量子コンピューティング市場2024-2044：技術、動向、プレイヤー、予測

Quantum Computing Market 2024-2044: Technology, Trends, Players, Forecasts

IDTechExのレポート「量子コンピューティング市場2024-2044」は、世界の未解決の課題を解決する画期的なアプローチを約束するハードウェアについて取り上げている。量子コンピューティングは、指数関数的に高... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
IDTechEx アイディーテックエックス	2024年3月11日	US$7,000 電子ファイル（1-5ユーザライセンス）ライセンス・価格情報・注文方法はこちら	238	英語

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サマリー

IDTechExのレポート「量子コンピューティング市場2024-2044」は、世界の未解決の課題を解決する画期的なアプローチを約束するハードウェアについて取り上げている。量子コンピューティングは、指数関数的に高速な創薬、電池化学の開発、多変量ロジスティクス、自動車の自律性、正確な資産価格設定などを可能にするとされている。本レポートでは、企業へのインタビューや複数のカンファレンスへの出席を含む広範な一次調査および二次調査をもとに、競合する量子コンピューティング技術（超伝導、シリコンスピン、フォトニック、トラップドイオン、中性原子、トポロジカル、ダイヤモンド欠陥、アニーリング）を詳細に評価している。

これらの競合する量子コンピューティング技術は、量子ビット数、コヒーレンス時間、忠実度などの主要なベンチマークによって比較される。量子ビットの初期化、操作、読み出しに必要なハードウェアを含め、コンピュータシステム全体のスケーラビリティを評価する。その結果、2024年から2044年までの20年間の市場予測が得られた。量子コンピュータの総市場規模は、ハードウェアの売上高に換算される。ハードウェア市場全体は、2034年までに8億米ドルに成長すると予測されている。この成長を牽引するのは、製薬、化学、航空宇宙、金融機関などの早期導入者であり、コロケーション・データセンターやプライベート・ネットワークへの量子コンピュータの導入が増加する。売上高と台数の予測は、対象となる方法論ごとに8つの予測ラインに分かれている。各手法を利用した量子コンピュータの立ち上げ数や、達成された量子ビットのマイルストーンに関する過去のデータも含まれている。

本レポートでお答えする主な質問は以下の通りです：

量子コンピュータとは何か？
量子コンピュータのベンチマークはどのように行われているのか？主要プレーヤーと競合する量子コンピューティング技術の現状と将来は？
量子コンピュータハードウェアの商業的可能性はどのように評価されるのか？
競合する量子コンピューティング技術にはどのようなものがあり、それらはどのように機能し、量子ビットと読み出しシステムの両方にとってどのような機会と課題があるのか？
冷却システムや熱管理など、量子コンピュータの基盤となるプラットフォームやインフラの必要性は？
量子コンピュータ・ハードウェアの収益見通しは？
短期、中期、長期的に市場はどのように進化していくのか。また、商業的価値とオンプレミス所有の分岐点はいつになるのか。

量子コンピュータの論理的な時代の到来

過去10年間で、量子コンピュータ・ハードウェアを積極的に開発している企業の数は4倍に増えた。2022年から2024年にかけて、1億米ドルを超える複数の資金調達ラウンドが終了し、研究室ベースのおもちゃから商用製品への移行が始まっている。企業間だけでなく、量子コンピューター技術間の競争も激化している。今日の焦点は、論理的、つまりエラー訂正された量子ビットの必要性である。これからの課題は、ハードウェアの規模を拡大し、量子ビットの数を増やしながら、エラーやインフラ需要を減らすことである。

すべてのシステムが量子ビット（古典的なビットに相当する量子ビット）の使用に依存している一方で、その作成に利用可能なアーキテクチャは大きく異なる。IBMの超伝導量子ビットは、大型のクライオスタットに格納され、深宇宙よりも低温に冷却されている。実際、超伝導量子コンピューターは2023年に1000量子ビットを突破し、クラウド経由でより小さなシステムにアクセスできるようになり、企業が問題を試せるようになった。しかし、創薬のような最も価値の高い問題には、もっと多くの量子ビットが必要であり、おそらく数百万以上必要であるというのが多くの意見である。そのため、超伝導設計に代わる、より本質的なスケーラビリティを提案するものが投資を受けている。現在、100万量子ビットのマイルストーンに到達するために、8つ以上の技術アプローチが有意義な競争を繰り広げている。

