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对于计算界来说，这确实是一个激动人心的时刻：能够在短短几小时甚至几分钟内完成复杂的计算任务，而非耗时数天。IBM量子大使L Venkata Subramaniam称，由于量子计算的不可思议的力量，这个梦想可以成为现实。Subramaniam表示，“使用量子技术解决人工智能（AI）问题更容易”。

量子计算可以有效地使用基本模型，如ChatGPT。部分早期观察表明，量子计算可以使用更少的训练数据获得与经典AI相当的结果，并有可能加速AI模型的训练过程。

此外，AI领域最大的挑战之一是训练深度学习模型所需的巨大计算能力。随着模型的复杂性和规模不断增长，像CPU和GPU这样的传统处理器正在慢慢地变得不够用。理论上，与传统处理器相比，量子处理器（QPU）需要更少的功率，并产生更少的热量，因此正在成为解决这一问题的潜在解决方案。

更大、更强大的量子计算机的可用性正在导致对开发新的量子算法的深入研究。目前，舒尔算法（Shor"s algorithm）和格罗弗算法（Grover"s algorithm）是最著名的用于有效解决问题的量子算法，通常这对经典计算机来说是一个挑战。

为了说明这些工作可以如何实际应用，Subramaniam提供了一个现实世界物流问题的例子：目前，三分之一的食物因储存不当而被浪费了，这通常是由于运输基础设施不足造成的。在这个问题上，通过确定运输货物和服务的最有效路线和方法，量子计算机拥有潜力来帮助解决这个问题，从而减少损坏并最大限度地减少汽油或柴油等资源的使用。

Subramaniam提到，他的团队的最终目标是实现“量子优势”，这涉及到使用量子计算机解决问题的速度要比目前最好的超级计算机快得多，成本效益也更高。

目前，企业还没有认识到量子算法将如何改变他们的“游戏规则”，因为他们还没有达到那种成熟度，但会出现一个拐点。当“IBM或其他公司的科学团队能够证明，与传统系统相比，他们如何通过使用量子计算机大幅改善业务”时，这个拐点就会到来。

印度软件和服务业企业行业协会NASSCOM最新的报告得出结论，量子技术预计将在2026年至2027年达到临界成熟阶段。这意味着在未来三到五年内，我们将看到量子计算机、超级计算机、以及我们目前最好的基础设施协同合作的混合方案，以解决棘手的商业问题，并开启一个解决问题的新时代。