Photo by Freepik
Table of Contents
國際研調機構Frost & Sullivan綜觀全球局勢與未來發展，列出2025年最重要且最值得關注的十大趨勢，其中一項即為量子運算。量子電腦，主係使用量子力學原理進行運算的計算機系統，與傳統電腦（或稱古典電腦）不同，其擁有強大的運算功能及速度，量子電腦是利用量子位元（qubit）進行資料處理，傳統電腦則是二進元位元（bit）。
在現今科技發展快速並且仰賴AI等大量資料進行運算與儲存的時代，使用量子電腦可以快速且有能力進行大量計算，對於在學界或是產業界眼裡就極為重要，無論是應用於機器學習、最佳化決策等，可以利用量子電腦解決複雜問題。本文先就量子電腦與傳統電腦的差異進行說明，並講解量子電腦的原理、技術類型與應用情境，最後統整目前國際上發展量子技術的企業其專攻的核心技術，了解近年的發展趨勢。
在AI計算上，除了龐大的資料及演算法外，強大快速的運算能力也是關鍵要素，NVIDIA於GTC 2025年度大會期間（2025/3/20）舉辦首屆量子日（Quantum Day）研討會活動，由執行長黃仁勳親自主持。NVIDIA 也表明未來不會自行製造量子電腦，而是專注於發展加速平台與生態工具。NVIDIA 推出的cuQuantum SDK（Software Development Kit）是一套專為加速量子電腦模擬器設計的軟體開發套件，可透過GPU大幅加快在傳統電腦上模擬量子演算法的效率，其底層運算核心就是CUDA-Q，未來將CUDA-Q成為支援多種量子硬體的「通用平台」，只需呼叫出cuQuantum內建提供的API（Application Programming Interface），就能實現高效能量子電路模擬。
除了NVIDIA的布局在GTC大會上展現量子電腦在未來的重要性，其中受邀的廠商更是在量子電腦領域有一定發展地位的企業，有發展超導量子位元（Superconducting qubits）的Alice & Bob、Quantum Circuits、Rigetti以及SEEQC；中性原子陣列（Neutral Atom Arrays）的Atom Computing、Infleqtion、Pasqal、QuEra Computing；離子阱（Trapped Ion）的IonQ與Quantinuum；光子量子電腦（Photonic Quantum Computing）的PsiQuantum以及量子退火（Quantum Annealing）的D-Wave，展現出目前量子電腦技術的多元性正蓬勃發展。
▶️延伸閱讀：AI「仁」來瘋？用 TEJ API 分析黃仁勳演講對於輝達概念股的夏普值變化
兩者最重要的關鍵目標差異在於，執行特定任務時，量子電腦解決問題的計算能力超越傳統電腦的時候，即屬「量子霸權」（Quantum Supremacy），又稱「量子優越性」（Quantum Advantage），係由加州理工學院理論物理學家約翰·普雷斯基爾（John Preskill）於2011年提出的。在2019年時，Google宣稱他們的Sycamore量子處理器在「隨機量子電路採樣」這一項任務上，僅用約200秒就完成了傳統超級電腦需要1萬年才能完成的運算，此事件被認為是在量子霸權上的一個重要里程碑。
傳統電腦是大家所熟知的二進位制計算機，依據一定的演算法改變輸入訊號序列的機器；在邏輯元件中透過邏輯閘來操控電流的通與不通，進而以電壓高低代表邏輯值0與1，並完成邏輯與算術運算。然量子電腦是根據量子演算法，改變輸入量子位元狀態的一種裝置；其運算單元為量子閘，作用在量子位元上，透過控制量子態的疊加與糾纏進行運算；在運算過程中，量子位元並非單一的0或1，而是多種可能態的疊加；最終經由測量使其態「崩塌」為傳統的0或1，得到機率性輸出結果。
表一、傳統電腦與量子電腦差異
