报告概述

到 2034 年，全球量子机器学习市场规模预计将从 2024 年的10.8 亿美元增至204.6 亿美元左右，在预测期内以 34.2% 的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据市场主导地位，占据45.2%以上份额，收入4.8 亿美元。

量子机器学习 (QML) 市场是一个新兴领域，它将量子计算的力量与机器学习技术相结合。随着量子计算机利用量子力学原理实现更快的处理和更高的精度，这个市场正在获得动力。 QML 将为传统机器学习能力之外的复杂问题提供解决方案，从而彻底改变各行业的数据处理。

顶部QML 的驱动因素包括需要更快、更高效地处理不断增长的数据集，以及对人工智能复杂模型的需求。一股强大的力量是在许多领域中看到的数据爆炸，而传统方法在这些领域中与计算限制作斗争。此外，传统人工智能模型不断增加的能耗也推动了人们对量子方法的兴趣，这些方法可以提供更节能的解决方案。

随着越来越多的组织认识到潜在的速度和准确性提升，对 QML 解决方案的需求正在扩大。全球超过 300 家公司积极参与 QML 开发，总共筹集了数十亿美元的投资。云量子计算平台提高了可访问性，导致大中型企业越来越多地采用。在风险管理和药物发现等领域处理高维数据的能力使 QML 成为数据密集型行业的变革性技术。​

例如，在 9 月到 2025 年，RigettiComputing 收到了两个 9 量子位 Novera 量子系统的 570 万美元订单，计划于 2026 年初交付。该公司还与美国空军研究实验室签署了一份价值 580 万美元的三年期合同，以推进超导量子网络，突显了人们对量子机器学习和混合量子经典技术日益增长的兴趣。

关键要点

• 软件和解决方案细分市场占据主导地位，占61.2%，这主要得益于企业对用于高级分析的量子算法和混合人工智能模型的投资不断增长。
• 随着组织越来越依赖云基础设施来可扩展地访问量子计算功能，基于云的细分市场以90.3%领先。
• 优化问题细分市场占30.7%，凸显量子系统的广泛应用改善决策、物流和财务建模。
• BFSI 行业采用量子机器学习进行欺诈检测、投资组合优化和实时风险评估，占据了30.1%的强势地位。
• 美国市场在 2024 年达到4.4 亿美元，在不断扩大的研究的支持下，复合年增长率强劲，达到32.9%量子计算领域的倡议和公私合作伙伴关系。
• 北美以超过 45.2% 的市场份额领先全球，这反映出强大的技术基础设施、政府资助以及量子技术在企业人工智能系统中的早期集成。

采用率统计

• 整体企业采用率：截至到 2024 年中期，只有 25% 的组织拥有集成的量子计算解决方案。采用率缓慢主要是由于成本高和竞争激烈lex 实施要求。
• 投资和探索：德勤 2024 年的一项研究发现，25% 的美国商业和技术领导者在过去 12 个月内投资了量子计算，与 2023 年相比增加了三倍。在这些投资者中，76% 认为量子技术已经为其带来了可衡量的价值
• 早期实验：2021年，约25%的大型企业正在积极研究或测试量子技术。这一数字可能在 2024 年至 2025 年期间有所增加，反映出随着市场的成熟和概念验证计划的扩大，该数字将稳步进步。
• 基于云的增长：量子即服务 (QaaS) 的增长使量子技术变得更容易获得。 Amazon Braket 是领先的 QaaS 平台之一，报告称 2024 年 7 月订阅量增长了 30%汽车、零售和医药等行业的需求。

生成式人工智能的作用

量子机器学习 (QML) 正在稳步成为量子计算推动人工智能新进步的关键交叉点。生成式人工智能在这里发挥着越来越重要的作用，它利用量子系统来创建传统机器难以有效生成的文本或模式等输出。

最近的研究表明，得益于平衡经典训练和量子推理的量子神经网络，量子模型可以生成超出经典范围的数据模式。这一突破意味着量子生成人工智能有一天可以比当前方法更有效地处理语言生成或复杂数据建模等任务，研究报告称，随着系统规模的扩大，这些模型的性能优于经典方法。​

在这个领域，大约44％的量子机器学习进展与直接针对生成式人工智能应用，凸显其意义。随着量子模型改进量子电路的压缩并有效生成新的量子态，机器学习和量子硬件之间的界限变得更加实际和有影响力。

