当前量子计算硬件面临三个主要局限性：量子比特的不稳定性、可扩展性挑战以及对高度专业化环境的需求。这些限制使得构建可靠的大型系统变得困难，这些系统能够在实际任务中超越经典计算机。
首先，量子比特非常脆弱，容易受到环境干扰而产生错误，这个问题被称为退相干。大多数量子比特（如超导电路或囚禁离子）会在微秒或毫秒内失去其量子态，从而限制了可用于计算的时间。例如，IBM 的超导量子比特的相干时间约为 100-200 微秒，这限制了它们可以运行的算法的复杂性。像门操作这样的基本操作的错误率也很高（通常每门 0.1-1%），需要进行广泛的纠错。然而，纠错本身需要数千个物理量子比特来创建一个稳定的“逻辑量子比特”，这是当前任何硬件都无法达到的阈值。
其次，将量子系统扩展到有用的规模仍然是一个主要障碍。虽然像 IBM 和 Google 这样的公司已经构建了具有 50-100 多个量子比特的处理器，但这些系统缺乏复杂算法所需的连接性和均匀性。添加更多量子比特会增加噪声和串扰（量子比特之间不需要的相互作用），这会降低性能。例如，IBM 的 433 量子比特 Osprey 处理器仍然在努力解决错误率问题，这使得大多数现实世界的应用变得不切实际。此外，像超导环路或光子电路这样的量子比特架构在保持所有量子比特的一致性能方面面临工程挑战，这对于可靠的计算至关重要。
最后，量子硬件需要专门的环境，维护起来既昂贵又复杂。例如，超导量子比特在接近绝对零度（-273°C）的温度下运行，需要消耗大量电力和空间的稀释制冷机。囚禁离子系统需要超高真空腔和精确的激光控制。这些限制使得与经典基础设施（如控制电子设备或软件堆栈）集成变得困难。对于开发人员来说，这意味着即使是简单的实验也通常需要访问基于云的量子系统，而不是本地硬件。在这些挑战得到解决之前，量子计算仍然将是利基研究的工具，而不是通用编程的工具。