| 項目 | 傳統電腦 | 量子電腦 |
|---|---|---|
| 資料單位 | 位元（bit）0或1 | 量子位元（qubit）：可以是 0、1，同時也是 0 和 1 的「疊加態」 |
| 運算邏輯 | 邏輯閘（AND、OR、NOT）組成的電路 | 量子閘（Hadamard、CNOT、Pauli 等）作用於量子位元 |
| 運算過程 | 根據演算法一步一步改變位元狀態 | 利用量子疊加、糾纏、干涉等量子特性進行平行運算 |
| 結果 | 每次只有一組確定的答案（0或1） | 多重可能狀態，但觀測時會崩塌為某一結果（機率性） |
| 「量子霸權」（Quantum Supremacy）：執行特定任務時，量子電腦解決問題的運算能力超越傳統電腦 | ||
資料來源：TEJ整理
量子電腦主係利用量子力學的基本原理，分為「量子位元（qubit）」與「量子運算（quantum computing）」兩項組成進行運算：
是量子計算的核心技術，可以同時表現0和1的「疊加態」，並且位元之間可以產生「量子糾纏」，兩個或以上的量子位元無論距離可同步互相影響。無論是電子、離子還是光子，任何能處於量子疊加和糾纏態的粒子，都有潛力成為量子位元。操控這些量子位元，通常藉由微波、磁脈衝或雷射等方式。現階段，量子運算領域主要聚焦於矽自旋量子、離子阱、超導量子、光子量子、中性原子和拓樸量子等六種（但不限）技術路線。
量子運算係包含電腦科學、物理學以及數學的跨領域學科，量子電腦在進行運算時係建立在量子力學的核心三大原理，疊加、糾纏以及干涉：
一個量子可以呈現不同狀態的疊加，在測量之前，它可以同時處於「自旋向上(∣0⟩) 」和「自旋向下(∣1⟩)」的疊加態。只有當我們進行測量時，電子才會隨機地呈現出「自旋向上」或「自旋向下」坍縮到其中一種確定的狀態。可以同時進行多種計算，實現並行運算。
兩個或多個量子位元之間會產生一種「不可分割」的關聯性，這意味著即使相距遙遠，對其中一個量子位元的測量會立刻影響另一個。
量子系統中每個量子狀態都具有振幅（amplitude），這是個複數數值，其平方表示測量該狀態的機率。當多個量子狀態的振幅疊加時，會產生類似波的干涉現象。干涉可讓量子電腦在運算過程中可以強化正確答案、抑制錯誤答案。
而干涉方式分為以下兩種：
在前言中有提及目前有許多企業進行研發的量子電腦會根據其運算原理和實作方式，可分為多種技術類型，根據主流量子位元的物理實作技術進行分類，分成「超導量子位元（Superconducting qubits）」、「離子阱（Lon Trap）」、「光子量子電腦（Photonic Quantum Computers）」、「中性原子量子電腦（Neutral Atom Quantum Computers）」、「矽自旋量子電腦（Silicon Spin Quantum Computer）」、「拓樸量子電腦（Topological Qubits）」。
利用超導體材料能在極低溫下電阻為零、可以讓電流快速流動的方式與特性，在設計好特定任務或問題並選擇適合的演算法的超導電路中，不同震動的頻率，分別代表0與1的狀態，並以微波脈衝和電氣控制來改變振動態，讓相鄰的量子位元糾纏或是使用中間的電路連接，以呈現量子位元狀態，這套系統操作稱作量子邏輯閘（Quantum Gate）（如 X、H、CNOT），最後再藉由測量超導電路的電流、電壓和磁場，可以得知量子位元的狀態。
由超導電路所做成的單一量子位元，因超導之性質可以快速傳輸資料，且目前位於商業化階段，技術成熟度高，可使用矽基製程（CMOS）相容以達到微縮製程。然而同時也因為超導性質，需維持在極低溫的環境，因此其冷卻設備及維護成本高昂，如未保持低溫狀態，超導電路會受到影響進而產生計算錯誤。此外，量子位元在數十至數百微秒內會失去量子態，因此如何讓多個量子位元彼此間產生量子糾纏對演算法的深度是一大難題。
