當前蓬勃發展的人工智慧產業逐漸被討論是否可以應用在量子科技上，量子電腦可以更快地建立更好的人工智慧產品，投資銀行高盛指出，隨著人工智慧滲透到商業和工業領域，它可以在10年內將全球GDP提高7%。
當前蓬勃發展的人工智慧產業逐漸被討論是否可以應用在量子科技上，量子電腦可以更快地建立更好的人工智慧產品，投資銀行高盛指出，隨著人工智慧滲透到商業和工業領域，它可以在10年內將全球GDP提高7%，人工智慧產業需要提高生產力，而量子人工智慧可能只是提供這一點的工具，其好處包含加速ChatGPT等大型語言模型（LLM）的訓練。
大型語言模型能執行許多任務，但需要對海量資料集進行培訓。若使用電腦，這項任務可能需要幾週的時間，但使用量子人工智慧，時間可以縮短到幾個小時，產品上市時間和能源消耗都可以縮短，雖然人工智慧產業可能是第一個受益於量子人工智慧的領域，但未來應可看到，加速其他產品上市的需求可能會導致企業投資量子人工智慧。
量子＋AI正在成為現實
量子資訊科學帶來一套獨特的技能：擴展人工智慧∕機器學習的範圍和深度。量子運算在組合最佳化方面帶來強大的功能，即尋找最有效的資源分配，量子運算已經展現其在分子模擬等複雜系統行為建模方面的技能，它能夠強化機器學習任務，包括以更高精度進行矩陣對角化和模式匹配，這將有助於從大量數據和可能性中篩選出最佳和最快的解決方案。
例如，量子和人工智慧的交叉將使軍用無人機不僅能夠精確定位一個目標，而且能夠精確定位一系列目標；並與量子感測一起掃描天空和海洋，尋找隱形威脅，包括大規模高超音速打擊。又或者，量子和人工智慧將在日益擁擠的近地軌道（LEO）中無縫引導衛星流量，並加速氦等新能源的開發，這將開啟深入太陽系的太空旅行，想像空間相當大。目前，科技業也推出相關競賽來推動技術發展：
‧Google的TensorFlow Quantum（TFQ）：在這個專案中，Google的目標是克服將現有機器模型轉移到量子架構的挑戰。為加速該過程，TensorFlow Quantum現已開源，讓開發人員結合使用Python和Google的量子運算框架來建立量子機器學習模型。
‧IBM量子挑戰賽：IBM量子挑戰賽是一項為期多天的年度活動，重點是量子編程，旨在縮小傳統軟體開發與量子運算應用程式開發之間的差距。該活動有近2,000名參與者參加，目標為教育開發人員和研究人員，確保他們為量子運算革命做好準備。
量子AI可用於不同產業
量子人工智慧目前還處於早期階段，對許多組織來說，量子人工智慧現在可能有些過大了。無論如何，量子人工智慧並非沒有限制，量子人工智慧設計的藥物仍需要經過廣泛的試驗。量子優化的投資組合，需要經過測試才能讓投資人信任。不過，依舊有部分產業已經投入試驗階段。
製藥業
舉例而言，量子人工智慧在製藥業可能最有價值的是模擬潛在的重磅藥物。一些藥物和生物技術公司，例如羅氏（Roche）、安進（Amgen）以及勃林格殷格（Boehringer Ingelheim）已經在藥物研發中使用量子計算，儘管人工智慧通常不涉及。相反地，人工智慧在藥物發現中的使用不需要包括量子計算。
同時，ZapataAI、Insilico Medicine、富士康和多倫多大學最近發布的聲明，指出這些公司已經探索使用混合量子經典生成對抗網路（GAN）（一種人工智慧技術）來發現小分子，這些量子AI生成的分子優於純經典GAN生成的分子，它們比用經典GAN生成的那些更容易溶解和合成。
量子人工智慧的使用，也可能用於搜尋和分析大量健康記錄，為藥物設計者提供有價值的見解，IBM最近的研究發現，實用的藥物設計已經在當今量子電腦的能力範圍內，量子人工智慧思維可以擴展到類似的領域，例如為新型電池和永續工業塗料設計先進材料。
金融業
優化是最早使用量子計算的功能之一。目前這很少涉及人工智慧。但潛力是巨大的，一個例子是銀行和金融服務領域的投資組合優化，其中人工智慧被用來複製人工智慧演算法發現的高效能投資組合。
根據調查，由此產生之投資組合的風險，比傳統方法建構的投資組合的風險要低得多，此過程中的數據變得相當複雜。因此，人工智慧加量子運算構成最有利可圖的投資組合，跟上科技的發展，對於企業的成功相當重要，在金融領域，銀行和其他機構意識到他們需要在技術部署方面進行創新，提升整體服務效率，因此也吸引了如摩根大通等巨頭參與。
其他如自駕車也是一個案例，考慮自動駕駛汽車時代的交通管理，量子人工智慧是合適的，它提升安全性與實用性，因為汽車永遠會噴出可用於最佳化的數據，量子人工智慧驅動的最佳化，將出現的其他應用包括電信、物流和城市規劃等複雜設計等。
而儘管存在風險和成本，但業界認為量子人工智慧可以更快地提供正確的數據。量子軟體公司Zapata最近更名為ZapataAI，將量子與AI整合，而Google衍生公司SandboxAQ運用人工智慧和量子的效應來生成解決方案。
此外，主要的量子產業會議，例如「Inside Quantum Technology」活動，都專門針對量子人工智慧進行了專題討論和演講，不難看出這股現象正在成為趨勢。
案例研究：Quantistry
德國新創公司Quantistry結合使用量子技術、物理模擬和機器學習來快速發現新材料，透過自動化流程來迴避傳統研發固有的「高成本、分散的專業知識和緩慢的創新」。Quantistry開發一個由小型量子電腦和人工智慧驅動的雲端平台，允許使用者在模擬中而不是在現實生活中確定材料和分子特性。這消除了材料發現過程中的大部分試驗和錯誤，使公司能夠從一開始就專注於開發那些最可能成功的材料。該公司剛剛獲得了300萬歐元的資金，其中包括德國化工巨頭BASF的企業孵化器Chemovator的支持，此輪投資由Ananda Impact Ventures領投，該公司是歐洲最古老、最成熟的影響力基金之一，Quantistry將利用這筆現金進一步開發其模擬平台並獲取新客戶。
大多數公司缺乏支援本地量子電腦的財務資源和訓練有素的員工，但隨著超導機器的低成本替代品（IonQ的捕獲離子技術）的出現，量子計算的成本將會下降，業者也可以善用公有雲來處理資料問題。企業實施量子人工智慧的第一步是，就量子人工智慧可能帶來的好處進行內部腦力激盪會議，並規劃可能的時間表和路線圖，如果公司沒有自己的內部量子團隊，業者應該與專業的量子軟體供應商討論，將這些想法轉化為行動計畫。