区块链技术的主要成功之处在于对不透明的金融流程进行了去中心化的访问
量子计算机的内在目标是解决传统计算机不可能解决的问题
随着区块链技术的使用案例逐渐超出金融和协作，量子计算的突破性研究将有助于将这种计算能力纳入我们的日常活动主流。
量子计算是一个研究领域，对于每一个参与计算、数据和数据库管理的人来说，它一直保持着吸引力。研究量子计算为我们提供了更大的接触范围，因为我们通过科学发现揭示了我们自然环境的内部工作原理。深入到量子层面的计算研究中，让我们研究一下我们在这一领域预计会遇到的问题的质量。
"量子 "这个词指的是现代物理的重要概念。即一个物理量如果存在最小的不可分割的基本单位，则这个物理量是量子化的，并把最小单位称为量子。任何在量子水平上描述或互动的物体都会提供非常需要的信息。在围绕量子计算的讨论之前，传统的计算过程已经极大地改善了人类生活。
区块链技术为金融业务的进步和重新调整提供了一个框架。该技术的主要成功之处在于，通过分布式账本技术对传统上不透明的流程进行了去中心化的访问。另一个成功是，区块链技术减少了货币或投资解决方案中涉及的官僚层，通过 "无信任 "（code is law）解决方案提高了此类流程的效率，降低了交易成本。
尽管如此，区块链技术仍未能获得运营共识。人们普遍关注的是如何在区块链技术的核心属性之间找到适当的平衡：去中心化、可扩展性和安全性。一些人认为可扩展性是这些特性中最难解决的，因为它似乎是一个具有无限度量的相对措施。然而，可扩展性和效率的问题将我们引向区块链和量子计算之间的交叉点。
对加密货币挖矿的环境担忧在全球范围内引发了发散性的争论。举例来说，比特币挖矿是一个电力效率低下的过程，主要是因为它涉及使用高度复杂的计算机硬件来解决复杂的数学方程式。更具体地说，为了 "开采 "一个新的 "区块"（代码），矿工必须找到这个计算问题的解决方案，然后通过一个算法设计的共识机制将区块添加到区块链中。成功找到解决方案的矿工会得到新区块的BTC奖励。这个过程需要越来越大的能量来完成，对比特币的采用就越多。
不幸的是，在目前的技术水平下，比特币的碳足迹往往被认为是对环境的伤害。根据《纽约时报》的一篇文章，开采比特币每年要消耗大约91太瓦时的电力，这比芬兰的总能耗还要多。
从另一个角度看，越来越多的人认为，为加密货币挖矿部署量子计算将减少能源消耗，缓解环境恶化。量子采矿加强了关于能源效率和采矿活动规模化的说法。如上所述，量子计算机的内在目标是解决传统计算机（实际上是）不可能解决的问题。例如，量子计算机应该能够在几分钟/几秒钟内完成一项任务，而传统计算机则需要数千年才能完成。因此，这些计算能力的提升也可以帮助提高与区块链挖矿相关的能源效率。
量子计算机的耗电量是传统计算机的100到1000倍以下。这种减少被称为量子隧道。"隧道 "在这种情况下可能看起来不合时宜，给人的印象是钻过一个表面。然而，想象一个在表面上滚动的圆球，它有足够的动能继续滚动，直到它遇到一个障碍物或表面。要想球穿越到障碍物的另一边，它的总能量（动能和势能）必须大于障碍物的能量（大约2倍的力量）。如果球的能量小于障碍物的能量，球就会落回它原来所在的位置。只有当球的动能至少是屏障的2倍时，球才会到达屏障的另一边。
量子粒子的行为与球不同。它们没有被障碍物阻挡，而是具有一种波浪式的形式，使它们能够演化和扩散（或 "隧道"）到障碍物的另一边，就像它们钻过障碍物一样。正是这种 "隧道 "发现了效率的提高。
量子计算还通过数据加密和隐私增加了额外的安全层，通过产生流动的二进制身份，使黑客无法获得敏感数据。相反，由于量子计算的一个特点（叠加），量子计算机能够通过将复数的质因数从指数型变成多项式来破解加密数据。我们可以把这称为量子的隐私悖论。
2017年，谷歌宣称它已经实现了量子化的优势。在加州大学圣巴巴拉分校实验物理学家约翰-马蒂尼斯领导的研究中，谷歌表示其量子计算机，即54量子比特处理器Sycamore，在200秒内完成了世界上最强大的超级计算机需要10000年的计算。然而，应该指出的是，IBM的团队认为，谷歌的量子优势的想法是误导。"谷歌的实验很好地展示了基于超导的量子计算的进展，在一个53比特的设备上显示了最先进的门控忠诚度，但它不应被视为量子计算机比经典计算机 "至上 "的证明。"
尽管量子计算机的发展取得了进展，但仍应继续保持谨慎的乐观态度，因为仍有一些内在的问题，使其难以超越这一领域的研究现状。固体物理学的进步，通过硅原子等微芯片的发展，仍然需要解决量子计算机面临的热和电的干扰。量子计算机也有大约1%的高误差阈值，任何形式的振动都会影响到相关的亚原子粒子。
随着区块链技术的应用案例发展到金融和传统产业之外，量子计算的突破性研究将有助于将区块链带入我们日常生活的更多层面。我们看到的未来是，区块链将帮助解决复杂的组合问题，如基因组测序以帮助对抗致病微生物的各种菌株，开发复杂的计算模型，以及工程结构的材料设计。
正在考虑用于医疗干预和遗传研究的后量子密码学算法的主要问题是需要更长的数字加密密钥以确保足够的安全性和更长的处理时间。所有这些都可能大幅增加区块链所需的计算能量。
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