目前正利用超導量子位元之公司有IBM生產的IBM Quantum系統，可以有達1,121個量子位元數目；Google在2019年透過Sycamore超導量子電腦進行隨機電路採樣（Random Circuit Sampling）、Rigetti Computing及中國科學技術大學分別發展的Rigetti Aspen與Zuchongzhi系統。
是一種利用電場或磁場將帶電原子或分子（即離子）俘獲並囚禁在一定範圍內的物理裝置，離子的囚禁在真空的環境下操作，確保離子不會與外界氣體分子碰撞，且離子與裝置表面不接觸。
離子阱主要依靠時變電場（交流電場）和靜電場（直流電場）來實現對離子的束縛。常見的離子阱類型包括：
由Wolfgang Paul（1989年獲得諾貝爾獎）於1950年代發明利用交變電場產生穩定的三維勢阱，將離子限制在空間中。
圖二、四極離子阱剖面圖示
註：在四個電極柱(圖中四個藍色半圓)上不斷變換正負極能夠產生拘束位能，把離子框在腔室中，以利後續進行控制達到量子計算
資料來源：量子開發學院-孫欣
結合靜磁場與靜電場，形成穩定的離子束縛區域，而離子阱技術廣泛應用於多個領域，包括用於質譜儀的一個組件、用於原子共振頻率的高精度測量以及作為量子位元的物理載體，可用雷射或微波技術進行精確操控與讀取。
目前正利用離子阱作為核心技術的量子電腦開發公司IonQ，開發高保真度、可擴展的量子計算機，透過自身發展的蒸發玻璃阱（Evaporated Glass Trap）技術，在業界首次實現了可重組多核量子架構（Reconfigurable Multicore Quantum Architecture, RMQA），透過這項技術，可以動態地控制不同離子鏈，並使他們和鄰近的其他離子鏈結合，組成更大的計算單元。另外一間公司則為Quantinuum其核心架構為 QCCD（Quantum Charge Coupled Device），將離子阱分為多個區域，能將離子移動到不同區域執行量子操作，保持短離子鏈，減少複雜度並降低串擾，即使離子數量增加也能維持高保真度。
光量子以光子作為量子位元傳遞與處理資訊，光子一樣可以達到疊加與糾纏，因此利用光子仍可以實現快速且不會被環境影響，不需低溫（超導量子）或真空（離子阱），且光子間互不串擾，在運算能夠較容易保持量子狀態。
目前，根據現今重要的半導體技術「矽光子技術」，亦可以整合在半導體晶片，利用矽光子晶片上進行量子邏輯閘，透過光子糾纏與干涉，實現龐大的量子電腦傳輸的處理，在光子量子電腦技術上有PsiQuantum以及Xanadu兩家企業，其分別使用以下兩種技術：
PsiQuantum以單顆光子的偏振、路徑或到達時間等離散量子狀態特性編碼量子資訊。並透過線性光學元件（如分光器、相位調變器、波片）仿效傳統量子位元的邏輯閘操作，例如單位元旋轉閘、雙位元受控反閘（CNOT），可用於執行各類量子演算法。
隨著矽光子、積體光路、混合編碼（結合離散與連續變量）等技術的進步，光子量子電腦有望在可擴展性、穩定性和錯誤糾正等方面取得突破，成為量子計算領域最具潛力的實用平台之一
Xanadu開發的Borealis系統利用光的振幅和相位這些連續的物理量來儲存和處理量子資訊。首先，系統會產生一種特殊的光（壓縮態光）作為量子運算的基本資源。這些光會經過分光器和相位調整等光學元件，讓多束光產生糾纏，形成可以運算的量子狀態。進行量子操作時依靠高斯操作（如分光、相位調變）來完成量子態的旋轉、位移與糾纏，並可透過非高斯操作（如光子數態投影）實現更具通用性的量子邏輯閘。最後，透過特殊的光學偵測器讀取光的振幅或相位，取得計算結果。
表三、連續變量與離散變量差異
| 特性 | 連續變量 | 離散變量 |
|---|---|---|
| 量子態編碼 | 光場連續正交分量 | 離散自由度（如偏振、路徑） |
| 邏輯閘實現 | 確定性操作（如隱形傳態） | 依賴機率性後選擇 |
