按组件（硬件和软件），通过部署（基于本地和云），按行业（BFSI，Healthcare，Energy and Utilities，Automotive等（制造）以及区域预测到2032年）

随着量子计算技术的使用来增强机器学习模型，全球量子机学习市场正在显着增长，从而提供了计算速度和模型准确性的指数提高。除了传统的机器学习算法的功能外，量子机学习还促进了实时数据处理，增强模式识别以及在解决优化问题方面的帮助。为了提高运营效率并开放新的前景，关键行业（例如制造业，医疗保健，BFSI和汽车）正在实施QML（量子机器学习）。

生成AI对全球量子机学习市场的影响

生成AI通过自动化量子模型生成，改善量子误差校正并加快算法优化来改变量子机学习。生成AI的使用使量子系统能够自学习并提高准确性，而无需大量人类干预。

• 2024年8月，IBM宣布对生成AI驱动的量子系统进行6亿美元的投资，这将提高预测分析效率40％。

量子机学习市场驱动程序

爆炸数据量需求更快，更智能的处理解决方案

随着跨行业的组织产生大量数据，对更快，更精确的数据处理的需求呈指数增长。传统的机器学习模型有时会遭受可扩展性和处理速度，尤其是对于复杂的应用程序，例如财务建模或医疗保健诊断。

Quantum机器学习通过实时分析大量数据集来提供解决方案，从而使组织能够更及时，准确地判断。

• 2024年9月，摩根大通（JPMorgan Chase）投资了5亿美元，以提高风险管理和实时交易能力。

这一趋势强调了量子机学习如何解决数据爆炸造成的问题，从而为公司在竞争激烈的行业中具有至关重要的优势。

量子机学习市场约束

高开发成本和有限的硬件可访问性缓慢采用

量子硬件仍处于实验阶段，需要大量成本来建立和维护它。量子计算机所需的专门基础架构和冷却系统将其可用性限制在少数大型公司和研究机构中。

• 2024年6月，根据该行业，只有25％的组织报告了由于价格高昂而集成了量子解决方案，而许多中小型企业（SME）使用混合模型来弥合古典计算和量子计算之间的差距。

限制量子基础设施的限制限制了吸收，尤其是在技术生态系统薄弱的地方。

量子机学习市场机会

转向基于云的量子平台使访问民主化

量子在云平台上的服务（QAA）的兴起降低了进入障碍，使企业可以尝试量子算法而无需在基础架构上投资。云量子平台提供按需可扩展性，使企业可以根据需要运行量子工作负载。

• 2024年7月，亚马逊支架宣布QAAS订阅增长30％，这是由于汽车，零售和药品在内的行业需求增加所致。

同样，Google Cloud在其平台中包括量子机学习，改善了物流公司使用的AI驱动优化工具。云量子平台使创新技术更容易被各种各样的组织访问，从而推动市场增长。

分割

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

• 微宏经济指标
• 驱动因素，限制因素，趋势和机遇
• 主要参与者采用的业务策略
• 生成AI Onglobal量子机学习市场的影响
• 关键参与者的合并SWOT分析

通过组件分析：

按组件，市场分为硬件和软件。

量子计算机更常用于量子机学习，而软件解决方案允许组织构建和实施量子算法。软件对于弥合可用性差距至关重要，尤其是在此时，功能齐全的量子硬件仍在开发中。

• 2024年3月，微软承诺建立了4亿美元，以创建混合解决方案，以混合传统基础设施和量子基础设施。这些混合系统可让组织尽早获得量子福利，而不必等待大规模的硬件部署。

由于硬件和软件之间的协同作用，但没有直接访问量子计算机的公司可以研究量子机学习的潜力。

通过部署分析：

通过部署，市场分为本地和基于云。

本地量子系统主要用于国防和银行业务以进行数据安全。但是，由于其灵活性和成本效益，基于云的部署正在越来越受欢迎。

• 2024年6月，Google Quantum AI推出了一个基于云的QML平台，该平台将模型培训时间减少了60％，吸引了汽车和零售行业的重要客户。

通过云安装量子解决方案的能力使小型企业无需进行大量初始投资就可以尝试QML。

行业分析：

按行业，市场分为BFSI，医疗保健，能源和公用事业，汽车等（制造）。

Quantum机器学习（QML）通过允许更快的数据处理，优化和更准确的决策来推动主要行业的一场革命。 BFSI部门的金融机构正在利用QML来改善投资组合管理，信用评估，欺诈检测和风险管理系统的改善。在医疗保健中，QML通过有效模拟分子相互作用，同时改善用于量身定制治疗的基因组研究来加快药物开发。汽车行业使用QML来简化物流，增强路线计划并改善供应链运营，从而提高了总体效率。在制造业中，QML有助于开发高级材料，优化生产过程，最大程度地减少废物，并实现预测性维护，减少停机时间和运营费用。这些发展共同展示了QML如何打开新的可能性并使复杂的任务更加有效。

区域分析

获取市场的深入见解， 下载定制

在地理方面，全球市场被细分为北美，欧洲，亚太地区，南美和中东和非洲。

由于政府的大量资金和私营部门的创新，美国和加拿大在QML业务中占主导地位。

• 2024年，《国家量子倡议法》以及来自美国的12亿美元承诺正在推动量子硬件和机器学习研究。

IBM和Google Quantum AI等公司正在推动商业化，而来自加拿大的D-Wave Systems是优化和加密解决方案的杰出参与者。该地区的学术互动增强了北美的领导。

由德国，法国和英国领导的欧洲国家正在通过公私合作开发量子生态系统。

• 2024年4月，德国投资了3亿欧元的安全量子通信网络，以提供符合GDPR的解决方案。

Atos和Siemens等公司正在推进QML，包括医疗保健，物流和能源。欧洲对数据主权和合规性的重视推动了受管制业务的采用。

中国，日本和印度正在成为QML的主要参与者。印度的数字印度计划促进了量子研究，并鼓励学术界与行业之间的合作。该地区对电子商务，智能城市和数字化转型的推动正在推动QML技术的越来越多。

• 阿里巴巴打算到2025年将20亿美元投资于量子计算，而日本专注于将QML整合到制造业和汽车行业中。

关键球员涵盖了

• IBM公司（美国）
• Google Quantum AI（美国）
• 微软公司（美国）
• 亚马逊网络服务（美国）
• 里格蒂计算（美国）
• D-Wave系统（加拿大）
• 阿里巴巴集团（中国）
• IONQ（美国）
• Atos SE（法国）
• Xanadu Quantum Technologies（加拿大）

关键行业发展

• 2024年3月：Accenture宣布创建了一个专注于量子机学习应用程序开发的创新中心。该公司预计，到2024年底，它将支持100多个企业探索和实施由他们适应其需求的量子技术。
• 2024年2月：阿里巴巴作为其云服务组合的一部分引入了新的量子机学习技术。这些技术旨在帮助组织使用量子计算进行数据建模和预测分析。早期的反馈令人鼓舞，到2024年第一季度，组织使用这些量子技术进行了25％的组织。