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量子コンピューティング 2023-2043年


Quantum Computing 2023-2043

IDTechExのレポート「量子コンピューティング 2023-2043年」は、世界の満たされていない課題を解決するための革命的なアプローチを約束するハードウェアを対象としています。量子コンピューティングは... 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
2022年12月12日 US$6,500
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209 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 2023-2043年」は、世界の満たされていない課題を解決するための革命的なアプローチを約束するハードウェアを対象としています。量子コンピューティングは、指数関数的に速い創薬、バッテリー化学の開発、多変量ロジスティクス、自動車の自律走行、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参加など、広範囲にわたる一次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ます。
 
これらの競合する量子コンピューティング技術を、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する。また、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て、コンピュータシステム全体のスケーラビリティを評価します。その結果、2023年から2043年までの20年間の市場規模が予測されます。量子コンピュータの市場規模は、性能の向上とクラウドアクセスビジネスモデルを考慮し、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では、2043年までに29億米ドルに成長すると予測されます。この成長は、製薬、化学、航空宇宙、金融機関などの早期導入により、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設置が増加することが見込まれます。本レポートでは、量子コンピュータの売上高と台数の予測を、各分野ごとに8つの予測ラインに分けています。また、各メソドロジーを利用した量子コンピュータのスタートアップ企業数や達成された量子ビットのマイルストーンなどのヒストリカルデータも掲載しています。
 
 
本レポートで回答する主な質問は以下の通りです。
  • 量子コンピューティングとは何か、業界の状況は?
  • 量子コンピューティングはどのようにベンチマークされているのか?キープレイヤーや競合する量子コンピューティング技術の現状と将来はどうなっているのか?
  • 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、その仕組み、量子ビットと読み出しシステムの両方における機会と課題とは?
  • 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にはどのようなニーズがあるのか?
  • 量子コンピュータのハードウェアは、どのような収益源になるのか?
  • また、商業的価値とオンプレミス所有のための変曲点はいつなのか?
 
量子コンピュータの重要な年に向けて
この10年間で、量子コンピュータのハードウェアを積極的に開発している企業の数は4倍になっています。2022年には1億ドルを超える複数の資金調達ラウンドが終了し、研究室での玩具から商用製品への移行が始まっている。異なる企業間だけでなく、量子コンピュータ技術間の競争も始まっている。
 

すべてのシステムは、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ますが、それを作成するためのアーキテクチャは大幅に異なっています。現在、多くの人がIBMとその超伝導量子ビットに親しんでいる。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、2022年には400量子ビットを超える超伝導量子コンピュータが発表され、クラウド経由でアクセスできるようになり、企業が問題を試行錯誤できるようになった。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、おそらく数百万個以上必要であるというのが多くの人の意見である。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多くの技術が投資を受けています。現在、100万量子ビットの達成に向け、8つ以上の技術アプローチが競い合っています。
 
このように多くの量子コンピューティング技術が競合する中で、どの技術が優位に立つ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ために不可欠なことです。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、商業的なアルゴリズムの量子的優位性など、実用的な利点を証明することをますます求めるようになります。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、読み出しのシステム全体を示す必要があります。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、手法にとらわれないプロバイダーにも機会が生まれるでしょう。本レポートでは、量子コンピュータの分野と競合する技術の両方を評価することにより、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ます。
 
主な内容
本レポートでは、以下の情報を提供しています。
  • 量子技術の知識の有無にかかわらず、量子コンピューティング分野の包括的な紹介を行います。
  • 量子コンピュータのビジネスモデルやクラウドサービスの役割など、量子コンピュータのビジネス環境がどのように変化していくかを評価。
  • 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。
  • 量子コンピュータの主要な競合技術の違いを説明。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解説しています。超伝導、フォトニック、シリコンスピン、中性原子、トラップドイオンなどの技術に加え、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しています。
  • 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(および予測値)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ストラクチャの概要。
  • 量子コンピュータ産業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のバランスを取りながら、偏りのない評価を行います。
  • 量子コンピュータの技術別に20年後を詳細に予測。
 
市場予測および分析:
  • 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、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、アニーラーなど8つの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として、実現された汎用コンピュータの地平を超え、大量普及を見据えた60年予測。



