量子计算市场的人工智能优化（2025 - 2033）

量子计算人工智能优化市场摘要

全球量子计算人工智能优化市场规模到 2024 年将达到 1.123 亿美元，预计到 2033 年将达到 5.414 亿美元，并以2025 年至 2033 年复合年增长率为 19.3%。量子硬件的快速发展对人工智能驱动的优化产生了强烈的需求，以提高系统的准确性和效率。 

随着量子处理器扩展到更高的量子位计数，错误率、量子位退相干和噪声挑战加剧，需要智能算法来稳定运行。随着企业探索化学、材料科学、金融和物流领域的用例，量子算法变得越来越复杂。这些工作负载需要精确优化电路、资源分配和噪声感知执行策略。 AI 通过 s 帮助自动化电路优化缩短门深度、降低噪声暴露并选择最有效的量子位路径。组织认识到算法优化对于在短期内实现量子优势至关重要。人工智能驱动的优化平台提供了自动化工具，否则需要大量的人类专业知识。工作负载日益复杂，直接推动了对人工智能优化解决方案的需求。

此外，俘获离子计算的兴起，其中经典人工智能系统与量子处理器一起工作。这些捕获离子工作流程依靠人工智能来协调任务分配、优化电路执行并管理跨环境的数据传输。人工智能模型支持自适应学习循环，经典系统迭代地训练和完善量子模型。这种方法显着提高了量子算法的性能并加快了优化问题的收敛时间。采用捕获离子架构的企业依靠人工智能工具来简化经典 GPU 和量子设备之间的交互。随着俘获离子计算成为近期量子用例的标准，对人工智能驱动的编排工具的需求不断增长。

制药、汽车、机器学习模型优化、物流和能源等行业正在快速探索需要优化支持的量子应用。这些领域面临复杂的计算问题，例如分子建模、投资组合优化和路线规划，这些问题受益于人工智能增强的量子工作流程。人工智能通过针对特定领域的挑战微调量子电路来提高解决方案的准确性。供应商正在构建一个专注于优化模型的行业，以简化与现有企业应用程序的集成。随着量子云平台扩展其服务范围，商业用户可以更容易地使用人工智能辅助优化工具。这种不断增长的采用率与企业对量子计算长期价值的认识不断增强。

组件洞察

硬件领域引领市场，到 2024 年占全球收入的 47.2%。俘获离子架构的兴起增加了对支持芯片和系统级别人工智能驱动优化的硬件的依赖。例如，2024 年 11 月，D-Wave Quantum 宣布其第六代 Advantage2 处理器（具有超过 4,400 个量子位）已成功校准和基准测试。该处理器与之前的优势系统相比，性能显着增强，包括量子位相干时间加倍、能量规模增加 40%，以及量子位连接性从 15 路改进到 20 路。

预计软件领域将在预测期内出现显着增长。软件供应商集成机器学习模型来细化电路深度、增强保真度并管理跨经典的工作流程编排l 和量子环境。例如，2025 年 11 月，PsiQuantum 推出了 Construct，这是一个专为容错量子算法的开发和优化而设计的综合软件平台。该平台具有用于可视化电路原型设计的电路设计器、用于大规模算法开发的基于 Python 的工作台以及用于详细成本和瓶颈评估的资源分析器等工具。

技术见解

超导量子位细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。量子位数量的增加加剧了噪声管理挑战，人工智能系统支持跨多量子位架构的更快稳定。硬件团队依靠人工智能驱动的分析来减少退相干效应并提高算法测试期间的执行保真度。例如，2024 年 12 月，谷歌推出了 Willow，这是其最新的量子芯片，具有 105 个高质量超导量子位，具有显着的性能。证明相干时间接近100微秒。该芯片通过先进的量子纠错技术实现了错误率的指数级降低。

预计光子量子计算领域将在预测期内出现显着增长。光子系统受益于人工智能工具，可优化光子路由、光源质量和减少光电路中的错误。随着光子架构向大规模集成扩展，人工智能有助于优化组件对准和信号校准。例如，2025年4月，Xanadu Quantum Technologies Inc.宣布与美国空军研究实验室（AFRL）建立为期四年的战略研发合作伙伴关系，旨在加速用于量子计算和通信应用的硅光子集成电路的开发。

应用洞察

机器学习模型优化领域预计将占据全球最高市场份额。2024 年全球收入。人工智能驱动的优化通过改进电路结构、减少深度和增强训练期间的保真度来支持量子增强机器学习模型的细化。例如，2024 年 12 月，Quantum Machines 和 RigettiComputing 宣布成功应用人工智能来自动校准 9 量子位 Rigetti Novera 量子处理单元。人工智能工具实现了高门保真度，并显着减少了传统上量子计算机校准所需的人工工作量和时间。

预计材料模拟和药物发现领域将在预测期内出现显着增长。分子建模和反应路径分析的复杂性增加了对处理高维模拟任务的人工智能优化量子电路的需求。例如，2023年4月，Moderna和IBM宣布合作探索量子计算和人工智能的应用智能推进和加速信使 RNA (mRNA) 的研究和开发。此次合作包括 Moderna 参与 IBM 量子加速器计​​划和量子网络，Moderna 科学家将获得量子计算技术方面的专业知识。