| 代表性應用 | 大規模量子模擬、量子通訊 | 通用量子演算法、量子網路節點 |
資料來源：TEJ整理
首先利用雷射冷卻至極低溫(但不用到超導量子那樣低溫)再利用光鑷（Optical Tweezer）或光晶格等技術，將大量中性原子捕捉囚禁並排列成可控的陣列，通過精確調控的雷射或微波場以編碼量子位元的0與1，通過將原子激發到高激發態，即里德堡態（Rydberg state），此狀態可用來快速且可控的執行雙量子位元邏輯閘，在中性量子有的優勢為中性原子的基態壽命極長，干擾時間長有利於複雜計算、光學鑷夾陣列能輕易擴展排列，其擴展能夠依需求調整以迎合多種演算法，惟需極高精度的光學系統來定位與操控每個原子，且原子數量大增困難度亦增加，但只須將其提高其技術障礙，仍能成為具潛力的量子技術之一。
利用矽基材料中電子自旋（spin）作為量子位元（qubit）的量子計算技術。矽自旋量子位元的基本單元是矽量子點（Quantum Dot），奈米結構能捕捉並控制單一電子，可利用交流磁場、電場或微磁體來操控使其自旋態（向上/向下）代表0或1，矽自旋量子位元尺寸極小（約50奈米），可直接利用現有CMOS半導體產線進行大規模製造，與現有電晶體技術協同發展，被認為是未來大規模、容錯量子電腦的有力競爭者。目前Intel已推出矽自旋量子位元晶片，並開放學術界研究。
以物質「拓樸狀態」為基礎的量子位元技術，目標是解決傳統量子位元極易受環境干擾、錯誤率高、難以擴展等瓶頸，為大規模、容錯量子計算鋪路，拓樸量子位元基於二維材料與任意子（Anyons）準粒子，這些粒子僅存在於二維空間，無視傳統量子力學法則的特性，這項研究目前為微軟所發布的拓撲量子位元建置模組，利用拓樸超導體中的馬約拉納零模（Majorana Zero Modes, MZM）透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算，能進一步提升系統的容錯能力，其穩定性與耐久性更佳，目前此已正進入用以模擬、設計和工程材料的實踐階段，如未來開發出將能獲得強大競爭優勢。
除了上述六種技術外，其餘還有像是「量子退火」（Quantum Annealing）是一種利用量子力學中的「量子穿隧效應」來高效解決組合優化問題（投資組合）的專用量子計算技術，已在實際應用中展現潛力，尤其以D-Wave為代表。它與通用型量子電腦不同，專注於特定問題領域；「鑽石空位」係指再鑽石晶格中缺失的碳原子所形成的缺陷，其中「氮空位中心」（Nitrogen-Vacancy Center, NV中心）裡未成對電子自旋可作為量子位元可在室溫下維持長時間的量子相干性，能夠進行量子態的操控與讀取，亦是量子領域中重要材料之一。
由於量子電腦所可執行超強快速的運算能力，可以在某些領域產生極大效益，以突破舊有電腦所能執行的極限，例如：「密碼破解與資安防禦」、「藥物設計與材料科學」、「金融建模與風險分析」。
傳統主流公開密鑰加密演算法為非對稱式加密演算法，包括RSA（Rivest–Shamir–Adleman）以及ECC（Elliptic Curve Cryptography，橢圓曲線密碼學）。RSA加密演算法原理為大數因數分解，需要兩個金鑰，一個是公開金鑰用於加密，另一個是私有金鑰作為解密，然進行大因數分解的難度，係倚靠金鑰長度，現在金鑰常規長度約2048-4096位。ECC加密算法則基於橢圓曲線離散對數問題的困難性，加密與解密過程利用曲線上的點運算，能夠以相同安全等級下，密鑰長度遠小於RSA。
現在的密碼學主係依賴數學的計算困難度，惟當量子電腦能夠破解現今的加密技術，俗稱「Q日」(Q-day)，所有資訊將無所遁形，包括軍事、金融、醫療等個人機密敏感的資料將受到威脅，Shor演算法即屬量子計算能夠在多項式時間內破解質因素分解的，所以如果有可用的量子計算機，直接威脅資訊安全領域。
