Quantum Machine Learning Industry Report 2025: Velikost trhu, klíčoví hráči a technologické trendy formující příštích 5 let. Prozkoumejte prognózy růstu, regionální poznatky a strategické příležitosti v QML.

Shrnutí a přehled trhu
Klíčové technologické trendy v kvantovém strojovém učení
Konkurenční prostředí a vedoucí hráči
Prognózy růstu trhu (2025–2030): CAGR, příjmy a míry přijetí
Regionální analýza: Severní Amerika, Evropa, Asie a Pacifik a zbytek světa
Budoucí výhled: Nové aplikace a investiční hotspoty
Výzvy, rizika a strategické příležitosti v kvantovém strojovém učení
Zdroje a odkazy

Shrnutí a přehled trhu

Kvantové strojové učení (QML) představuje průnik kvantového počítačství a umělé inteligence, využívající kvantové algoritmy k vylepšení procesů strojového učení. V roce 2025 se trh QML nachází v rané, ale rychle se vyvíjející fázi, poháněné pokroky v kvantovém hardwaru, zvýšenými investicemi od technologických gigantů a rostoucím uznáním potenciálu kvantového počítačství vyřešit složité, vysokodimenzionální problémy, které jsou mimo dosah klasických počítačů.

Globální trh QML se očekává, že zažije silný růst během příštího desetiletí. Podle Mezinárodní datové korporace (IDC) se trh kvantového počítačství – včetně aplikací QML – má dostat nad 8,6 miliardy dolarů do roku 2027, s ročním tempem růstu (CAGR) přes 48 %. Tento nárůst je poháněn rostoucími schopnostmi kvantových procesorů, jako jsou ty vyvinuté společnostmi IBM, Google a Rigetti Computing, které jsou stále více přístupné prostřednictvím cloudových platforem.

Klíčová průmyslová odvětví – včetně farmacie, financí, logistiky a materiálových věd – testují řešení QML, aby urychlila objevy léků, optimalizovala portfolia a zlepšila efektivitu dodavatelského řetězce. Například JPMorgan Chase a Daimler AG se spojily s poskytovateli kvantových technologií, aby prozkoumaly potenciál QML v analýze rizik a chemii baterií. Roste ekosystém QML softwarových rámců, jako jsou PennyLane a Qiskit, což snižuje překážky pro vstup pro podniky a vědce.

Motory trhu: Zrychlující se vývoj kvantového hardwaru, zvýšené rizikové kapitálové a státní financování a potřeba pokročilých AI řešení v datově náročných odvětvích.
Výzvy: Omezená dostupnost kvantových počítačů odolných proti chybám, vysoké provozní náklady a nedostatek kvalifikovaných odborníků na kvantové technologie.
Příležitosti: Výhoda včasného investování pro organizace investující do QML, potenciální revoluce v optimalizaci a simulaci a vznik hybridních kvantově-klasických algoritmů.

Shrnuto, trh QML v roce 2025 je charakterizován rychlou inovací, strategickými partnerstvími a rostoucími projekty v experimentální fázi. Přestože se rozsáhlé komerční přijetí očekává ještě za několik let, základní základy položené dnes by měly přinést transformační dopady napříč několika odvětvími, jak kvantová technologie zraje.

Klíčové technologické trendy v kvantovém strojovém učení

Kvantové strojové učení (QML) se rychle vyvíjí, přičemž rok 2025 bude klíčový jak pro základní výzkum, tak pro ranou komercializaci. QML využívá jedinečné vlastnosti kvantového počítačství – jako superpozici a provázanost – k urychlení a zlepšení algoritmů strojového učení nad rámec klasických schopností. Několik klíčových technologických trendů formuje krajinu QML v roce 2025:

