量子霸权指的是量子计算机能够解决一个对于传统计算机来说实际上不可能在合理时间内解决的特定问题的临界点。 这个概念侧重于展示量子系统相对于传统计算机的明显计算优势。重要的是，这并不意味着量子计算机在所有任务上都普遍更好——它强调了一种特定的场景，在这种场景中，它们独特的属性（如叠加和纠缠）使它们能够胜过传统系统。例如，2019 年，谷歌声称实现了量子霸权，当时它的 Sycamore 处理器在 200 秒内完成了一项计算，而一台最先进的超级计算机大约需要 10,000 年才能完成。该任务涉及对随机量子电路的输出进行采样，这个问题对传统机器来说很难，但对量子设备来说却易于管理。
量子霸权依赖于量子力学的基本原理。 传统计算机使用比特（0 或 1），而量子计算机使用量子比特，量子比特可以同时以 0 和 1 的叠加态存在。这使得量子系统能够并行处理大量数据。 纠缠是另一种量子特性，它连接量子比特，因此一个量子比特的状态直接影响其他量子比特，从而实现协调计算。 例如，模拟量子系统（如化学中的分子相互作用）对于传统计算机来说，随着系统的增长呈指数级增长，但量子计算机可以更自然地处理这个问题。 然而，实现霸权需要最大限度地减少误差（如退相干）并扩大量子比特的数量，这仍然是重要的工程挑战。 目前的量子设备（如 IBM 或 Google 的设备）使用容易出错的物理量子比特，因此它们专注于狭窄的、概念验证的问题，而不是实际应用。
量子霸权的意义是微妙的。 虽然它展示了潜力，但实际用例（如破解加密或优化物流）仍然遥远。 对于开发人员来说，理解量子算法（例如，用于分解大数的 Shor 算法）很有用，但今天的量子硬件还不够可靠，无法投入生产。 混合方法，即量子处理器处理传统工作流程中的特定子程序，更为直接。 例如，量子计算机可能会加速机器学习模型的一部分。 然而，该领域仍然是实验性的，需要量子工程师和软件开发人员之间的合作来构建抽象硬件复杂性的工具（如 Qiskit 或 Cirq）。 量子霸权是一个里程碑，而不是一个终点，它的实际影响取决于克服技术障碍并将量子解决方案集成到现有系统中。