O que acontece quando 'se' se transforma em 'quando' em computação quântica?

Confiança de que os computadores quânticos resolverão grandes problemas além do alcance dos computadores tradicionais - um marco conhecido como vantagem quântica - subiu nos últimos doze meses. Investimentos em ações em Computação Quântica Quase triplicou em 2020, o ano mais movimentado já registrado, e deve aumentar ainda mais em 2021. (Consulte a Anexo 1.) Em 2021, o IONQ se tornou o primeiro número de computação quântica de jogo puro de capital aberto, em uma avaliação inicial estimada em US $ 2 bilhões. Os governos e centros de pesquisa também estão aumentando o investimento. A Cleveland Clinic, a Universidade de Illinois Urbana-Champaign e o Hartree Center entraram em parcerias de "aceleração da descoberta" com a IBM-ancoradas pela computação quântica-que atraíram US $ 1 bilhão em investimento. A Lei de Inovação e Concorrência dos EUA de US $ 250 bilhões, que desfruta de amplo apoio bipartidário em ambas as casas do Congresso dos EUA, designa a ciência e a tecnologia da informação quântica como uma das dez principais áreas de foco para a National Science Foundation. Embora apenas 1% das empresas orçadas ativamente para a computação quântica em 2018, 20% deverão fazê -lo até 2023, de acordo com o Gartner.

It’s not just financial investors. Governments and research centers are ramping up investment as well. Cleveland Clinic, University of Illinois Urbana-Champaign and the Hartree Centre have each entered into “discovery acceleration” partnerships with IBM—anchored by quantum computing—that have attracted $1 billion in investment. The $250 billion U.S. Innovation and Competition Act, which enjoys broad bipartisan support in both houses of the US Congress, designates quantum information science and technology as one of ten key focus areas for the National Science Foundation.

Potential corporate users are also gearing up. While only 1% of companies actively budgeted for quantum computing in 2018, 20% are expected to do so by 2023, according to Gartner.

Três fatores estão impulsionando o interesse crescente. O primeiro é a conquista técnica. Desde que divulgamos nosso último relatório sobre as perspectivas de mercado para a computação quântica em maio de 2019, houve duas demonstrações altamente divulgadas de "supremacia quântica" - uma no Google em outubro de 2019 e outro por um grupo da Universidade de Ciência e Tecnologia da China no dezembro de 2020. ¹ 1 Embora não haja regras rígidas sobre o que os termos significam, a "supremacia quântica" geralmente se refere a um computador quântico superando um computador clássico em um problema matemático definido, enquanto a "vantagem quântica" é um computador quântico superando um computador clássico sobre um problema de valor comercial prático. O segundo fator está aumentando a clareza da linha do tempo. Nos últimos dois anos, quase todos os principais provedores de tecnologia da computação quântica lançaram um roteiro estabelecendo os marcos críticos ao longo do caminho para a vantagem quântica na próxima década. O terceiro fator é o desenvolvimento de casos de uso. As empresas responderam à onda inicial de entusiasmo, definindo casos de uso prático para os computadores quânticos enfrentarem à medida que amadurecem. A soma desses desenvolvimentos é que a computação quântica está rapidamente se tornando real para usuários em potencial, e os investidores de todos os tipos reconhecem esse fato.

O BCG acompanha os desenvolvimentos na tecnologia e nos negócios da computação quântica há vários anos. (Consulte a caixa, BCG na computação quântica.) Este relatório analisa o mercado em evolução, especialmente em relação à linha do tempo à vantagem quântica e aos casos de uso específicos em que a computação quântica criará mais valor. Atualizamos nossas projeções de 2019 e analisamos a economia de mais de 20 casos de uso provavelmente. Acrescentamos detalhes à nossa linha do tempo de desenvolvimento de tecnologia, informada pelo que os próprios provedores de tecnologia estão dizendo sobre seus roteiros, e atualizamos nossa comparação lado a lado das principais tecnologias de hardware. Também oferecemos planos de ação para investidores financeiros, usuários finais corporativos e governamentais e provedores de tecnologia com interesse em computação quântica. Todos eles precisam entender uma paisagem complexa e em rápida evolução enquanto planejam quando e onde fazer suas apostas. O BCG publicou vários relatórios e artigos sobre computação quântica nos últimos anos. Você pode explorar nosso trabalho anterior aqui:

