Tamanho e Participação do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) - Tendências de Crescimento e Previsão (2026 - 2031)

Tendências e Perspectivas do Mercado Global de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML)

Demanda Empresarial por Fluxos de Trabalho Híbridos Quântico-Clássicos

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) está se beneficiando de uma demanda empresarial mais forte por fluxos de trabalho híbridos, pois a orquestração de software determina se uma tarefa quântica pode ser utilizada em um ambiente de produção real. A maioria dos casos de uso de aprendizado de máquina e otimização de curto prazo ainda requer processamento clássico repetido antes e depois da etapa quântica, o que torna o design do fluxo de trabalho mais importante do que a contagem bruta de qubits nesta fase. O lançamento comercial do Helios pela Quantinuum em novembro de 2025 demonstrou isso claramente, pois o sistema foi apresentado juntamente com o Guppy, uma linguagem de programação baseada em Python, e a plataforma de nuvem Nexus para computação híbrida, com casos de uso iniciais de clientes em descoberta de medicamentos, pesquisa de materiais e análise financeira.^{[1]Equipe Quantinuum, "Quantinuum Anuncia o Lançamento Comercial do Novo Computador Quântico Helios que Oferece Precisão Sem Precedentes para Habilitar IA Quântica Generativa (GenQAI)," Quantinuum, quantinuum.com} Esse padrão está criando um papel maior para os fornecedores de middleware que conseguem traduzir estruturas de dados existentes, lógica de modelos e fluxos de processos em formatos compatíveis com o ambiente quântico sem forçar uma reformulação completa dos sistemas empresariais. Como resultado, o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) está se movendo em direção a produtos que conectam a experimentação quântica com operações padrão de inteligência artificial, análise e pesquisa, em vez de tratar a computação quântica como um ambiente independente. Os fornecedores que facilitam essa conexão tendem a se manter melhor posicionados à medida que os compradores buscam valor repetível em vez de demonstrações isoladas.

Necessidade Crescente de Otimização Quântica Segura em Casos de Uso de Alta Complexidade

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) também é sustentado pela demanda de setores onde problemas de otimização em larga escala estão se tornando mais difíceis de resolver dentro de prazos práticos de negócios usando apenas métodos clássicos. Planejamento logístico, design de portfólio financeiro, precificação de derivativos e triagem farmacêutica exigem estruturas de decisão que se tornam mais complexas à medida que o número de variáveis, restrições e resultados possíveis aumenta. A D-Wave declarou em seus resultados do primeiro trimestre de 2026 que seu solver híbrido Stride agora suporta integração de aprendizado de máquina substituto, indicando que os clientes já estão migrando para fluxos de trabalho de otimização industrial mais adaptativos.^{[2]Equipe Amazon Web Services, "Amazon Braket Apresenta Conjuntos de Programas que Permitem aos Clientes Executar Programas Quânticos até 24 Vezes Mais Rápido," Amazon Web Services, aws.amazon.com} Um segundo fator é que os caminhos de otimização estruturados matematicamente são mais fáceis de revisar e explicar do que os modelos de previsão de caixa-preta, o que importa em ambientes bancários, de saúde e outros regulamentados. Isso está ajudando o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) porque a otimização assistida por quantum está sendo avaliada não apenas como uma ferramenta de desempenho, mas também como uma forma de melhorar a rastreabilidade e a responsabilidade nas decisões. Essa proposta de valor mais ampla está tornando a adoção de software mais relevante em setores que precisam equilibrar desempenho computacional com requisitos de supervisão.