投资和商业利益

QML 的投资机会跨越多个高价值领域，包括人工智能和机器学习、后量子加密的网络安全、药物发现、金融和材料科学。风险投资正流向开发量子硬件、软件和混合人工智能解决方案的公司。

金融机构、医疗保健公司和工业企业都在寻求利用 QML 的潜力来获得竞争优势。量子计算解决以前无法解决的问题的能力吸引了广泛的投资者关注。​

QML 的商业优势包括更准确的预测分析、更好的资源分配和更快的决策。量子工具可以优化供应链、改善财务预测并加快药品和材料开发的研究。通过量子安全加密增强网络安全，保护敏感数据。最终，QML 有望提高运营效率并提供传统方法无法比拟的新功能。

美国量子机器学习市场规模

美国的量子机器学习市场正在大幅增长，目前价值4.4亿美元，预计该市场的复合年增长率为32.9%。这一增长是由数据量爆炸式增长推动的，需要更快、更智能的处理解决方案。传统机器学习在复杂应用程序的可扩展性方面遇到了困难，而量子机器学习在分析大量数据集方面提供了卓越的速度和准确性，从而能够及时、准确地做出决策。

此外，金融、医疗保健和制造等关键行业正在采用量子机器学习来提高运营效率并释放新机遇。量子硬件和软件的进步、不断增长的基于云的量子解决方案以及政府和私营部门的大量投资进一步加速了市场扩张。

例如，2025 年 10 月，微软宣布与 AtomComputing 合作部署“2 级”量子计算机。该系统支持量子纠错，并为微软的 Azure 云平台做好商业量子工作负载的准备，从而在云端实现更可靠的量子机器学习应用。

2024 年，北美在全球量子机器学习市场中占据主导地位，占据了超过45.2%的份额，收入4.8 亿美元。这种主导地位归因于该地区’ 拥有由领先科技公司、先进研究机构和大量政府资助组成的强大生态系统。

美国尤其通过《国家量子计划法案》等战略举措推动经济增长，加速研发和商业量子技术的采用。学术界、初创企业和行业参与者之间的紧密合作促进了持续创新。此外，北美对 BFSI、医疗保健和国防等行业的密码学、优化和科学研究等关键应用的关注巩固了其领导地位。

例如，2025 年 10 月，谷歌在 65 量子位处理器上展示了其 Quantum Echoes 算法的功能，实现了比最快的经典超级计算机快 13,000 倍的物理模拟。这一进步凸显了 Google 在实现量子机器学习任务的实用量子加速方面的强大地位。

Componen分析

2024年，软件和解决方案细分市场占据主导市场地位，占据全球量子机器学习市场61.2%份额。该细分市场包括使组织能够利用量子计算的力量实现机器学习目的的平台和工具。这些软件解决方案有助于加速数据处理并提高算法性能，使复杂的计算更易于管理。

组织越来越多地投资于这些软件产品，因为它们提供了将量子功能集成到现有机器学习工作流程中的实用方法。此类解决方案涵盖从算法开发到部署的广泛功能，帮助企业解决复杂问题并从量子进步中获取价值。

例如，2025 年 6 月，IBM 推出了构建大规模容错量子计算机的详细路线图，包括开发新的量子处理器和工具，旨在实现先进的量子软件应用程序和解决方案。 IBM 的 Quantum Loon 芯片和计划中的模块是可扩展量子机器学习软件开发的关键。

部署分析

2024 年，基于云的细分市场占据了市场主导地位，占据了全球量子机器学习市场90.3%的份额。它允许企业远程访问量子计算资源，而无需大量投资物理量子硬件。这种易于访问的方式降低了传统上阻碍量​​子技术使用的障碍，从而加速了采用。

使用云平台，各种规模的公司都可以灵活且经济高效地试验和实施量子机器学习解决方案。云模型还确保用户可以利用由服务提供商维护的最先进的量子系统，从而增强规模能力并减少维护问题。

例如，2025 年 5 月，AWS 和 RigettiComputing 合作在 AWS 基于云的 Amazon Braket 平台上构建量子机器学习应用程序，方便通过云访问量子硬件和软件。这支持企业在无需硬件投资的情况下远程采用量子机器学习。

应用分析

2024 年，优化问题细分市场占据了市场主导地位，占据了全球量子机器学习市场30.7%的份额。量子机器学习在解决这些问题方面尤其有效，比经典方法更快、更高效。此功能对于资源分配、调度和决策需要高精度和速度的行业至关重要。