Hybridní kvantově-klasické algoritmy: Nejvýznamnější pokrok se dosahuje v hybridních přístupech, kde kvantové procesory zpracovávají specifické podprogramy v rámci větších klasických pracovních toků strojového učení. Variabilní kvantové algoritmy (VQAs), jako je Variabilní kvantový eigensolver (VQE) a Kvantový aproximační optimalizační algoritmus (QAOA), jsou přizpůsobovány pro úkoly strojového učení, což umožňuje blízkým kvantovým zařízením přispět smysluplně, přestože mají hardwarová omezení (IBM, Rigetti Computing).
Kvantové kernelové metody: Kvantově vylepšené kernelové metody získávají na popularitě, zejména pro problémy klasifikace a regrese. Tyto metody využívají kvantové prostorové rysy k dosažení lepšího oddělení komplexních dat, přičemž rané ukázky vykazují slib na malých datasetch (Xanadu, Zapata Computing).
Pokroky v kvantovém hardwaru: Zlepšení hardwaru přímo ovlivňují proveditelnost QML. V roce 2025 vedoucí poskytovatelé kvantového hardwaru zvyšují počty qubitů, zlepšují fidelity bran a snižují chybovost, což je kritické pro provádění složitějších a hlubších QML obvodů (IBM, Quantinuum).
Open-source QML rámce: Šíření open-source softwarových knihoven – jako jsou PennyLane, Qiskit Machine Learning a TensorFlow Quantum – demokratizuje přístup k QML nástrojům, podporuje spolupráci mezi kvantovými fyziky a praktikanty strojového učení (PennyLane, Qiskit, TensorFlow).
Specifické pilotní projekty v průmyslu: Rané piloty QML se objevují v sektorech jako finance, farmacie a materiálové vědy, kde jsou kvantově vylepšené modely testovány pro optimalizaci portfolia, objevování léků a molekulární simulace (Goldman Sachs, Roche).

Tato zjištění naznačují, že zatímco QML ještě není zcela vyvinuté, rok 2025 přinese hmatatelné pokroky ve vývoji algoritmů, hardware a reálných experimentech, což nastaví scénu pro širší přijetí v následujících letech.

Konkurenční prostředí a vedoucí hráči

Konkurenční prostředí trhu kvantového strojového učení (QML) v roce 2025 se vyznačuje rychlou inovací, strategickými partnerstvími a kombinací zavedených technologických gigantů a specializovaných kvantových startupů. Jak společnosti závodí k využití potenciálu kvantového počítačství pro pokročilé aplikace strojového učení, trh svědčí o významných investicích a spolupráci v celém hodnotovém řetězci.

Mezi vedoucími hráči v oblasti QML jsou hlavní poskytovatelé kvantového hardwaru, společnosti v oblasti cloud computingu a startupy zaměřené na software. IBM zůstává lídrem, využívající svou platformu IBM Quantum a knihovnu Qiskit Machine Learning, aby umožnila podnikům a akademickým uživatelům experimentovat s QML algoritmy. Google Quantum AI je dalším klíčovým hráčem, zaměřujícím se na vývoj kvantových procesorů a open-source rámců, které podporují hybridní kvantově-klasické pracovní toky strojového učení.

Microsoft posouvá QML vpřed prostřednictvím svého ekosystému Azure Quantum, nabízejícího přístup k kvantovému hardwaru a softwarovým nástrojům pro výzkumníky v oblasti strojového učení. Mezitím Amazon Braket poskytuje cloudovou platformu, která integruje kvantové a klasické zdroje, podporující experimenty a vývoj QML pro širokou uživatelskou základnu.

Specializované startupy také utvářejí konkurenční prostředí. Rigetti Computing a D-Wave Systems jsou významné svým zaměřením na kvantový hardware a vývoj algoritmů specifických pro QML. Zapata Computing a Classiq získávají na popularitě díky softwarovým platformám a algoritmickým inovacím přizpůsobeným případům použití QML ve financích, farmacii a logistice.

Strategická partnerství jsou znakem tohoto odvětví, s kolaboracemi mezi poskytovateli kvantového hardwaru, poskytovateli cloudových služeb a průmyslovými koncovými uživateli. Například IBM se spojila s předními finančními institucemi a farmaceutickými společnostmi za účelem prozkoumání aplikací QML v modelování rizik a objevování léků. Podobně Google Quantum AI spolupracuje s akademickými institucemi na pokroku základního výzkumu QML.

