量子计算机可以通过加速某些对传统系统具有挑战性的计算任务来增强 AI 训练。量子算法利用量子比特（通过叠加可以同时表示多种状态）和纠缠（允许量子比特关联其状态）来更有效地探索巨大的解空间。例如，训练神经网络通常涉及优化数百万个参数，这是一个需要迭代调整的过程。量子计算机可以并行评估多种参数配置，减少收敛到最优模型所需的时间。Grover 算法或量子退火算法可以加速训练管道中的搜索和优化步骤。
一个具体的应用是解决大规模线性代数问题，这对于机器学习至关重要。量子算法（如 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法）理论上在某些情况下可以比经典方法指数级地更快地求解线性方程组。这可以改进回归分析或主成分分析等任务。另一个例子是量子增强采样，这在 Boltzmann 机等生成模型中非常有用。量子计算机可以更有效地从复杂概率分布中采样，从而加快依赖概率推理的模型训练速度。例如，量子辅助生成对抗网络（GAN）可以利用量子采样技术生成更高质量的合成数据。
然而，实际实现面临着巨大的障碍。当前的量子硬件受到量子比特数量、错误率和相干时间的限制。混合量子-经典方法（其中量子处理器处理特定的子程序）在今天更为可行。诸如 TensorFlow Quantum 和 Pennylane 等框架允许开发人员通过将量子电路集成到经典工作流程中来试验量子增强的机器学习。例如，开发人员可以使用量子电路来优化神经网络的部分层，而经典的 GPU 处理其余部分。虽然 AI 训练中的大规模量子优势仍然是理论上的，但早期的探索有助于为未来的硬件构建工具和直觉。开发人员应专注于理解量子原理和测试混合算法，为增量进步做好准备。