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目前經典電腦AI已正在加速量子電腦開發，量子電腦以後會反過來跟經典電腦AI結合，處理需要量子疊加態才能演算的問題，有助於AGI/ASI的開發。
量子電腦也不會取代傳統二進制電腦，因為計算原理的不同，它是互補的概念，就好比飛機不會取代汽車一樣，但飛機確實也成為現今交通不可或缺的通行方式之一。
這部分的領域可以關注IBM或GOOGL，但如果以公司體質來說明顯是GOOGL的風險係數較低，因為單看財報，在過去IBM並不能稱之為成長型的好公司。惟其兩者在量子電腦領域發展的技術藍圖並不一樣，IBM 是目前唯一用python作為量子電腦程式語言，但微軟、谷歌正在開發的量子電腦，其程式語言就不是基於python 架構而是自己開發的，這導致使用者會需要重新學習，而前者對IBM很重要的原因是能大幅降低新進使用者門檻，很多有學過py的工程師可以直接入門，目前已建立百萬IT使用者的生態系。
並且量子電腦的雲計算服務全部由IBM自己提供，未假手其他雲公司，並已經由雲端出租量子運算開始獲利（雖然佔總營收比例仍很少），另外相較於谷歌，IBM目前更像是to B的企業，所以我們比較不常注意，但使用IBM服務的企業其轉換成本是高的。
不過在運算方面，谷歌也不遑多讓，Sycamore量子處理器在200秒內計算完成了超級電腦需要大約一萬年才能完成的任務，並且其在量子糾錯方面也取得突破（透過增加物理量子位元的數量來減少誤差）；2024年推出的Willow更讓人印象深刻，它在五分鐘內完成了一台「標準」超級電腦大約10億年才能完成的任務。而谷歌在量子電腦方面的開發，因其雄厚的資本及持續賺錢的本業，不需像新創公司一樣靠募資來支撐研發，而且新創公司還需承擔前期可能沒有任何營運現金流而只是單純燒錢的風險，相較之下，谷歌不但沒有這問題，它甚至還在持續進行股權回購，這是大多數新創完全不可能做到的事（對於股東而言，它們光是不增發股票來籌資就不錯了，更不可能做股權回購），這也代表谷歌在這方面的財務韌性會遠優於量子新創，除此之外，Alphabet（就是谷歌母公司）還擁有小公司沒有的生態系統和其他部門。讓其能夠整合和利用其他資源，如谷歌雲和Gemini人工智慧，並使用這些組合資源進一步發展生態系統，所有這些都可能加速其他領域的突破，如在產業雲（註一）的藥學、材料學、能源科學方面。
值得注意的是，許多資產負債表不如谷歌強勁的新創，在去年Willow新聞發佈時，都同步飆漲，分析資金流入大約為散戶，但其實這些公司在飆漲前後本質沒有太大不同，也尚未在技術上有重大突破或能穩定盈利變現，相反的，這些公司目前尚無利可圖，收入相對有限，且可能需要在未來幾年持續籌集資金以支持研發，並且谷歌已有自己強大的AI模型協助開發量子技術，但這些新創們沒有，他們要嘛人腦開發、要嘛跟其它大公司訂閱企業版AI，前者燒腦沒效率、後者又是另一個燒錢之處。
但也不能因此否認這些小型量子新創公司中的一家或多家可能會突然在哪天取得重大突破，從而比任何人預期的更早實現盈利。
作為小公司，他們組織扁平，比起巨頭們也能更快地行動；但如果我是谷歌，我會在某一家新創有重大突破時直接把它買下來，而我相信一定也有新創是抱持這個想法，在有重大成果後便將公司賣掉。這不是猜測，而是商場上早已屢見不鮮的事實，過去的案例不勝枚舉，就連馬斯克早期也賣過兩家公司，其中一家還是大名鼎鼎的PayPal 。
因此，與其把資金壓在隨時可能泡沫化的新創，也許放在巨頭身上會是更好的選擇，除非前者你做了非常多研究、非常看好，並且只是想用樂透資金做一點嘗試。
(本文非任何投資建議，讀者仍應做好自身的分析與判斷，對自己的投資負責)
〖註一〗industry cloud
即為特定行業開發的雲服務，這點亞馬遜也有
