Ang mga problema sa pag-optimize ay ang unang komersyal na layunin na listahan ng @quipnetwork dahil nauugnay sila sa hardware na umiiral na at dahil lumalabas sila sa mga industriya na umiikot na sa paggastos para sa mga solver. Ang vehicle routing, factory scheduling, portfolio construction, at ilang machine-learning subroutines ay maaaring isulat bilang quadratic unconstrained binary optimization o Ising models. Ang quantum annealers ay nakapagmarket na para sa eksaktong klase na ito sa loob ng maraming taon; ang classical MIP solvers, heuristics, at GPU-accelerated local search ay nananatiling malakas na baseline. Ang isang decentralized marketplace ay hindi nagbabago sa pundamental na matematika. Ito ay nagbabago sa procurement: sa halip na isang reserved QPU allocation o isang on-premise cluster, ang isang user ay sumusubmit ng isang job at isang bid at natatanggap ang isang verified answer kung mapapalitan ang market. Kaya ang maingat na pagsusuri ay nakatuon sa kabuuang gastos ng pagmamay-ari, kabilang ang verification overhead, gastos sa paggalaw ng data, at ang panganib na ang nananalo ay isang maayos na tinunaw na classical method kaysa isang quantum. Ang hybrid pipelines, kung saan ang isang quantum device ang nagmumungkahi ng mga kandidato at ang classical device ang nagpapahusay sa kanila, ay tugma sa ipinahayag na arkitektura ng proyekto.