因此為防範量子時代所帶來的資安解法，發展後量子密碼系統（Post Quantum Cryptography），量子資訊學家也運用量子力學的原理，設計出一種不依賴計算問題的困難度而達到安全性的密碼系統，更被稱作具「資訊理論安全性」（Information-theoretic security）的系統，這些演算法不依賴於大數因數分解或離散對數問題，而是基於如晶格（Lattice）、雜湊函數、多變數多項式、錯誤校正碼等數學難題。美國國家標準暨技術研究院在2016年舉辦了後量子密碼標準制定的競賽，希望藉由公開徵求及測試選出量子時代下可靠且易用的加密標準，2022年七月已有四個演算法：CRYSTALS-Kyber、CRYSTALS-Dilithium、Falcon、SPHINCS+，其中三種於2024年8月作為首批最終標準發布。
▶️延伸閱讀：資安風暴是危機也是商機？ 一文解析台廠資安產業鏈
量子電腦能夠在分子模擬、結構預測、性能優化到新材料發現有極大的潛力，其中會利用量子計算中的演算法Variational Quantum Eigensolver（VQE），係一混合式的量子-經典演算法，結合了量子和經典計算的最佳部分，目的在在當前量子硬體條件下，高效且較為準確地找到量子系統的基態能量（Ground State Energy），藥物設計及材料即屬使用此演算法。
傳統藥物開發需耗費大量時間與資源於分子間的篩選與結構優化，IBM 研究團隊與產業合作夥伴共同開發了，結合經典長短期記憶網路（LSTM）與量子電路生成模型（QCBM），訓練出一套混合生成系統，能在龐大的化學空間中產生結構多樣且具藥理潛力的新分子。經由虛擬篩選與實驗測試，最終從生成的百萬分子中成功篩選出具 KRAS（癌症中最常見的致病基因之一）結合活性的命中分子。
IBM「Exploring Quantum Computing Use Case for Life Sciences」的報告中亦指出，量子計算能夠發揮的地方除了能夠分子模擬與篩選，亦能處理蛋白質摺疊、RNA結構預測等複雜生物現象，協助理解疾病機制，並快速篩選出有潛力的藥物候選分子，從長遠來看，量子運算具有提升藥物研發效率及降低整體成本的優點。
量子電腦能精確模擬材料的電子結構、穩定性、反應性，以設計新型材料，如高效能電池和超導體，可以協助預測電池材料的性能、壽命與安全性；甚至模擬材料對極端溫度、壓力等條件的反應，協助開發適用於太空、極端氣候的新型材料。
金融市場的計算需求極高，涉及大量的模擬、最佳化與風險評估，例如能夠處理最適投資組合以及針對特殊金融事件訊號預先做判斷，例如黑天鵝事件、金融危機等。
▶️延伸閱讀：這些金融市場的風險你都知道嗎？ 黑天鵝、灰犀牛、綠天鵝是什麼？
量子電腦能處理多變數的投資組合問題，顯著提升尋找最適資產配置的速度與品質，傳統電腦在資產數量增加時，計算最佳解的難度與時間成本呈指數增長，而量子演算法（如量子近似優化演算法 QAOA、量子退火）可大幅縮短運算時間，找到更接近最優解的資產配置。
量子電腦可加速選擇權定價、利率模型等複雜金融產品的模擬與計算，例如金融衍生品的評價以及風險分析涉及龐大的蒙地卡羅模擬，然量子計算可以加速計算以大幅提升模擬效率，降低所需樣本數。另，由於市場可能會發生金融市場極端事件（如閃崩、黑天鵝事件），能夠提高預測及模擬能力以準備其對應策略。
2022年，滙豐集團（HSBC Group）與IBM進行合作，將量子電腦用於金融產品定價、投資組合管理、風險與詐騙偵測及預防等領域。2023年匯豐再與量子運算新創公司Quantinuum合作，透過生成加密金鑰以強化系統安全，並將量子機器學習用於防止金融詐騙。
▶️延伸閱讀：TEJ評價分析解決方案，以高品質數據資料庫為基礎，提供企業評價、價格分攤與減損、無形資產評價、金融資產評價等專業評價服務。
