量子计算机有望提供更强的计算能力。量子计算机提供了另一条增强计算能力的思路。它的并行计算的特性，使得它可以一次同时处理多个任务，有望实现计算能力上的超越。
量子计算的核心优势是可以实现高速并行计算。在计算机科学中，无论经典计算还是量子计算，他们的计算功能的实现都可以分解为简单的逻辑门的运算，包括：“与”门，“或”门，“非”门，“异或”门等。简单来讲，每一次逻辑门的运算（简称操作）都是都要消耗一个单位时间来完成。经典计算机的运算模式通常是一步一步进行的。它的每一个数字都是单独存储的，而且是逐个运算。所以对于4个数字进行同一个操作时，要消耗4单位时间。而量子计算中，一个2个量子比特的存储器可以同时存储4个数字，这里一个量子态可以代表所有存储的数字。科学家通过特定设计对量子态进行一次变换，即可对4个数字同时操作，而且只消耗1单位时间。这种变换相当于经典计算的逻辑门，实现了对存储器中的数字并行运算，这被称为量子并行计算。可以看到，当量子比特数量越大时，这种运算速度的优势将越明显。它可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。
量子计算机的量子比特数量以指数形式增长，算力将以指数的指数增长。对于量子计算机，在半导体材料和超导材料等领域，科学家也已经积累了数十年的理论与经验。现有的最有希望的量子计算机方案之一就是低温超导系统，它涉及了半导体材料与超导材料的应用，主要是基于硅晶体，掺杂一定量的超导材料，实现量子计算。而现有的技术积累将极大促进该方案的发展与快速突破，用更短的时间（相比与经典计算机）实现大规模的商业化应用。可以看到，量子计算机的量子比特数量以指数增长的形式快速上升，从2003年起的1位量子比特，到2013年512位量子比特的计算机，再到2015年实现1000位量子比特。目前，非通用型量子计算机的已经实现了1000位量子比特，在特定算法上（比如模拟退火，一种优化方法），计算效率比经典计算机要快一亿倍。
量子计算机经过近40年的时间的理论研究阶段，在2007年首次实现硬件方面商业化。目前发展迅速的是非通用型量子计算机，而通用型量子计算机还处于起步阶段。我们认为，通用型量子计算机和非通用型量子计算机最终将在市场上共存，并最终共同向经典计算机的市场份额发起挑战。
2007年，D-wave Systems实现了历史上第一台商用量子计算机。宣布研制成功16量子比特的量子计算机——“猎户座”（Orion）。D-wave公司的量子计算机是用超导量子器件做成的。所使用量子计算机方式是绝热量子计算，是将量子计算体系放置在体系的基态，而最终的计算结果就是最后的量子体系的基态。2011年5月11日，该公司正式发布了全球第一款商用型量子计算机“D-Wave One”，实现了128位量子比特。它不是通用量子计算机，并不能运行所有的量子算法。D-wave实际上是一台量子退火机（quantum annealing machine），在图像搜索方面确实具有优势。Google和NASA花1000万美金买一台D-wave，共同建立了Quantum AI Lab。2013年它研制出的产品D-wave Two，实现了512位量子比特，并将其销售给了Google，用于Google内部的量子计算的相关研发。截止到2014年，该公司的累计融资总额达到1.6亿美元。
“十三五”规划期间，量子计算机被我国列为重点研究方向之一。 国内已有不少科研团队关注于量子计算领域。包括中国科学技术大学的潘建伟教授，清华大学的应明生教授，中国科学技术大学的杜江峰教授等团队，主要关注点在于量子算法和量子计算机的实现上。另有一些研究团队关注在高温新型超导材料（指接近室温的温度下，实现超导）等基础研究领域。这些基础研究的突破也能大力促进量子计算产业的高速发展。2016年8月，我国量子计算机研究取得突破性进展，中国科技大学量子实验室宣布成功研发了半导体量子芯片。相关研究成果已在国际权威科研期刊上发表。
从服务器到云计算，人工智能的应用场景得到了极大的拓展，我们认为量子计算也将拓展人工智能的应用场景。我们认为，人工智能的发展存在三个阶段：服务器时代、云计算时代、量子计算时代。其中量子计算时代为人工智能带来的颠覆，除了计算能力方面，更重要的是极大地增加了应用场景。
目前，量子计算较为成功的应用集中在大数据快速搜索。这主要是因为这个应用领域中，诞生了相应的优秀的量子计算算法，使得经典计算体系中无解或者趋近无解的问题（需要消耗几百年甚至上千万年的时间），在量子计算的环境中，转化为了可解并且能快速求解的状态（只需要不到一秒或者几分钟的时间），使得这个领域成为目前量子计算的重要应用方向。
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