利用量子計算力量的組織可以幫助人類解決世界上一些最大的問題，并在從藥物研究到全球農業等關鍵領域取得突破。

　　但是，我們距離量子計算成為主流的未來還有多遠?數據中心又該如何為這一未來做好準備?目前，量子計算的許多用途要么是實驗性的，要么是假設性的，因為我們仍處于學習如何大規模實施量子計算的早期階段，但隨著技術的發展，組織不應忽視如何使用它。

　　量子計算的潛在用途

　　傳統計算在二進制空間中處理數據，這限制了它可以處理的數據量和它可以做出的決策。這也稱為串行處理。然而，量子計算使用多維處理。

　　串行處理一次檢查該數據的每個組合，以得出正確的結果。多維處理是分層的，不同于使用位的二進制串行處理方法。這加快了計算的交付和準確性，并增強了結果的多樣性。簡而言之，量子計算可以更快地提供更高質量的結果。

　　以下是我們未來可能看到的量子計算的幾個實際應用：

　　人工智能和機器學習(ML)：同時計算問題解決方案的能力(而不是按順序計算)對人工智能和機器學習具有巨大潛力。當今的組織使用人工智能和機器學習來發現自動化和優化任務的方法。當與量子計算結合使用時，優化可以更快、更大規模地進行，尤其是在處理和分析高度復雜甚至非結構化的大數據集時。

　　金融建模：借助量子計算的建模能力，金融機構可以利用該技術更好地對大規模投資和證券的行為進行建模。這有助于降低風險、優化大規模投資組合，并幫助金融機構更好地了解全球金融經濟的趨勢和動向。

　　網絡安全：量子計算可能會對隱私和加密產生直接影響。鑒于網絡安全形勢的快速發展，量子計算機可以幫助在使用過程中保持數據加密，提供傳輸中和靜止時的保護。

　　路線和交通優化：最佳路線規劃是順暢的供應鏈物流和運輸的關鍵。最大的挑戰是利用影響規劃的所有實時數據，從不斷變化的天氣模式到交通流量。這正是量子計算機的優勢所在。它們可以實時處理所有數據，并同時調整整個車隊的路線，讓每輛車都走上最佳前進路線。

　　制造業：量子計算機可以進行更準確、更真實的原型設計和測試。在制造業領域，這可以幫助降低原型設計成本，并產生不需要太多測試的更好的設計。

　　藥物和化學研究：量子計算機可以創建更好的原子相互作用模型，從而更好地理解分子結構。這可能會直接影響藥物和化學研究，并影響新產品和藥物的開發方式。量子計算機的預測能力還可以預見化合物和藥物，隨著時間的推移如何發展、演變和與其他元素相互作用。

　　電池：量子計算可以幫助制造商更好地了解如何將新材料融入電池和半導體等產品中。這可以提供更多關于如何優化電池壽命和效率的見解。量子計算還可以幫助制造商更好地了解鋰化合物和電池化學。例如，量子計算可以利用并了解蛋白質對接能量的工作原理，從而為電動汽車提供更好的電池。

　　隨著量子計算成為主流，數據中心如何適應

　　組織需要時間才能將量子計算更大規模地應用于其運營中，最早也需要5到10年。但隨著技術的發展，密切關注該領域的趨勢和進步永遠不是壞主意。數據中心管理員應該已經跟蹤顛覆性趨勢，以保持領先一步，但這對于量子計算來說更是如此。

　　數據中心和管理員還可以與量子計算參與者合作或招募量子計算人才以做好準備。后者目前尤其有價值，因為即使是少數量子專家也可以幫助組織探索潛在用途。他們還可以跟蹤行業發展并確定量子計算可以帶來好處的機會。

　　最后，在技術方面，數據中心應專注于進一步數字化轉型。繼續構建數字基礎設施并擴展數據集，著眼于最終過渡到或在某種程度上采用量子計算工作流程。當可以投資所需的硬件和專業知識時，組織就可以盡早啟動和運行量子計算。

　　基于量子計算的未來前景光明，我們可以更快、更高效、更準確、更大規模地解決人類面臨的一些重大問題。當我們努力增強和擴展我們現有的量子能力時，真正的問題是我們何時能實現這樣的未來。