量子電腦正逐步成為解決物流、製造與供應鏈複雜最佳化問題的關鍵新工具，其中在物流的實務應用中，最常見的「旅行推銷員（Traveling Sales-man Problem）問題，也就是一個城市假設共有n個點需要去取件，從物流中心出發，我們希望每個點都只拜訪一次，最後再返回物流中心，要怎麼走可使總路徑最短，此項問題亦有類似的如製造流程排程優化或是在全球供應鏈管理需同時考慮物流、庫存、路徑、資源分配等多層次問題，在這些流程優化下，如何找出最優解，運用量子電腦以計算複雜排程問題，其中使用的演算法為Quantum Approximate Optimization Algorithm（QAOA）。
在實務上，日本製鐵（Nippon Steel）公司是全球最大的鋼鐵製造商之一，長期以來，Nippon Steel投資先進的運算技術，採用Honeywell量子電腦System Model H1以優化製造排程，進而簡化和改善流程，將製程效率最大化。
眾所皆知，目前人工智慧與機器學習是目前的一大專長領域，尤其是如果能夠利用量子疊加（Superposition）和糾纏（Entanglement）來處理龐大的資料運算，量子電腦的加入可以加速機器學習的學習模型效率，除了能夠快速訓練本身的模型，對於開發更龐大完善的模型是必是一項減少時間與耗能的能力。
然機器學習任務本質上是優化問題，因此量子電腦將其人工智慧與機器學習的演算法提升其模型的真實性與準確性，勢必可以令問題能快速獲得解答或優化其問題。
從不斷的利用量子電腦修正其演算法，能夠利用指數級的運算去加速LLM的訓練，還能提升生成式AI的內容真實度與複雜度，儘管現在有看的見的巨大潛力，但由於量子電腦的軟硬體有所限制，如何大規模運用去降低量子電腦本身運作的錯誤率、龐大維運成本等仍是一大問題。
▶️延伸閱讀：將AI生成式工具導入TEJ台灣經濟新報的工作流程，開創精益求精的數據處理新紀元！
在前段文章有提到全球有許多不論是學界或是產業界都期望運用量子運算計算出公司所需之戰略或競爭優勢，未來量子電腦將應用於特定領域之運算如前述的加密、模擬分子等，作為補強傳統電腦的角色。目前量子電腦技術主體仍在研發中，但已部分進入早期試商用模擬階段，距離真正的大規模商業應用與產業轉型仍需一段技術與工程須克服。
以下表為整理量子電腦的發展下，每間企業專精的核心技術：
表四、目前國際上進行量子技術研發之企業
| 量子技術 | 發展企業 | 交易所 | 股票代碼 | 核心技術 |
|---|---|---|---|---|
| 超導量子位元（Superconducting qubits） | IBM | NYSE | IBM | 全球領先，超導量子電腦的先驅 |
| NASDAQ | GOOGL(A股，有投票權）GOOG（C股，無投票權） | Sycamore 處理器，超導技術為主 | ||
| Rigetti Computing | NASDAQ | RGTI | 專注超導量子處理器與雲端服務 | |
| 離子阱量子電腦（Trapped Ion Quantum Computers） | IonQ | NYSE | IONQ | 以離子阱技術著稱，長相干時間與高保真度 |
| Quantinuum（原Honeywell Quantum Solutions） | 未上市 | – | 離子阱為核心，強調全互連與錯誤修 | |
| 光子量子電腦（Photonic Quantum Computers） | PsiQuantum | 未上市 | – | 以矽光子為基礎，目標百萬qubit規模 |
| Xanadu | 未上市 | – | 加拿大，專注於光子量子運算與量子機器學習 | |
| Quantum Computing Inc (QCI) | NASDAQ | QUBT | 發展基於量子光學與奈米光子技術的量子電腦 | |
