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 量子コンピューティング市場 2026-2046年：技術、動向、プレイヤー、予測Quantum Computing Market 2026-2046: Technology, Trends, Players, Forecasts 量子コンピューティングの20年予測：超伝導、フォトニック、シリコンスピン、中性原子、トラップイオン、ダイヤモンド欠陥、アニーラー、トポロジカル量子ビット。量子コンピューティング、量子とAIのためのイ... もっと見る
サマリー
量子コンピューティングの20年予測：超伝導、フォトニック、シリコンスピン、中性原子、トラップイオン、ダイヤモンド欠陥、アニーラー、トポロジカル量子ビット。量子コンピューティング、量子とAIのためのインフラ、アプリケーション、材料
IDTechExの調査レポート「量子コンピューティング市場 2026-2046年」は、現代のコンピューティングに革命を起こし、2046年までに年平均成長率26.7%で210億米ドルを突破すると予測される市場を創出する準備が整ったハードウェアを対象としています。最近の飛躍的な進歩により、量子コンピューティングは、創薬、電池化学開発、材料シミュレーション、多変量ロジスティクス、不正検知など、重要な計算問題の解明に近づいています。本レポートでは、企業へのインタビューや複数のグローバル会議への出席を含む広範な一次調査および二次調査をもとに、8つの主要量子コンピューティング技術（超伝導、シリコンスピン、フォトニック、トラップドイオン、中性原子、トポロジカル、ダイヤモンド欠陥、アニーラー）について詳細な評価と市場予測を行った。
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本レポートは、実世界のアプリケーションをターゲットとした量子コンピュータを構築するために現在使用されているハードウェアアプローチに焦点を当て、そのインフラ、アプリケーション、展開、および使用されている材料の概要を説明します。ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）やデータセンター産業などの他の技術との関連でこの複雑なトピックを明確にし、潜在的なユーザー、投資家、隣接産業、材料サプライヤーに貴重な洞察を与えることを目的とした現実的な展望を提供する。
AIとデータセンターの世界における量子コンピューティング
AIと量子は、しばしば現代のコンピューティングにおける2大革命として語られる。しかし、これら2つの新技術の関係は、単純な競争よりもはるかに複雑である。一方、データセンターとHPC業界は、量子コンピュータの到来に備えて準備を進めている。量子コンピュータは、「QaaS（quantum as a service）」ビジネスモデルを通じて、世界中の顧客に量子コンピューティングの展開を可能にする立場にある。
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各国政府と新たな地政学的提携が量子コンピュータ産業の将来を形成しており、量子覇権の魅力と脅威の両方が、量子コンピュータを技術戦略の最前線に押し上げている。一方、マイクロソフト、グーグル、エヌビディア、AWSといった既存の大手コンピューティング企業も量子戦略を展開しており、自社でハードウェアを開発する企業もあれば、この新興市場を活用するサービスやプラットフォームを開拓する企業もある。
本レポートでは、量子コンピュータのさまざまな展開分野とビジネスモデルを掘り下げ、量子クラシカルなハイブリッド展開や、極低温熱管理システムなどの新たなインフラ需要が、データセンター業界やその先にどのような影響を与えるかを分析している。量子コンピュータは現在、世界中のHPCセンターで最初の商用コンピュータが導入されており、量子コンピュータ用のクラウドプラットフォームは着実に数千のユーザーを獲得している。本レポートでは、量子コンピュータの開発、利用、投資、素材提供に関心のあるすべての関係者向けに、新たな量子エコシステムを実用的な洞察に分類している。
本レポートの主な回答は以下の通り：
本レポートの主な内容
目次1.要旨
1.1.量子コンピュータ市場の現状：アナリストの見解
1.2.量子コンピューター入門
1.3.量子コンピューターが解決できる問題を抱える産業は？
1.4.データセンターは、サービスとしての量子（QaaS）ビジネスモデルを補完する
1.5.量子コンピューティング・ハードウェアの市場規模は、2046年までに210億米ドルを超え、年平均成長率は26.7％となる可能性がある
1.6.オンプレミス型量子コンピューターの初期顧客は国立施設
1.7.量子ハードウェアの4大課題
1.8.量子コンピューターの設計図：キュービット、初期化、読み出し、操作
1.9.業界のベンチマークは
1.10.IDTechEx 量子商用準備レベル（QCRL）の紹介
1.11.量子商用レディネス・レベル（QCRL）のロードマップ
1.12.量子コンピュータの転換点の予測
1.13.量子コンピュータ・ハードウェアの需要はユーザー数に遅れをとる
1.14.量子コンピューターを商業化する企業の数は、過去15年間で急速に増加した
1.15.最先端の量子ハードウェアの将来性と課題をまとめる
1.16.代替量子ハードウェアの将来性と課題
1.17.競合する量子コンピュータ・アーキテクチャ：要約表
1.18.技術別の量子商用化準備レベル（QCRL）のロードマップ
1.19.量子コンピュータの技術別設置台数予測（2026～2046年）
1.20.混合量子スタックの出現
1.21.量子コンピュータにとって、インフラのペインポイントは普遍的なものに近い
1.22.量子コンピューターはどこに導入されるのか
1.23.量子コンピューターのプラットフォームとは
1.24.ハイパースケーラはプラットフォームイネーブラーとしての位置づけ
1.25.AIのための量子、量子のためのAI、量子対AI？
1.26.量子コンピューティングの最初の "キラーアプリケーション "は何か
1.27.量子コンピューティングにおける材料機会のまとめ
1.28.主要プレイヤーの2025年最新情報と市場の変化
1.29.マイクロソフトの国内量子への取り組み - マジョラナ1
1.30.IBM：2029年までに1億ゲートへのロードマップ
1.31.グーグル量子AI研究、RSAはわずか100万物理量子ビットで破られる可能性を示唆
1.32.リゲッティ、タイル型チップを開発＆混合スタックへ
1.33.IQM社、十数件の販売を完了
1.34.オックスフォード量子回路、2028年の早期商業化を目指す新ロードマップを発表
1.35.Zuchongzhi 3.0、主要量子ハードウェアの性能に匹敵
1.36.量子力学：成長する量子ボリュームと商業パートナーシップ
1.37.IonQ社、オックスフォード・アイオニクス社を過去最高の10.8億米ドルで買収
1.38.IonQ、オックスフォード・アイオニクスを含む買収を相次ぐ
1.39.オックスフォード・アイオニクスが開発ロードマップを発表
1.40.Infleqtion社、中性原子エラー訂正における量子ビットのオーバーヘッド削減を目指す
1.41.Pasqal社、2029年までに200論理量子ビットを目標、PICのスペシャリストを買収
1.42.PsiQuantum社、新チップセット "Omega "を発表
1.43.ORCAコンピューティング：実用的な量子加速器に向けて
1.44.量子ブリリアンスHPC統合とモバイル量子プロセッサー
1.45.リバーレーン社、量子エラー訂正用ハードウェアを製品化
1.46.主な結論（I）
1.47.主な結論（II）
1.48.過去12ヶ月における特定量子ビットモダリティの主な市場シフト
1.49.IDTechEx購読でさらにアクセス
2.量子コンピューティング入門
2.1.1.章の概要
2.2.分野の概要
2.2.1.量子コンピュータの紹介
2.2.2.量子コンピュータへの投資は拡大している
2.2.3.量子エコシステムは成長し、様々なアプローチをカバーしている
