Unatoč projekcijama visokih prihoda, studija predviđa da će povrat ulaganja u kvantnu tehnologiju doseći samo 6 posto do 2030. godine, s ukupnim ulaganjem koje će premašiti 29 milijardi dolara samo u 2030. godini.
Depositphotos
Nova studija Juniper Researcha otkrila je da će komercijalni prihodi od kvantne tehnologije porasti s 2,7 milijardi dolara u 2024. na 9,4 milijarde dolara u 2030. Međutim, studija također predviđa da će broj kvantnih računala postavljenih do 2030. dosegnuti samo oko 300, što odražava vrlo ranu fazu tržišta i visoke troškove postavljanja.
Unatoč projekcijama visokih prihoda, studija predviđa da će povrat ulaganja u kvantnu tehnologiju doseći samo 6 posto do 2030. godine, s ukupnim ulaganjem koje će premašiti 29 milijardi dolara samo u 2030. godini. Studija je identificirala kvantna rješenja u oblaku kao najjaču priliku za trenutni prihod. S obzirom na mali broj postavljenih kvantnih računala, daljinsko povezivanje bit će bitno za poslovne korisnike koji žele dobiti pristup kvantnim računalima.
Studija potiče pružatelje kvantnih usluga da maksimalno povećaju prihod korištenjem kvantno-hibridnih računalnih rješenja. Ova rješenja koriste snagu i kvantnih i klasičnih računala, što dovodi do manje buke i troškova za okoliš u usporedbi s čistim kvantnim računalima. Posljedično, ova će računala tvrtkama pružiti trenutno komercijalno kvantno rješenje po nižoj cijeni, prije nego što čista kvantna računala postanu komercijalizirana.
Konkretno, studija je identificirala tehnologije kvantne enkripcije, uključujući kvantnu distribuciju ključeva, kao pružanje najbržeg povrata ulaganja za poduzeća. To je zato što razvoj kvantnog računalstva zahtijeva strože sigurnosne zahtjeve, posebno u industrijama kao što su bankarstvo i financije. Ponuda kvantno sigurne enkripcije podataka bit će ključna za kapitaliziranje rasta tržišta i postizanje brzog povrata ulaganja.
Europskim istraživanjem poduzeća o novim rizicima i onima u nastajanju (ESENER) za 2024. godinu, utvrđeni su rizici na europskim radnim mjestima u svim sektorima, pri čemu su dugotrajno sjedenje i opetovani pokreti i dalje glavni razlozi za zabrinutost.
Model, poznat kao s1, postiže slične rezultate kao vrhunski modeli rezoniranja, poput OpenAI-jevog o1 i DeepSeekovog R1, na testovima koji mjere matematičke i programerske sposobnosti.