| Photonic | 未上市 | – | 以矽基自旋-光子qubit為基礎，強調分散式與網路化量子運算 | |
| 中性原子量子電腦（Neutral Atom Quantum Computers） | QuEra Computing | 未上市 | – | 領先的中性原子量子電腦公司，支持類比與數位運算 |
| Pasqal | 未上市 | – | 歐洲新創，主攻中性原子陣列技術 | |
| 矽自旋量子電腦（Silicon Spin Qubits） | Intel | NASDAQ | INTC | 利用電子在矽中自旋的兩種狀態作為量子位元 |
| 量子退火(Quantum Annealing） | D-Wave Systems | NYSE | QBTS | 全球首家商用量子電腦公司，主攻量子退火技術，專精於最佳化問題 |
| 拓樸量子電腦（Topological Qubits） | Microsoft | NASDAQ | MSFT | 用拓樸態的準粒子（如馬約拉納零模）形成量子位元，透過「編織」過程進行量子邏輯操作 |
| 其他/混合技術 | Amazon Web Services (AWS) | NASDAQ | AMZN 母公司Amazon | AWS Braket平台整合多種量子硬體，包括超導、離子阱、中性原子、光子等 |
| Microsoft Azure Quantum | NASDAQ | MSFT 母公司Microsoft | 雲端平台，支援多種量子硬體與模擬器 | |
| SpinQ | 未上市 | – | 屬於「核磁共振（NMR, Nuclear Magnetic Resonance）」技術，主要應用於教育和基礎科研領域 |
資料來源：TEJ整理
量子電腦雖被譽為下一代的關鍵技術，但其發展仍面臨多項技術障礙，量子電腦僅解決特定問題，仍無法取代傳統電腦，再加上需要極低溫的環境及相關專門技術人才，擁有超高的維運設備硬體與人力成本，且為了能夠讓錯誤率降低以及增加運作穩定性，都是目前的重大挑戰。此外，量子軟體開發尚處於初階階段，缺乏足夠的應用模型，此項目正是Nvidia往其通用平台努力的方向之一。
隨著量子電腦從實驗走向商業化，例如超導量子位元、離子阱系統或拓撲量子電腦等技術類型的出現，因此未來將會有更多企業持續競合如IBM、Google、Intel，以及新創企業如IonQ、Rigetti、PsiQuantum等，眾多企業越趨積極投入量子電腦的研發與布局。然而，要真正突破關鍵瓶頸並實現「量子霸權」的商業成為關鍵，必須解決前面所數錯誤的修正、計算良率、量子與傳統電腦的銜接等問題。
對於國家而言，量子技術的發展可能牽動整體產業佈局與國安戰略。一方面，掌握量子技術的國家將在密碼破解、生技與材料模擬、金融科技等領域占據主導地位，可能將帶動新一波的產業升級；反面來看，若落後於他國，可能面臨資訊安全危機、關鍵技術缺乏與經濟大幅落後的風險。因此，各國紛紛將量子科技納入國家級戰略計畫，強化研發投入、人才培育與國際合作，中華民國中央研究院，於2025年6月10日發表量子電腦晶片製程科學研發成果，成功以8吋晶圓機台製作高品質超導量子位元，並為國內首座量子晶片製程研發平台與量子計算測試平台揭牌，期望藉由資源整合與平台共享效益，推動量子科技發展。
總體而言，量子電腦所帶來的影響不僅限於某一產業，而是可能引發新一輪的科技浪潮與全球資源重新配置的機會或風險，唯有持續投資、跨領域整合與審慎規劃，才能在這場量子競賽中角逐其位。
TEJ 產經事件資料庫，收錄包含各大產業新聞事件及其轉載之研調機構產銷資料、政府機構公開資訊…等相關產業資訊。針對市場上產業及總體經濟相關之事件彙總整理，可用於觀察近期產業發展近況。不僅有效蒐集並分類了各類影響產業的重大事件，還將這些事件與關鍵字詞進行精確標註，讓使用者能輕鬆掌握與自身業務相關的事件動態，進而迅速作出營運判斷。
