量子计算硬件企业QuantWare首席执行官兼联合创始人于9月18日在TechRadar撰文提出，量子计算行业应当以每瓦算力而非量子比特数量作为衡量标准，并在基础设施尚未定型时按未来需求设计，否则可能造出昂贵的演示机，而不是真正有用的计算机。

文章称，人工智能带来的电力需求已经超出既有电网、冷却系统和数据中心的设计预期，联合国研究人员预计到2030年人工智能将使数据中心的电力和水消耗量翻倍；量子计算目前仍处于早期阶段，尚有机会提前按这一需求设计。作者认为，超大规模人工智能客户关心的是每一美元投入能换回多少有用计算，这一总拥有成本主要由折旧和电力消耗决定。在当前的基础设施扩张中，资金相对充足，电力供给则不足；若按现有速度继续增长，在太空建设数据中心都将具备经济上的可能性。

作者说，量子计算机目前仍以量子比特数量作为销售卖点，而比特数本身无法说明系统的经济回报。以超导量子比特处理器为例，近十年来其规模停留在100个量子比特左右，原因是当今芯片表面90%以上被用于控制量子比特和读取结果的布线占据，而非量子比特本身。常见做法是把多个小处理器连接成网络，但网络连接有损耗且连接稀疏，这在经典芯片中已属不利，在量子芯片中会呈指数级放大；维持系统运转的功耗增长快于新增量子比特，结果是比特数上升，每瓦算力下降。

文章提出经验曲线的概念：累计产量每翻一倍，单位成本按固定比例下降，太阳能电池板和电池的价格下降即由此驱动。作者称，乐观的量子路线图很少讨论降价，但按当前的每比特价格，一台百万比特级机器的成本在1000亿至1万亿美元之间，未来数年每比特成本至少要下降一百倍，量子计算机才具备经济可行性。他以晶体管作类比：单个晶体管曾约值一美元，如今一枚芯片集成数十亿个，单个成本不到一美分，这一下降来自数十年的大规模量产与逐年累积的技术进步。

作者认为，成本下降需要标准化部件的量产与开放架构，即由不同专业公司分别提供处理器、低温设备和控制电子，形成他所说的量子开放架构，从而推动专业化分工与规模经济。他说，该领域正从科学转向工程，初创公司中不乏一次性演示，但真正在搭建供应链的企业很少。量子计算有望改变药物发现、材料开发和机器学习的方式，今天给电网带来压力的重负载计算，未来也可能由量子机器以更低功耗承担；但供应链建设需要数年乃至数十年。