Expansão Rápida do Acesso em Nuvem a Ambientes de Desenvolvimento Quântico

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) se expandiu mais rapidamente porque o acesso em nuvem transformou a experimentação quântica de uma decisão de propriedade de hardware em um modelo de software e serviços baseado em uso. Isso permitiu que empresas, instituições de pesquisa e equipes de software testassem modelos por meio de interfaces de programação de aplicações e consoles de nuvem sem pagar por infraestrutura criogênica ou suporte especializado de instalações. O Amazon Braket introduziu conjuntos de programas em agosto de 2025, e esse lançamento reduziu o tempo de execução de cargas de trabalho em 3x a 24x em hardware compatível ao minimizar a sobrecarga entre circuitos, o que suporta diretamente os padrões de execução repetida comuns no treinamento de modelos e benchmarking.^{[3]Equipe D-Wave Quantum, "D-Wave Divulga Resultados do Primeiro Trimestre de 2026," D-Wave Quantum, dwavequantum.com} A PASQAL também introduziu a integração NVIDIA CUDA-Q em março de 2026, facilitando o agendamento de recursos quânticos dentro de fluxos de trabalho padrão de computação de alto desempenho em vez de tratá-los como sistemas isolados. O resultado é que o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) está se tornando mais acessível a organizações que já entendem operações de nuvem e computação de alto desempenho, mesmo que não tenham equipes internas profundas de engenharia quântica. O acesso mais fácil também está ampliando a base de compradores porque testar um caso de uso agora requer menos comprometimento inicial e menos planejamento especializado de infraestrutura.

Apoio Regulatório e de Financiamento Público para Ecossistemas de Software Quântico

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) também está se beneficiando do apoio de políticas públicas que agora vai além de pequenas bolsas de pesquisa para programas maiores de comercialização e construção de ecossistemas. Em maio de 2026, o Departamento de Comércio dos EUA anunciou cartas de intenção para fornecer 2,013 bilhões de USD em incentivos a 9 empresas quânticas sob a Lei CHIPS e Ciência, incluindo apoio à IBM, D-Wave, Quantinuum e Rigetti.^{[4]Equipe do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia, "Departamento de Comércio Anuncia Cartas de Intenção com 9 Empresas para 2 Bilhões de Dólares para Acelerar a Liderança dos EUA em Computação Quântica," Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia, nist.gov} Em junho de 2026, a Casa Branca emitiu a Ordem Executiva 14413, que direcionou ações federais sobre descoberta científica, avaliação de desempenho quântico e uma estratégia de comercialização de longo prazo. Essas ações importam para o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) porque os fornecedores de software precisam de visibilidade estável de financiamento, estruturas de benchmarking e caminhos de aquisição para justificar roteiros de produtos de vários anos. Os programas públicos nos Estados Unidos e na Europa também estão ajudando a definir como os futuros compradores empresariais e públicos avaliarão desempenho, portabilidade e interoperabilidade. Isso dá à camada de software uma base estrutural mais sólida, mesmo antes que os sistemas tolerantes a falhas cheguem em escala.

Escala Comercial Limitada de Hardware Quântico Tolerante a Falhas

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) ainda enfrenta uma restrição importante porque o hardware quântico tolerante a falhas com significado comercial ainda não está disponível na escala necessária para uso empresarial amplo. Isso mantém os fornecedores de software vinculados a sistemas de escala intermediária ruidosos, onde os produtos devem ser projetados em torno de taxas de erro, janelas de coerência limitadas e condições de desempenho restritas, em vez de em torno dos benefícios teóricos completos da computação com correção de erros. A IBM declarou que espera vantagem quântica até o final de 2026 e tolerância a falhas até 2029, enquanto a Microsoft apontou 2029 como um caminho para sistemas escaláveis por meio de seu trabalho com o Majorana 2. Esse atraso desloca a competição no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), pois os fornecedores que gerenciam ruído, compilação e execução com reconhecimento de hardware ganham maior relevância do que aqueles que se concentram apenas na teoria algorítmica. Isso também corrói a confiança dos compradores porque muitas organizações ainda querem provas de que o software pode gerar valor antes que o hardware de suporte atinja uma fase mais madura e estável. Até que essa lacuna se reduza, a camada de software continuará crescendo, mas o fará com mais testes, benchmarking e cautela do que um ambiente de hardware totalmente maduro permitiria.