Celkově se trh QML v roce 2025 vyznačuje vysokou dynamikou, přičemž konkurence je řízena technologickými pokroky, vývojem ekosystému a závodem dokázat reálnou hodnotu z kvantově vylepšeného strojového učení. Jak se kvantový hardware vyvíjí a softwarové rámce se stávají přístupnějšími, očekává se, že se konkurenční prostředí ještě zesílí, přičemž se o vedení v této transformační oblasti ucházejí jak zavedení hráči, tak agilní startupy.

Prognózy růstu trhu (2025–2030): CAGR, příjmy a míry přijetí

Trh kvantového strojového učení (QML) je připraven na významnou expanzi mezi lety 2025 a 2030, potenciálně poháněn pokroky v kvantovém hardwaru, zvýšenou experimentací podniků a rostoucími investicemi do kvantových softwarových řešení. Podle projekcí od Mezinárodní datové korporace (IDC) se očekává, že globální trh kvantového počítačství – včetně aplikací QML – dosáhne 8,6 miliardy dolarů do roku 2027, s ročním tempem růstu (CAGR) přes 48 % od roku 2025. QML se předpokládá jako hlavní motor tohoto růstu, když se organizace snaží využít kvantově vylepšené algoritmy pro optimalizaci, rozpoznávání vzorů a úkoly analýzy dat, které jsou pro klasické systémy nerealizovatelné.

Očekává se, že míry přijetí řešení QML se zrychlí, jak budou cloudové kvantové výpočetní platformy přístupnější. Gartner předpovídá, že do roku 2026 více než 40 % velkých podniků zahájí pilotní projekty nebo důkazy konceptu zahrnující kvantové strojové učení, což je nárůst z méně než 5 % v roce 2023. Tento nárůst je přičítán zrání kvantového hardwaru od poskytovatelů, jako jsou IBM a Rigetti Computing, stejně jako proliferaci hybridních kvantově-klasických rámců, které snižují překážky pro vstup pro datové vědecké týmy.

Příjmy z QML specifického softwaru a služeb se očekává, že porostou ročním tempem růstu (CAGR) 52 % mezi lety 2025 a 2030, což překonává širší sektor kvantového počítačství. Mordor Intelligence odhaduje, že QML bude představovat přibližně 30 % všech příjmů souvisejících s kvantovým počítačstvím do roku 2030, což odráží jeho centrální roli v obchodních případech ve financích, farmacii, logistice a kybernetické bezpečnosti. Raní adoptivní v těchto odvětvích by měli řídit počáteční příjmové toky, přičemž finanční služby vedou v investování do QML díky potenciálu technologie pro optimalizaci portfolií a modelování rizik.

Navzdory těmto optimistickým prognózám bude tempo přijetí QML závislé na dalším pokroku v korekci chyb, vývoji algoritmů a zvyšování dovedností pracovní síly. Nicméně, období mezi lety 2025 a 2030 je široce považováno za rozhodující bod pro komercializaci QML, přičemž světoví lídři a technologické poradenské firmy, jako jsou Accenture a Deloitte, předpovídají rychlý přechod z experimentálního do produkčního nasazení.

Regionální analýza: Severní Amerika, Evropa, Asie a Pacifik a zbytek světa

Regionální krajina pro kvantové strojové učení (QML) v roce 2025 je formována různými úrovněmi technologické vyspělosti, investicemi a rozvojem ekosystému napříč Severní Amerikou, Evropou, Asií a Pacifikem a zbytkem světa.