2.2.4.量子コンピュータのビジネスモデル - QaaS（Quantum as a Service）
2.2.5.量子コンピューティングにおける価値の獲得
2.2.6.商業パートナーシップは成長の原動力であり、技術開発のツール
2.2.7.ビジネスモデルのトレンド：垂直統合型と「量子スタック」の比較
2.2.8.混合量子スタックの出現
2.2.9.量子ハードウェアの4大課題
2.2.10.量子の人材不足が業界の課題
2.2.11.量子コンピューティングのコミュニケーションにおける競争力
2.3.国家的プログラムとイニシアチブ
2.3.1.国家戦略資源としての量子コンピュータ
2.3.2.オンプレミス量子コンピュータの初期顧客は国家施設
2.3.3.米国、中国、欧州の政府資金が量子技術の商業化を推進している
2.3.4.米国国家量子イニシアティブは、研究と経済発展を加速させることを目的としている
2.3.5.DARPA 量子ベンチマーク・イニシアティブ
2.3.6.量子経済開発コンソーシアム（QED-C）
2.3.7.NATOは2024年に初の量子戦略を発表
2.3.8.英国国家量子技術プログラム
2.3.9.英国戦略の更新：NQCCとNQTPはさらなる支援を受ける
2.3.10.英国戦略の更新：パートナーシップとロンドン量子技術クラスター
2.3.11.日本に11の量子技術イノベーション・ハブが設立
2.3.12.韓国の量子：2030年代に世界のリーダーになる野望
2.3.13.オーストラリアにおける量子：国の量子エコシステム成功の明確なベンチマークを作る
2.3.14.コラボレーションと量子ナショナリズム
2.4.技術入門
2.4.1.古典と量子
2.4.2.重ね合わせ、もつれ、観測
2.4.3.古典コンピュータは2進論理で構築されている
2.4.4.量子コンピューターは2進ビットを量子ビットに置き換える
2.4.5.量子コンピューターの設計図：量子ビット、初期化、読み出し、操作
2.4.6.ケーススタディ：ショールのアルゴリズム
2.4.7.章まとめ - 量子コンピュータ入門
3.量子ハードウェアのベンチマーク
3.1.1.章の概要
3.2.量子ビットのベンチマーク
3.2.1.量子ビットのノイズ効果
3.2.2.コヒーレンス時間の比較
3.2.3.量子ビットの忠実度とエラー率
3.3.量子コンピュータのベンチマーク
3.3.1.量子至上主義と量子ビット数
3.3.2.論理量子ビットと誤り訂正
3.3.3.量子体積の紹介
3.3.4.誤り率と量子体積
3.3.5.量子体積の正方回路テスト
3.3.6.量子体積の重要性の批判的評価
3.3.7.IonQがアルゴリズム量子ビットを導入
3.3.8.各社が独自のベンチマークを定義
3.3.9.演算速度とCLOPS（1秒あたりの回路層演算数）
3.3.10.結論：何が優れたコンピュータかを判断するのは難しいが、量子コンピュータはさらに難しい
3.3.11.結論：論理量子ビット時代と投資利益率
3.4.業界ベンチマーク
3.4.1.ディヴィンチェンゾ基準
3.4.2.競合する量子コンピュータ・アーキテクチャ要約表
3.4.3.IDTechEx - 量子商用準備レベル（QCRL）
3.4.4.QCRL スケール（1～5、商用アプリケーション重視）
3.4.5.QCRL スケール（6～10、ユーザーボリューム重視） 4.市場予測
4.1.予測手法の概要
4.2.方法論：技術別量子商用準備レベルのロードマップ
4.3.時系列での量子商用化準備レベル（QCRL）のロードマップ
4.4.方法論
4.5.量子コンピューティングの市場規模予測量子コンピュータ市場の予測
4.6.量子コンピュータの累積需要の予測（1）
4.7.量子コンピュータの累積需要予測（2）
4.8.量子コンピュータ搭載台数予測（2026～2046年）
4.9.量子コンピュータの年間台数予測 2026-2046
4.10.量子コンピュータの価格予測 2026-2046
4.11.量子コンピュータハードウェアの年間売上高予測 2026-2046
4.12.量子コンピューターの技術別設置台数ベース予測 2026-2046
4.13.量子コンピュータ・ハードウェアの年間売上高予測（技術別内訳）、2026～2046年
4.14.量子コンピュータのインストールベースと世界のデータセンター数の比較
4.15.データセンターに導入される量子コンピュータの台数予測（2026～2046年）
4.16.前回レポートからの主な予測の変更点
5.競合する量子コンピュータアーキテクチャ
5.1.1.競合する量子コンピュータ・アーキテクチャの紹介
5.2.超伝導
5.2.1.超伝導量子ビットの紹介（I）
5.2.2.超伝導量子ビットの紹介（II）
5.2.3.超伝導材料と臨界温度
5.2.4.初期化、操作、読み出し
5.2.5.超伝導量子コンピューターの概略図
5.2.6.超伝導量子コンピュータの主要プレイヤーの比較（ハードウェア）
5.2.7.IBM：2029年までに1億ゲートへのロードマップ
5.2.8.IQM社、2030年までに量子の優位性を約束する新しいロードマップを発表
5.2.9.IQM社、十数件の販売を完了し、製品寸法を発表
5.2.10.リゲッティ社、タイル型チップを開発、混合スタックへ
5.2.11.オックスフォード量子回路、2028年の早期商業化を目指す新ロードマップを発表
5.2.12.Zuchongzhi3.0、主要量子ハードウェアの性能に匹敵
5.2.13.超伝導量子ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.2.14.超伝導量子ハードウェアのロードマップ（考察）
5.2.15.スケールアップのための超伝導アーキテクチャ要件の簡素化
5.2.16.超伝導量子コンピューティングにおける重要な材料チェーンの検討
5.2.17.SWOT 分析：超伝導量子コンピュータ
5.2.18.主な結論超伝導量子コンピュータ
5.3.トラップイオン
5.3.1.トラップドイオン量子コンピューターの紹介
5.3.2.捕捉イオン量子コンピューターの初期化、操作、読み出し
5.3.3.完全に集積化された捕捉イオンチップのための材料の課題
5.3.4.トラップドイオン量子コンピュータのキープレイヤー（ハードウェア）の比較
5.3.5.Quantinuum：成長する量子ボリュームと商業パートナーシップ
5.3.6.IonQがOxford Ionicsを過去最高の10.8億米ドルで買収
5.3.7.IonQ、オックスフォード・アイオニクスを含む買収を相次ぐ
5.3.8.オックスフォード・アイオニクスが開発ロードマップを発表
5.3.9.捕捉型イオン量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.3.10.捕捉型イオン量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（考察）
5.3.11.SWOT分析：トラップイオン量子コンピュータ
5.3.12.主な結論トラップイオン量子コンピュータ
5.4.フォトニック
5.4.1.フォトニック量子ビットの紹介
5.4.2.光子の偏光とスクイーズ状態の比較
5.4.3.量子コンピュータ用フォトニックプラットフォームの概要
5.4.4.フォトニック量子コンピュータの初期化、操作、読み出し
5.4.5.フォトニック量子コンピュータの主要プレイヤーの比較
5.4.6.PsiQuantum、政府から10億豪ドル超の投資を受け7億5000万米ドルの民間資金調達を目指す
5.4.7.PsiQuantum社、新チップセット「Omega」を発表
5.4.8.Aegiq-ユニバーサル・マシンなしで汎用性を提供
5.4.9.フォトニック量子ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.4.10.フォトニック量子ハードウェアのロードマップ（考察）
5.4.11.SWOT分析：フォトニック量子コンピュータ
5.4.12.主な結論フォトニック量子コンピュータ
5.5.シリコンスピン
5.5.1.シリコンスピン量子ビットの紹介