Alto Custo de Integração com Dados Empresariais Legados e Pilhas de MLOps

O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) também enfrenta uma restrição persistente: o custo de integração de fluxos de trabalho quânticos em sistemas de dados empresariais e pilhas de operações de aprendizado de máquina construídas para computação clássica. Muitas organizações já dependem de pipelines liderados por Python, implantação em contêineres, bancos de dados relacionais, arquivos simples e armazéns de análise, e esses ambientes não são naturalmente projetados para codificação de dados quânticos ou etapas repetidas de calibração de hardware. Uma pesquisa publicada no Journal of Supercomputing em abril de 2025 mostrou que os fluxos de trabalho de estimativa de kernel quântico nos processadores Eagle de 127 qubits da IBM precisavam de modelagem de ruído calibrada por hardware para atingir paridade de classificação com as linhas de base clássicas. Isso significa que o ônus não se limita à integração inicial, pois o pré-processamento, a tradução de dados e o ajuste do fluxo de trabalho podem continuar sendo um custo contínuo mesmo após a conclusão do primeiro piloto. O Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), portanto, permanece concentrado entre usuários que podem suportar equipes especializadas, ciclos de teste mais longos e trabalho de integração mais complexo. A adoção mais ampla dependerá de os fornecedores melhorarem as camadas de transformação de dados, ferramentas automatizadas de pré-processamento e conexões mais fáceis com ambientes estabelecidos de operações de aprendizado de máquina.

*Nossas previsões tratam os impactos dos impulsionadores e restrições como direcionais, e não aditivos. As previsões de impacto refletem o crescimento de base, os efeitos de composição e as interações entre variáveis.

Análise de Segmentos

Por Solução: Plataformas de Software Ancoraram a Receita Enquanto os Serviços Escalaram Mais Rapidamente

As plataformas de software comandaram 72,41% da participação do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) em 2025, o que refletiu a preferência empresarial por kits de ferramentas de desenvolvimento integrados, ambientes de simulação e software de design de algoritmos em detrimento de produtos pontuais mais restritos. Os compradores favoreceram essas plataformas porque podiam gerenciar desenvolvimento de código, teste de fluxo de trabalho, benchmarking e acesso ao backend em um único ambiente, reduzindo o atrito durante a transição inicial do trabalho de prova de conceito para uso limitado em produção. A IBM reforçou esse padrão de plataforma em julho de 2026 quando lançou o Qiskit v2.5 com uma estrutura de compilador de múltiplas representações e pipelines de compilação tolerantes a falhas dedicados, o que facilitou para os desenvolvedores trabalhar em diferentes arquiteturas de curto prazo e futuras no mesmo código-base. O software de simulação também ganhou valor estratégico à medida que as equipes empresariais buscavam cada vez mais comparações lado a lado do desempenho quântico e clássico antes de expandir os orçamentos. Os ambientes de design de algoritmos adicionaram outra camada de demanda ao permitir que os usuários explorassem a formulação de problemas sem exigir profundo conhecimento em física quântica ou design de circuitos de baixo nível.

Serviços é o segmento de solução de crescimento mais rápido, com o tamanho do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) para serviços projetado para se expandir a um CAGR de 35,82% entre 2026 e 2031. Esse crescimento mostra que muitos compradores ainda carecem do talento interno para lidar com design de modelos, integração de fluxo de trabalho, benchmarking e suporte de implantação interno. O trabalho de consultoria, implementação e implantação gerenciada está se tornando mais valioso à medida que as organizações passam da experimentação inicial para projetos vinculados a resultados de negócios ou metas científicas. A demanda por serviços é especialmente forte em produtos farmacêuticos e serviços financeiros, onde os compromissos são frequentemente vinculados à simulação molecular, construção de portfólio, detecção de fraudes ou qualidade de otimização, em vez de testes abertos. Uma mudança relacionada é a transição para contratos baseados em resultados, pois os compradores querem cada vez mais que os fornecedores garantam melhorias mensuráveis em ganhos de otimização ou modelagem, em vez de cobrar apenas pelo tempo gasto. Essa mudança dá vantagem às empresas com maior profundidade de domínio, porque o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) recompensa os prestadores de serviços que conseguem combinar entrega técnica com conhecimento de aplicação específico do setor.