Severní Amerika: Severní Amerika, vedená Spojenými státy, zůstává globálním lídrem v oblasti výzkumu QML, komercializace a aktivit startupů. Hlavní technologické společnosti, jako jsou IBM, Google a Microsoft, investují značně do kvantové počítačkové infrastruktury a rámců QML. Tento region těží z robustního financování rizikového kapitálu a silného propojení akademického a průmyslového sektoru, přičemž instituce jako MIT a Stanford University vedou základní výzkum. Podle IDC se očekává, že Severní Amerika bude představovat více než 45 % globálních příjmů z trhu QML v roce 2025, poháněná raným přijetím podniků ve sektorech jako finance, farmacie a logistika.
Evropa: Evropa rychle dohání, podporována koordinovanými veřejno-soukromými iniciativami a významným financováním od Evropské komise. Země jako Německo, Francie a Velká Británie jsou domovem předních kvantových startupů a výzkumných konsorcií, včetně Rigetti Computing (UK) a Qblox (Nizozemsko). Zaměření regionu na etickou AI a ochranu údajů ovlivňuje vývoj QML, zejména v aplikacích pro zdravotní péči a automobilový průmysl. Očekává se, že Evropa bude mít v roce 2025 přibližně 25 % podílu na trhu QML, přičemž růst bude podpořen přeshraničními spolupracemi a silným regulačním rámcem.
Asie a Pacifik: Asie a Pacifik se stává dynamickým centrem QML, kdy Čína, Japonsko a Jižní Korea investují významné prostředky do výzkumu a vývoje kvantových technologií. Strategické zaměření čínské vlády na kvantové technologie, exemplifikované Čínskou akademií věd a společnosti jako Baidu, urychluje inovace v QML. Japonská RIKEN a jihokorejská společnost Samsung také posouvají aplikace QML v oblasti materiálových věd a telekomunikací. Podle společnosti Gartner se očekává, že Asie a Pacifik zachytí 20 % globálního trhu QML do roku 2025, s rychlým přijetím ve výrobě a projektech chytrých měst.
Zbytek světa: Zatímco zbytek světa v současnosti zaostává v infrastruktuře QML a talentech, země na Blízkém východě a v Latinské Americe zahájily pilotní projekty a akademické programy. Mezi významné snahy patří Rada pro výzkum, vývoj a inovace Kataru a brazilský CNPq. Tyto regiony by měly představovat dohromady méně než 10 % trhu QML v roce 2025, ale cílené investice a mezinárodní partnerství by mohly urychlit budoucí růst.

Budoucí výhled: Nové aplikace a investiční hotspoty

Kvantové strojové učení (QML) by se mělo stát transformačním faktorem napříč mnoha odvětvími do roku 2025, neboť pokroky v kvantovém hardwaru a vývoji algoritmů urychlují. Konvergence kvantového počítačství a strojového učení se očekává, že odemkne nové schopnosti v analýze dat, optimalizaci a rozpoznávání vzorů, daleko přesahující meze klasického počítačství. Jak se kvantové procesory rozšiřují nad 100 qubitů a snižují se chybovost, praktické nasazení aplikací QML se posouvá z teoretického zkoumání do rané fáze komercializace.

Nové aplikace QML jsou zvlášť významné v sektorech, kde jsou přítomna komplexní, vysokodimenzionální data a výpočetní úzká místa. Ve farmacii se QML využívá při objevování léků a molekulární simulaci, což umožňuje rychlejší identifikaci slibných sloučenin a přesnější modelování molekulárních interakcí. Společnosti jako Roche a GSK aktivně investují do kvantových spoluprací za účelem urychlení svých R&D pipeline. V oblasti financí se zkoumá využití QML pro optimalizaci portfolií, analýzu rizik a detekci podvodů, přičemž instituce jako Goldman Sachs a JPMorgan Chase testují kvantové algoritmy, aby získaly konkurenční výhodu.

Další oblasti s vysokým potenciálem zahrnují logistiku a optimalizaci dodavatelských řetězců, kde může QML řešit složité problémy trasování a plánování, a materiálové vědy, kde pomáhá při objevování nových materiálů se specifickými vlastnostmi. Energetický sektor se také vyvíjí jako hotspot, přičemž se QML aplikuje na optimalizaci sítí a prediktivní údržbu, jak ukazují iniciativy společností ExxonMobil a Siemens.

