অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলিকে @quipnetwork প্রথম বাণিজ্যিক লক্ষ্য হিসাবে তালিকাভুক্ত করেছে, কারণ এগুলি ইতিমধ্যে বিদ্যমান হার্ডওয়্যারের সাথে মিলে যায় এবং এগুলি সেই শিল্পগুলিতে দেখা যায় যেখানে ইতিমধ্যেই সলভারের উপর টাকা খরচ হয়। ভেহিকল রুটিং, ফ্যাক্টরি সময়সূচি, পোর্টফোলিও গঠন এবং কিছু মেশিন-লার্নিং সাবরুটিনকে কোয়াড্রেটিক অননুমোদিত বাইনারি অপ্টিমাইজেশন বা ইসিং মডেল হিসাবে লেখা যায়। কোয়ান্টাম অ্যানিলিংয়ের জন্য বছরের পর বছর এই শ্রেণীর জন্যই বাজারজাতকরণ করা হয়েছে; ক্লাসিক্যাল MIP সলভার, হিউরিস্টিকস এবং GPU-ত্বরিত লোকাল সার্চ এখনও শক্তিশালী বেসলাইন। একটি ডিসেন্ট্রালাইজড মার্কেটপ্লেস মৌলিক গণিতকে পরিবর্তন করে না। এটি ক্রয়পদ্ধতিকে পরিবর্তন করে: একটি reserved QPU আবণ্টন বা on-premise cluster-এর পরিবর্তে, একজন ব্যবহারকারী একটি জব এবং বিড জমা দেয় এবং যদি মার্কেট clear হয়, তবে একটি verified answer পায়। অতএব, পর্যালোচনা কেন্দ্রীভূত হয় total cost of ownership-এ, যা verification overhead, data-movement cost,এবং winning solver-এর classical method-এর (যা quantum method-এর চেয়ে well-tuned) riskeও 포함। হাইব্রিড pipelins,যেখানে quantum device candidates-এর proposal-এর responsibility-এর, classical device-এর polishing-এর responsibility-এর, project-এর stated architecture-এর with consistent।