儘管在目前的量子電腦上訓練大型語言模型（LLM）仍然是一個挑戰，但最近的研究結果表明，量子運算和人工智慧之間存在著令人鼓舞的協同作用。IBM和Eviden（Atos集團）的專家正在探索這種潛力，揭示了幾個關鍵領域的進展。
2021年發表在《自然計算科學》上的一項研究表明，量子神經網路的訓練速度比傳統神經網路更快，這暗示了更大的網路具有巨大的潛力。量子運算擅長優化問題，能夠對神經網路參數進行微調，從而實現更準確的預測。
歐洲太空總署（ESA）展示了量子運算在電腦視覺方面的強大能力，使用衛星圖像檢測正在噴發的火山，量子神經網路實現了96%的圖像識別率，而傳統神經網路的識別率為85%。量子模型使用的參數明顯更少，從而降低了能源和數據消耗。
2024年發表在《自然通訊》上的研究進一步鞏固了這些發現，表明量子模型可以用十分之一的數據量達到與傳統模型相似的精度。量子運算還有助於創建用於模型訓練的高品質合成數據，並提高複雜數據集中模式的檢測能力，從而使化學和材料科學等領域受益。
這些進展表明，量子運算能夠以更小的模型提高精度，優化性能，並加速獲得可靠的結果，從而可能徹底改變人工智慧應用。