細分化された状況の中で競合する量子コンピューター技術が数多く存在する中、どのアプローチが優勢になりそうかを見極めることは、このエキサイティングな産業におけるビジネスチャンスを見極める上で不可欠である。IDTechExは、量子コンピュータの商用化準備レベルに関する独自のフレームワークを使用して、量子コンピュータのハードウェアが古典的な先行技術と比較してどの程度進歩しているかを測定している。さらに、量子コンピューティングに対する最初の熱狂が冷め始めると、投資家は、商業的に関連するアルゴリズムにおける量子の優位性など、実用的な利点を実証することをますます求めるようになる。そのため、ハードウェア開発者は、量子ビットの質と量だけでなく、初期化、操作、読み出しシステム全体を示す必要がある。製造スケーラビリティの向上と冷却要件の低減も重要であり、特殊な材料や冷却システムなどのインフラを提供する方法論にとらわれないプロバイダーにチャンスが生まれます。本レポートでは、量子コンピューティング分野と競合する量子コンピューティング技術の両方を評価することで、この変革の可能性を秘めた技術がもたらすビジネスチャンスについて考察している。

主な内容

本レポートは以下の情報を提供します：

量子コンピューティング分野の包括的な紹介。
様々なビジネスモデルやクラウドサービスの役割など、量子コンピューティングの商業的展望がどのように発展していくかを評価。
異なる量子コンピューティング技術を比較するためのベンチマークツール一式。
主な競合する量子コンピュータ技術の違いを説明。それぞれ、技術的な詳細、動作原理、主要企業、SWOT分析、ベンチマーク、具体的な材料要件などをカバーしています。超伝導、フォトニック、シリコンスピン、中性原子、トラップドイオンの各プラットフォームに加え、アニーラーやダイヤモンド欠陥などの代替技術についても解説。
50社以上の主要企業の概要と、設立年、達成した量子ビット数（および予測）の履歴データ。
冷却や熱管理など、量子コンピューティングに必要なインフラの概要。
量子コンピューティング業界における収益の見通しについて、誇大広告や資金調達の動向と、技術的な準備や対応可能な市場とのバランスを取りながら、公平な評価を行っています。
量子コンピューティング技術別に細分化した20年予測

市場予測と分析

量子コンピュータ・ハードウェアの20年間の市場予測（販売台数および売上高）。超伝導、フォトニック、トラップドイオン、中性原子、シリコンスピン、トポロジカル、ダイヤモンド欠陥、アニーラーを含む8つの異なる技術カテゴリーについて個別の予測ラインが用意されています。
量子コンピュータの普及に関するメタトレンドの60年予測では、実現された汎用コンピュータの地平を超え、大衆市場への普及を見据えている。

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Summary

この調査レポートでは、企業へのインタビューや複数のカンファレンスへの出席を含む広範な一次調査および二次調査をもとに、競合する量子コンピューティング技術（超伝導、シリコンスピン、フォトニック、トラップドイオン、中性原子、トポロジカル、ダイヤモンド欠陥、アニーリング）について詳細に調査・分析しています。

主な掲載内容（目次より抜粋）

量子ハードウェアのベンチマーク
市場予測
競合する量子コンピューター・アーキテクチャ
量子コンピュータのインフラ
量子コンピューティングの自動車への応用
企業プロフィール

Report Summary

IDTechEx's report 'Quantum Computing 2024-2044' covers the hardware that promises a revolutionary approach to solving the world's unmet challenges. Quantum computing is pitched as enabling exponentially faster drug discovery, battery chemistry development, multi-variable logistics, vehicle autonomy, accurate asset pricing, and much more. Drawing on extensive primary and secondary research, including interviews with companies and attendance at multiple conferences, this report provides an in-depth evaluation of the competing quantum computing technologies: superconducting, silicon-spin, photonic, trapped-ion, neutral-atom, topological, diamond-defect and annealing.