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目次

1. エグゼクティブサマリー
1.1. 量子コンピュータ入門
1.2. 量子コンピュータのアプリケーションの概要
1.3. 量子コンピュータを実用化する企業が続々と登場
1.4. 量子コンピュータへの投資が拡大
1.5. 量子コンピュータのビジネスモデル
1.6. コロケーションデータセンターは、量子ハードウェア開発者がより多くの顧客を獲得するための重要なパートナーです。
1.7. 量子ハードウェアの4大課題
1.8. 量子力学の人材不足は、業界の課題である
1.9. 量子コンピュータの設計図:量子ビット、初期化、読み出し、操作
1.10. 業界のベンチマークはどうなっているのか?
1.11. 量子至上主義と量子ビット数
1.12. コヒーレンス時間による競合技術ランキング
1.13. IDTechEx Quantum Commercial Readiness Level (QCRL)の紹介。
1.14. 量子コンピュータの転換期を予測する
1.15. 量子コンピュータのハードウェアの需要は、ユーザー数に遅れをとる
1.16. 量子コンピュータのハードウェア販売による収益予測
1.17. 主要な量子ハードウェア開発企業の量子ビットロードマップの比較(グラフ)
1.18. 主要な量子ハードウェア開発企業の量子ビットロードマップの比較(考察)
1.19. 異なる量子コンピュータ技術の特性を比較
1.20. 最先端の量子ハードウェアの約束と課題を総括する
1.21. 最先端の量子ハードウェアの約束と課題を総括する
1.22. 競合する量子コンピュータのアーキテクチャ総括表
1.23. ハードウェアに依存しないアプローチで量子戦略のリスクを回避
1.24. 主な結論(I)
1.25. 主な結論(II)
2. 量子コンピュータ入門
2.1. 章立て
2.2. セクターの概要
2.2.1. 量子コンピュータ入門
2.2.2. 量子コンピュータへの投資が拡大
2.2.3. 米国、中国、欧州の政府系ファンドが量子技術の商業化を推進
2.2.4. 研究と経済発展の加速を目指す「USA National Quantum Initiative」。
2.2.5. 英国国家量子技術プログラム
2.2.6. コラボレーション対量子ナショナリズム
2.2.7. 量子コンピュータ業界は競争が激化し、技術革新が進んでいる
2.2.8. 量子コンピュータのビジネスモデル
2.2.9. 商業的パートナーシップは成長の原動力であり、技術開発のためのツールでもある
2.2.10. 金融分野における量子コンピューティングの未来を形作るのは、現在形成されているパートナーシップです。
2.2.11. 量子ハードウェアの4大課題
2.2.12. 複雑なエコシステム
2.2.13. 量子力学の人材不足は、業界の課題である
2.2.14. NISQ(ノイズを含んだ中間スケール量子)時代には、ROIのタイムラインは不明確である
2.2.15. クラシック・コンピューティングの進歩との競争
2.2.16. 量子コンピュータにおける価値の獲得
2.3. テクニカルプライマー
2.3.1. 古典と量子の比較
2.3.2. 重ね合わせ、エンタングルメント、観測
2.3.3. 古典的なコンピュータは二項論理で成り立っている
2.3.4. 量子コンピュータは2進数のビットを量子ビットに置き換えるもの
2.3.5. 量子コンピュータの設計図:量子ビット、初期化、読み出し、操作
2.3.6. ケーススタディShor' のアルゴリズム
2.3.7. 量子アルゴリズムの応用
2.3.8. 章立て
3. 量子ハードウェアのベンチマーク
3.1. 章立て
3.2. Qubitベンチマーク
3.2.1. 量子ビットのノイズ効果
3.2.2. コヒーレンス時間の比較
3.2.3. Qubitの忠実度とエラーレート
3.3. 量子コンピュータのベンチマーク
3.3.1. 量子至上主義と量子ビット数
3.3.2. 論理的量子ビットと誤り訂正
3.3.3. 量子力学入門
3.3.4. エラーレートと量子量
3.3.5. 量子ボリュームの正方形回路テスト
3.3.6. 量子ボリュームの重要性についての批判的評価
3.3.7. アルゴリズムによる量子ビット。新しいベンチマーク指標?
3.3.8. 各社が独自にベンチマークを設定
3.3.9. 動作速度・CLOPS(1秒あたりの回路層演算量)
3.3.10. 結論:何が優れたコンピューターであるかを判断するのは難しく、量子コンピューターはさらに難しい
3.4. 業界ベンチマーク
3.4.1. ディヴィンセンゾの基準
3.4.2. IDTechEx - 量子コマーシャルレディネスレベル(QCRL)
