El tamaño del mercado de aprendizaje automático cuántico, el análisis de la industria y el análisis de la industria, por componente (hardware y software), por implementación (en instalaciones y basadas en la nube), por industria (BFSI, atención médica, energía y servicios públicos, automotriz y otros (fabricación) y pronóstico regional hasta 2032

El mercado global de aprendizaje automático cuántico está creciendo significativamente a medida que se utilizan tecnologías de computación cuántica para mejorar los modelos de aprendizaje automático, proporcionando mejoras exponenciales en la velocidad de cálculo y la precisión del modelo. Más allá de las capacidades de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, el aprendizaje automático cuántico facilita el procesamiento de datos en tiempo real, mejora la identificación de patrones y ayuda en la solución de problemas de optimización. Para aumentar la eficiencia operativa y abrir nuevas perspectivas, las industrias clave, como la fabricación, la atención médica, el BFSI y el automóvil, están implementando QML (aprendizaje automático cuántico).

Impacto de la IA generativa en el mercado global de aprendizaje automático cuántico

La IA generativa está alterando el aprendizaje automático cuántico al automatizar la generación de modelos cuánticos, mejorar la corrección de errores de qubit y acelerar la optimización del algoritmo. El uso de IA generativo permite que los sistemas cuánticos se autoadrintoren y aumenten la precisión sin requerir mucha intervención humana.

• En agosto de 2024, IBM anunció una inversión de USD 600 millones en sistemas cuánticos generativos de IA, lo que aumentará la eficiencia de análisis predictivo en un 40%.

Driver del mercado de aprendizaje automático cuántico

Los volúmenes de datos explosivos demandan soluciones de procesamiento más rápidas y inteligentes

A medida que las organizaciones en todas las industrias generan grandes cantidades de datos, la demanda de procesamiento de datos más rápido y preciso aumenta exponencialmente. Los modelos tradicionales de aprendizaje automático a veces sufren escalabilidad y velocidad de procesamiento, particularmente para aplicaciones complicadas como el modelado financiero o el diagnóstico de atención médica.

Quantum Machine Learning proporciona una solución al analizar conjuntos de datos masivos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones hacer juicios más oportunos y precisos.

• En septiembre de 2024, JPMorgan Chase invirtió USD 500 millones en tecnología cuántica con el objetivo de mejorar la gestión de riesgos y las capacidades comerciales en tiempo real.

Esta tendencia destaca cómo el aprendizaje automático cuántico aborda los problemas creados por la explosión de datos, proporcionando a las empresas una ventaja crucial en industrias altamente competitivas.

Restricción del mercado de aprendizaje automático cuántico

Altos costos de desarrollo y accesibilidad de hardware limitada adopción lenta

El hardware cuántico todavía está en la etapa experimental, y se necesitan costos sustanciales para construirlo y mantenerlo. Los sistemas especializados de infraestructura y enfriamiento requeridos para computadoras cuánticas limitan su disponibilidad a solo unas pocas grandes corporaciones e instituciones de investigación.

• En junio de 2024, según la industria, solo el 25% de las organizaciones informaron integrar soluciones cuánticas debido a los altos precios, mientras que muchas pequeñas y medianas empresas (PYME) utilizan modelos híbridos para cerrar la brecha entre la computación clásica y cuántica.

Este acceso restringido a la infraestructura cuántica limita la absorción, particularmente en lugares con ecosistemas de tecnología débiles.

Oportunidad de mercado de aprendizaje automático cuántico

Cambiar hacia plataformas cuánticas basadas en la nube democratiza el acceso

El aumento de Quantum como servicio (QAAS) en plataformas en la nube ha reducido las barreras de entrada, lo que permite a las empresas experimentar con algoritmos cuánticos sin invertir mucho en infraestructura. Las plataformas cuánticas en la nube proporcionan escalabilidad a pedido, lo que permite a las empresas ejecutar cargas de trabajo cuánticas según sea necesario.

• En julio de 2024, Amazon Bracket anunció un crecimiento del 30% en las suscripciones de QaaS, impulsadas por la mayor demanda de las industrias, incluidas las automotriz, el comercio minorista y los medicamentos.

Del mismo modo, Google Cloud incluía aprendizaje automático cuántico en su plataforma, mejorando las herramientas de optimización impulsadas por la IA utilizadas por las compañías de logística. Las plataformas cuánticas en la nube están haciendo que las tecnologías innovadoras sean más accesibles para una variedad más amplia de organizaciones, lo que impulsa el crecimiento del mercado.

Segmentación

Ideas clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos
• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por los jugadores clave
• Impacto del mercado generativo de aprendizaje automático de AI Onglobal Quantum
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

Análisis por componente:

Por componente, el mercado se divide en hardware y software.

Las computadoras cuánticas se usan más comúnmente para el aprendizaje automático cuántico, mientras que las soluciones de software permiten a las organizaciones construir e implementar algoritmos cuánticos. El software es crucial para unir la brecha de usabilidad, especialmente en este punto, donde el hardware cuántico completamente funcional todavía está en desarrollo.