Casos de Aplicativos e Uso

Computadores Quantum não substituirá os computadores tradicionais que todos usamos agora. Em vez disso, eles trabalharão de mãos dadas para resolver problemas computacionalmente complexos que os computadores clássicos não conseguem lidar com rapidez suficiente por si mesmos. Existem quatro principais problemas computacionais para os quais as máquinas híbridas poderão acelerar soluções - construindo essencialmente uma função matemática verdadeiramente "vantagada". Mas esses quatro problemas levam a centenas de casos de uso de negócios que prometem desbloquear um valor enorme para os usuários finais nas próximas décadas. O valor de US $ 5 bilhões a US $ 10 bilhões pode começar a se acumular a usuários e provedores assim que os próximos três a cinco anos se a tecnologia escalar tão rápida quanto prometida pelos principais fornecedores. O valor de US $ 5 bilhões a US $ 10 bilhões pode começar a se acumular a usuários e provedores assim que os próximos três a cinco anos.

BCG estimates that quantum computing could create value of $450 billion to $850 billion in the next 15 to 30 years. Value of $5 billion to $10 billion could start accruing to users and providers as soon as the next three to five years if the technology scales as fast as promised by key vendors.

Não há consenso sobre o conjunto exaustivo de problemas que os computadores quânticos poderão abordar, mas a pesquisa está concentrada nos seguintes tipos de problemas computacionais:

• Simulação: Simulating processes that occur in nature and are difficult or impossible to characterize and understand with classical computers today. This has major potential in Descoberta de medicamentos , design da bateria, dinâmica de fluidos e preços de derivados e opções. Isso pode se aplicar à rotear logística e
• Optimization: Using quantum algorithms to identify the best solution among a set of feasible options. This could apply to route logistics and Gerenciamento de risco de portfólio .
• Aprendizado de máquina (ML): Identificando padrões nos dados para treinar algoritmos ML. Isso pode acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial (para veículos autônomos, por exemplo) e a prevenção de fraude e lavagem de dinheiro.
• Cryptography: Breaking traditional encryption and Habilitando padrões de criptografia mais fortes , conforme detalhado em um relatório recente. (Consulte o Anexo 2.) Considere o potencial em P&D farmacêutico. O custo médio para desenvolver um novo medicamento é de cerca de US $ 2,4 bilhões. A pesquisa pré-clínica seleciona apenas cerca de 0,1% das pequenas moléculas para ensaios clínicos e apenas cerca de 10% dos ensaios clínicos resultam em um produto de sucesso. Uma grande barreira para melhorar a eficiência de P&D é que as moléculas sofrem fenômenos quânticos que não podem ser modelados por computadores clássicos. Isso promete não apenas para a seleção de candidatos, mas também para identificar possíveis efeitos adversos por meio de modelagem (em vez de ter que esperar por ensaios clínicos) e até, a longo prazo, para criar medicamentos oncológicos personalizados. Para uma empresa farmacêutica de topo com um orçamento de P&D na faixa de US $ 10 bilhões, a computação quântica pode representar um aumento de eficiência de até 30%. Supondo que a empresa capte 80% desse valor (com o saldo indo para seus parceiros de tecnologia quântica), isso significa economia na ordem de US $ 2,5 bilhões e aumento no lucro operacional de até 5%.

These computational problems could unlock use cases in multiple industries, from finance to pharmaceuticals and automotive to aerospace. (See Exhibit 2.) Consider the potential in pharmaceutical R&D. The average cost to develop a new drug is about $2.4 billion. Pre-clinical research selects only about 0.1% of small molecules for clinical trials, and only about 10% of clinical trials result in a successful product. A big barrier to improving R&D efficiency is that molecules undergo quantum phenomena that cannot be modeled by classical computers.

