谢邀。

我能想到的是这样两个原因。

1. 如同题主所说的门槛问题。 量子计算同时涉及到物理、计算机、数学等多门交叉学科，学习成本高，这是导致从业人员少的主要原因。举个最简单的例子，量子计算从某种角度上讲就是向量空间上的概率理论，需要很多线性代数和连续数学的知识。但是传统计算机系的课程设计这两个方向的要求都不高。不过现在由于机器学习的不少方向也需要线性代数和连续数学，这个现状未来应该能有好转。这仅仅是从计算机/数学专业从业者角度出发。我猜物理同行可能还会抱怨量子计算的计算机专业的从业者缺乏物理背景知识。

2. 量子计算目前还是缺少一个killer app。所谓killer app 的google定义就是 “a feature, function, or application of a new technology or product which is presented as virtually indispensable or much superior to rival products.”现在无论是QKD、量子伪随机数生成器还是谷歌的quantum supremacy 严格意义上都不算 killer app。

目前这个状态不是只有坏处。大家在大学中可能习惯了““简单、优雅”科学，像线性代数、微积分、泛函等等都是几百年研究沉淀下来的精华。但是从研究的角度上说，一个完美的学科也就是一个死掉的学科，因为它的open problem 都被解决了，它有学习的价值，但没有研究的价值。一个看似杂乱无章的学科，才有更多的研究机会。量子计算正处在这样一个「混乱」阶段，它是科学史上第一次物理学和计算机科学大规模的交叉，这里产生了大量的新领域，新课题。所以在这里有更多的机会占据一个领域，做出自己的特色。这就像权游里小指头说的 chaos is a ladder。

未来量子信息科学会怎么改变这个世界，目前大家都不清楚。但比较明确的共识是这个领域肯定有重大的发现和科学价值。之前听一个物理学者做过这样一个类比，牛顿力学发现后，人类先用它来被动地解释客观世界，后来开始主动地利用牛顿力学来创造新的东西，改造世界。以前量子力学主要也是用来被动地解释微观世界，量子计算机是人类第一次主动地利用量子力学来创造新事物，改造这个世界。由于不确定性，所以目前由学术界和大型公司能承担得起这样的研究。先由政府支持学术圈做各种自由探索，发现killer app，再大规模业界的进入。这也是这个时代几乎所有新兴技术的发展道路。