5.5.2.量子ドットからの量子ビット-「熱い」量子ビットはまだかなり冷たい
5.5.3.共振器を使ったCMOS読み出しはスピード面で有利
5.5.4.シリコンスピンの利点は温度ではなくスケールにある
5.5.5.初期化、操作、読み出し
5.5.6.シリコンスピン量子コンピューティングの主要プレーヤーを比較する
5.5.7.大手チップメーカーが量子コンピューティング機能を進化させている
5.5.8.シリコンスピン量子コンピューティングハードウェアのロードマップ（チャート）
5.5.9.シリコンスピンのロードマップ（考察）
5.5.10.SWOT分析：シリコンスピン量子コンピュータ
5.5.11.主な結論シリコンスピン量子コンピュータ
5.6.中性原子（コールドアトム）
5.6.1.中性原子量子コンピュータの紹介
5.6.2.ルビジウム/ストロンチウムのリュードベリ状態を介したエンタングルメント
5.6.3.中性原子量子コンピューターの初期化、操作、読み出し
5.6.4.中性原子量子コンピューター（ハードウェア）の主要プレイヤーの比較
5.6.5.QuEra社、グーグルからの投資を含む2億3000万米ドルの資金調達を完了
5.6.6.アトムコンピューティング、マイクロソフトと提携
5.6.7.Pasqal社、2029年までに200論理量子ビットを目標、PICのスペシャリストを買収
5.6.8.Infleqtion社、中性原子エラー訂正における量子ビットのオーバーヘッド削減を目指す
5.6.9.中性原子量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.6.10.中性原子量子コンピューティングハードウェアのロードマップ（考察）
5.6.11.SWOT分析：中性原子量子コンピュータ
5.6.12.主な結論中性原子量子コンピュータ
5.7.ダイヤモンド欠陥
5.7.1.ダイヤモンド欠陥スピンベースコンピューティングの紹介
5.7.2.ダイヤモンド欠陥ハードウェアのための複雑なインフラストラクチャの欠如が、初期段階のMVPを可能にする
5.7.3.ダイヤモンド欠陥スピンベースコンピュータのサプライチェーンと材料
5.7.4.ダイヤモンド欠陥量子コンピュータの主要プレイヤーの比較
5.7.5.量子ブリリアンスは、短期的にはデータセンター向けの低消費電力量子ソリューションを提供し、長期的にはエッジでの機会を提供する
5.7.6.量子ブリリアンス：HPC 統合とモバイル量子プロセッサー
5.7.7.ダイヤモンド欠陥量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.7.8.ダイヤモンド欠陥ベースの量子コンピュータのロードマップ（考察）
5.7.9.SWOT分析：ダイヤモンド欠陥量子コンピュータ
5.7.10.主な結論ダイヤモンド欠陥量子コンピュータ
5.8.トポロジカルキュービット（マヨラナ）
5.8.1.トポロジカル量子ビット（マヨラナモード）
5.8.2.トポロジカル量子ビットの初期化、操作、読み出し
5.8.3.マイクロソフトはトポロジカル量子ビットを追求する主要企業である
5.8.4.マイクロソフトの国内量子への取り組み - マヨラナ1
5.8.5.トポロジカル量子ビットの大規模化
5.8.6.トポロジカル量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.8.7.トポロジカル量子コンピューティングハードウェアのロードマップ（考察）
5.8.8.SWOT分析：トポロジカル量子ビット
5.8.9.主な結論トポロジカル量子ビット
5.9.量子アニーラー
5.9.1.量子アニーラーの紹介
5.9.2.アニーリング用量子プロセッサーはどのように動作するのか？
5.9.3.量子アニーラーの初期化と読み出し
5.9.4.アニーリングは最適化問題に最適
5.9.5.アニーリングの商用利用例
5.9.6.アニーリング関連用語の明確化
5.9.7.量子アニーリングの主要プレイヤーの比較
5.9.8.D-Wave社、量産アプリケーション展開の拡大に注力
5.9.9.Qilimanjaro、アナログQASICチップを開発＆EoYまでにQaaSを目指す
5.9.10.中性原子量子コンピューティング・ハードウェアのロードマップ（チャート）
5.9.11.量子アニーリングハードウェアのロードマップ（考察）
5.9.12.SWOT分析：量子アニーラー
5.9.13.主な結論量子アニーラー
5.10.章まとめ
5.10.1.主要な量子ハードウェアの将来性と課題
5.10.2.代替量子ハードウェアの将来性と課題
5.10.3.競合する量子コンピューター・アーキテクチャ総括表
5.10.4.主な結論（I）
5.10.5.主な結論（II）
5.10.6.過去 12 ヶ月間の特定量子ビットモダリティの主な市場変化
6.量子コンピューティングのインフラ
6.1.章の概要
6.2.インフラのトレンド：モジュラー vs. シングルコア
6.3.ハードウェアに依存しない量子コンピューティング用インフラプラットフォームは、既存技術の新市場となる
6.4.量子コンピュータ用クライオスタットの紹介
6.5.ブルーファーズは超伝導量子コンピュータ用クライオスタット供給のマーケットリーダーである（グラフ）
6.6.ブルーフォアーズは超伝導量子コンピュータ用クライオスタット供給のマーケットリーダーである（考察）
6.7.アジアにおけるクライオスタットのサプライチェーンにおける機会
6.8.クライオスタットには2種類のヘリウムが必要であり、サプライチェーン上の考慮事項も異なる
6.9.希少なヘリウム3の供給は、量子生態系にとって決定的となる可能性がある
6.10.量子コンピューター用希釈冷凍機内で必要なケーブルと電子機器の概要
6.11.量子ビットの読み出し方法：マイクロ波と顕微鏡
6.12.既存のプラットフォーム・ソリューションの問題点
7.量子コンピュータの展開
7.1.1.量子コンピュータはどこに導入されるのか
7.1.2.量子コンピュータは「ハンズオン」か「ハンズオフ」か
7.1.3.量子コンピュータのHPC統合
7.1.4.量子コンピュータの導入と試運転における課題
7.1.5.ケーススタディ：量子コンピューター環境における潜在的な障害源と、それを監視するためのセンサー - IQM
7.2.データセンターにおける量子コンピューティング
7.2.1.データセンターは量子ハードウェア開発者にとって、より多くの顧客を獲得するための重要なパートナー
7.2.2.データセンターはサービスとしての量子（QaaS）ビジネスモデルを補完する
7.2.3.ハイパースケーラはプラットフォームイネーブラーとしての位置づけ
7.2.4.量子コンピューティングのプラットフォームとは
7.2.5.OCP Quantumへの準備
7.2.6.冷却システムの基本原理は、データセンターと（極低温冷却）量子コンピュータで似ている（その1）
7.2.7.しかし、データセンターと量子コンピュータでは必要とされる冷却の桁が異なる（その2）
7.2.8.冷却システムのエネルギー消費量 - 古典
7.2.9.冷却システムのエネルギー消費量 - 量子
7.2.10.量子コンピュータと古典コンピュータのエネルギー消費の比較
7.2.11.データセンターの電力需要は今後10年間で大幅に増加する
7.2.12.データセンター業界にとって重要なポイント
8.量子コンピューターとAI
8.1.AIにとっての量子、量子にとってのAI、量子対AIなのか
8.2.量子コンピューティングにおけるAIのユースケース
8.3.AIツールは量子マシンとのインターフェイスを支援する可能性がある
8.4.古典コンピューティングの進歩との競争
8.5.中国のハイテク大手2社が量子からAIへ
8.6.エヌビディアと量子コンピューティング：NVAQCと量子クラウド
8.7.ORCAコンピューティング：機械学習用量子プロセッサー
8.8.量子コンピューターは世界のエネルギーとテクノロジーの不平等を改善するのか、それとも悪化させるのか
8.9.結論 - 量子とAIは味方か、それとも競争相手か
9.量子コンピューターの応用
9.1.主要アプリケーションの概要
