近極限，未來計算能力的提升只能依靠堆積更多的計算芯片，這將導致更大的能耗。
但是在量子計算中，輸入多少組數據，輸出多少組數據，計算過程中數據量沒有變化，所以計算過程中沒有能量消耗。這意味著能耗僅在最終測量時產生。經典計算會在每個比特的計算過程中產生能量消耗。
在提升計算能力、降低能耗的核心優勢下，量子計算必然是壹種擺脫當前計算機產業發展技術路徑、顛覆未來的新技術。
目前對於壹些傳統行業來說，大量R&D環節面臨的計算壓力已經顯現，尤其是那些在分子領域進行R&D的行業，以人類現有科技的計算能力，消耗巨大的時間和成本，比如生物制藥、化工、能源等。還有其他壹些對計算能力要求很高的科技行業，也是量子計算可以商業化應用的領域，比如搜索、數字安全、人工智能、機器學習，以及目前風起雲湧的元宇宙。
毫無疑問，如果沒有量子技術等超算技術，這些行業和領域將很難依靠目前的芯片和計算機計算技術處理海量數據，實現數據的超遠距離、超高速、超安全傳輸、計算和應用。
以計算化學為例，模擬壹個相對基本的分子(如咖啡因)將需要壹臺功率為10的傳統計算機，這相當於地球上原子數量的10%。模擬青黴素需要10比特的86次方——這個數字比哈勃體積中原子的總和還要大。傳統計算機永遠無法處理這樣的任務，但在量子領域，這樣的計算是可能的。
目前，量子計算受到越來越多的關註。作為壹項打破摩爾定律，實現計算機計算能力指數級增長的新技術，吸引了無數科技公司和大型學術團體投入其中。
事實上，雖然對量子計算產業未來的預測不壹，但幾乎所有的觀點都認為其規模將是巨大的。正如量子信息追蹤網站Quantum Computing Report的運營者道格·芬克(Doug Finke)所說，“我認為量子計算的市場到2025年將達到1億美元，到2030年可能達到50-1億美元。”後者的價值相當於當今高性能計算市場的10%-20%。根據霍尼韋爾的估計，未來30年量子計算的價值可能達到1萬億美元。
基於量子計算廣闊的市場前景，不難理解為什麽量子計算的商業化能夠吸引大量的公共和私人投資。主流風險投資家和大公司已經開始押註私人量子計算公司。谷歌、IBM、霍尼韋爾等公司都在量子計算上投入巨資，包括自研、私募股權投資和合作。根據最近的壹份報告，僅在2021年，超過1億美元的私人投資用於量子計算研究。
其中，大部分項目和公司都處於早期，多為種子輪、A輪，甚至孵化/加速狀態。值得註意的是，量子計算的投資主體具有很大的特殊性。由於量子計算的超強計算能力和量子密碼組成的通信網絡的加密，“國家隊投資”在其中起到了不可或缺的推動作用。
事實上，除了主流投資機構和大公司的參與，美國DOE、CIA、美國國家航空航天局、加拿大STDC、澳洲電信等“國家隊”的作用也起到了不小的助推作用。他們以捐贈、投資、孵化等形式推動量子計算的科研和商業化。例如，谷歌的量子計算項目之壹涉及與美國國家航空航天局合作，將這項技術的優化能力應用於太空旅行。
此外，美國政府準備向國家量子計劃(NQI)項目投資約6543.8+0.2億美元。該項目於2018年底正式啟動，為學術界和私營部門的量子信息科學研發提供了壹個整體框架。英國國家量子技術計劃(NQTP)於2013年啟動，承諾在10年內投入10億英鎊。目前，節目已進入第二階段。
對於中國來說，雖然中國科技公司進入量子計算領域晚於美國，但近年來，行業領先的公司和科研院所也開始在量子計算領域進行布局。2021“兩會”期間，量子信息技術首次被提及，成為我國“十四五”期間重點突破的技術之壹，也是“國家安全和全面發展”的七大戰略領域之壹。
科技巨頭方面，騰訊於2017進入量子計算領域，提出采用“ABC2.0”技術布局，即利用人工智能、機器人和量子計算構建面向未來的基礎設施。華為從2012開始從事量子計算的研究。作為華為中央研究院數據中心實驗室的重要研究領域，研究方向包括量子計算軟件、量子算法和應用。阿裏壹方面通過建立實驗室進行以硬件為核心的全棧研發，另壹方面與產業鏈上中下遊的合作夥伴共建生態，探索落地應用。
可見，無論是科技公司還是初創企業，都對量子計算寄予厚望和熱情。
量子計算的顛覆是可以預見的，但量子計算要真正投入有用的生產和生活還有很長的路要走。因為技術還處於發展階段，量子技術從學術落地到企業商業化的時候，行業還有技術突破和量產的現實困境。
目前，量子計算的商業化還處於技術探索階段。雖然目前量子計算在理論和實驗上取得了壹些重大突破，但包括美國、歐洲和中國在內的壹些國家在量子技術上也有不同程度的突破和成就，也有壹些相應的商業應用。但目前這些商業應用還處於早期，或者說處於技術探索和應用階段。
比如量子比特需要量子相幹才能形成量子糾纏，相當於經典計算機需要有增益的晶體管。但是如何實現大規模和相幹性是量子計算機系統面臨的最大挑戰。這些問題即使在理論上也很難解決，因為量子信息是不可復制的，量子計算機中的子系統相互交織，導致所有的設計都要從全局的角度去思考。
而且目前還不完善的量子計算機還需要更多的改進。淺量子電路需要更高的門保真度和更大的穩定性來限制退相幹。量子退火機器需要在連接性、控制精度和相幹時間方面進行改進。
從商業化來看，目前量子技術賽道的企業幾乎沒有實現累計盈利。由於技術壁壘高，企業的R&D投資高達數十億，但產品仍在試錯中，很難發展商業化。以IonQ為例。作為壹家專註於量子計算的獨角獸公司，根據公司公布的財務數據，2019年和2020年，公司實現營收20萬美元和零美元，而凈虧損分別為892.6萬美元和15424萬美元，商業化程度極低，投資資金大部分為R&D費用。
道格·芬克(Doug Fink)在跟蹤了200多家量子技術初創企業後預測，其中大部分將在10年後不復存在，至少以目前的形式存在。他說:“可能會有壹些贏家，但也會有很多輸家，壹些會破產，壹些會被收購，壹些會被合並。”
可以看壹部劇。雖然目前的量子計算技術已經取得了壹系列突破，並處於不斷突破的過程中，世界各國政府都非常重視，投入了大量的財力和人力，但要真正大規模商用，還需要很長的路要走。規模商業化需要的是技術穩定性的要求，與實驗性和小規模應用有本質區別。
目前量子計算技術的核心問題還在經驗物理階段，理論物理階段基本成熟，但當我們進入經驗物理階段，我們需要的是讓這種難以捉摸、極不穩定的量子糾纏成為壹種可控的“穩定”技術。
總的來說，量子計算的未來是樂觀的，關於量子計算商業化的壹切才剛剛開始。到目前為止，我們可能只發現了量子計算的冰山壹角。無論是哪家技術公司率先將量子計算付諸實際應用，還是其他數據服務公司、銀行、制藥公司或試圖應用這壹技術的廠商，這場關於量子計算的競賽早已開始。