据富比士杂志报导，我们每天能产生2.5EB（约10 亿GB）数据，这相当于25 万个美国国会图书馆或500 万台笔记型电脑记录的内容。我们有32 亿个全球网际网络用户，他们每分钟在Pinterest 上发表9,722 个Pin，在Twitter 发表347,222 条推文，在Facebook 上留下420 万个「赞」，我们还透过拍照和视频、保存文件、打开帐户等行为产生其他大量数据。
我们正处于传统电脑数据处理能力的极限，但数据还在不断增长。虽然摩尔定律（Moore's Law）预测集成电路上的晶体管数量每隔两年就会翻一倍，但自1965 年这个术语出现以来，事实证明它有很强的弹性。随着技术进步，晶体管现在的体积越来越小。正因为如此，业界领导者展开激烈竞争，看谁能首先推出一款比现有电脑更强大的量子电脑，处理我们每天产生的所有数据，并解决日益复杂的问题。
量子电脑能快速解决复杂问题
当这些行业领袖成功制造出商业上可行的量子电脑时，这些电脑就有可能在几秒内完成庞大的计算量，这些任务可能需要传统电脑花费数千年时间才能完成。
今天，Google 宣称已拥有这种量子电脑，据说它的速度比当今任何一种计算系统都快1 亿倍。如果我们能用它处理生成的大量数据并解决非常复杂的问题，那将至关重要。成功的关键是把现实世界的问题转化为量子语言。
我们生成的数据集之复杂性和增长规模，远比计算技术进步快得多，因此对计算结构造成相当大的压力。虽然今天的电脑难以解决或无法解决某些问题，但这些问题预计将被量子电脑在几秒钟内破解。
据预测，赢咖4（AI），尤其是机器学习，可从量子计算技术的进步中获益，且还会持续下去，即使在完整的量子计算解决方案出现之前。量子计算法使我们能增强机器学习的能力。
量子电脑将优化解决方案
量子计算促进数位革命的另一种方式是，我们能采样数据，并最佳化遇到的各种问题（从组合分析到最佳递送路线等），甚至能帮助确定每个人的最佳治疗方式和医疗方案。
我们正处在大数据增长的关键点，我们已经改变了电脑架构，这就需要用不同的计算方法来处理大数据。它不仅规模更大，且要解决的问题也不同。量子电脑更能有效解决连续性问题，给予企业甚至消费者做更好决策的能力，这正是说服企业投资新技术方面所需要的。
量子电脑可识别大数据集中的模式
预计量子计算能搜寻非常大、未排序的数据集，以非常快的速度发现模式或异常。量子电脑可同时访问数据库所有条目，在几秒钟内识别出相似点。虽然这在理论上可行，但它只发生在并行的电脑上，且只能以一个接一个的方式查看每条纪录，所以它花费大量的时间；取决于数据集的大小，它可能永远不会成为现实。
量子电脑以帮助整合不同数据集的数据
此外，由于可用于整合不同的数据集，量子电脑有望获得巨大突破。虽然这在没有人类介入的情况下可能很困难，但人类的参与将帮助电脑学会未来如何整合数据。
因此，如果有不同独特模式的原始数据源，并有研究团队想要比较它们，那么在数据比较值钱，电脑就必须理解模式之间的关系。为了实现这个目标，需要在分析自然语言的语义方面取得突破，而这正是AI 面临的最大挑战之一。然而，人类可以提供输入，然后训练未来系统。
最终，量子电脑将允许快速分析和整合庞大的数据集，这些数据集将改进和改变机器学习和AI 能力。
