随着半导体技术的发展，还有计算机产业化的进程，现在的电脑越来越便于携带，而且它的计算功能、信息处理能力也是越来越高，越来越快。
但是人类的*是永无止境的，人类对于速度的追求也是没有尽头的，我们希望电脑的运行速度能更快一点，但是它的信息处理速度能否像人类所期望的那样，一直永无止境地提高呢？
答案是否定的，因为它会受到物理定律的限制。比如电信号在介质中的传播速度是有上限的，受到物理定律的限制，这时如果想让计算机的运行速度加快，我们需要把这个电子元件做得尽可能小，而且密集。
微处理器芯片集成度的提高决定了电子计算机能否进一步提高它的速度。微处理器芯片的集成度是否能够提高呢？
来看一个经验公式，这是英特尔公司的创始人摩尔提出来的一个经验公式，叫作摩尔定律，是指微处理器芯片的集成度随着时间呈指数增长。
这个增长速度是非常快的，1900年到2020年，这120年间摩尔定律都符合得非常好，这跟半导体工艺的发展也是非常有关系的，都吻合得非常好。
但是这个趋势是不可能一直持续下去的，因为它受到了物理定律的限制。比如电脑用一段时间后，就会发现它发热，是因为经典计算机的信息处理过程是不可逆的。
我们用的计算机，都是由逻辑门形成的加法器、乘法器，这种操作是不可逆的，这种不可逆的过程导致电能转换成热能，热能向空间中耗散出去，这种就不可逆了，所以它就会发热，而材料的散热性能就导致集成度有一个上限。
我们可以寻找一些散热性能更好的新材料，这样就可以进一步提高集成度，从而提高计算机的运行速度。
但这只是治标不治本的办法，如果我们能够找到一种处理信息的过程是可逆的，就可以从根本上解决热耗散的效应。非常幸运的是，量子信息的处理过程就是一种可逆的过程，这是我们研究量子信息的原因之一。
除了要把元件做得越来越紧密之外，还要把元件做得越来越小，最多就能小到原子的尺度了，不能再小了，但是如果说这个电子元件已经接近到原子的尺度，那么就进入到了微观世界。
此时宏观物体的运动规律，比如牛顿力学、麦克斯韦方程就不再起作用了，这时我们又要祭出我们的法宝——量子力学。
以量子力学为基础，把量子力学和经典的计算机科学、经典的信息学结合在一起，就诞生了量子信息学。