These competing quantum computing technologies are compared by key benchmarks including qubit number, coherence time and fidelity. The scalability of whole computer systems is appraised - incorporating hardware needs for qubits initialisation, manipulation, and readout. This results in a twenty-year market forecast covering 2024-2044. The total addressable market for quantum computer use is converted to hardware sales over time, accounting for advancing capabilities and the cloud access business model. The entire hardware market is forecast to grow to US$800m by 2034. This growth will be driven by early adopters in pharmaceutical, chemical, aerospace, and finance institutions, leading to increased installation of quantum computers into colocation data centres and private networks alike. Revenue and volume forecasts are split into eight forecast lines for each methodology covered. Historic data on the number of quantum computer start-ups utilizing each methodology, and the qubit milestones achieved, are also included.

Key questions answered in this report include:

What is quantum computing and what is the state of the industry?
How is quantum computing benchmarked? What is the current and future status of the key players and competing quantum computing technologies?
How can the commercial potential of quantum computer hardware be assessed?
What are the competing quantum computing technologies, how do they work and what are the opportunities and challenges for both qubits and readout systems?
What are the underlying platforms and infrastructure needs of quantum computers, such as cooling systems and thermal management?
What are the prospects for revenue generation from quantum computer hardware?
How will the market evolve both short, medium, and long term - and when are inflexion points for commercial value and on-premises ownership anticipated?

A logical era for Quantum Computers ahead

In the last decade, the number of companies actively developing quantum computer hardware has quadrupled. Between 2022 and 2024 multiple funding rounds surpassing US$100 million have been closed, and the transition from lab-based toys to commercial product has begun. Competition is building not only between different companies but between quantum computing technologies. The focus today has intensified on the need for logical, or error-corrected qubits. The challenge ahead is to scale up hardware and increase qubit number, while reducing errors as well as infrastructure demand - no mean feat.

Whilst all systems depend on the use of qubits - the quantum equivalent to classical bits - the architectures available to create them vary substantially. Many are now familiar with IBM and their superconducting qubits - housed inside large cryostats and cooled to temperatures colder than deep space. Indeed, in 2023 superconducting quantum computers broke the 1000 qubit milestone - with smaller systems made accessible via the cloud for companies to trial out their problems. However, many agree that the highest value problems - such as drug discovery - need many more qubits, perhaps millions more. As such, alternatives to the superconducting design, many proposing more inherent scalability, have received investment. There are now more than eight technology approaches meaningfully competing to reach the million-qubit milestone.

With so many competing quantum computing technologies across a fragmented landscape, determining which approaches are likely to dominate is essential in identifying opportunities within this exciting industry. IDTechEx uses an in-house framework for quantum commercial readiness level to measure how quantum computer hardware is progressing in comparison with its classical predecessor. Furthermore, as the initial hype around quantum computing begins to cool investors will increasingly demand demonstration of practical benefits, such as quantum supremacy for commercially relevant algorithms. As such, hardware developers need to show not only the quality and quantity of qubits but the entire initialization, manipulation, and readout systems. Improving manufacturing scalability and reducing cooling requirements are also important, which will create opportunities for methodology agnostic providers of infrastructure such as speciality materials and cooling systems. By evaluating both the sector and competing quantum computing technologies, this report provides insight into the opportunities provided by this potentially transformative technology.