Quantum computers, on the other hand, can efficiently model a practically complete set of possible molecular interactions. This is promising not only for candidate selection, but also for identifying potential adverse effects via modeling (as opposed to having to wait for clinical trials) and even, in the long term, for creating personalized oncology drugs. For a top pharma company with an R&D budget in the $10 billion range, quantum computing could represent an efficiency increase of up to 30%. Assuming the company captures 80% of this value (with the balance going to its quantum technology partners), this means savings on the order of $2.5 billion and increase in operating profit of up to 5%.

ou pense em perspectivas de instituições financeiras. Todos os anos, de acordo com o Banco de Acordos Internacionais, mais de US $ 10 trilhões em opções e derivados são trocados globalmente. Muitos têm preços usando técnicas de Monte Carlo - calculando funções complexas com amostras aleatórias de acordo com uma distribuição de probabilidade. Essa abordagem não é apenas ineficiente, mas também carece de precisão, especialmente diante do alto risco de cauda. E uma vez que opções e derivativos se tornam ativos bancários, a necessidade de simulação de alta eficiência só cresce à medida que o portfólio precisa ser reavaliado continuamente para rastrear a posição de liquidez da instituição e novos riscos. Hoje, este é um exercício demorado que geralmente leva 12 horas para ser executado, às vezes muito mais. De acordo com um ex -comerciante quantitativo da BlackRock, "simulações de Monte Carlo da Força Bruta para picos e desastres econômicos podem levar um mês inteiro para correr". Os computadores quânticos são adequados para modelar os resultados com muito mais eficiência. Isso levou o Goldman Sachs a se unir à QC Ware e IBM com o objetivo de substituir as capacidades atuais de Monte Carlo por algoritmos quânticos até 2030.

A exposição 3 mostra nossas estimativas para o valor projetado da computação quântica em cada um dos quatro principais tipos de problemas e o intervalo de valor em mais de 20 casos de uso prioritário depois que a tecnologia é madura. tecnologia. Eles são desfavorecidos, por exemplo, em relação aos computadores clássicos em muitos tipos fundamentais de computação, como a aritmética. Como resultado, é provável que eles sejam melhor utilizados em conjunto com computadores clássicos em uma configuração híbrida, e não em base independente, e serão usados ​​para executar cálculos (como otimizar) em vez de executar comandos (como transmitir um filme). Além disso, a criação de um estado quântico a partir de dados clássicos atualmente requer um alto número de operações, potencialmente limitando os casos de uso de big data (a menos que soluções de codificação híbrida ou uma forma de RAM quântica possam ser desenvolvidas).

It should be noted that quantum computers do have limitations, some of which are endemic to the technology. They are disadvantaged, for example, relative to classical computers on many fundamental computation types such as arithmetic. As a result they are likely to be best used in conjunction with classical computers in a hybrid configuration rather than on a standalone basis, and they will be used to perform calculations (such as optimizing) rather than execute commands (such as streaming a movie). Moreover, creating a quantum state from classical data currently requires a high number of operations, potentially limiting big data use cases (unless hybrid encoding solutions or a form of quantum RAM can be developed).

Outras limitações podem ser superadas no tempo. O principal deles é fabricar os bits quânticos, ou qubits, que alimentam os computadores. Isso é difícil em parte porque os qubits são altamente barulhentos e sensíveis ao seu ambiente. Qubits supercondutores, por exemplo, requerem temperaturas próximas a zero absoluto. Qubits também não são altamente confiáveis. Milhares de qubits de correção de erros podem ser necessários para cada qubit usado para cálculo. Muitas empresas, como Xanadu, IONQ e IBM, estão direcionando uma máquina de um milhão de quadros já em 2025, a fim de desbloquear 100 qubits disponíveis para cálculo, usando uma razão de "indicação" de 10.000: 1 sobre o número de pessoas que aumentam a regra.

