密码学 量子计算对当前的密码系统构成重大风险。大多数加密方法，如 RSA 和 ECC（椭圆曲线密码学），依赖于大数因数分解或求解离散对数的难度——这些任务对经典计算机来说非常困难。而 Shor 算法等量子算法可以指数级地更快地解决这些问题，从而使这些加密方法过时。例如，一台拥有足够稳定量子位的量子计算机可能在数小时内破解一个 2048 位的 RSA 密钥，而经典计算机完成这项任务需要数十亿年。
为应对这一挑战，研究人员正在开发后量子密码学 (PQC) 算法，旨在抵抗量子攻击。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 一直在评估标准化的候选算法，例如基于格的方案，如 Kyber（用于加密）和 Dilithium（用于数字签名）。构建安全系统的开发者需要开始将这些算法集成到 TLS 和 VPN 等协议中。混合方法——结合经典算法和抗量子算法——已经在 Google 的 Chrome 浏览器实验等项目中进行测试。
金融 量子计算可以改变金融建模和优化。投资组合优化、风险分析和衍生品定价等任务涉及求解包含许多变量的复杂方程。量子算法，例如量子蒙特卡洛方法，可以比经典方法更快地模拟市场行为或计算风险情景。例如，摩根大通一直在探索量子算法，以优化交易策略并缩短金融工具定价的计算时间。
另一个领域是欺诈检测和加密。虽然量子计算威胁着现有的加密技术，但金融机构也在探索抗量子加密技术来确保交易安全。IBM 的 Quantum Accelerator 项目等项目与银行合作，为现实世界问题原型化量子解决方案。然而，由于量子位退相干时间等硬件限制，量子计算在金融领域的实际优势仍然有限。金融科技领域的开发者应密切关注量子硬件和算法的进展，为优化和机器学习任务的渐进式改进做好准备。
医疗保健 量子计算可以加速药物发现和分子建模。模拟分子相互作用对经典计算机来说计算量巨大，特别是对于蛋白质等大分子。量子系统可以使用 VQE（变分量子本征求解器）等量子化学算法更准确地模拟这些相互作用。例如，罗氏公司的研究人员使用量子模拟来研究 COVID-19 蛋白质与潜在药物候选物之间的相互作用，从而减少了初始筛选阶段所需的时间。
另一个应用是个性化医疗。量子机器学习可以分析庞大的基因组数据集，以识别与疾病或治疗反应相关的模式。IBM 和 Google 等公司已与生物技术公司合作，探索用于基因组学的量子增强算法。此外，量子优化可以改善医院后勤工作，例如安排手术或分配资源。医疗保健领域的开发者应专注于混合量子-经典方法，因为近期量子设备可能会作为特定子任务的协处理器，而不是独立的解决方案。