• En marzo de 2024, Microsoft prometió USD 400 millones para crear soluciones híbridas que mezclan infraestructura tradicional y cuántica. Estos sistemas híbridos brindan a las organizaciones acceso temprano a los beneficios cuánticos sin tener que esperar la implementación de hardware a gran escala.

Debido a la sinergia entre el hardware y el software, las empresas sin acceso directo a las computadoras cuánticas pueden investigar el potencial de Quantum Machine Learning.

Análisis por implementación:

Por despliegue, el mercado se divide en instalaciones y basadas en la nube.

Los sistemas cuánticos locales se utilizan principalmente en defensa y banca para la seguridad de los datos. Sin embargo, la implementación basada en la nube está ganando popularidad debido a su flexibilidad y rentabilidad.

• En junio de 2024, Google Quantum AI presentó una plataforma QML basada en la nube que redujo los tiempos de capacitación modelo en un 60%, atrayendo a clientes importantes en las industrias automotrices y minoristas.

La capacidad de instalar soluciones cuánticas a través de la nube permite a las pequeñas empresas experimentar con QML sin hacer inversiones iniciales importantes.

Análisis por industria:

Por industria, el mercado se divide en BFSI, atención médica, energía y servicios públicos, automotriz y otros (fabricación).

Quantum Machine Learning (QML) está impulsando una revolución en las principales industrias al permitir un procesamiento de datos más rápido, optimización y una toma de decisiones más precisa. Las instituciones financieras en el sector BFSI están utilizando QML para mejorar la gestión de la cartera, las evaluaciones de crédito, la detección de fraude y los sistemas de gestión de riesgos han visto mejoras considerables. En la atención médica, QML acelera el desarrollo del fármaco al simular eficientemente las interacciones moleculares al tiempo que mejora la investigación genómica simultáneamente para los tratamientos personalizados. El sector del automóvil utiliza QML para optimizar la logística, mejorar la planificación de rutas y mejorar las operaciones de la cadena de suministro, lo que resulta en una mayor eficiencia general. En la fabricación, QML ayuda a desarrollar materiales avanzados, optimiza los procesos de producción, minimiza los desechos y permite el mantenimiento predictivo, reduciendo el tiempo de inactividad y los gastos operativos. Juntos, estos desarrollos demuestran cómo QML está abriendo nuevas posibilidades y haciendo que las tareas complejas sean más eficientes.

Análisis regional

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En términos de geografía, el mercado global está segmentado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América del Sur y Oriente Medio y África.

Estados Unidos y Canadá dominan el negocio de QML debido a la financiación sustancial del gobierno y la innovación del sector privado.

• En 2024, la Ley Nacional de Iniciativa Quantum, así como un compromiso de USD 1.2 mil millones de los EE. UU., Están impulsando la investigación de hardware cuántico y aprendizaje automático.

Empresas como IBM y Google Quantum AI están impulsando la comercialización, mientras que D-Wave Systems de Canadá es un jugador destacado en soluciones de optimización y criptografía. Las interacciones académicas en la región refuerzan el liderazgo de América del Norte.

Los países europeos, dirigidos por Alemania, Francia y el Reino Unido, están desarrollando ecosistemas cuánticos a través de colaboraciones públicas-privadas.

• En abril de 2024, Alemania invirtió Euro 300 millones en redes de comunicación cuántica seguros para proporcionar soluciones que cumplan con GDPR.

Las empresas, como Atos y Siemens, están avanzando en QML en las industrias, incluidas la atención médica, la logística y la energía. El énfasis de Europa en la soberanía y el cumplimiento de los datos impulsa la adopción en empresas reguladas.

China, Japón e India están emergiendo como principales actores en QML. El programa Digital India de la India promueve la investigación cuántica y fomenta las colaboraciones entre la academia y la industria. El impulso de la región para el comercio electrónico, las ciudades inteligentes y la transformación digital está impulsando la creciente adopción de tecnologías QML.

• Alibaba tiene la intención de invertir USD 2 mil millones en computación cuántica para 2025, mientras que Japón se enfoca en integrar QML en las industrias de fabricación y automotriz.

Jugadores clave cubiertos

• IBM Corporation (EE. UU.)
• Google Quantum AI (EE. UU.)
• Microsoft Corporation (EE. UU.)
• Amazon Web Services (EE. UU.)
• Rigetti Computing (EE. UU.)
• Sistemas D-Wave (Canadá)
• Grupo Alibaba (China)
• Ionq (EE. UU.)
• Atos SE (Francia)
• Tecnologías cuánticas Xanadu (Canadá)

Desarrollo clave de la industria

• Marzo de 2024:Accenture anunció la creación de un centro de innovación centrado en el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático cuántico. La compañía anticipa que a fines de 2024, admitirá más de 100 empresas en la exploración e implementación de tecnologías cuánticas adaptadas por ellos para sus necesidades.
• Febrero de 2024:Alibaba introdujo nuevas tecnologías de aprendizaje automático cuántico como parte de su cartera de servicios en la nube. Estas tecnologías están destinadas a ayudar a las organizaciones a utilizar la computación cuántica para el modelado de datos y el análisis predictivo. La retroalimentación temprana ha sido alentador, con un aumento del 25% en las organizaciones que utilizan estas tecnologías cuánticas para el análisis de datos para el primer trimestre de 2024.