As preocupações crescentes sobre o consumo de energia da computação e seus efeitos nas mudanças climáticas levantam questões sobre o impacto futuro dos computadores quânticos. Até o momento, é extremamente pequeno em relação aos computadores clássicos, porque os computadores quânticos são projetados para minimizar as interações qubit com o ambiente. O equipamento de controle fora do computador (como o resfriamento extremo de computadores supercondutores) geralmente requer mais energia do que a própria máquina. Sycamore, o computador de 53 quits do Google que demonstrou supremacia quântica, consome alguns kWh de eletricidade em pouco tempo (200 segundos), em comparação com supercomputadores que normalmente requerem muitos MWh de energia elétrica. Os longos passos na última década, mas ainda estão nos estágios iniciais do desenvolvimento, e a ampla aplicação comercial ainda está a anos. (Veja o Anexo 4.) Atualmente, estamos no palco comumente conhecido como a era "NISQ", para uma tecnologia quântica de escala intermediária barulhenta. Os sistemas de qubits ainda não foram "corrigidos por erros", o que significa que ainda perdem informações rapidamente quando expostos ao ruído. Espera -se que esta etapa dure nos próximos três a dez anos. Mesmo durante esse tempo inicial e imperfeito, os pesquisadores esperam que vários casos de uso comecem a amadurecer. Isso inclui ganhos de eficiência no design de novos produtos químicos, otimização do portfólio de investimentos e descoberta de medicamentos. O caminho para uma ampla vantagem quântica ficou mais clara, pois muitos dos principais players lançaram recentemente roteiros de computação quântica. (Consulte o Anexo 5.) Além da correção de erros, os marcos a serem observados ao longo da próxima década incluem qubits de maior qualidade, o desenvolvimento de camadas de abstração para desenvolvedores de modelos, sistemas modulares e escalonados e a ampliação de máquinas. Mas mesmo que esses alvos ambiciosos sejam atingidos, é necessário um progresso adicional para obter vantagem quântica. (Alguns acreditam que a fidelidade de qubit, por exemplo, terá que melhorar por várias ordens de magnitude além das armadilhas de íons líderes do setor no modelo H1 de Honeywell.) É improvável que qualquer um jogador junte tudo nos próximos cinco anos. Ainda assim, uma vez que os desenvolvedores atinjam os cinco marcos principais, que juntos compõem os ingredientes essenciais de ampla vantagem quântica, a corrida será modularizada e dimensionar as arquiteturas mais avançadas para obter tolerância a falhas em escala em grande escala na maneira que se segue a uma linha de tecnologia. Uma descoberta de escala, como a máquina de um milhão de quadros que Psiquantum projeta a lançar em 2025, anunciaria uma mudança de capacidade. De fato, os primeiros marcos da tecnologia terão um impacto desproporcional na linha do tempo geral, pois se pode esperar que eles se protejam contra um potencial cenário de "inverno quântico", no qual o investimento seca, como foi para a IA no final dos anos 80. Como seu sucesso está tão alinhado à ciência fundamental em andamento, a computação quântica é um candidato perfeito para uma descoberta que acelera a linha do tempo que pode ocorrer a qualquer momento.

Three Stages of Development

Quantum computing has made long strides in the last decade, but it is still in the early stages of development, and broad commercial application is still years away. (See Exhibit 4.) We are currently in the stage commonly known as the “NISQ” era, for Noisy Intermediate Scale Quantum technology. Systems of qubits have yet to be “error-corrected,” meaning that they still lose information quickly when exposed to noise. This stage is expected to last for the next three to ten years. Even during this early and imperfect time, researchers hope that a number of use cases will start to mature. These include efficiency gains in the design of new chemicals, investment portfolio optimization, and drug discovery.