Por Implantação: Acesso Baseado em Nuvem Liderou Enquanto a Arquitetura Híbrida Avançou

A implantação baseada em nuvem detinha 68,24% de participação em 2025, indicando que o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) ainda dependia principalmente de modelos de acesso remoto que permitem aos usuários alcançar backends quânticos por meio de grandes ambientes de nuvem. Esse modelo permaneceu atraente porque eliminou a necessidade de gastos de capital em sistemas especializados e deu às empresas uma maneira mais fácil de comparar ferramentas, fornecedores e tipos de hardware antes de assumir compromissos maiores. O programa Amazon Braket de agosto de 2025, que apoiou essa posição ao reduzir o tempo de execução em cargas de trabalho compatíveis, melhorou o tratamento de execuções repetidas de circuitos, frequentemente necessárias em fluxos de trabalho de treinamento e otimização. A entrega baseada em nuvem também deu aos fornecedores uma maneira mais prática de distribuir atualizações, recursos de benchmarking e acesso gerenciado a múltiplos processadores. Essa combinação manteve a entrega em nuvem à frente porque a disponibilidade imediata e as barreiras de entrada mais baixas importavam mais para a maioria dos compradores do que o controle local direto.

A implantação híbrida deve crescer a um CAGR de 34,19% até 2031, tornando-a o modo de implantação de crescimento mais rápido no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML). Essa mudança reflete uma arquitetura mais deliberada na qual as empresas roteiam diferentes etapas do fluxo de trabalho entre unidades de processamento central clássicas, unidades de processamento gráfico e processadores quânticos com base na tolerância à latência, sensibilidade dos dados e eficiência de custo. A integração CUDA-Q da PASQAL em março de 2026 demonstrou que o processamento quântico pode se encaixar nos padrões de agendamento padrão de computação de alto desempenho em vez de ficar fora das operações de computação existentes. O design híbrido está ganhando relevância porque a maioria dos casos de uso práticos ainda depende de otimização clássica repetida, atualizações de parâmetros e preparação de dados em torno da parte quântica da tarefa. A implantação local permanece menor, mas ainda tem um papel em ambientes governamentais e financeiros regulamentados onde regras de segurança, preocupações com soberania ou restrições de rede limitam o uso da nuvem. Com o tempo, o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) provavelmente tratará a arquitetura híbrida como um modelo operacional padrão em vez de uma fase de transição temporária.

Por Tamanho de Organização: Grandes Empresas Lideraram Enquanto as PMEs Ingressaram Mais Rapidamente

As grandes empresas detinham 64,83% de participação em 2025, representando a maior parcela do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) porque podiam absorver os custos de integração, testes, contratação de especialistas e horizontes de retorno mais longos. Esses compradores estavam principalmente concentrados em serviços financeiros, produtos farmacêuticos, manufatura avançada e outros setores onde problemas de decisão de alta complexidade podem justificar investimento antecipado mesmo antes que a tecnologia alcance ampla maturidade. A lista de clientes do Helios da Quantinuum em novembro de 2025, que incluía Amgen, BMW Group, JPMorganChase e SoftBank Corp., refletiu esse padrão porque cada organização tinha um caso de uso claro e o orçamento para suportar o trabalho de implantação inicial. As grandes empresas também tinham vantagem porque já mantinham equipes de nuvem, análise e aprendizado de máquina que podiam suportar experimentação híbrida sem ter que construir cada capacidade do zero. Isso as tornou os primeiros clientes naturais para fornecedores que buscavam colocar novas ferramentas de software em ambientes adjacentes à produção.

As pequenas e médias empresas devem crescer a um CAGR de 36,42% até 2031, o que as torna o grupo de compradores de crescimento mais rápido no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML). Essa tendência mostra que interfaces mais fáceis, pipelines pré-configurados e acesso em nuvem baseado em uso estão reduzindo algumas das barreiras iniciais que antes limitavam a participação às maiores organizações. Empresas menores em biotecnologia, produtos químicos especiais e negociação algorítmica podem justificar a adoção quando uma melhoria de modelagem restrita, mas de alto valor, tem um retorno comercial direto. O surgimento de ferramentas mais simples também importa porque reduz a dependência de equipes dedicadas de engenharia quântica, que têm sido difíceis e caras de construir. À medida que os fornecedores de software continuam a simplificar o design do fluxo de trabalho, mais usuários de pequeno e médio porte provavelmente passarão da observação para os testes ativos. Essa mudança não elimina a liderança empresarial no curto prazo, mas amplia a base de demanda futura para o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) e reduz a concentração de clientes ao longo do tempo.