Key aspects

This report provides the following information:

A comprehensive introduction to the quantum computing sector, accessible to those with and without a background in quantum technologies.
Evaluation of how the quantum computing commercial landscape will evolve, including different business models and the role of cloud services.
A set of benchmarking tools for comparing different quantum computing technologies, including those commonly adopted within the sector, and an additional method specifically developed for assessing commercial potential.
Explanation of the differences between the main competing quantum computer technologies. Each covers: technical details, operating principles, key companies, SWOT analysis, benchmarking, and specific material requirements. Technologies include superconducting, photonic, silicon-spin, neutral atom, and trapped ion platforms, plus a section on alternatives including annealers and diamond defects.
Overview of 50+ key companies with historical data on the year founded, qubit number achieved (and projected).
Overview of infrastructure requirements for quantum computing, including cooling and thermal management.
Unbiased appraisal of the prospects for revenue generation within the quantum computing industry, balancing hype and funding trends with technology readiness and addressable market.
Granular twenty-year forecasts, broken down by quantum computing technology.

Market Forecasts & Analysis:

20-year market forecasts for quantum computer hardware by volume (i.e., number of systems sold) and revenue. Individual forecast lines are available for eight different technology categories including superconducting, photonic, trapped-ion, neutral atom, silicon spin, topological, diamond defect, and annealers.
60-year projections for meta-trends for quantum computer adoption, going beyond the horizon of a realized versatile computer and looking ahead to mass-market adoption.

