错误率和量子比特位数之间的关系。红色显示了谷歌量子AI实验室的预期研究方向，他们希望近期能够开发出基于纠错量子计算机的相关应用。
谷歌原本希望在9个量子比特的设备上实现类似的性能，但现在已经做到了72个量子比特。他们指出，未来在建造更大规模的量子计算机时，Bristlecone将会是一个令人信服的原理证明。谷歌也表示，在低的系统错误下运行像Bristlecone这样的设备需要软件、控制电子以及处理器本身等多种技术进行配合，因此接下来还需要在几轮的迭代中对系统工程进行仔细的观察。
谷歌量子AI实验室指出，使用Bristlecone可以实现量子霸权，而且在这种水平上学习如何构建和操作设备会是一个令人兴奋的挑战。他们期待分享结果，而这也可以帮助更多的研究人员进行这方面的实验
抢占2018量子霸权竞赛赛点，小型商用量子计算机5年内出现
除了量子比特，实现量子霸权还需要低的错误率。一台很快但错误率很高的量子计算机，还不如经典的超级计算机。
根据谷歌的说法，量子计算机的最低错误率必须在1%以内，并且有接近100个量子比特的规模。目前看，在错误率上，谷歌在72位量子计算机上已经实现了这个目标，单量子比特门为0.1%，双量子比特门为0.6%。
当我们可以实现几十乃至几百万量子比特0.1-1%的错误率时，量子计算机将开始真正高效解决实际问题。这可能需要十年或者更久的时间。
但是，至少谷歌认为，在制造出大规模量子比特量子计算机之前，我们可能会先实现一些小型的、甚至是商用的量子计算机，或者说量子计算商业应用。
2017年，谷歌量子团队在Nature刊文称，他们坚信即使还缺乏能够完整纠错的理论，但5年之内仍会有与量子计算有关的小型设备问世，而这也将给投资者带来短期的回报。“早期的量子计算设备将在量子模拟，量子辅助优化和量子采样领域有商业运用。更快的计算速度对从人工智能到金融和医疗等领域具有明显的商业优势。”
谷歌期望他们72个量子比特的Bristlecone量子计算机不仅能实现量子霸权，还能用作研究量子比特可扩展性和错误率的试验装置，开发量子模拟、优化和机器学习等应用程序。