Por Aplicação: Otimização Liderou Enquanto Descoberta de Medicamentos e Ciências da Vida Aceleraram

A otimização representou 24,18% do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) em 2025, tornando-a a maior área de aplicação. Essa liderança veio de tarefas de agendamento, planejamento de cadeia de suprimentos, design logístico e portfólio financeiro, onde abordagens de recozimento quântico e variacionais já podem ser testadas em relação a objetivos práticos de negócios. A otimização também tem uma forte vantagem comercial porque os compradores muitas vezes podem definir o sucesso em termos operacionais diretos, como tempo, rendimento, qualidade de roteamento ou eficiência de portfólio, o que torna a avaliação mais fácil do que em casos de uso menos maduros. A atualização da D-Wave em 2026 sobre capacidades de solver híbrido apoiou essa direção ao mostrar que os clientes industriais já estão integrando modelos de aprendizado de máquina e rotinas de otimização quântica no mesmo fluxo de trabalho. A amplitude da demanda por otimização ajuda a explicar por que esse segmento permaneceu na liderança mesmo enquanto aplicações científicas mais avançadas atraíam maior atenção. Permaneceu o ponto de entrada mais prático porque combinava casos de uso claros, resultados mensuráveis e vínculos relativamente diretos com decisões de negócios.

A descoberta de medicamentos e ciências da vida deve crescer a um CAGR de 38,74% até 2031, tornando-a a aplicação de crescimento mais rápido no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML). O crescimento nessa área é sustentado tanto pelo impulso científico quanto pela forte disposição dos compradores em financiar abordagens computacionais promissoras em ambientes de pesquisa de alto valor. Um estudo de janeiro de 2026 na EPJ Quantum Technology relatou que um modelo de memória de longo e curto prazo quântico alcançou maior precisão de previsão e convergência mais rápida do que as linhas de base clássicas de memória de longo e curto prazo em vários conjuntos de dados de triagem molecular. Em maio de 2026, a Cleveland Clinic, o RIKEN e a IBM simularam uma proteína de 12.635 átomos nos processadores Heron de 156 qubits da IBM, que foi a maior simulação molecular habilitada por quantum conhecida naquele momento e um grande passo para a modelagem bioquímica. Esses desenvolvimentos importam porque movem a aplicação de uma promessa geral para uma execução científica mais crível com relevância farmacêutica direta. É por isso que o Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) está vendo as ciências da vida se tornarem um dos motores de crescimento mais claros durante o período de previsão.

Por Setor do Usuário Final: TI e Telecomunicações Lideraram Enquanto Saúde e Ciências da Vida Expandiram Mais Rapidamente

TI e telecomunicações detinham 26,73% de participação em 2025, dando a esse segmento a maior posição no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), pois tinha infraestrutura digital mais robusta e vínculos mais estreitos com ambientes de computação baseados em nuvem. As organizações nesse segmento já operavam com integração liderada por interfaces de programação de aplicações, disciplina de operações de desenvolvimento e hábitos de implantação de software que tornavam a adoção quântica inicial mais fácil do que em muitos outros setores. A demanda aqui se concentrou em otimização de rede, comunicações seguras e experimentação avançada de modelos, onde algoritmos híbridos podiam ser integrados às arquiteturas digitais existentes. O segmento também se beneficiou de sua proximidade com os principais fornecedores de nuvem e software, o que reduziu a distância entre o lançamento de novos recursos e os testes práticos. Essa combinação ajudou TI e telecomunicações a permanecer à frente porque podia absorver ferramentas em evolução com menos perturbação operacional do que setores mais tradicionais.