3.4.3. QCRLスケール(1-5、商用アプリケーション中心)
3.4.4. QCRLスケール(6~10、ユーザーボリューム中心)
4. 市場予測
4.1. 予測手法の概要
4.2. 方法論技術別の量子商用レディネス・レベルのロードマップ
4.3. 方法論量子コンピュータのアドレス可能な総市場を確立する
4.4. 量子コンピューティングのアドレス可能な総市場の予測
4.5. 量子コンピュータの累積需要の時間的推移を予測(1)
4.6. 量子コンピュータの累積需要の時間的推移を予測(2)
4.7. 量子コンピュータの搭載台数予測(2023-2043年、リニアスケール)
4.8. 量子コンピュータの設置台数予測(2023-2043年、対数スケール)
4.9. 量子コンピュータの技術別設置台数予測(2023-2043年)
4.10. 量子コンピュータ技術の予測(採用比率)
4.11. 量子コンピュータの価格見通し
4.12. 量子コンピュータハードウェアの年間販売額予測、2023-2043年
4.13. 量子コンピューティングハードウェア売上高年間予測(技術別内訳)、2023-2043年
4.14. データセンター数の見通しと過去データとの比較
4.15. オンプレミス型ビジネスモデルの正念場を見極める
5. 競合する量子コンピュータ・アーキテクチャ
5.1. 競合する量子コンピュータのアーキテクチャを紹介する。
5.2. 超伝導
5.2.1. 超伝導量子ビットの紹介(I)
5.2.2. 超伝導量子ビットの紹介(II)
5.2.3. 超伝導材料と臨界温度
5.2.4. 初期化、操作、読み出し
5.2.5. 超伝導量子コンピュータ回路図
5.2.6. スケールアップに必要な超伝導アーキテクチャの簡素化
5.2.7. 超伝導量子コンピュータのキープレイヤー(ハードウェア)の比較
5.2.8. 超伝導量子ハードウェアのロードマップ(図)
5.2.9. 超伝導量子ハードウェアのロードマップ(考察)
5.2.10. 超電導金属材料のサプライチェーンへの配慮
5.2.11. SWOT分析:超伝導量子コンピュータ
5.2.12. 主な結論:超伝導量子コンピュータ
5.3. トラップイオン
5.3.1. トラップドイオン量子コンピューティング入門
5.3.2. 初期化、操作、読み出しトラップドイオン型量子コンピュータ用
5.3.3. 完全集積型捕捉型イオンチップのための材料への挑戦(メモ)
5.3.4. トラップドイオン量子コンピューティングのキープレーヤーの比較(ハードウェア)
5.3.5. トラップドイオン型量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.3.6. トラップドイオン型量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(考察)
5.3.7. SWOT分析:捕捉型イオン量子コンピュータ
5.3.8. 主な結論:トラップドイオン型量子コンピュータ
5.4. フォトニックプラットフォーム
5.4.1. 光を利用した量子ビットの紹介
5.4.2. 光子の偏光とスクイーズ状態の比較
5.4.3. フォトニックプラットフォーム量子コンピューティングの概要
5.4.4. 初期化、操作、読み出しフォトニックプラットフォーム量子コンピュータの
5.4.5. フォトニック量子コンピューティングのキープレーヤーを比較する
5.4.6. フォトニック量子ハードウェアのロードマップ(図)
5.4.7. フォトニック量子ハードウェアのロードマップ(考察)
5.4.8. SWOT分析:フォトニック量子コンピュータ
5.4.9. 主な結論:フォトニック量子コンピュータ
5.5. シリコンスピン
5.5.1. シリコン・スピン量子ビットの紹介
5.5.2. 量子ドットからの量子ビット ('hot' qubits are still pretty cold)
5.5.3. 共振器を用いたCMOS読み出しでスピードアップを実現
5.5.4. シリコンスピンの利点は、温度ではなくスケールにある
5.5.5. 初期化、操作、読み出し
5.5.6. シリコンスピン量子コンピューティングのキープレーヤーの比較
5.5.7. シリコン・スピン量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.5.8. シリコンスピンのロードマップ(ディスカッション)
5.5.9. SWOT分析:シリコンスピン量子コンピュータ
5.5.10. 主な結論:シリコンスピン量子コンピュータ
5.6. 中性原子(冷たい原子)
5.6.1. 中性原子量子コンピューティング入門
5.6.2. ルビジウム/ストロンチウムのリュードベリ状態を介したエンタングルメント