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1.	EXECUTIVE SUMMARY
1.1.	Overview
1.1.1.	Quantum Computing Market: Analyst Opinion
1.1.2.	The race for quantum computing: an ultra-marathon not a sprint
1.1.3.	Introduction to quantum computers
1.1.4.	Summary of applications for quantum computing
1.1.5.	The number of companies commercializing quantum computers is growing
1.1.6.	Investment in quantum computing is growing
1.1.7.	The business model for quantum computing
1.1.8.	Colocation data centers key partners for quantum hardware developers to reach more customers
1.1.9.	Four major challenges for quantum hardware
1.1.10.	Shortage of quantum talent is a challenge for the industry
1.1.11.	Blueprint for a quantum computer: qubits, initialization, readout, manipulation
1.1.12.	How is the industry benchmarked?
1.1.13.	Quantum supremacy and qubit number
1.1.14.	Ranking competing technologies by coherence time
1.1.15.	Introduction to the IDTechEx Quantum Commercial Readiness Level (QCRL)
1.1.16.	Predicting the tipping point for quantum computing
1.1.17.	Demand for quantum computer hardware will lag user number
1.1.18.	Comparing the physical qubit roadmap of major quantum hardware developers (chart)
1.1.19.	Comparing the qubit roadmap of major quantum hardware developers (discussion)
1.1.20.	Comparing characteristics of different quantum computer technologies
1.1.21.	Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
1.1.22.	Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
1.1.23.	Competing quantum computer architectures: Summary table
1.1.24.	Hardware agnostic approaches de-risk quantum strategy
1.1.25.	Main conclusions (I)
1.1.26.	Main conclusions (II)
1.2.	Quantum Computing Market - Key Updates for 2023/24
1.2.1.	Entering the logical qubit era (1)
1.2.2.	Comparing progress in logical qubit number scalability between key players/qubit modalities
1.2.3.	Quantum computer market coverage: key forecasting changes
1.2.4.	Business Model Trends: Vertically Integrated vs. The Quantum 'Stack'
1.2.5.	Infrastructure Trends: Modular vs. Single Core
1.2.6.	Overviewing early adopters of on-premises quantum computers
1.2.7.	China's tech giants change course away from quantum and towards AI
1.2.8.	Big chip makers are advancing their quantum computing capabilities
1.2.9.	Confidence in the potential of topological quantum computing is rising
1.2.10.	Quantum and AI - ally or competitor?
2.	INTRODUCTION TO QUANTUM COMPUTING
2.1.	Chapter overview
2.2.	Sector overview
2.2.1.	Introduction to quantum computers
2.2.2.	Investment in quantum computing is growing
2.2.3.	Government funding in the US, China, and Europe is driving the commercializing of quantum technologies
2.2.4.	USA National Quantum Initiative aims to accelerate research and economic development
2.2.5.	The UK National Quantum Technologies Program
2.2.6.	Eleven quantum technology innovation hubs now established in Japan
2.2.7.	Quantum in South Korea: ambitions to become a global leader in the 2030s
2.2.8.	Quantum in Australia: creating clear benchmarks of national quantum eco-system success
2.2.9.	Collaboration versus quantum nationalism
2.2.10.	The quantum computing industry is becoming more competitive which is driving innovation
2.2.11.	The business model for quantum computing
2.2.12.	Commercial partnership is driver for growth and a tool for technology development
2.2.13.	Partnerships forming now will shape the future of quantum computing for the financial sector
2.2.14.	Four major challenges for quantum hardware
2.2.15.	A complex eco-system
2.2.16.	Shortage of quantum talent is a challenge for the industry
2.2.17.	Timelines for ROI are unclear in the NISQ (noisy intermediate scale quantum) era
2.2.18.	Competition with advancements in classical computing
2.2.19.	Value capture in quantum computing
2.3.	Technical primer
2.3.1.	Classical vs. Quantum
2.3.2.	Superposition, entanglement, and observation
2.3.3.	Classical computers are built on binary logic
2.3.4.	Quantum computers replace binary bits with qubits
2.3.5.	Blueprint for a quantum computer: qubits, initialization, readout, manipulation
2.3.6.	Case study: Shor's algorithm
2.3.7.	'Hack Now Decrypt Later' (HNDL) and preparing for Q-Day/ Y2Q
2.3.8.	Applications of quantum algorithms
2.3.9.	Chapter summary
3.	BENCHMARKING QUANTUM HARDWARE
3.1.	Chapter overview
3.2.	Qubit benchmarking
3.2.1.	Noise effects on qubits
3.2.2.	Comparing coherence times
3.2.3.	Qubit fidelity and error rate
3.3.	Quantum computer benchmarking
3.3.1.	Quantum supremacy and qubit number
3.3.2.	Logical qubits and error correction
3.3.3.	Introduction to quantum volume
3.3.4.	Error rate and quantum volume