9.1.1.章の概要 - 量子コンピューティングの応用
9.1.2.量子コンピュータの最初の "キラーアプリケーション "は何か？(パート1）
9.1.3.量子コンピュータの最初の "キラーアプリケーション "は何か？(パート2）
9.1.4. 「Hack Now Decrypt Later」（HNDL）とQ-Day/Y2Qへの準備
9.1.5.グーグル量子AIの研究によると、RSAはたった100万個の物理量子ビットで破られる可能性がある
9.1.6.量子コンピューティングが解決できる問題を抱える産業は
9.2.量子コンピューターの自動車への応用
9.2.1.量子化学はより正確なシミュレーションを提供し、電池材料の発見を助ける
9.2.2.量子機械学習により、自動車の自律走行に向けた画像分類がより効率的になる可能性がある
9.2.3.組立ラインや物流の効率化のための量子最適化により、時間、コスト、エネルギーを節約できる
9.2.4.ほとんどの自動車メーカーは、バッテリー化学の量子コンピューティングを追求している
9.2.5.自動車業界はまだ好ましい量子ビットのモダリティに収斂していない
9.2.6.自動車向け量子コンピューティングにおけるパートナーシップとコラボレーション
9.2.7.メルセデス：ハードウェアにとらわれないケーススタディ
9.2.8.テスラ量子コンピューターではなくスーパーコンピューター
9.2.9.主な結論のまとめ
9.2.10.自動車向け量子コンピューターに対するアナリストの見解
9.3.量子コンピューターの金融への応用
9.3.1.今結成されるパートナーシップが、金融分野における量子コンピューティングの未来を形作る
9.3.2.初期段階にもかかわらず、量子コンピューティングに今から備えることが金融業界における重要な戦略(1)
9.3.3.初期段階にもかかわらず、量子コンピューティングへの準備は金融業界における重要な戦略（2）
9.3.4.金融業界における量子コンピューティングの活用事例
9.3.5.HSBCと量子鍵配布
9.3.6.量子鍵配布 - 採用に向けた4つの課題 - BT
10.量子コンピューティングに関する資料
10.1.1.章の概要
10.2.超伝導体
10.2.1.量子技術における超伝導体の概要
10.2.2.量子技術における超伝導材料の選択において重要な役割を果たす臨界温度
10.2.3.超伝導量子コンピューティングにおける重要な材料チェーンの考察
10.2.4.量子技術における超伝導バリューチェーンの概要
10.2.5.室温超伝導体 - 量子技術市場を必ずしも解き放たない理由
10.2.6.超伝導ナノワイヤー単一光子検出器（SNSPD）
10.3.超伝導ナノワイヤー単一光子検出器（SNSPD）
10.3.1.SNSPDアプリケーションは、クライオジェニクスの大量使用/コストを正当化できるほど、性能を十分に重視する必要がある
10.3.2. キロピクセルを超える SNSPD アレイのスケーリング研究
10.3.3.超伝導材料の進歩が SNSPD 開発の原動力
10.3.4.商用 SNSPD プレーヤーの比較
10.3.5.SWOT分析：超伝導ナノワイヤー単一光子検出器（SNSPD）
10.3.6.運動インダクタンス検出器（KID）と遷移端センサー（TES）
10.4.運動インダクタンス検出器(KID)
10.4.1.遷移エッジセンサー（TES）
10.4.2.KIDとTESが研究段階にとどまっている間に、SNSPDはどのように普及したのか
10.4.3.単一光子検出器技術の比較
10.5.フォトニクス、シリコンフォトニクス、光学部品
10.5.1.量子技術におけるフォトニクス、シリコンフォトニクス、光学の概要
10.5.2.フォトニック集積回路(PIC)の材料に関する考察の概要
10.5.3.フォトニック・コンピューティングには、より優れた電気光学材料、標準的なシリコンに代わる材料、ニオブ よりも暖かい超伝導体が必要である(1)
10.5.4.フォトニック・コンピューティングは、より優れた電気光学材料、標準的なシリコンに代わる材料、 そしてニオブよりも暖かい超伝導体を必要とする(2)
10.5.5.より優れた光ファイバーと量子相互接続材料のチャンス
10.6.半導体単一光子検出器
10.6.1.半導体光子検出器の紹介
10.6.2.SPAD の動作原理：アバランシェフォトダイオード(APD)の基礎
10.6.3.単一光子アバランシェダイオード(SPAD)の動作原理
10.6.4.SPADを直列に並べたアレイは、従来のPMTに代わる固体光電子増倍管（SiPM）を形成できる
10.6.5.次世代 SPAD の革新
10.6.6.次世代 SPAD のキーパーソンとイノベーター
10.6.7.解像度と性能のトレードオフで形成されるSPADの応用
10.6.8.主要 SPAD プレーヤーグループの開発動向
10.6.9.SPAD アレイの高画素化とタイミング機能を可能にする先進半導体パッケージング技術
10.6.10.代替半導体 SPAD がシリコンの範囲を超える赤外波長を解き放つ(1)
10.6.11.代替半導体 SPAD はシリコンの範囲を超える赤外波長を解き放つ(2)
10.6.12.量子通信と量子コンピューティングにおけるSPADとSNSPDの競争か協調か？
10.6.13.新たな SPAD：SWOT分析
10.7.ナノ材料（グラフェン、CNT、ダイヤモンド、MOF）
10.7.1.量子技術のための二次元材料の紹介
10.7.2.量子ネットワーキングのための単一光子源としてのTMDベースの量子ドットへの関心
10.7.3.グラフェン膜の紹介
10.7.4.量子コンピュータの RAM メモリ用グラフェン膜の研究
10.7.5.2.量子情報ストレージのソリューションとしての 5 次元材料ピッチ
10.7.6.量子コンピューター向け単層カーボンナノチューブ
10.7.7.量子材料市場における窒化ホウ素ナノチューブ（BNNT）の長期的可能性
10.7.8.CNTアプリケーションの市場準備レベルのスナップショット - 量子はPoC段階のみ
10.7.9.量子技術におけるダイヤモンドの概要
10.7.10.量子応用におけるダイヤモンドの材料の利点と欠点
10.7.11.エレメントシックスは、化学気相成長法（CVD）による量子応用ダイヤモンド製造のスケールアップをリードしている
10.7.12.量子技術における合成ダイヤモンドのバリューチェーンの概要
10.7.13.クロモフォア集積MOFは量子コンピューティングのための量子ビットを室温で安定化できる
10.7.14.結論と展望：量子計算における材料の機会
11.企業プロファイル
11.1.Aegiq
11.2.BlueFors (Helium)
11.3.Classiq
11.4.D-Wave
11.5.ディアトープ
11.6.ディラク
11.7.エレメント・シックス（量子テクノロジー）
11.8.日立ケンブリッジ研究所（HCL）
11.9.IBM（量子コンピューティング）
11.10.インフィニオン（量子アルゴリズム）
11.11.Infleqtion (Cold Quanta)
11.12.IonQ
11.13.IQM
11.14.マイクロソフト・クォンタム
11.15.ORCAコンピューティング
11.17.オックスフォード・アイオニクス
11.18.オックスフォード量子回路
11.19.Pasqal
11.20.フォトンフォース
11.21.パワーレイズ
11.22.PsiQuantum
11.23.Q.ANT
11.24.キリマンジャロ・クォンタム・テック
11.25.クァンティヌム
11.26.クアンタムロックス
11.27.クォンタム・ブリリアンス
11.28.クォンタムコンピューティング社
11.29.量子経済開発コンソーシアム（QED-C）
11.30.クォンタム・モーション
11.31.クォンタムXチェンジ
11.32.QuEra
11.33.QuiX Quantum
11.34.リゲッティ
11.35.リバーレーン
11.36.シュレーディンガー最新情報：電池と材料インフォマティクス
11.37.SEEQC
11.38.セミワイズ
11.39.センコーアドバンスコンポーネンツ