优化中的量子优势可帮助组织降低成本并改善物流、金融等领域的成果和人工智能。随着公司寻求创新方法来解决复杂的运营挑战，该应用预计将继续推动市场增长。

例如，2025 年 8 月，D-Wave 展示了多个解决优化问题的量子 AI 项目，包括药物发现和采用量子增强机器学习工具提高速度和准确性的高能物理模拟。

最终用途行业分析

2024 年，BFSI 细分市场占据主导市场地位，占据全球量子机器学习市场30.1% 的份额。银行、金融服务和保险公司使用量子增强机器学习来改进投资组合管理、检测欺诈、评估风险和优化交易策略。这些功能提高了数据密集型行业的决策速度和准确性。

BFSI 行业的兴趣源于以下需求：管理庞大、复杂的数据集，同时保持安全性和法规遵从性。对量子技术的早期投资使这些公司能够通过改进分析和运营效率获得竞争优势。

例如，2025 年 9 月，霍尼韦尔量子筹集了 6 亿美元，用于扩展其针对金融等商业应用的量子计算系统，加快为欺诈检测和风险管理等 BFSI 用例构建通用容错计算机的努力。

新兴趋势

量子机器学习的新兴趋势表明，结合了两种技术优势的混合量子经典框架得到了快速采用。目前大约38％的研究重点是开发这些集成模型，这些模型将量子算法应用于要求苛刻的任务，同时依赖经典方法进行数据处理步骤。

这种混合方法使量子成为可能尽管错误和量子位保真度仍然是挑战，但机器学习在短期内将变得更加容易和适用。它还为药物发现、金融和自主系统等领域开辟了新的途径，在这些领域，专业的优化和模拟至关重要。​另一个坚实的趋势涉及基于云的量子机器学习服务交付。

大约27％参与量子计算的公司现在提供可访问的平台，让用户无需现场硬件即可利用量子模型。这种云模型简化了旨在利用机器学习中的量子增强功能的企业的切入点，为随着量子硬件的成熟而更广泛采用奠定了基础。

增长因素

量子机器学习的关键增长因素包括量子硬件的快速进步，特别是纠错和量子位质量的提高。具有更高量子比特数和更低错误的技术r 速率已证明能够比经典超级计算机更快地执行复杂计算。这一进展增强了人们对量子机器学习商业可行性的信心。

此外，基于云的量子计算平台的可用性不断提高，使更多组织能够在不拥有量子系统的情况下访问资源和进行实验。​另一个增长动力是量子机器学习在医疗保健、金融和自主系统等各个行业中不断扩大的应用范围。

量子机器学习加速药物发现、优化产品组合和改进自动驾驶汽车传感器数据分析的能力日益得到认可。对这些领域日益增长的兴趣推动了研究投资并促进了合作，支持量子机器学习技术进一步成熟并将其集成到业务工作流程中。

关键细分市场

按组件

• 软件与解决方案
• 服务
  • 咨询与咨询
  • 部署与集成
  • 支持与维护

按部署

• 本地
• 基于云

按应用

• 优化问题
• 模式识别和分类
• 药物发现与材料科学
• 量子化学模拟
• 生成模型
• 其他

按最终用途行业划分

• 银行、金融服务和保险（BFSI）
• 医疗保健与制药
• 汽车和航空航天
• 能源与电力
• 政府与国防
• 其他

重点地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

不断增加的数据生成促进了量子机器学习

通过数字技术和互联设备创建的数据量不断增长是量子机器学习市场的关键驱动力。处理如此海量的信息需要超越传统方法的先进计算能力。

量子机器学习提供更快、更高效的数据分析能力，帮助企业提取有价值的见解并做出更明智的决策。这种对更好的数据处理的需求处理推动医疗保健、金融和制造等行业采用量子解决方案。随着对快速准确数据解释的需求不断增加，量子机器学习成为保持竞争优势和推动创新的重要工具。

例如，2025 年 6 月，IBM 与四个美国政府研究中心合作开发以量子为中心的超级计算系统。该计划的重点是整合量子和经典处理，以满足科学和工业领域对高级数据分析不断增长的需求，强化 IBM 通过量子技术增强计算效率的战略。

限制

高开发成本限制市场覆盖

减缓量子机器学习增长的一个主要限制是开发和运营量子计算硬件的高成本。量子机器需要复杂的基础设施，包括专门的冷却系统，只有大型组织或研究机构才能负担得起。这种昂贵的设置使小公司和初创公司很难获得量子技术并从中受益。