3.3.5.	Square circuit tests for quantum volume
3.3.6.	Critical appraisal of the importance of quantum volume
3.3.7.	Algorithmic qubits: A new benchmarking metric?
3.3.8.	Companies defining their own benchmarks
3.3.9.	Operational speed and CLOPS (circuit layer operations per second)
3.3.10.	Conclusions: determining what makes a good computer is hard, and a quantum computer even harder
3.4.	Industry benchmarking
3.4.1.	The DiVincenzo criteria
3.4.2.	IDTechEx - Quantum commercial readiness level (QCRL)
3.4.3.	QCRL scale (1-5, commercial application focused)
3.4.4.	QCRL scale (6-10, user-volume focused)
4.	MARKET FORECASTS
4.1.	Forecasting Methodology Overview
4.2.	Methodology: Roadmap for quantum commercial readiness level by technology
4.3.	Methodology: Establishing the total addressable market for quantum computing
4.4.	Forecast for total addressable market for quantum computing
4.5.	Predicting cumulative demand for quantum computers over time (1)
4.6.	Predicting cumulative demand for quantum computers over time (2)
4.7.	Forecast for installed base of quantum computers (2024-2044, logarithmic scale)
4.8.	Forecast for installed base of quantum computers (2024-2044, linear scale and data table)
4.9.	Forecast for installed based of quantum computers by technology (2024-2044) - logarithmic scale
4.10.	Forecast for quantum computer pricing
4.11.	Forecast for annual revenue from quantum computer hardware sales, 2024-2044
4.12.	Forecast annual revenue from quantum computing hardware sales (breakdown by technology), 2024-2044
4.13.	Forecast for data center number compared to historical data
4.14.	Identifying the crucial years for the on-premises business model
4.15.	Forecasting discussion - challenges in twenty-year horizons
5.	COMPETING QUANTUM COMPUTER ARCHITECTURES
5.1.	Introduction to competing quantum computer architectures
5.2.	Superconducting
5.2.1.	Introduction to superconducting qubits (I)
5.2.2.	Introduction to superconducting qubits (II)
5.2.3.	Superconducting materials and critical temperature
5.2.4.	Initialization, manipulation, and readout
5.2.5.	Superconducting quantum computer schematic
5.2.6.	Simplifying superconducting architecture requirements for scale-up
5.2.7.	Comparing key players in superconducting quantum computing (hardware)
5.2.8.	Roadmap for superconducting quantum hardware (chart)
5.2.9.	Roadmap for superconducting quantum hardware (discussion)
5.2.10.	Critical material chain considerations for superconducting quantum computing
5.2.11.	SWOT analysis: superconducting quantum computers
5.2.12.	Key conclusions: superconducting quantum computers
5.3.	Trapped ion
5.3.1.	Introduction to trapped-ion quantum computing
5.3.2.	Initialization, manipulation, and readout for trapped ion quantum computers
5.3.3.	Materials challenges for a fully integrated trapped-ion chip
5.3.4.	Comparing key players in trapped ion quantum computing (hardware)
5.3.5.	Roadmap for trapped-ion quantum computing hardware (chart)
5.3.6.	Roadmap for trapped-ion quantum computing hardware (discussion)
5.3.7.	SWOT analysis: trapped-ion quantum computers
5.3.8.	Key conclusions: trapped ion quantum computers
5.4.	Photonic platform
5.4.1.	Introduction to light-based qubits
5.4.2.	Comparing photon polarization and squeezed states
5.4.3.	Overview of photonic platform quantum computing
5.4.4.	Initialization, manipulation, and readout of photonic platform quantum computers
5.4.5.	Comparing key players in photonic quantum computing
5.4.6.	Roadmap for photonic quantum hardware (chart)
5.4.7.	Roadmap for photonic quantum hardware (discussion)
5.4.8.	SWOT analysis: photonic quantum computers
5.4.9.	Key conclusions: photonic quantum computers
5.5.	Silicon Spin
5.5.1.	Introduction to silicon-spin qubits
5.5.2.	Qubits from quantum dots ('hot' qubits are still pretty cold)
5.5.3.	CMOS readout using resonators offers a speed advantage
5.5.4.	The advantage of silicon-spin is in the scale not the temperature
5.5.5.	Initialization, manipulation, and readout
5.5.6.	Comparing key players in silicon spin quantum computing
5.5.7.	Roadmap for silicon-spin quantum computing hardware (chart)
5.5.8.	Roadmap for silicon spin (discussion)
5.5.9.	SWOT analysis: silicon spin quantum computers
5.5.10.	Key conclusions: silicon spin quantum computers
5.6.	Neutral atom (cold atom)
5.6.1.	Introduction to neutral atom quantum computing
5.6.2.	Entanglement via Rydberg states in Rubidium/Strontium
5.6.3.	Initialization, manipulation and readout for neutral-atom quantum computers
5.6.4.	Comparing key players in neutral atom quantum computing (hardware)
5.6.5.	Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (chart)
