量子科技近期備受關注，在單單一個月內相關股票突然出現大幅買盤急升。量子科技其實在人工智能（AI）產業鏈的上、中、下游都有潛在應用。
在上游方面，有關於計算基礎與基礎設施，量子計算為人工智能提供強大的基礎算力，特別是在解決傳統計算機無法高效處理的問題時具有顯著優勢。
例如超導量子比特、離子阱技術、光量子計算等，是量子計算的核心基礎，影響AI運行效率。另外量子計算算法開發，如量子機器學習（Quantum Machine Learning, QML），能提升AI模型訓練速度與精確度。提供對大數據運算、隨機模型、最優化問題的全新解法。
近期Google 的量子優越性實驗用於解決特定優化問題。以及IBM Quantum 與量子神經網絡的基礎理論開發。
在中游方面，AI模型與算法優化可以得到優化。量子技術可協助改善人工智能模型的訓練效率、算法性能以及處理大規模數據的能力。
利用量子計算加速機器學習算法，如支持向量機（SVM）、神經網絡的訓練。可幫助解決傳統AI難以處理的高維數據問題。量子算法（如變分量子優化算法，VQE）在AI訓練中提供高效的優化解決方案。量子技術亦可快速進行數據聚類、降維、或加密，提升AI的安全性與效能。NVIDIA 也有跟量子計算企業合作，整合量子技術與GPU運算。
在下游，則應用層面方面。量子科技可幫助人工智能中的安全性與隱私，可利用量子加密技術保護AI數據與通信安全。另外AI應用也可加速。自然語言處理（NLP）和圖像識別等領域，通過量子技術提升效能。實時數據分析（如金融風險評估、交通優化）。量子計算在AI應用中可以快速處理像蛋白質摺疊預測、藥物研發等問題，傳統AI模型需要的時間更長。
綜合來說，量子科技與AI的交集越來越多，主要體現在加速AI訓練和推理，優化算法，處理複雜數據，生成更強的AI模型及應用於AI的特定領域。
傳統AI模型訓練需要大量的計算資源，量子計算的並行處理能力可以顯著加速模型訓練。對於深度學習中的大型數據集，量子計算能更高效地搜索和優化參數。
