随着量子计算这一新兴领域有数百家初创企业，以及IBM、微软、亚马逊和谷歌等巨头，从本质上来说，量子计算这一研发工作的创收前景令人生畏。IonQ 和 D-Wave Systems 这样没有非量子业务来补贴其投资的公开上市的量子创业公司，可能会更强烈地感受到这种压力。
由于当前系统的有用功能有限，因此很难将量子技术货币化。近些年，量子计算在延长相干时间、降低错误率和增加量子比特数方面取得了重大进展；这些发展影响了未来系统的产品路线图，但未来的承诺对现在可用的产品影响很小。
大规模销售量子计算是可能的，即使量子计算机还不够先进，无法用于生产。要做到这一点，需要硬件和软件供应商采取截然不同的方法，以及在传播量子技术的价值方面进行全行业的协调和约束。
量子要想成功，围绕它的言论就必须去神秘化
公众对量子计算机的效用和目的的理解仍然很糟糕。尽管制造商进行了营销尝试，但潜在买家的状况也只是略有改善。鼓吹实现“量子霸权”的新闻稿虽然是一种仪式，但对这一技术毫无帮助；撇开至高无上这个词的贬义不谈，其基本主张被如此频繁地重复和揭穿，以至于这个前提本身就是一个思想终结的陈词滥调。
向潜在客户解释量子计算机的价值必须首先揭开技术背后科学的神秘面纱——例如，像爱因斯坦称量子纠缠为“幽灵般的超距作用”的说法既不相关也无助于解释纠错量子计算机的价值。同样，用主观里程碑来夸大近期量子计算机的实用能力可能会破坏更高的量子比特数、强大的纠错、更高的量子比特保真度和更长的相干时间最终带来的影响。
量子硬件制造商应发布尽可能多的通用基准。尽管个别指标提供了有趣的数据点，但综合基准测试允许随着时间的推移衡量和跟踪进展。类似的量子和经典综合基准可能无法显示给定系统的全部价值或能力，但这不应该用来否定现有标准。引入新颖的、公司特定的基准，而忽略竞争对手使用的标准，将使比较几乎不可能。
要理解量子计算，必须结合背景
比较来自一家制造商的连续量子计算机，以及来自竞争公司的模型，对于描述进展很重要。但仅凭这一点并不能向潜在买家传达量子计算机可以做什么，或者它们与经典计算机有何不同。一些经常重复的实际例子，比如比特和量子比特之间的区别、纠缠的效用等等，解释了量子计算与经典计算的不同之处，尽管它通常是概念性的而不是具体的。
从历史上看，经典计算的进步使不同数学领域的计算具有成本效益。这些模式允许计算机可以实际应用于新的用途，从而产生新的产品和功能。这些进步说明了量子计算机可以提供的差异以及价值。
经典处理器，如当今消费者和企业系统中的 CPU，实际上是加法机的后代。自 1978 年推出 Intel 8086 微处理器以来，已添加了各种改进，包括更长的总线宽度、更快的时钟速度和浮点运算。但是，独立于体系结构，在 CPU 上运行的任何给定应用程序按体积计算基本上都是相同的六条指令：加、减、加载、存储、比较和分支。传统的 CPU 是有意通用的；他们几乎可以准确地执行任何计算，但不一定很快。
但 CPU 在图形处理方面并不是特别有效，这需要更高的并行度，并且广泛依赖于 CPU 不适合的几何计算。商业和娱乐领域对 3D 图形处理的需求导致 GPU 在 20 世纪 90 年代中期进入大众市场商业化。随着时间的推移，添加了“很不错”的功能，例如视频编码和解码、纹理映射和光线追踪。Nvidia 的 CUDA 软件使其 GPU 在通用工作负载中广受欢迎，为新市场打开了相同的底层硬件；相比之下，AMD 的软件堆栈通用性较低，并且在图形处理之外采用 AMD GPU 的情况也不那么普遍。
人工智能 (AI) 和机器学习工作负载是 GPU 上非图形计算的主要受益者，尽管这并不是一个完美的选择。尽管这些工作负载可以使用 GPU 的并行性，但它们通常依赖于矩阵和张量微积分，并且与图形处理相比，它们对数据局部性的依赖性更强。同样，GPU 中的纹理映射扩展对 AI 或机器学习没有用处。在2010年中期，各种方法(如谷歌的张量处理单元和Graphcore的智能处理单元)作为硬件加速器出现，以纠正这一问题。
量子计算是计算能力发展的下一步，使其成为计算的第四大支柱。量子处理器将同时执行在经典计算机上无法计算的应用程序类别。使用 Shor 算法分解素数以破解加密的前景经常在安全界被吹捧，但量子计算的影响远不止于此。线性方程组、数学优化和玻色子采样等用途被认为对经济学、工程和药理学，以及人工智能和机器学习的发展有影响。
要使量子计算机有用，必须并行开发量子算法
任何计算机平台的能力都取决于其软件的质量和数量。为了使量子硬件有用，必须并行开发量子算法。这需要时间和金钱的投入，以及对量子计算机可以解决的问题的一般认识。至关重要的是，它不需要量子科学方面的专业知识；许多特定于制造商和中立的工具可用于简化采用过程。
有效地管理这些工具以确保成功是可能的结果，这需要打破内部反对、文化冲突和预算紧缩等制度问题。从定义上讲，采取观望态度会放弃任何潜在的先发优势。从更广泛的角度来看量子计算的潜在影响，如果没有公司付出一些努力来解决与行业相关的问题，就无法保证它会得到解决。或者，用一个老生常谈的道理来说——你不出手，就会100%失手。
尽管没有解决制度惰性的灵丹妙药，但让企业相信量子技术是值得发展的是至关重要的第一步。
幸运的是，开发量子软件不需要为特定计算机手工拼接电路。尽管还处于早期阶段，但QIR 联盟等倡议正在开发跨平台解决方案，旨在充分利用来自不同硬件制造商的量子处理器的能力。
同样，希望探索量子计算的组织可以与外部公司合作以获得量子能力或获得在内部获得发展量子技能的指导。
---煤油灯科技victorlamp.com翻译整理---