11.40.シングル・クォンタム
11.41.シークエンス
11.42.TEコネクティビティ量子コンピューティング用コネクター
11.43.VTTマニュファクチャリング（量子テクノロジー）
11.44.XeedQ
Summary
20 year forecasts for quantum computing: superconducting, photonic, silicon spin, neutral atom, trapped ion, diamond defect, annealers, topological qubits. Infrastructure, applications, and materials for quantum computing, quantum and AI.
The IDTechEx report "Quantum Computing Market 2026-2046" covers the hardware poised to revolutionize modern computing and create a market forecast to surpass US$21 billion by 2046 with a CAGR of 26.7%. Recent breakthroughs have pushed quantum computing closer to unlocking critical computational problems including faster drug discovery, battery chemistry development, materials simulations, multi-variable logistics, fraud detection, and much more. Drawing on extensive primary and secondary research, including interviews with companies and attendance at multiple global conferences, this report provides an in-depth evaluation and market forecasts for the eight leading quantum computing technologies: superconducting, silicon-spin, photonic, trapped ion, neutral atom, topological, diamond defect and annealers.
This report focuses on the hardware approaches used today to build quantum computers targeting real-world applications, providing context with an overview of their infrastructure, applications, deployment, and the materials used. It provides clarity on this complex topic in the context of other technologies such as high-performance computing (HPC) and the data center industry, and a realistic outlook aimed at giving valuable insights to potential users, investors, adjacent industries, and materials suppliers.
Quantum computing in the world of AI and data centers
AI and quantum are often pitched as two of the greatest revolutions in modern computing. However, the relationship between these two emerging technologies is far more complex than simple competition. Meanwhile, the data center and HPC industry is gearing up to prepare for the arrival of quantum computers, which through the "quantum as a service" (QaaS) business model are positioned to enable the rollout of quantum computing for clients around the world.
National governments and new geopolitical alliances are shaping the future of the quantum computing industry, with both the allure and threat of quantum supremacy driving quantum to the forefront of technology strategies. Meanwhile, established computing giants such as Microsoft, Google, NVIDIA, and AWS are also developing their quantum strategies, with some developing their own hardware while others pioneer services and platforms to capitalize on this emerging market.
This report delves into the different deployment areas and business models for quantum computers, analyzing how hybrid quantum-classical deployment and new infrastructure demands such as cryogenic thermal management systems will impact the data center industry and beyond. The first commercially available quantum computers are currently being deployed in HPC centers around the globe, and cloud platforms for quantum computing are steadily gaining thousands of users. This report breaks down the emerging quantum ecosystem into actionable insights for any party interested in developing, using, investing in, or providing materials for the quantum computing industry.
Key questions answered in this report include:
Key aspects of this report:
Table of Contents1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. The state of the quantum computing market: analyst opinion