5.6.3. 初期化、操作、読み出し中性原子量子コンピュータ用
5.6.4. 中性原子量子コンピューティングのキープレイヤー(ハードウェア)の比較
5.6.5. 中性原子量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.6.6. 中性原子量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(考察)
5.6.7. トラップドイオンとニュートラルアトムのプラットフォームが競合開始
5.6.8. SWOT分析:中性原子量子コンピュータ
5.6.9. 重要な結論:中性原子量子コンピュータ
5.7. ダイヤモンドの欠陥
5.7.1. ダイヤモンド欠陥スピンベースコンピューティングの紹介
5.7.2. ダイヤモンド欠陥ハードウェアのための複雑なインフラの欠如は、早期段階のMVPを可能にする
5.7.3. ダイヤモンド欠陥スピンベースコンピュータのためのサプライチェーンと材料
5.7.4. ダイヤモンド欠陥量子コンピューティングのキープレーヤーを比較する
5.7.5. ダイヤモンド欠陥量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.7.6. ダイヤモンド欠陥ベースの量子コンピュータのロードマップ(考察)
5.7.7. SWOT分析:ダイヤモンド欠陥量子コンピュータ
5.7.8. 重要な結論:ダイヤモンド欠陥量子コンピュータ
5.8. トポロジカルクビット
5.8.1. トポロジカルクビット
5.8.2. 初期化、操作、読み出しトポロジカルクビットの
5.8.3. トポロジカルクビットはまだ低温冷却が必要
5.8.4. トポロジカル量子ビットを追求しているのは、今のところマイクロソフトのみ
5.8.5. トポロジカル量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.8.6. トポロジカル量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(考察)
5.8.7. SWOT分析:トポロジカルクビット
5.8.8. 重要な結論:トポロジカルクビット
5.9. 量子アニール装置
5.9.1. 量子アニーラーの紹介
5.9.2. アニーリング用の量子プロセッサーはどのように動作するのですか?
5.9.3. 量子アニーラーの初期化および読み出し
5.9.4. アニーリングは最適化問題に最も適している
5.9.5. アニールの商用利用例
5.9.6. 量子アニーリングにおけるキープレーヤーの比較
5.9.7. 中性原子量子コンピューティングハードウェアのロードマップ(図)
5.9.8. 量子アニーリングハードウェアのロードマップ(考察)
5.9.9. SWOT分析:量子アニーラー
5.9.10. 主な結論:量子アニーラー
5.10. 章立て
5.10.1. 最先端の量子ハードウェアの約束と課題を総括する
5.10.2. 最先端の量子ハードウェアの約束と課題を総括する
5.10.3. 研究段階の量子ビットハードウェアに関するメモ
5.10.4. 競合する量子コンピュータのアーキテクチャ総括表
5.10.5. ハードウェアに依存しないアプローチで量子戦略のリスクを回避
5.10.6. 主な結論(I)
5.10.7. 主な結論(II)
6. 量子コンピュータのためのインフラストラクチャ
6.1. 章の概要
6.2. ハードウェアに依存しない量子コンピューティングのプラットフォームは、既存の技術にとって新たな市場である。
6.3. 量子コンピュータのためのクライオスタット入門
6.4. クライオスタット・アーキテクチャーの理解
6.5. ブルーファーザーは、超伝導量子コンピュータ用クライオスタット供給のマーケットリーダーである(グラフ)
6.6. ブルーファーザーは超伝導量子コンピュータ用クライオスタット供給のマーケットリーダーである(考察)
6.7. クライオスタットのアジアでのサプライチェーンにおける機会
6.8. クライオスタットには2種類のヘリウムが必要で、それぞれサプライチェーンが異なります。
6.9. ヘリウム同位体(He3)の考察
6.10. 量子コンピュータ用希釈冷凍機内部の配線と電子機器の要件まとめ
6.11. キュビットの読み出し方法:マイクロ波とマイクロスコープ
6.12. 既存プラットフォームソリューションのペインポイント
7. 会社概要
7.1. エージック
7.2. コールドクアンタ
7.3. エレメントシックス
7.4. 日立
7.5. 量子力学的な動き
7.6. QuiX Quantum
7.7. シークワーサー
7.8. XeedQ

