Masalah pengoptimuman adalah sasaran komersial pertama yang disenaraikan oleh @quipnetwork kerana ia sejajar dengan peranti keras yang sudah wujud dan muncul dalam industri yang sudah mengeluarkan wang untuk penyelesaian. Penghalaan kenderaan, penjadualan pabrik, pembinaan portofolio, dan subrutin tertentu dalam pembelajaran mesin boleh ditulis sebagai pengoptimuman binari tanpa sekatan kuadratik atau model Ising. Penghawaan kuantum telah dipasarkan untuk kelas tepat ini selama bertahun-tahun; penyelesaian MIP klasik, heuristik, dan carian tempatan yang dipercepatkan GPU tetap menjadi garis dasar yang kuat. Pasaran terdesentralisasi tidak mengubah matematik asasnya. Ia mengubah pengurusan pembelian: bukannya alokasi QPU yang dipesan atau kluster di tempat, pengguna menghantar tugas dan tawaran, dan menerima jawapan yang disahkan jika pasaran berjaya. Penilaian yang bijak oleh itu berfokus pada jumlah kos kepemilikan, termasuk beban pengesahan, kos pergerakan data, dan risiko bahawa penyelesaian yang menang adalah kaedah klasik yang disetel dengan baik, bukan kuantum. Pipelin hibrid, di mana peranti kuantum mencadangkan calon dan peranti klasik menyempurnakannya, selari dengan arsitektur yang dinyatakan oleh projek ini.