據富比士雜誌報導，我們每天能產生 2.5EB（約 10 億 GB）數據，這相當於 25 萬個美國國會圖書館或 500 萬台筆記型電腦記錄的內容。我們有 32 億個全球網際網路用戶，他們每分鐘在 Pinterest 上發表 9,722 個 Pin，在 Twitter 發表 347,222 條推文，在 Facebook 上留下 420 萬個「讚」，我們還透過拍照和影片、保存文件、打開帳戶等行為產生其他大量數據。
我們正處於傳統電腦數據處理能力的極限，但數據還在不斷增長。雖然摩爾定律（Moore’s Law）預測集成電路上的晶體管數量每隔兩年就會翻一倍，但自 1965 年這個術語出現以來，事實證明它有很強的彈性。隨著技術進步，晶體管現在的體積越來越小。正因為如此，業界領導者展開激烈競爭，看誰能首先推出一款比現有電腦更強大的量子電腦，處理我們每天產生的所有數據，並解決日益複雜的問題。
量子電腦能快速解決複雜問題
當這些行業領袖成功製造出商業上可行的量子電腦時，這些電腦就有可能在幾秒內完成龐大的計算量，這些任務可能需要傳統電腦花費數千年時間才能完成。
今天，Google 宣稱已擁有這種量子電腦，據說它的速度比當今任何一種計算系統都快 1 億倍。如果我們能用它處理生成的大量數據並解決非常複雜的問題，那將至關重要。成功的關鍵是把現實世界的問題轉化為量子語言。
我們生成的數據集之複雜性和增長規模，遠比計算技術進步快得多，因此對計算結構造成相當大的壓力。雖然今天的電腦難以解決或無法解決某些問題，但這些問題預計將被量子電腦在幾秒鐘內破解。
據預測，人工智慧（AI），尤其是機器學習，可從量子計算技術的進步中獲益，且還會持續下去，即使在完整的量子計算解決方案出現之前。量子計算法使我們能增強機器學習的能力。
量子電腦將優化解決方案
量子計算促進數位革命的另一種方式是，我們能採樣數據，並最佳化遇到的各種問題（從組合分析到最佳遞送路線等），甚至能幫助確定每個人的最佳治療方式和醫療方案。
我們正處在大數據增長的關鍵點，我們已經改變了電腦架構，這就需要用不同的計算方法來處理大數據。它不僅規模更大，且要解決的問題也不同。量子電腦更能有效解決連續性問題，給予企業甚至消費者做更好決策的能力，這正是說服企業投資新技術方面所需要的。
量子電腦可辨識大數據集中的模式
預計量子計算能搜尋非常大、未排序的數據集，以非常快的速度發現模式或異常。量子電腦可同時訪問數據庫所有條目，在幾秒鐘內辨識出相似點。雖然這在理論上可行，但它只發生在並行的電腦上，且只能以一個接一個的方式查看每條紀錄，所以它花費大量的時間；取決於數據集的大小，它可能永遠不會成為現實。
量子電腦以幫助整合不同數據集的數據
此外，由於可用於整合不同的數據集，量子電腦有望獲得巨大突破。雖然這在沒有人類介入的情況下可能很困難，但人類的參與將幫助電腦學會未來如何整合數據。
因此，如果有不同獨特模式的原始數據源，並有研究團隊想要比較它們，那麼在數據比較值錢，電腦就必須理解模式之間的關係。為了實現這個目標，需要在分析自然語言的語義方面取得突破，而這正是 AI 面臨的最大挑戰之一。然而，人類可以提供輸入，然後訓練未來系統。
最終，量子電腦將允許快速分析和整合龐大的數據集，這些數據集將改進和改變機器學習和 AI 能力。