1.2. Introduction to quantum computers
1.3. Which Industries Have Problems Quantum Computing Could Solve?
1.4. Data centers complement the quantum as a service (QaaS) business model
1.5. The market for quantum computing hardware could be worth over US$21 billion by 2046, with a CAGR of 26.7%
1.6. National facilities are early customers of on-premises quantum computers
1.7. Four major challenges for quantum hardware
1.8. Blueprint for a quantum computer: Qubits, initialization, readout, manipulation
1.9. How is the industry benchmarked?
1.10. Introduction to the IDTechEx Quantum Commercial Readiness Level (QCRL)
1.11. Roadmap for quantum commercial readiness level (QCRL) over time
1.12. Predicting the tipping point for quantum computing
1.13. Demand for quantum computer hardware will lag user number
1.14. The number of companies commercializing quantum computers rapidly grew over the last 15 years
1.15. Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
1.16. Summarizing the promises and challenges of alternative quantum hardware
1.17. Competing quantum computer architectures: summary table
1.18. Roadmap for quantum commercial readiness level (QCRL) by technology
1.19. Forecast for installed based of quantum computers by technology, 2026-2046
1.20. Emergence of the mixed quantum stack
1.21. Infrastructure pain points are near universal for quantum computers
1.22. Where will quantum computers be deployed?
1.23. What is a platform for quantum computing?
1.24. Hyperscalers position themselves as platform enablers
1.25. Quantum for AI, AI for Quantum, or Quantum vs AI?
1.26. What will be the first "killer application" for quantum computing?
1.27. Summary of materials opportunities in quantum computing
1.28. 2025 Updates from Key Players and Market Shifts
1.29. Microsoft's domestic quantum effort - Majorana 1
1.30. IBM: Roadmap to 100 million gates by 2029
1.31. Google Quantum AI study suggests RSA could be broken with only 1 million physical qubits
1.32. Rigetti develops a tiled chip approach & moves towards mixed stack
1.33. IQM complete over a dozen sales
1.34. Oxford Quantum Circuits release new roadmap targeting early commercial advantage in 2028
1.35. Zuchongzhi 3.0 rivals the performance of leading quantum hardware
1.36. Quantinuum: Growing quantum volume and commercial partnerships
1.37. IonQ acquires Oxford Ionics for a record US$1.08 billion
1.38. IonQ makes a spree of acquisitions including Oxford Ionics
1.39. Oxford Ionics reveals development roadmap
1.40. Infleqtion aim to reduce qubit overhead in neutral atom error correction
1.41. Pasqal targets 200 logical qubits by 2029 and acquires PIC specialist
1.42. PsiQuantum reveals new chipset "Omega"
1.43. ORCA Computing: Towards practical quantum accelerators
1.44. Quantum Brilliance: HPC integration & mobile quantum processors
1.45. Riverlane commercializes hardware for quantum error correction
1.46. Main conclusions (I)
1.47. Main conclusions (II)
1.48. Key market shifts for specific qubit modalities in the last 12 months
1.49. Access more with an IDTechEx subscription
2. INTRODUCTION TO QUANTUM COMPUTING
2.1.1. Chapter overview
2.2. Sector Overview
2.2.1. Introduction to quantum computers
2.2.2. Investment in quantum computing is growing
2.2.3. The quantum ecosystem is growing and covers a variety of approaches
2.2.4. The business model for quantum computing - quantum as a service (QaaS)
2.2.5. Value capture in quantum computing
2.2.6. Commercial partnership is driver for growth and a tool for technology development
2.2.7. Business model trends: vertically integrated vs. the 'quantum stack'
2.2.8. Emergence of the mixed quantum stack
2.2.9. Four major challenges for quantum hardware
2.2.10. Shortage of quantum talent is a challenge for the industry
2.2.11. Competing forces in the communication of quantum computing
2.3. National Programs and Initiatives
2.3.1. Quantum computing as a national strategic resource
2.3.2. National facilities are early customers of on-premises quantum computers
2.3.3. Government funding in the US, China, and Europe is driving the commercializing of quantum technologies
2.3.4. USA National Quantum Initiative aims to accelerate research and economic development
2.3.5. DARPA Quantum Benchmarking Initiative
2.3.6. Quantum Economic Development Consortium (QED-C)
2.3.7. NATO announced first quantum strategy in 2024
2.3.8. The UK National Quantum Technologies Program
2.3.9. UK strategy update: NQCC and NQTP receive more support
2.3.10. UK strategy update: Partnerships and London Quantum Technology Cluster
2.3.11. Eleven quantum technology innovation hubs now established in Japan
2.3.12. Quantum in South Korea: Ambitions to become a global leader in the 2030s
2.3.13. Quantum in Australia: Creating clear benchmarks of national quantum eco-system success
2.3.14. Collaboration versus quantum nationalism
2.4. Technical Primer
2.4.1. Classical vs. Quantum
2.4.2. Superposition, entanglement, and observation
2.4.3. Classical computers are built on binary logic
2.4.4. Quantum computers replace binary bits with qubits
2.4.5. Blueprint for a quantum computer: qubits, initialization, readout, manipulation
2.4.6. Case study: Shor's algorithm
2.4.7. Chapter summary - introduction to quantum computing
3. BENCHMARKING QUANTUM HARDWARE
3.1.1. Chapter overview
3.2. Qubit Benchmarking
3.2.1. Noise effects on qubits
3.2.2. Comparing coherence times
3.2.3. Qubit fidelity and error rate
3.3. Quantum Computer Benchmarking
3.3.1. Quantum supremacy and qubit number
3.3.2. Logical qubits and error correction
3.3.3. Introduction to quantum volume
3.3.4. Error rate and quantum volume
3.3.5. Square circuit tests for quantum volume
3.3.6. Critical appraisal of the importance of quantum volume
3.3.7. IonQ introduces algorithmic qubits
3.3.8. Companies defining their own benchmarks
3.3.9. Operational speed and CLOPS (circuit layer operations per second)
3.3.10. Conclusions: determining what makes a good computer is hard, and a quantum computer even harder
3.3.11. Conclusions: the logical qubit era and returns on investment
3.4. Industry Benchmarking
3.4.1. The DiVincenzo criteria
3.4.2. Competing quantum computer architectures: Summary table
3.4.3. IDTechEx - Quantum commercial readiness level (QCRL)
3.4.4. QCRL scale (1-5, commercial application focused)
3.4.5. QCRL scale (6-10, user-volume focused)
4. MARKET FORECASTS
4.1. Forecasting Methodology Overview
4.2. Methodology: roadmap for quantum commercial readiness level by technology
4.3. Roadmap for quantum commercial readiness level (QCRL) over time
4.4. Methodology: Establishing the total addressable market for quantum computing
4.5. Forecast for total addressable market for quantum computing
4.6. Predicting cumulative demand for quantum computers over time (1)
4.7. Predicting cumulative demand for quantum computers over time (2)
4.8. Forecast for installed base of quantum computers, 2026-2046
4.9. Forecast for annual volume of quantum computers, 2026-2046
4.10. Forecast for quantum computer pricing 2026-2046
4.11. Forecast for annual revenue from quantum computer hardware sales, 2026-2046
4.12. Forecast for installed based of quantum computers by technology, 2026-2046
4.13. Forecast for annual revenue from quantum computing hardware sales (breakdown by technology), 2026-2046
4.14. Comparing the install base of quantum computers to the global number of data centers
4.15. Forecast for the volume of quantum computers deployed in data centers, 2026-2046
4.16. Key forecasting changes since the previous report
5. COMPETING QUANTUM COMPUTER ARCHITECTURES
5.1.1. Introduction to competing quantum computer architectures
5.2. Superconducting
5.2.1. Introduction to superconducting qubits (I)
5.2.2. Introduction to superconducting qubits (II)
5.2.3. Superconducting materials and critical temperature
5.2.4. Initialization, manipulation, and readout
5.2.5. Superconducting quantum computer schematic
5.2.6. Comparing key players in superconducting quantum computing (hardware)