O segmento de saúde e ciências da vida deve crescer a um CAGR de 37,91% até 2031, tornando-o o segmento de usuário final de crescimento mais rápido no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML). Empresas farmacêuticas e organizações biomédicas estão financiando essa expansão porque mesmo melhorias modestas em simulação molecular, descoberta de biomarcadores ou otimização de ensaios clínicos podem ter valor comercial substancial. O marco de simulação de proteínas de maio de 2026 alcançado pela Cleveland Clinic, RIKEN e IBM deu a esse segmento uma demonstração visível de progresso científico diretamente vinculado a casos de uso de ciências da vida. A manufatura industrial também está ganhando tração por meio de agendamento e otimização de qualidade, enquanto educação, governo e energia continuam a sustentar a demanda por ferramentas de simulação, benchmarking e software exploratório. Mesmo assim, saúde e ciências da vida se destacam porque combina uma base de aplicações de alto valor com uma maior disposição para investir antes que a maturidade ampla do hardware seja alcançada. Esse padrão a mantém no caminho de ser um dos centros de demanda mais importantes no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) durante o período de previsão.

Análise Geográfica

A América do Norte detinha 38,62% da participação do Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) em 2025, tornando-a o maior centro regional para adoção de software, desenvolvimento de plataformas e aquisição empresarial. A região se beneficiou de uma densa combinação de infraestrutura de nuvem de hiperescala, fornecedores especializados, atividade de capital de risco e usuários empresariais que já estavam preparados para testar ferramentas computacionais avançadas. O financiamento público também reforçou essa liderança em 2026 por meio do pacote de incentivos do Departamento de Comércio dos EUA e da ordem executiva da Casa Branca sobre comercialização quântica e avaliação de desempenho. Essas ações importam porque apoiam hardware, software, benchmarking e estruturas de aquisição simultaneamente. O Canadá adicionou atividade significativa por meio de empresas como Xanadu Quantum Technologies e 1QBit, enquanto o México permaneceu em um estágio anterior de adoção empresarial. Tomados em conjunto, esses fatores deram à América do Norte o ambiente comercial mais completo no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) durante 2025 e 2026.

A Europa detinha a segunda maior posição regional no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), apoiada pela Alemanha, pelo Reino Unido e pela França por meio de desenvolvimento estruturado de ecossistemas e programas de colaboração pública. A força da região veio menos de uma única empresa dominante e mais de trabalho coordenado em padrões, interoperabilidade e caminhos de pesquisa para comercialização. O quadro do Programa Emblemático Quântico da UE e a iniciativa QEC4QEA do Empreendimento Conjunto EuroHPC estão ajudando a criar infraestrutura compartilhada e um caminho de software mais claro para aplicações aprimoradas por quantum além das fronteiras. A iniciativa FullStaQD da Alemanha adicionou outra camada ao desenvolver uma arquitetura de software de referência para pilhas de computação quântica, o que suporta a interoperabilidade de componentes em todo o ecossistema doméstico. A Espanha também permaneceu relevante por meio da Multiverse Computing, um dos fornecedores de software focado em otimização mais comercialmente ativos da região. Essa estrutura deu à Europa um papel regional estável no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), mesmo sem o mesmo nível de concentração de hiperescala visto na América do Norte.

A Ásia-Pacífico deve crescer a um CAGR de 35,28% até 2031, tornando-a o bloco regional de crescimento mais rápido no Mercado de Software de Aprendizado de Máquina Quântico (QML). O crescimento na região reflete programas nacionais de comercialização, acesso mais amplo à nuvem e interesse crescente em aplicações de ciências da vida e pesquisa. O Japão se destacou em maio de 2026 com a colaboração entre RIKEN, a Cleveland Clinic e a IBM no marco de simulação de proteína de 12.635 átomos, que representou uma das aplicações mais claras na região. A América do Sul representou uma parcela modesta da receita em 2025, com o Brasil permanecendo a base mais ativa da região para pesquisa inicial e pilotos empresariais, enquanto o Oriente Médio e a África permaneceram em um estágio emergente impulsionado mais pelo desenvolvimento de talentos e acesso à nuvem do que por investimento direto em hardware. Isso significa que a expansão regional fora dos maiores mercados ainda está sendo moldada pela construção de ecossistemas em vez de implantação comercial madura.