例如：推荐系统和广告竞价策略需要使用最优化的算法为消费者提供最及时有效的信息。基于量子计算和普通计算机的混合方式可以提高此类任务在很多领域中的服务质量。物流公司可以用新的方法每天优化他们的日程安排，计划和产品分配，医疗诊断也将变得越来越快捷准确。在新架构的帮助下，科技公司如谷歌、微软、亚马逊和 Facebook 提供的搜索或产品推荐质量都会得以提高。

量子采样。从概率分布中抽样的方法广泛应用与统计和机器学习领域。理论上，理想的量子电路可以比普通计算机更快地对更大概率分布范围进行采样。我们的计算表明，即使是相对小电路的高保真量子门（7 × 7 量子比特，深度 25）也可以对经典架构无法触及的概率分布进行取样。

事实上，从浅量子电路中对概率分布进行采样或许是「量子霸权」的一大例证——这一术语是由理论物理学家 John Preskill 创造的，用以描述量子处理器能在短时间内完成明确的数学任务的能力。此类任务即使是经典架构的超级计算机（如我国的神威·太湖之光）也无法在有限的时间内完成。我们相信在未来的几年里，证明量子霸权的实验就会出现。

量子采样的潜在应用是机器学习中的推理和模式识别。为了促进学界和业界的发展，谷歌计划开放云计算接口，向开发者们提供接触量子计算的机会。

技术障碍

量子计算目前距离商业化还有一段距离，一些技术挑战必须得以解决。量子计算机硬件需要扩大规模以与目前的计算机硬件竞争，而目前架构的计算机已经在摩尔定律之下发展了数十年。量子比特需要量子相干性以形成量子纠缠，这相当于经典计算机需要有增益的晶体管。如何实现大规模和相干性是量子计算机系统面临的最大挑战。这些问题即使在理论上也是难以解决的，因为量子信息无法被复制，而量子计算机中的子系统相互纠缠，这导致所有设计都要以全局的角度来思考。

我们认为超导量子比特是量子计算机最有前景的形式。基于标准集成电路和超导技术，这种架构相对而言容易被构建和掌控。这种架构已经存在多种不同的模拟量子处理器了，它们可以满足不同的任务需求。此前，10 量子比特的高保真系统已经研制成功，这也证明了超导方式的可行性。

同时，一些新的技术正在帮助超导量子计算解决扩展性的问题，如超导撞击禁锢（superconducting bump bonds），这是一种包含信息处理单元和和控制电路的双层架构。目前，1000 量子比特的「量子退火」原型机已经进入商用，这些机器是模拟量子处理器，可为找到某些任务的最优解决方案提供便利。

目前还不完美的量子计算机还需要获得更多改进。浅量子电路需要更高的栅极保真度和更多稳定性以限制去相干。量子退火机器则需要在连接性，控制精度和相干时间方面得到改进。此外，我们最终需要的仍是一个能够替代量子退火的方案。

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商业机遇

一个新技术可以通过三种方式加入市场提升业务：即增加利润、降低引入新技术或降低基础生产设备的投资。在数字化时代，引入一种新技术可以造成指数级的影响：即使只会提升产品 1% 的质量，同样能帮助公司在用户量或利润上带来压倒性的增长。这就是「超新星效应」，它在市场的竞争、透明度和效率上起着重要的作用。

如果早期量子计算设备只要能给现行的计算速度或功率提升一点点，早期采用量子计算的公司将会获得很大的利润。其竞争对手也会面临着很高的进入壁垒才能提供相同质量的服务或产品，这也因为只有少数专家才能编写量子算法，企业也需要比较长的时间来设计新算法。对这种垄断（disruptions）最为开放的市场是多信息（information-rich）和数字化的市场，并且还涉及到依赖于许多变量的商业挑战。这种开放性市场就有如金融服务、健康医疗、物流和数据分析。