5.2.7. IBM: roadmap to 100 million gates by 2029
5.2.8. IQM release new roadmap promising quantum advantage by 2030
5.2.9. IQM complete over a dozen sales and release product dimensions
5.2.10. Rigetti develops a tiled chip approach & moves towards mixed stack
5.2.11. Oxford Quantum Circuits release new roadmap targeting early commercial advantage in 2028
5.2.12. Zuchongzhi 3.0 rivals the performance of leading quantum hardware
5.2.13. Roadmap for superconducting quantum hardware (chart)
5.2.14. Roadmap for superconducting quantum hardware (discussion)
5.2.15. Simplifying superconducting architecture requirements for scale-up
5.2.16. Critical material chain considerations for superconducting quantum computing
5.2.17. SWOT analysis: Superconducting quantum computers
5.2.18. Key conclusions: Superconducting quantum computers
5.3. Trapped Ion
5.3.1. Introduction to trapped-ion quantum computing
5.3.2. Initialization, manipulation, and readout for trapped ion quantum computers
5.3.3. Materials challenges for a fully integrated trapped-ion chip
5.3.4. Comparing key players in trapped ion quantum computing (hardware)
5.3.5. Quantinuum: Growing quantum volume and commercial partnerships
5.3.6. IonQ acquires Oxford Ionics for a record US$1.08 billion
5.3.7. IonQ makes a spree of acquisitions including Oxford Ionics
5.3.8. Oxford Ionics reveals development roadmap
5.3.9. Roadmap for trapped-ion quantum computing hardware (chart)
5.3.10. Roadmap for trapped-ion quantum computing hardware (discussion)
5.3.11. SWOT analysis: Trapped-ion quantum computers
5.3.12. Key conclusions: Trapped ion quantum computers
5.4. Photonic
5.4.1. Introduction to photonic qubits
5.4.2. Comparing photon polarization and squeezed states
5.4.3. Overview of the photonic platform for quantum computing
5.4.4. Initialization, manipulation, and readout of photonic quantum computers
5.4.5. Comparing key players in photonic quantum computing
5.4.6. PsiQuantum receives over AU$1B in government investments and seeks a US$750M private funding round
5.4.7. PsiQuantum reveals new chipset "Omega"
5.4.8. Aegiq - offering versatility without a universal machine
5.4.9. Roadmap for photonic quantum hardware (chart)
5.4.10. Roadmap for photonic quantum hardware (discussion)
5.4.11. SWOT analysis: Photonic quantum computers
5.4.12. Key conclusions: Photonic quantum computers
5.5. Silicon Spin
5.5.1. Introduction to silicon-spin qubits
5.5.2. Qubits from quantum dots - 'hot' qubits are still pretty cold
5.5.3. CMOS readout using resonators offers a speed advantage
5.5.4. The advantage of silicon-spin is in the scale not the temperature
5.5.5. Initialization, manipulation, and readout
5.5.6. Comparing key players in silicon spin quantum computing
5.5.7. Big chip makers are advancing their quantum computing capabilities
5.5.8. Roadmap for silicon-spin quantum computing hardware (chart)
5.5.9. Roadmap for silicon-spin (discussion)
5.5.10. SWOT analysis: Silicon-spin quantum computers
5.5.11. Key conclusions: Silicon-spin quantum computers
5.6. Neutral Atom (Cold Atom)
5.6.1. Introduction to neutral atom quantum computing
5.6.2. Entanglement via Rydberg states in Rubidium/Strontium
5.6.3. Initialization, manipulation and readout for neutral-atom quantum computers
5.6.4. Comparing key players in neutral atom quantum computing (hardware)
5.6.5. QuEra completes US$230 million funding round including Google investment
5.6.6. Atom Computing partner with Microsoft
5.6.7. Pasqal targets 200 logical qubits by 2029 and acquires PIC specialist
5.6.8. Infleqtion aim to reduce qubit overhead in neutral atom error correction
5.6.9. Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (chart)
5.6.10. Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (discussion)
5.6.11. SWOT analysis: Neutral-atom quantum computers
5.6.12. Key conclusions: Neutral atom quantum computers
5.7. Diamond Defect
5.7.1. Introduction to diamond-defect spin-based computing
5.7.2. Lack of complex infrastructure for diamond defect hardware enables early-stage MVPs
5.7.3. Supply chain and materials for diamond-defect spin-based computers
5.7.4. Comparing key players in diamond defect quantum computing
5.7.5. Quantum Brilliance offer lower power quantum solutions for data centers in the near term, and opportunities on the edge long term
5.7.6. Quantum Brilliance: HPC integration & mobile quantum processors
5.7.7. Roadmap for diamond defect quantum computing hardware (chart)
5.7.8. Roadmap for diamond-defect based quantum computers (discussion)
5.7.9. SWOT analysis: Diamond-defect quantum computers
5.7.10. Key conclusions: Diamond-defect quantum computers
5.8. Topological Qubits (Majorana)
5.8.1. Topological qubits (Majorana modes)
5.8.2. Initialization, manipulation, and readout of topological qubits
5.8.3. Microsoft are the primary company pursuing topological qubits
5.8.4. Microsoft's domestic quantum effort - Majorana 1
5.8.5. Scaling up arrays of topological qubits
5.8.6. Roadmap for topological quantum computing hardware (chart)
5.8.7. Roadmap for topological quantum computing hardware (discussion)
5.8.8. SWOT analysis: Topological qubits
5.8.9. Key conclusions: Topological qubits
5.9. Quantum Annealers
5.9.1. Introduction to quantum annealers
5.9.2. How do quantum processors for annealing work?
5.9.3. Initialization and readout of quantum annealers
5.9.4. Annealing is best suited to optimization problems
5.9.5. Commercial examples of use-cases for annealing
5.9.6. Clarity on annealing related terms
5.9.7. Comparing key players in quantum annealing
5.9.8. D-Wave intensifies focus on increasing production application deployments
5.9.9. Qilimanjaro develops analog QASIC chips & target QaaS by EoY
5.9.10. Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (chart)
5.9.11. Roadmap for quantum annealing hardware (discussion)
5.9.12. SWOT analysis: Quantum annealers
5.9.13. Key conclusions: Quantum annealers
5.10. Chapter Summary
5.10.1. Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
5.10.2. Summarizing the promises and challenges of alternative quantum hardware
5.10.3. Competing quantum computer architectures: Summary table
5.10.4. Main conclusions (I)
5.10.5. Main conclusions (II)
5.10.6. Key market shifts for specific qubit modalities in the last 12 months
6. INFRASTRUCTURE FOR QUANTUM COMPUTING
6.1. Chapter overview
6.2. Infrastructure trends: Modular vs. single core
6.3. Hardware agnostic infrastructure platforms for quantum computing represent a new market for established technologies
6.4. Introduction to cryostats for quantum computing
6.5. Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (chart)
6.6. Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (discussion)
6.7. Opportunities in the Asian supply chain for cryostats
6.8. Cryostats need two forms of helium, with different supply chain considerations
6.9. Rare Helium-3 supplies could prove decisive for quantum ecosystems
6.10. Summary of cabling and electronics requirements inside a dilution refrigerator for quantum computing
6.11. Qubit readout methods: Microwaves and microscopes
6.12. Pain points for incumbent platform solutions
7. DEPLOYMENT OF QUANTUM COMPUTERS
7.1.1. Where will quantum computers be deployed?
7.1.2. Should deployed quantum computers be 'hands on' or 'hands off'?
7.1.3. HPC integration of quantum computers
7.1.4. Challenges in the delivery and commissioning of quantum computers
7.1.5. Case study: Potential sources of disruption in a quantum computing environment and the sensors used to monitor them - IQM
7.2. Quantum Computing in Data Centers
7.2.1. Data centers are key partners for quantum hardware developers to reach more customers
7.2.2. Data centers complement the quantum as a service (QaaS) business model
7.2.3. Hyperscalers position themselves as platform enablers
7.2.4. What is a platform for quantum computing?
7.2.5. OCP Ready for Quantum
7.2.6. Fundamental principle of cooling systems is similar in data centers and (cryogenically cooled) quantum computers (part 1)