量子硬件的可用性有限意味着许多企业仍然依赖经典计算方法或基于云的量子服务，而这些方法仍然昂贵且存在限制。由于财务和基础设施障碍导致采用缓慢，限制了市场向更广泛领域的扩张。

例如，2025 年 11 月，尽管对其量子云服务的需求不断增长，但有报道称，由于对财务可持续性的担忧，导致股票评级下调，RigettiComputing 承认昂贵的量子系统开发带来的挑战。制造和维护量子硬件的高昂费用继续限制了市场范围，主要局限于大型企业和研究机构。

机遇

基于云的量子平台实现大众化

基于云的量子计算平台代表了市场的重要机遇。这些平台提供对量子计算资源和算法的访问，而无需对物理基础设施进行大量投资。这种模型允许不同规模的企业开始尝试量子机器学习，并将其方便地集成到他们的流程中。

通过降低进入壁垒，云平台促进了跨行业更广泛的采用和创新。它们为物流、药物发现和金融分析中的复杂问题提供了解决方案，加快了量子技术成为主流工具的步伐。

例如，2024 年 12 月，亚马逊网络服务 (AWS) 与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台与 AWS Braket 服务集成，使用户能够通过云。此次合作展示了云平台如何降低企业和研究人员在无需大量前期投资的情况下获取先进量子计算资源的障碍。

挑战

量子硬件限制和稳定性问题

由于当前量子硬件的脆弱性，量子机器学习面临着重大挑战。量子比特高度敏感，容易因环境因素而产生错误。这种不稳定性影响了量子计算的可靠性和准确性，阻碍了机器学习应用的有效性。

目前，量子系统仍处于早期技术阶段，可扩展性和纠错能力有限。硬件设计和错误缓解技术的进步对于提高稳定性和释放量子机器学习在实际应用中的全部潜力至关重要。

例如，2025 年 2 月，微软推出了 Majorana 1 量子芯片，强调了通过逻辑量子位进行纠错的进步，但也承认与硬件可靠性和稳定性相关的持续挑战。尽管取得了进展，当前的量子系统仍然面临着噪声和量子比特相干性方面的困难，这是需要克服的重要障碍。

关键参与者分析

量子机器学习领域的领导者由 IBM、Google、Microsoft 和 Amazon Web Services 等公司领导。这些提供商强调基于云的 SDK 和混合工作流程，以支持变分算法和内核方法模型。他们专注于开发者生态系统、与现有人工智能堆栈的集成以及企业治理，这使他们成为早期量子机器学习采用的主要推动者。

同时，以硬件为中心的公司推动了量子机器学习的物理可行性。 Rigetti Computer、D‑Wave Systems、Xanadu Quantum Technologies、IonQ 和 Quantinuum（以前称为 Hone）等公司ywell Quantum Solutions）涵盖超导、退火、光子和俘获离子架构。他们提供对 QML 实验至关重要的云端点、脉冲级控制和错误缓解工具。

补充这两层的是软件和服务专家，例如 Zapata Computers、QC Ware、Classiq Technologies、Terra Quantum、1QBit 以及 Accenture 和 Atos 等集成商。阿里云和富士通等区域参与者支持合规性和本地化。这些公司专注于算法设计、工作流程自动化和特定领域的模板，支持金融、物流和材料领域的应用。

市场上的主要参与者

• IBM
• Google
• 微软
• Amazon Web Services (AWS)
• RigettiComputing
• D-Wave Systems
• Xanadu Quantum技术
• 霍尼韦尔量子解决方案 (Quantinuum)
• IonQ
• Zapata 计算
• QC Ware
• Atos
• 阿里云
• 富士通
• 埃森哲
• 1QBit
• Terra Quantum
• Classiq Technologies
• 其他

近期进展

• 2025 年 10 月，Google 报告了其量子回声技术取得的重大量子突破在 65 量子位处理器上运行的算法。该算法的物理模拟速度比最快的经典超级计算机快 13,000 倍，标志着在量子机器学习应用中迈向实用量子优势的关键一步。这凸显了 Google 在该领域硬件和软件创新方面的领先地位。
• 2025 年 10 月D-Wave Quantum 因其拥有超过 4400 个量子位的 Advantage2 退火量子计算机获得 Fast Company 认可。该系统于 2025 年 5 月推出，以高连接性和节能量子计算而闻名，非常适合优化和人工智能应用中的生产，进一步提升了 D-Wave 在量子领域的声誉嗯机器学习市场。