5.6.6.	Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (discussion)
5.6.7.	SWOT analysis: neutral-atom quantum computers
5.6.8.	Key conclusions: neutral atom quantum computers
5.7.	Diamond defect
5.7.1.	Introduction to diamond-defect spin-based computing
5.7.2.	Lack of complex infrastructure for diamond defect hardware enables early-stage MVPs
5.7.3.	Supply chain and materials for diamond-defect spin-based computers
5.7.4.	Comparing key players in diamond defect quantum computing
5.7.5.	Roadmap for diamond defect quantum computing hardware (chart)
5.7.6.	Roadmap for diamond-defect based quantum computers (discussion)
5.7.7.	SWOT analysis: diamond-defect quantum computers
5.7.8.	Key conclusions: diamond-defect quantum computers
5.8.	Topological qubits (Majorana)
5.8.1.	Topological qubits (Majorana mode)
5.8.2.	Initialization, manipulation, and readout of topological qubits
5.8.3.	Topological qubits still require cryogenic cooling
5.8.4.	Microsoft are the only company pursuing topological qubits so far
5.8.5.	Roadmap for topological quantum computing hardware (chart)
5.8.6.	Roadmap for topological quantum computing hardware (discussion)
5.8.7.	SWOT analysis: topological qubits
5.8.8.	Key conclusions: topological qubits
5.9.	Quantum annealers
5.9.1.	Introduction to quantum annealers
5.9.2.	How do quantum processors for annealing work?
5.9.3.	Initialization and readout of quantum annealers
5.9.4.	Annealing is best suited to optimization problems
5.9.5.	Commercial examples of use-cases for annealing
5.9.6.	2024 could be the year for commercial advantage with quantum annealing
5.9.7.	Comparing key players in quantum annealing
5.9.8.	Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (chart)
5.9.9.	Roadmap for quantum annealing hardware (discussion)
5.9.10.	SWOT analysis: quantum annealers
5.9.11.	Key conclusions: quantum annealers
5.10.	Chapter summary
5.10.1.	Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
5.10.2.	Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
5.10.3.	Competing quantum computer architectures: Summary table
5.10.4.	Hardware agnostic approaches de-risk quantum strategy
5.10.5.	Main conclusions (I)
5.10.6.	Main conclusions (II)
6.	INFRASTRUCTURE FOR QUANTUM COMPUTING
6.1.	Chapter Overview
6.2.	Hardware agnostic platforms for quantum computing represent a new market for established technologies.
6.3.	Infrastructure Trends: Modular vs. Single Core
6.4.	Introduction to cryostats for quantum computing
6.5.	Understanding cryostat architectures
6.6.	Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (chart)
6.7.	Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (discussion)
6.8.	Opportunities in the Asian supply chain for cryostats
6.9.	Cryostats need two forms of helium, with different supply chain considerations
6.10.	Helium isotope (He3) considerations
6.11.	Summary of cabling and electronics requirements inside a dilution refrigerator for quantum computing
6.12.	Qubit readout methods: microwaves and microscopes
6.13.	Pain points for incumbent platform solutions
7.	AUTOMOTIVE APPLICATIONS FOR QUANTUM COMPUTING
7.1.	Automotive applications of quantum computing
7.1.1.	Quantum chemistry offers more accurate simulations to aid battery material discovery
7.1.2.	Quantum machine learning could make image classification for vehicle autonomy more efficient
7.1.3.	Quantum optimization for assembly line and distribution efficiency could save time, money, and energy
7.2.	Quantum computing for automotive: Key player activity
7.2.1.	Most automotive players are pursuing quantum computing for battery chemistry
7.2.2.	The automotive industry is yet to converge on a preferred qubit modality
7.2.3.	Partnerships and collaborations for automotive quantum computing
7.2.4.	Mercedes: Case study in remaining hardware agnostic
7.2.5.	Tesla: Supercomputers not quantum computers
7.2.6.	Summary of key conclusions
7.2.7.	Analyst opinion on quantum computing for automotive
8.	COMPANY PROFILES
8.1.	Aegiq
8.2.	Cold Quanta
8.3.	Diraq
8.4.	Element Six (Quantum Technologies)
8.5.	Hitachi Cambridge Laboratory (HCL)
8.6.	IBM (Quantum Computing)
8.7.	Infineon (Quantum Algorithms)
8.8.	Infleqtion (Cold Quanta)
8.9.	nu quantum
8.10.	ORCA Computing
8.11.	Powerlase Ltd
8.12.	Q.ANT
8.13.	Quantinuum
8.14.	Quantum Motion
8.15.	Quantum XChange
8.16.	QuEra
8.17.	River Lane
8.18.	SEEQC
8.19.	SemiWise
8.20.	Senko Advance Components Ltd
8.21.	Siquance
8.22.	VTT Manufacturing (Quantum Technologies)
8.23.	XeedQ

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量子コンピューティング市場2024-2044：技術、動向、プレイヤー、予測

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