The NISQ era is expected to be followed by a five- to 20-year period of broad quantum advantage once the error correction issues have been largely resolved. The path to broad quantum advantage has become clearer as many of the major players have recently released quantum computing roadmaps. (See Exhibit 5.) Besides error correction, the milestones to watch for over the next decade include higher quality qubits, the development of abstraction layers for model developers, at-scale and modular systems, and the scaling up of machines. But even if these ambitious targets are reached, further progress is necessary to achieve quantum advantage. (Some believe that qubit fidelity, for example, will have to improve by several orders of magnitude beyond even the industry-leading ion traps in Honeywell’s Model H1.) It is unlikely that any single player will put it all together in the next five years. Still, once developers reach the five key milestones, which taken together make up the essential ingredients of broad quantum advantage, the race will be on to modularize and scale the most advanced architectures to achieve full-scale fault tolerance in the ensuing decades.

While new use cases are expected to become available as the technology matures, they are unlikely to emerge in a steady or linear manner. A scale breakthrough, such as the million-qubit machine that PsiQuantum projects to release in 2025, would herald a step change in capability. Indeed, early technology milestones will have a disproportionate impact on the overall timeline, as they can be expected to safeguard against a potential “quantum winter” scenario, in which investment dries up, as it did for AI in the late 1980s. Because its success is so closely aligned to ongoing fundamental science, quantum computing is a perfect candidate for a timeline-accelerating discovery that could come at any point.

Cinco tecnologias de hardware

Uma das grandes questões em torno da computação quântica é qual tecnologia de hardware vencerá a corrida. No momento, cinco candidatos bem financiados e bem pesquisados ​​estão em corrida: supercondutores, armadilhas de íons, fotônicos, pontos quânticos e átomos frios. Tudo isso foi desenvolvido em experiências físicas e realizações inovadoras da década de 1990. Líderes de tecnologia como IBM, Google e recentemente os Serviços da Web da Amazon estão desenvolvendo sistemas supercondutores que são baseados em superposições de correntes que fluem simultaneamente em direções opostas em torno de um supercondutor. Esses sistemas têm o benefício de serem relativamente fáceis de fabricar (são de estado sólido), mas têm tempos de coerência curtos e requerem temperaturas extremamente baixas.

Superconductors and ion traps have received the most attention over the past decade. Technology leaders such as IBM, Google, and recently Amazon Web Services are developing superconducting systems that are based on superpositions of currents simultaneously flowing in opposite directions around a superconductor. These systems have the benefit of being relatively easy to manufacture (they are solid state), but they have short coherence times and require extremely low temperatures.

Honeywell e Ionq estão liderando o caminho em íons presos, assim nomeados porque os qubits nesse sistema estão alojados em matrizes de íons presos em campos elétricos enquanto seus estados quânticos são controlados por lasers. As armadilhas de íons são menos propensas a defeitos do que os supercondutores, levando a uma vida útil mais alta de qubit e fidelidades de porta, mas acelerando o tempo de operação da porta e a escala além de uma única armadilha são os principais desafios ainda a serem superados. for R&D over the past 50 years) and widely available telecom fiber optics. Empresas de fotônicas, como Xanadu e Psiquantum (atualmente a empresa quântica de computação quântica mais bem financiada, com US $ 275 milhões), estão em desenvolvimento sistemas em que os qubits são codificados nos estados quânticos de fótons que se movem ao longo de circuitos em chips de silício e em rede pela fibra opta. Photonic qubits are resistant to interference and will thus be much easier to error-correct. A superação de perdas de fótons devido à dispersão continua sendo um desafio importante. Os benefícios incluem vida útil longa e alavancar os chips de silício, enquanto a principal desvantagem é uma propensão à interferência que atualmente resulta em fidelidades baixas de portão. Não obstante as desvantagens na fidelidade da porta e no tempo de operação, empresas líderes como Coldquanta e Pasqal acreditam que a tecnologia de átomos frios pode ser prevista em escala horizontal usando fibra óptica (luz infravermelha) e a longo prazo pode oferecer um esquema de memória para os computadores quânticos, conhecidos como qram. and expanding ecosystems of partners, suppliers, and customers. Mas o júri permanece de fora sobre o qual a tecnologia vencerá a corrida, pois cada um continua a enfrentar desafios distintos relacionados à qualidade, conectividade e escala de qubit. (Consulte o Anexo 6.)

