بزرگترین شرکت های دنیا در تلاش برای راه اندازی برنامه های سازگار با رایانه های کوانتومی هستند و دولت ها نیز بودجه زیادی را صرف تحقیق در حوزه رایانه های کوانتومی می کنند. در این میان مرور برخی از فواید استفاده از رایانه های کوانتومی خالی از لطف نیست.

باید توجه داشت رایانه های کوانتومی قادر به انجام سریع محاسبات و پردازش هایی هستند که رایانه های فعلی برای تکمیل آنها به گذر سال ها و حتی قرن ها نیاز دارند. پیامدهای رایانه های کوانتومی برای کسب‌وکارها به طور بالقوه بسیار زیاد است و از شبیه‌سازی مواد جدید و کارآمدتر گرفته تا پیش‌بینی چگونگی تغییر بازار سهام با دقت بیشتررا در بر می گیرد. در اینجا برخی از این پیامدها را بیان می کنیم که سازمان‌های پیشرو در حال تحقیق در مورد آنها هستند و بلوغ آنها می‌تواند آینده را در بسیاری از صنایع جهان تغییر دهد.

کشف داروهای جدید تا حدی به حوزه‌ای از علم به نام شبیه‌سازی مولکولی وابسته است که شامل مدل‌سازی روشی است که نشان دهنده برهم کنش ذرات درون یک مولکول برای مبارزه با یک بیماری خاص است. این فعل و انفعالات فوق العاده پیچیده هستند و می توانند اشکال مختلفی به خود بگیرند. لذا پیش بینی دقیق نحوه رفتار یک مولکول بر اساس ساختار آن مستلزم محاسبات زیادی است. انجام این کار به صورت دستی غیرممکن و برای رایانه های کلاسیک امروزی بسیار دشوار است. در واقع، مدل سازی یک مولکول با تنها 70 اتم، توسط یک کامپیوتر کلاسیک تا 13 میلیارد سال طول می کشد. به همین دلیل است که کشف داروهای جدید بسیار طول می‌کشد. دانشمندان برای این کار عمدتاً یک رویکرد مبتنی بر آزمون و خطا را اتخاذ می‌کنند که در آن هزاران مولکول را در برابر بیماری هدف آزمایش می‌کنند به این امید که در نهایت یک تطابق موفق پیدا شود.

با این حال، رایانه های کوانتومی این قابلیت را دارند که روزی مشکل شبیه سازی مولکولی را در عرض چند دقیقه حل کنند. این سیستم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند محاسبات زیادی را به طور همزمان انجام دهند، به این معنی که می‌توانند به طور یکپارچه، پیچیده‌ترین فعل و انفعالات بین ذرات سازنده مولکول‌ها را شبیه‌سازی کنند تا دانشمندان بتوانند به سرعت داروهای موفق را بسازند. این بدان معناست که داروهای نجات دهنده - که در حال حاضر به طور متوسط ​​10 سال طول می کشد تا به بازار برسند - می توانند سریع تر و بسیار مقرون به صرفه تر طراحی شوند. به عنوان مثال، اوایل سال جاری، غول مراقبت‌های بهداشتی Roche اعلام کرد که با شرکت کمبریج کوانتوم (CQC) همکاری می‌کند تا از تلاش‌ها در زمینه تحقیقات برای مقابله با بیماری آلزایمر حمایت کند.  شرکت های کوچکتر نیز به این فناوری علاقه مند هستند. برای مثال، استارت‌آپ زیست‌شناسی

مصنوعی Menten AI، با شرکت کوانتومی D-Wave همکاری کرده تا بررسی کند چگونه الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند به طراحی پروتئین‌های جدیدی کمک کنند که در نهایت می‌توانند به عنوان داروهای درمانی استفاده شوند.

باتری ها در حال حاضر از گذار به یک اقتصاد سبزتر حمایت می کنند و نقش آنها در حال رشد است که از برق رسانی به خودروها تا ذخیره منابع به دست آمده از انرژی های تجدیدپذیر را شامل می شود. اما باتری ها هنوز کامل نیستند. زیرا ظرفیت آنها هنوز محدود، و سرعت شارژ آنها نیز ناچیز است. لذا باتری ها همیشه گزینه مناسبی نیستند. یک راه حل جستجوی مواد جدید با خواص بهتر برای ساخت باتری است. این یکی دیگر از مشکلات شبیه‌سازی مولکولی است. این بار مدل‌سازی رفتار مولکول‌هایی که می‌توانند نامزدهای بالقوه برای استفاده در باتری های جدید باشند در دنیای رایانه های کوانتومی مورد توجه قرار گرفته است.

بنابراین، طراحی باتری هم مشابه طراحی دارو، یکی دیگر از کارهایی است که توسط یک رایانه کوانتومی بهتر از یک رایانه کلاسیک انجام می شود. به همین دلیل است که دایملر خودروساز آلمانی اکنون با آی‌بی‌ام همکاری کرده تا ارزیابی کند چگونه رایانه‌های کوانتومی می‌توانند با هدف نهایی ساخت باتری‌های لیتیوم-گوگرد به شبیه‌سازی رفتار مولکول‌های گوگرد در محیط‌های مختلف کمک کنند. باتری‌های لیتیوم- گوگرد عملکرد بهتر و و ماندگارتری دارند و ارزان تر از باتری های لیتیومی امروزی هستند.

