據福布斯雜誌報導，我們每天能發生2.5EB（約合10億GB）數據，這相當於25萬個美國國會圖書館或500萬檯筆記本電腦記載的內容。我們有32億個全球互聯網用戶，他們每分鐘在Pinterest上發佈9722個Pin，在Twitter發佈347222條音訊，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還經過攝影和視頻、保存文件、翻開賬戶等行為發生其他很多數據。
我們正處於傳統核算機數據處理才能的極限，而數據卻仍然在不斷增加。儘管摩爾定律（Moore’s Law）預測集成電路上的晶體管數量每隔兩年就會翻一番，但自1965年這個術語呈現以來，事實證明它具有很強的彈性。跟著技術的進步，這些晶體管現在的體積越來越小。正因為如此，業界領導者們展開了劇烈競爭，看誰能首先要推出一款比現有核算機更強大的量子核算機，來處理我們每天發生的一切數據，並處理日益雜亂的問題。
量子核算機能快速處理雜亂問題
當這些職業首領成功地製造出商業上可行的量子核算機時，那麼這些核算機就有可能在幾秒鐘內完結巨大的核算量，這些使命可能需要傳統核算機花費數千年時間才能完結。
今日，谷歌聲稱現已具有這樣一種量子核算機，據說它的速度比當今任何一種核算系統都快1億倍。如果我們能用它處理生成的很多數據並處理非常雜亂的問題，那將是至關重要的。成功的關鍵是把實際國際中的問題轉化為量子語言。
我們生成的數據集的雜亂性和增加規劃遠比核算技術進步快得多，因而對我們的核算結構造成了相當大的壓力。儘管今日的核算機難以處理或無法處理某些問題，但這些問題估計將被量子核算機在幾秒鐘內破解。
據預測，人工智能（AI），尤其是機器學習，能夠從量子核算技術的進步中獲益，而且還會繼續繼續下去，即使是在完好的量子核算處理計劃呈現之前。量子核算算法使我們能夠增強機器學習的才能。
量子核算機將優化處理計劃
量子核算將促進數字革命的另一種方法是，我們能夠對數據進行採樣，並優化我們遇到的各種問題（從組合剖析到最佳投遞道路等），乃至能協助斷定每個人的最佳醫治計劃和醫療計劃。
我們正處在大數據增加的關鍵點上，我們現已改變了我們的核算機架構，這就需要用不同的核算方法來處理大數據。它不只規劃更大，而且我們要處理的問題也變得不同。量子核算機更能有效地處理連續性問題。他們給予企業乃至消費者做出更好決議計劃的才能，而這正是壓服企業在新技術方面出資所需要的。
量子核算機能夠識別大數據會集的形式
估計量子核算將能夠查找非常大的、未排序的數據集，以非常快的速度發現形式或異常。量子核算機能夠一起拜訪數據庫中的一切條目，從而在幾秒鐘內識別出這些類似點。儘管這在理論上是可能的，但它只發生在一個並行的核算機上，而且只能以一個接一個的方法檢查每個記載，所以它花費了很多的時間，而且取決於數據集的大小，它可能永久不會成為實際。
量子核算機能夠協助整合不同數據集的數據
此外，由於可被用於整合不同的數據集，量子核算機有望獲得巨大打破。儘管這在沒有人類介入的情況下可能是困難的，可是人類的參加將協助核算機學會如何在未來整合數據。
因而，如果有不同獨特形式的原始數據源，並有研討團隊想要比較它們，那麼在數據被比較值錢，核算機就必須理解形式之間的關係。為了完成這個方針，需要在剖析自然語言的語義方面獲得打破，而這正是AI面對的最大應戰之一。然而，人類能夠供給輸入，然後對未來系統進行練習。