Photonics have risen in prominence recently, partly because of their compatibility with silicon chip-making capabilities (in which the semiconductor industry has invested $1 trillion for R&D over the past 50 years) and widely available telecom fiber optics. Photonics companies, such as Xanadu and PsiQuantum (currently the most well-funded private quantum computing company, with $275 million), are developing systems in which qubits are encoded in the quantum states of photons moving along circuits in silicon chips and networked by fiber optics. Photonic qubits are resistant to interference and will thus be much easier to error-correct. Overcoming photon losses due to scattering remains a key challenge.

Companies leading research into quantum dots, such as Intel and SQC, are developing systems in which qubits are made from spins of electrons or nuclei fixed in a solid substrate. Benefits include long qubit lifetimes and leveraging silicon chip-making, while the principal drawback is a proneness to interference that currently results in low gate fidelities.

Cold atoms leverage a technique similar to ion traps, except that qubits are made from arrays of neutral atoms—rather than ions—trapped by light and controlled by lasers. Notwithstanding disadvantages in gate fidelity and operation time, leading companies such as ColdQuanta and Pasqal believe that cold atom technology could be advantaged in horizontal scaling using fiber optics (infrared light) and in the long term could even offer a memory scheme for quantum computers, known as QRAM.

Each of the primary technologies and the companies pursuing them have significant advantages, including deep funding pockets and expanding ecosystems of partners, suppliers, and customers. But the jury remains out on which technology will win the race, as each continues to experience distinct challenges relating to qubit quality, connectivity and scale. (See Exhibit 6.)

Alguns parceiros e clientes estão protegendo suas apostas quânticas jogando em mais de um ecossistema de tecnologia ao mesmo tempo. (Consulte “Como o Goldman Sachs permanece na borda frontal da curva de computação quântica.”)

Dividing the Quantum Computing Pie

Of the $450 billion to $850 billion in value that we expect to be created by quantum computing at full-scale fault tolerance, about 80% ($360 billion-$680 billion) should accrue to end users, such as biopharma and financial services companies, with the remainder ($90 billion-$170 billion) flowing para os players da indústria de computação quântica. (Consulte o Anexo 7.)

dentro da pilha de computação quântica, espera -se que cerca de 50% do mercado seja acumulado em hardware, os serviços profissionais e os serviços de maturação da tecnologia, antes do valor, o valor é mais uniforme. A principal restrição no setor é a disponibilidade de hardware suficientemente poderoso. Portanto, esperamos que a demanda supere a oferta quando um bom hardware é desenvolvido. Este é o padrão que se desenvolveu com computadores clássicos. Em 1975, o ano em que a Microsoft foi fundada, o hardware comandou mais de 80% do mercado de TIC versus 25% hoje, quando é considerado em grande parte uma mercadoria. Os principais desafios de engenharia incluem escalabilidade (interconexão de qubits e sistemas), estabilidade (correção de erros e sistemas de controle) e operações (arquiteturas híbridas que interfacem com a computação clássica). Espera -se que o mercado total exploda quando a vantagem quântica for alcançada. Alguns acreditam que isso pode ocorrer até 2023 a 2025. Depois que a vantagem quântica for estabelecida e as aplicações reais atingem o mercado, o valor para a indústria e os clientes se expandirá rapidamente, ultrapassando US $ 1 bilhão durante a era do NISQ e superior a US $ 90 bilhões durante o período de tolerância em escala total. (Consulte o Anexo 8.)

Investors are betting on quantum computing following a similar course: about 70% of today’s equity investments have been in hardware, where the major technological and engineering roadblocks to commercialization need to be surmounted in the near term. Key engineering challenges include scalability (interconnecting qubits and systems), stability (error correction and control systems), and operations (hybrid architectures that interface with classical computing).

Revenues for commercial research in quantum computing in 2020 exceeded $300 million, a number that is growing fast today as confidence in the technology increases. The total market is expected to explode once quantum advantage is reached. Some believe this could come as soon as 2023 to 2025. Once quantum advantage is established and actual applications reach the market, value for the industry and customers will expand rapidly, surpassing $1 billion during the NISQ era and exceeding $90 billion during the period of full-scale fault tolerance. (See Exhibit 8.)