علیرغم توان محاسباتی بالای ابررایانه های پیشرفته امروزی، پیش‌بینی‌های آب‌وهوایی - به‌ویژه آنهایی که برای آینده دور انجام می شوند - هنوز می‌توانند به طرز ناامیدکننده‌ای نادرست باشند. علت آن است که متغیرهای بی شماری برای شکل گیری یک رویداد آب و هوایی وجود دارد و رایانه های کلاسیک قادر به دریافت تمام داده های مورد نیاز برای یک پیش بینی دقیق نیستند. از سوی دیگر، همانطور که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند تمام فعل و انفعالات ذره‌ای را که در یک مولکول اتفاق می‌افتد به طور همزمان شبیه‌سازی کنند تا رفتار آن را پیش‌بینی کنند، همچنین می‌توانند در این مورد مدل سازی کنند که چگونه عوامل محیطی بیشماری برای ایجاد یک طوفان بزرگ، یک طوفان یا یک موج گرما دست به دست هم می دهند.

و از آنجایی که رایانه های کوانتومی می توانند تقریباً تمام داده های مورد نیاز را به طور همزمان تجزیه و تحلیل کنند، احتمالاً پیش بینی هایی بسیار دقیق تر از پیش بینی های فعلی آب و هوا ارائه می کنند. این نه تنها برای برنامه ریزی رویدادهای شخصی و حرفه ای در فضای باز خوب است، بلکه میتواند به دولت ها کمک کند تا برای مقابله با بلایای طبیعی بهتر آماده شوند و نیز تحقیقات دقیق تری در مورد تغییرات آب و هوایی انجام دهند. به عنوان مثال، سال گذشته، مرکزی موسوم به ECMWF در اروپا تحقیقاتی را با همکاری شرکت فناوری اطلاعات  آتوس انجام داد که مبتنی بر استفاده از شبیه‌ساز محاسباتی کوانتومی آتوس بود. هدف بررسی این موضوع بود که چگونه محاسبات کوانتومی ممکن است بر پیش‌بینی آب و هوا در آینده تاثیر بگذارد.

موسسات مالی و اعتباری و بانک هایی همچون جی پی مورگان، گلدمن ساکس و ولز فارگو همگی فعالانه در حال بررسی امکان استفاده از رایانه‌های کوانتومی برای بهبود کارایی فعالیت های بانکی هستند. موفقیت در این زمینه می‌تواند با دستاوردها و پاداش‌های مالی بزرگ همراه باشد. این فناوری می‌تواند به شیوه های مختلف از فعالیت‌های بانک‌ها پشتیبانی کند، اما یکی از روش‌های نویدبخش استفاده از محاسبات کوانتومی برای پیشبرد رویه‌ای به نام شبیه‌سازی مونت کارلو است.

عملیات مونت کارلو شامل قیمت گذاری دارایی های مالی بر اساس چگونگی تغییر قیمت دارایی های مرتبط در طول زمان است و لذا باید ریسک ذاتی گزینه ها، سهام، ارزها و کالاهای مختلف در نظر گرفته شود. این رویه اساساً به پیش‌بینی چگونگی تحول بازار محدود می‌شود. دقت درک این تحول با دسترسی به مقادیر بیشتری از داده‌های مرتبط افزایش می یابد. بر اساس تحقیقات انجام شده توسط گلدمن ساکس و شرکت محاسبات کوانتومی QC Ware، توانایی‌های محاسباتی بی‌سابقه رایانه‌های کوانتومی می‌تواند دقت محاسبات مونت کارلو را تا 1000 برابر افزایش دهد. مهندسان کوانتوم گلدمن ساکس اکنون الگوریتم‌های خود را بهینه‌سازی کرده‌اند تا بتوانند شبیه‌سازی مونت کارلو را بر روی سخت‌افزار کوانتومی تازه ای اجرا کنند که تا پنج سال آینده در دسترس خواهد بود.

طی دهه‌های متمادی، محققان سعی کرده‌اند به رایانه‌های کلاسیک بیاموزند که چگونه هر معنی را با کلمات مرتبط کنند تا در نهایت رایانه ها بتوانند کل جملات را به درستی درک کرده و معنا کنند. با توجه به ماهیت زبان های طبیعی این یک چالش بزرگ است که یک شبکه تعاملی را شکل می دهند.در زبان های مختلف به جای اینکه «مجموع واژه ها» معنای هر جمله باشد، یک جمله اغلب باید به عنوان یک کل و نه با معنا کردن مجزای کلمات درک و تفسیر شود. البته درک طعنه، طنز و برخی ویژگی های خاص هر زبان نیز کار به مراتب دشوارتری است.  در نتیجه، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های کلاسیک پردازش زبان های طبیعی (NLP) هنوز هم برای درک معنای جملات اصلی و ساده در هر زبان مشکل دارند.

محققان در حال بررسی این موضوع هستند که آیا رایانه ای کوانتومی ممکن است برای نمایش و درک هر زبان به عنوان یک شبکه مناسب‌تر باشند و برای پردازش زبان ها به روشی بصری‌تربه کار گرفته شوند. این مفهوم پردازش زبان طبیعی کوانتومی (QNLP) نامیده می شود و محل تمرکز اصلی سیستم محاسبات کوانتومی کمبریج (CQC) است. این شرکت قبلاً به صورت تجربی نشان داده که می توان جملات را در مدارهای کوانتومی پارامتری بررسی و تحلیل کرد تا بتوان معانی کلمات را با توجه به ساختار دستوری جمله فهمید. یک ابزار نرم افزاری کوانتومی که بدین منظور طراحی شده CQC lambeq  نام دارد.