 

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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参加など、広範囲にわたる一次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のアーキテクチャ
  • 量子コンピュータのためのインフラ
  • 企業プロフィール
 
Report Summary
IDTechEx's report 'Quantum Computing 2023-2043' 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 2023-2043. 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$2.9 billion by 2043. 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 short-, medium-, and long-term - and when are inflexion points for commercial value and on-premises ownership anticipated?
 
A pivotal year for Quantum Computers ahead
In the last decade, the number of companies actively developing quantum computer hardware has quadrupled. In 2022 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.
 
 
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 2022 superconducting quantum computers with over 400 qubits were unveiled - 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. 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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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. Introduction to quantum computers
1.2. Summary of applications for quantum computing
1.3. The number of companies commercializing quantum computers is growing
1.4. Investment in quantum computing is growing
1.5. The business model for quantum computing
1.6. Colocation data centers key partners for quantum hardware developers to reach more customers
1.7. Four major challenges for quantum hardware
1.8. Shortage of quantum talent is a challenge for the industry
1.9. Blueprint for a quantum computer: qubits, initialization, readout, manipulation
1.10. How is the industry benchmarked?
1.11. Quantum supremacy and qubit number
1.12. Ranking competing technologies by coherence time
1.13. Introduction to the IDTechEx Quantum Commercial Readiness Level (QCRL)
1.14. Predicting the tipping point for quantum computing
1.15. Demand for quantum computer hardware will lag user number
1.16. Forecast revenue generated by quantum computer hardware sales
1.17. Comparing the qubit roadmap of major quantum hardware developers (chart)
1.18. Comparing the qubit roadmap of major quantum hardware developers (discussion)
1.19. Comparing characteristics of different quantum computer technologies
1.20. Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
1.21. Summarizing the promises and challenges of leading quantum hardware
1.22. Competing quantum computer architectures: Summary table
1.23. Hardware agnostic approaches de-risk quantum strategy
1.24. Main conclusions (I)
1.25. Main conclusions (II)
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. Collaboration versus quantum nationalism
2.2.7. The quantum computing industry is becoming more competitive which is driving innovation
2.2.8. The business model for quantum computing
2.2.9. Commercial partnership is driver for growth and a tool for technology development
2.2.10. Partnerships forming now will shape the future of quantum computing for the financial sector
2.2.11. Four major challenges for quantum hardware
2.2.12. A complex eco-system
2.2.13. Shortage of quantum talent is a challenge for the industry
2.2.14. Timelines for ROI are unclear in the NISQ (noisy intermediate scale quantum) era
2.2.15. Competition with advancements in classical computing
2.2.16. 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. Applications of quantum algorithms
2.3.8. 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 (2023-2043, linear scale)
4.8. Forecast for installed based of quantum computers (2023-2043, logarithmic scale)
4.9. Forecast for installed based of quantum computers by technology (2023-2043)
4.10. Forecast for quantum computing technologies (adoption proportion)
4.11. Forecast for quantum computer pricing
4.12. Forecast for annual revenue from quantum computer hardware sales, 2023-2043
4.13. Forecast annual revenue from quantum computing hardware sales (breakdown by technology), 2023-2043
4.14. Forecast for data center number compared to historical data
4.15. Identifying the crucial years for the on-premises business model
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. Supply chain considerations for superconducting metals
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 (notes)
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. Trapped Ion and Neutral Atom platforms beginning to compete
5.6.8. SWOT analysis: neutral-atom quantum computers
5.6.9. 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
5.8.1. Topological qubits
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. Comparing key players in quantum annealing
5.9.7. Roadmap for neutral-atom quantum computing hardware (chart)
5.9.8. Roadmap for quantum annealing hardware (discussion)
5.9.9. SWOT analysis: quantum annealers
5.9.10. 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. A note on research phase qubit hardware
5.10.4. Competing quantum computer architectures: Summary table
5.10.5. Hardware agnostic approaches de-risk quantum strategy
5.10.6. Main conclusions (I)
5.10.7. 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. Introduction to cryostats for quantum computing
6.4. Understanding cryostat architectures
6.5. Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (chart)
6.6. Bluefors are the market leaders in cryostat supply for superconducting quantum computers (discussion)
6.7. Opportunities in the Asian supply chain for cryostats
6.8. Cryostats need two forms of helium, with different supply chain considerations
6.9. Helium isotope (He3) considerations
6.10. Summary of cabling and electronics requirements inside a dilution refrigerator for quantum computing
6.11. Qubit readout methods: microwaves and microscopes
6.12. Pain points for incumbent platform solutions
7. COMPANY PROFILES
7.1. Aegiq
7.2. Cold Quanta
7.3. Element Six
7.4. Hitachi
7.5. Quantum motion
7.6. QuiX Quantum
7.7. SEEQC
7.8. XeedQ

 

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