Como jogar

Talvez nenhuma tecnologia anterior tenha gerado tanto entusiasmo com tanta certeza em torno de como será fabricada. Esse entusiasmo não é equivocado, em nossa opinião. Os provedores de tecnologia, usuários finais e potenciais investidores precisam determinar como desejam jogar e o que podem fazer para se preparar. A resposta varia para cada tipo de jogador. (Consulte o Anexo 9.)

O que acontece quando se for vindo para quando estiver em computação quântica

Provedores de tecnologia. Empresas de tecnologia, especialmente os fabricantes de hardware, devem desenvolver (ou manter) um roteiro clara de maturidade quântica definida por marcos marcados informados pelos benchmarks e inteligência dos concorrentes. Eles podem determinar o (s) modelo (s) de negócios que lhes permitirá capturar o maior valor ao longo do tempo - onde devem jogar na pilha de computação quântica e resolver camadas complementares da pilha. As empresas de hardware provavelmente desenvolverão mecanismos de entrega, por exemplo, enquanto os provedores de software desenvolvem estratégias de provisionamento. Todos desejam desenvolver uma estratégia de engajamento e ecossistema e priorizar as indústrias, casos de uso e parceiros em potencial em cada setor, onde veem as maiores oportunidades de valor. Essas oportunidades evoluirão ao longo do tempo com base nas ações de outros jogadores; portanto, os principais motores terão o campo de jogo mais aberto. Ele mapeará soluções potencialmente vantagens de quantum para questões ou processos em seus negócios (otimização de portfólio em finanças, por exemplo, ou design simulado em engenharia industrial). Eles também devem avaliar o valor e os custos associados à construção de uma capacidade quântica. Dependendo do caminho para o valor e da linha do tempo, os usuários finais podem se beneficiar do IP, desenvolvimento de habilidades e prontidão para implementação provenientes da parceria com um provedor de tecnologia. As empresas nas indústrias afetadas também devem incorporar a computação quântica em seus roteiros de transformação digital.

End Users. Companies in multiple industries likely to benefit from quantum computing should start now with an impact of quantum (IQ) assessment. It will map potentially quantum-advantaged solutions to issues or processes in their businesses (portfolio optimization in finance, for example, or simulated design in industrial engineering). They also should assess the value and costs associated with building a quantum capability. Depending on the path to value and the timeline, end users may benefit from the IP, skills development, and implementation readiness that come from partnering with a tech provider. Companies in affected industries should also incorporate quantum computing into their digital transformation roadmaps.

Investidores. Incentivamos os investidores a se educarem em três áreas: tecnologia, fluxo de valor e risco. O primeiro inclui investir o tempo para entender os tipos de problemas da indústria, a computação quântica pode abordar melhor, construir uma compreensão das cinco tecnologias principais que estão sendo desenvolvidas e permanecendo atualizadas nas perspectivas para cada uma. Pode fazer sentido proteger com investimentos em mais de um campo de tecnologia. A análise deve incluir a divisão de valor entre provedores e usuários, bem como entre as camadas da pilha. Os riscos incluem a probabilidade de sucesso e, principalmente, a linha do tempo para a entrega incremental de valor, especialmente no contexto de incertezas de hardware. A complexidade tópica exigirá uma diligência completa em todas as hipóteses e metas de investimento. Inscreva -se

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Uma coisa é clara para todos os participantes em potencial em computação quântica: ninguém pode se dar ao luxo de ficar mais à margem, enquanto os concorrentes elaboram os relacionamentos de IP, talento e ecossistema. Mesmo que haja um longo caminho para a linha de chegada, o campo está se destacando em direção a vários marcos importantes. Esperamos que os motores iniciais construam o tipo de chumbo que dura. Jean-François Bobier

The authors are grateful to Flora Muniz-Lovas and Chris Dingus for their assistance in preparing this report.