最终用途见解

机器学习模型优化领域在 2024 年占据最大的市场收入份额。金融机构正在增加使用量子方法进行投资组合优化、欺诈检测和风险分析，这推动了对人工智能优化的量子工作流程的需求。例如，2025 年 2 月，BMO 成为第一家加入 IBM Quantum Network 的加拿大银行，增强了其在北美的技术领先地位。此次战略整合使 BMO 能够访问 IBM 先进的量子基础设施，支持其金融服务中量子驱动解决方案的开发和部署。

医疗保健和生命科学领域预计将在预测期内显着增长。该领域依赖于基因组学、诊断和治疗发现的加速分析，从而对管理复杂生物数据集的 AI 优化量子电路产生强烈需求。例如，2025 年 6 月，IonQ 宣布了与阿斯利康、AWS 和 NVIDIA 的合作研究成果，展示了量子加速计算化学工作流程。体现了利用量子计算解决复杂的制药挑战和提高药物发现效率方面取得的重大进展。

区域洞察

北美在 2024 年以 42.4% 的收入份额主导市场。北美在量子硬件和可云访问的量子平台方面取得了巨大进步，增加了对基于人工智能的优化工具加速实验的需求。edions 架构，提高了对自动化电路调整和工作流程编排的需求。大型科技公司投资人工智能模型来完善量子位控制和校准，以增强系统的一致性。行业和国家实验室之间不断加强的合作加强了支持复杂算法测试的优化框架的采用。

美国针对量子计算市场趋势的人工智能优化

美国保持着量子硬件开发商的高度集中，促进了人工智能系统的广泛采用，以改善错误缓解和门操作准确性。先进的研发计划鼓励不断测试新的量子位设计，增加对可提高原型设备性能的优化算法的依赖。国防、金融和生物技术领域的商业应用增强了对基于人工智能的调整支持的稳定量子工作流程的需求。扩展开发者生态系统推动优化软件的创新，支持国内量子平台上的大量实验。

欧洲针对量子计算市场趋势的人工智能优化

在欧洲，研究生态系统正在扩大专注于精密工程的量子项目，鼓励集成人工智能工具，以提高电路稳定性和执行质量。支持调度和资源分配的举措促进了移动、能源和工业设计领域先进量子应用的开发，增加了对优化软件的依赖。学术联盟的强大支持支持人工智能驱动的误差减少和噪声建模方面的创新。区域对安全计算环境的重视推动了对可增强量子加密和模拟工作负载性能的优化系统的需求。

亚太地区量子计算市场趋势的人工智能优化

亚太cific 在预测期内的复合年增长率最高，因为市场扩张是由于对量子技术的快速投资加速了对人工智能驱动的优化的需求，以管理跨不同架构的不断扩展的硬件功能。区域企业探索制造、电信和物流领域的量子解决方案，增加了对自动化电路增强工具的需求。人们对可扩展的量子经典基础设施的兴趣日益浓厚，支持更广泛地集成人工智能模型，以实现工作流程调整和校准效率。研究机构为解决特定地区工业用例的优化新方法做出了贡献。

量子计算的关键人工智能优化公司见解

人工智能优化量子计算行业的一些关键公司包括微软、亚马逊网络服务公司、NVIDIA公司、富士通

• Atos Quantum提供了综合套房数字解决方案，包括云、网络安全、数据和人工智能服务、智能平台和数字工作场所咨询。它通过管理关键 IT 环境并实现从战略到运营的全生命周期转型，为受监管和主权部门的客户提供支持。其产品组合涵盖端到端 IT 服务、应用程序管理和基础设施服务，并拥有提供先进计算、关键任务系统和网络安全产品的专用子品牌 (Eviden)。 Atos 整合了咨询、技术和运营服务，以满足不断变化的企业需求。

• 英特尔公司为商业和消费者市场设计和制造各种计算和相关技术产品，包括微处理器、芯片组、GPU、AI 加速器和网络组件。该公司的宗旨是创造支持日常生活中的连接、创造和成就的技术。它提供了 h跨数据中心、客户端计算和边缘设备的硬件和软件，满足性能和能效要求。英特尔强调工艺技术、封装和架构设计方面的创新，以满足计算、人工智能和网络不断变化的需求。

最新进展

• 2025 年 3 月，D-Wave Quantum Inc. 和日本烟草公司制药部门完成了联合验证f-concept 项目将量子计算技术与人工智能相结合，以增强药物发现过程。通过采用量子捕获离子工作流程来训练大型语言模型，该项目生成了超出原始数据集的新型、更像药物的分子结构。

• 2024 年 12 月，Quantum Machines 和 RigettiComputing 宣布成功应用人工智能来自动校准 9 量子位 Rigetti Novera 量子处理单元。这是通过在以色列量子计算中心举办的“人工智能量子校准挑战赛”实现的，涉及 Quantum Elements 和 Qruise 的人工智能工具，与 Quantum Machines 的 OPX1000 控制系统和 NVIDIA 的 DGX Quantum 平台集成。

针对量子计算市场的人工智能优化