7.2.7. However different orders of magnitude of cooling are required in data centers and quantum computers (part 2)
7.2.8. Energy consumption of cooling systems - classical
7.2.9. Energy consumption of cooling systems - quantum
7.2.10. Comparing the energy consumption of quantum and classical computers
7.2.11. Power demand from data centers will increase significantly over the coming decade
7.2.12. Key takeaways for the data center industry
8. QUANTUM COMPUTING AND AI
8.1. Quantum for AI, AI for Quantum, or Quantum vs AI?
8.2. Use cases for AI in quantum computing
8.3. AI tools could assist in interfacing with quantum machines
8.4. Competition with advancements in classical computing
8.5. Two of China's tech giants move away from quantum and towards AI
8.6. NVIDIA & quantum computing: NVAQC and Quantum Cloud
8.7. ORCA Computing: Quantum processors for machine learning
8.8. Will quantum computers improve or worsen global energy and technology inequality?
8.9. Conclusion - are quantum and AI allies or competitors?
9. APPLICATIONS OF QUANTUM COMPUTING
9.1. Overview of Key Applications
9.1.1. Chapter overview - applications of quantum computing
9.1.2. What will be the first "killer application" for quantum computing? (Part 1)
9.1.3. What will be the first "killer application" for quantum computing? (Part 2)
9.1.4. 'Hack Now Decrypt Later' (HNDL) and preparing for Q-Day/Y2Q
9.1.5. Google Quantum AI study suggests RSA could be broken with only 1 million physical qubits
9.1.6. Which Industries Have Problems Quantum Computing Could Solve?
9.2. Automotive Applications of Quantum Computing
9.2.1. Quantum chemistry offers more accurate simulations to aid battery material discovery
9.2.2. Quantum machine learning could make image classification for vehicle autonomy more efficient
9.2.3. Quantum optimization for assembly line and distribution efficiency could save time, money, and energy
9.2.4. Most automotive players are pursuing quantum computing for battery chemistry
9.2.5. The automotive industry is yet to converge on a preferred qubit modality
9.2.6. Partnerships and collaborations for automotive quantum computing
9.2.7. Mercedes: Case study in remaining hardware agnostic
9.2.8. Tesla: Supercomputers not quantum computers
9.2.9. Summary of key conclusions
9.2.10. Analyst opinion on quantum computing for automotive
9.3. Finance Applications of Quantum Computing
9.3.1. Partnerships forming now will shape the future of quantum computing for the financial sector
9.3.2. Despite its early stage, preparing for quantum computing now is a key strategy in the finance industry (1)
9.3.3. Despite its early stage, preparing for quantum computing now is a key strategy in the finance industry (2)
9.3.4. Use cases of quantum computing in finance
9.3.5. HSBC and Quantum Key Distribution
9.3.6. Quantum key distribution - 4 challenges to adoption - BT
10. MATERIALS FOR QUANTUM COMPUTING
10.1.1. Chapter Overview
10.2. Superconductors
10.2.1. Overview of superconductors in quantum technology
10.2.2. Critical temperature plays a key role in superconductor material choice for quantum technology
10.2.3. Critical material chain considerations for superconducting quantum computing
10.2.4. Overview of the superconductor value chain in quantum technology
10.2.5. Room temperature superconductors - and why they won't necessarily unlock the quantum technology market
10.2.6. Superconducting Nanowire Single Photon Detector (SNSPD)
10.3. Superconducting nanowire single photon detectors (SNSPDs)
10.3.1. SNSPD applications must value performance highly enough to justify the bulk/cost of cryogenics
10.3.2. Research in scaling SNSPD arrays beyond kilopixel
10.3.3. Advancements in superconducting materials drives SNSPD development
10.3.4. Comparison of commercial SNSPD players
10.3.5. SWOT analysis: Superconducting nanowire single photon detectors (SNSPDs)
10.3.6. Kinetic Inductance Detector (KID) and Transition Edge Sensor (TES)
10.4. Kinetic inductance detectors (KIDs)
10.4.1. Transition edge sensors (TES)
10.4.2. How have SNSPDs gained traction while KIDs and TESs remain in research?
10.4.3. Comparison of single photon detector technology
10.5. Photonics, Silicon Photonics and Optical Components
10.5.1. Overview of photonics, silicon photonics and optics in quantum technology
10.5.2. Overview of material considerations for photonic integrated circuits (PICs)
10.5.3. Photonic computing demands better electro-optical materials, alternatives to standard silicon and warmer superconductors than niobium (1)
10.5.4. Photonic computing demands better electro-optical materials, alternatives to standard silicon and warmer superconductors than niobium (2)
10.5.5. An opportunity for better optical fiber and quantum interconnects materials
10.6. Semiconductor Single Photon Detectors
10.6.1. Introduction to semiconductor photon detectors
10.6.2. Operating principles of SPADs: Avalanche photodiode (APD) basics
10.6.3. Operating principles of single-photon avalanche diodes (SPADs)
10.6.4. Arrays of SPADs in series can form silicon photomultipliers (SiPMs) as a solid-state alternative to traditional PMTs
10.6.5. Innovation in the next generation of SPADs
10.6.6. Key players and innovators in the next generation of SPADs
10.6.7. Applications of SPADs formed in a trade-off of resolution and performance
10.6.8. Development trends for groups of key SPAD players
10.6.9. Advanced semiconductor packaging techniques enabling higher pixel counts and timing functionality for SPAD arrays
10.6.10. Alternative semiconductor SPADs unlock infrared wavelengths beyond the range of silicon (1)
10.6.11. Alternative semiconductor SPADs unlock infrared wavelengths beyond the range of silicon (2)
10.6.12. Competition or cooperation for SPADs and SNSPDs in quantum communications and computing?
10.6.13. Emerging SPADs: SWOT analysis
10.7. Nanomaterials (Graphene, CNTs, Diamond and MOFs)
10.7.1. Introduction to 2D Materials for Quantum Technology
10.7.2. Interest in TMD based quantum dots as single photon sources for quantum networking
10.7.3. Introduction to graphene membranes
10.7.4. Research interest in graphene membranes for RAM memory in quantum computers
10.7.5. 2.5D Materials pitches as solution to quantum information storage
10.7.6. Single Walled Carbon Nanotubes for Quantum Computers
10.7.7. Long term potential in the quantum materials market for Boron Nitride Nanotubes (BNNT)
10.7.8. Snapshot of market readiness levels of CNT applications - quantum only at PoC stage
10.7.9. Overview of diamond in quantum technology
10.7.10. Material advantages and disadvantages of diamond for quantum applications
10.7.11. Element Six are leaders in scaling up manufacturing of diamond for quantum applications using chemical vapor deposition (CVD)
10.7.12. Overview of the synthetic diamond value chain in quantum technology
10.7.13. Chromophore integrated MOFs can stabilize qubits at room temperature for quantum computing
10.7.14. Conclusions and outlook: Materials opportunities in quantum computing
11. COMPANY PROFILES
11.1. Aegiq
11.2. BlueFors (Helium)
11.3. Classiq
11.4. D-Wave
11.5. Diatope
11.6. Diraq
11.7. Element Six (Quantum Technologies)
11.8. Hitachi Cambridge Laboratory (HCL)
11.9. IBM (Quantum Computing)
11.10. Infineon (Quantum Algorithms)
11.11. Infleqtion (Cold Quanta)
11.12. IonQ
11.13. IQM
11.14. Microsoft Quantum
11.15. nu quantum
11.16. ORCA Computing
11.17. Oxford Ionics
11.18. Oxford Quantum Circuits
11.19. Pasqal
11.20. Photon Force
11.21. Powerlase Ltd
11.22. PsiQuantum
11.23. Q.ANT
11.24. Qilimanjaro Quantum Tech
11.25. Quantinuum
11.26. QuantrolOx
11.27. Quantum Brilliance
11.28. Quantum Computing Inc
11.29. Quantum Economic Development Consortium (QED-C)
11.30. Quantum Motion
11.31. Quantum XChange
11.32. QuEra
11.33. QuiX Quantum
11.34. Rigetti
11.35. Riverlane
11.36. Schrödinger Update: Batteries and Materials Informatics
11.37. SEEQC
11.38. SemiWise
11.39. Senko Advance Components Ltd
11.40. Single Quantum
11.41. Siquance
11.42. TE Connectivity: Connectors for Quantum Computing
11.43. VTT Manufacturing (Quantum Technologies)
11.44. XeedQ
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