量子计算在应用于实际问题时面临着几个实际挑战，主要是由于硬件限制、软件复杂性和集成障碍。虽然量子计算的理论潜力已被充分理解，但将其转化为实际应用需要克服重要的技术障碍，这些障碍仍然是积极的研究和开发领域。
首先，量子硬件仍然很脆弱且容易出错。量子比特是量子信息的基本单位，对环境噪声高度敏感，例如温度波动或电磁干扰。例如，IBM 和 Google 等公司使用的超导量子比特需要冷却到接近绝对零度（-273°C）才能工作，这限制了可扩展性并增加了运营成本。即使在受控环境中，量子比特也会受到退相干的影响，其量子状态会随着时间的推移而退化，通常在微秒内。随着算法需要更多的量子比特和运算，错误率会复合，从而使大规模计算不可靠。当前的纠错技术（如表面码）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，这对于今天的硬件来说是不切实际的（例如，IBM 的 433 量子比特 Osprey 处理器远未达到这个阈值）。
其次，由于缺乏成熟的工具和框架，为量子系统开发软件具有挑战性。诸如 Shor 的分解算法或 Grover 的搜索等量子算法需要重新思考经典的编程范例。虽然像 Qiskit 和 Cirq 这样的库为门级操作提供了抽象，但针对特定硬件架构优化代码仍然很复杂。例如，开发人员可能会设计一个量子机器学习模型，但当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备缺乏可靠执行该模型的量子比特数和稳定性。混合量子-经典方法（如变分算法）是权宜之计，但仍然需要微调并且收敛速度较慢。此外，调试量子程序很困难，因为如果不崩溃量子叠加，就无法观察中间状态，迫使开发人员依赖于扩展性差的模拟，超过约 40 个量子比特。
最后，将量子系统与现有基础设施集成带来了后勤障碍。量子计算机不是独立的解决方案；它们必须与经典系统协同工作，需要无缝的数据传输和同步。例如，用于物流的量子优化器可能需要处理来自经典数据库的输入，但数据传输中的延迟或不匹配的协议可能会抵消性能增益。安全性是另一个问题：像 Shor 这样的量子算法可能会破解广泛使用的加密（例如，RSA），需要过渡到后量子密码学——这个过程可能需要数年才能在各个行业中实施。组织还面临技能差距，因为开发人员需要量子力学和线性代数的培训才能有效地利用这些系统，从而减缓了采用速度。在这些挑战得到解决之前，量子计算将仍然是经典方法的补充，而不是替代。