Z pohledu investic se v roce 2025 očekává zvýšená investice rizikového kapitálu a korporátní financování zaměřené na startupy QML a poskytovatele služeb kvantového cloudu. Podle Boston Consulting Group celkové investice do kvantového počítačství překročily 2,35 miliardy dolarů v roce 2023, přičemž rostoucí podíl směřuje k podnikům zaměřeným na QML. Regiony jako Severní Amerika, Evropa a Východní Asie se stávají investičními hotspoty, poháněné robustními výzkumnými ekosystémy a podporou vlád. Zejména Ministerstvo energetiky USA a Evropská komise zahájily specializované programy kvantových inovací, čímž dále podněcují krajinu QML.

V souhrnu, budoucí výhled pro kvantové strojové učení v roce 2025 je charakterizován rychlým technologickým pokrokem, rozšiřujícími se aplikacemi v reálném světě a sílícími investičními aktivitami, což pozicionuje QML jako klíčového poskytovatele řešení nové generace AI.

Výzvy, rizika a strategické příležitosti v kvantovém strojovém učení

Kvantové strojové učení (QML) stojí na křižovatce kvantového počítačství a umělé inteligence, slibující transformační pokroky ve výpočetní rychlosti a schopnostech řešení problémů. Jak se pole vyvíjí směrem k roku 2025, čelí složité krajině výzev, rizik a strategických příležitostí, které budou tvarovat jeho trajektorii.

Výzvy a rizika

Hardwarová omezení: Výkon algoritmů QML je zásadně omezen aktuálním stavem kvantového hardwaru. Většina kvantových procesorů stále zůstává v éře Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), charakterizované omezeným počtem qubitů a vysokou chybovostí. To omezuje praktickou implementaci modelů QML a jejich škálovatelnost pro reálné aplikace (IBM).
Algoritmická zralost: Zatímco teoretické algoritmy QML vykazují slib, mnohé postrádají robustní, na hluk odolné implementace. Mezera mezi teoretickými urychleními a praktickými, prokazatelnými výhodami zůstává významná, přičemž pouze několik málo případů ukazuje kvantovou výhodu (McKinsey & Company).
Nedostatek talentů: Toto pole vyžaduje odbornost jak v kvantové fyzice, tak v strojovém učení, což vede k nedostatku kvalifikovaných odborníků. Tento nedostatek talentu zpomaluje inovace a překlad výzkumu do implementovatelných řešení (Boston Consulting Group).
Úzká místa v na vstupu/výstupu dat: Efektivní kódování klasických dat do kvantových stavů a extrakce výsledků zůstává technickým problémem, často negující potenciální zrychlení a omezující typy problémů, které QML může řešit (Nature).

Strategické příležitosti

Hybridní kvantově-klasické modely: Integrace kvantových procesorů se klasickými pracovními rámci strojového učení nabízí praktickou cestu vpřed. Hybridní přístupy mohou využít kvantové výhody pro specifické podprogramy, zatímco se spoléhají na klasické zdroje pro zbytek, urychlující blízké přijetí (Accenture).
Specifická průmyslová řešení: Sektory jako farmacie, finance a materiálové vědy investují do QML pro složité optimalizace a simulační úkoly. Raná partnerství a pilotní projekty v těchto oborech by mohla přinést výhody pro první mover (Deloitte).
Open-source ekosystémy: Růst open-source QML knihoven a cloudových kvantových platforem demokratizuje přístup, podporuje spolupráci a urychluje inovace (Google Quantum AI).

V souhrnu, zatímco QML čelí významným technickým a organizačním překážkám v roce 2025, strategické investice do hybridních modelů, průmyslových partnerství a rozvoje talentu jsou připraveny uvolnit jeho disruptivní potenciál.

Zdroje a odkazy

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

Watch this video on YouTube

Trh kvantového strojového učení 2025: Rychlý růst řízený 38% CAGR a průlomovými algoritmy

ByLuzan Joplin