量子处理器通过利用量子力学的独有特性，如叠加态和纠缠态，实现高速计算和低能耗。与只能表示 0 或 1 的经典比特不同，量子比特（qubits）可以同时处于两种状态的叠加态。这使得量子算法能够一次性处理多种可能性，显著减少某些任务所需的计算步骤。例如，用于分解大数的肖尔算法（Shor’s algorithm）解决问题的速度比目前已知最好的经典算法快指数级。量子操作固有的并行性意味着所需的计算步骤更少，与经典暴力破解方法相比，这既带来了速度提升，也降低了能耗。
另一个关键因素是量子纠缠，它使量子比特能够瞬时共享状态，即使物理上分开也是如此。这使得量子处理器能够更高效地处理数据中复杂的关联。例如，用于药物发现的分子相互作用模拟涉及跟踪原子中的纠缠量子态——这项任务如果使用经典超级计算机，则需要按顺序模拟每次相互作用。量子处理器可以自然地表示这些纠缠态，从而减少所需的计算步骤和能量。此外，量子纠错和优化的门操作减少了冗余计算，进一步降低了能耗。经典系统依赖于每次操作都会散发热量的晶体管开关，而量子系统通过其固有的物理特性绕过了其中的许多步骤。
量子处理器的物理实现也为能效做出了贡献。超导量子比特，如 IBM 和 Google 使用的，在接近绝对零度的低温下运行，此时电阻消失。这最大限度地减少了计算过程中因热量散失造成的能量损失。光子量子计算机，例如 Xanadu 开发的，使用光粒子（光子），通过光纤网络维持量子态所需的能量极少。虽然冷却和控制系统确实消耗能量，但在核心计算中的效率提升通常可以抵消特定任务的这些成本。例如，像 D-Wave 系统这样的量子退火处理器通过利用量子隧穿效应解决优化问题，避免了经典算法中耗能的试错法。这些硬件特定的优势，结合算法效率，使量子处理器在执行某些计算时比经典对应物更快且能耗更低。