양자 컴퓨팅, 무조건적인 지수적 속도 향상 달성

이전에 논문에만 표현되었던 것이 이제 실제로 입증되었습니다. 양자 컴퓨팅의 약속이 현실에서 실현되었으며, 그들은 고전 컴퓨터를 지수적으로 그리고 무조건적으로 능가했습니다¹.

이를 위해 USC 비터비 공대 전기·컴퓨팅 공학 교수인 다니엘 리다르 교수가 이끄는 연구팀은 영리한 오류 정정과 IBM의 강력한 127-큐비트 프로세서를 사용하여Simon 문제의 변형을 해결했으며, 양자 기계가 이제 고전적 한계에서 벗어나고 있음을 보여주었습니다.

양자 컴퓨팅이 고전적 한계와 노이즈를 극복하는 방법

수십 년 동안 고전 컴퓨팅이 표준이었습니다. 그러나 최근 몇 년간, 양자 컴퓨팅은 상당한 발전을 이루었습니다. 

컴퓨터 과학의 신흥 분야인 양자 컴퓨팅은 양자 이론의 원리를 활용합니다(양자 이론은 원자 및 아원자 수준에서 물질과 에너지의 본질과 행동을 설명합니다) 이를 통해 계산 속도를 크게 높입니다.

양자 물리학을 이용하여, 양자 컴퓨팅은 일상적으로 사용하는 고전 컴퓨터로는 너무 복잡한 문제들을 해결하려 합니다. 실제로 양자 컴퓨팅은 전통적인 슈퍼컴퓨터가 수십만 년이 걸릴 복잡한 시뮬레이션 문제를 해결할 수 있습니다.

고전 컴퓨터에 대한 진정한 알고리즘적 우위를 달성하는 것은 양자 컴퓨팅의 핵심 목표 중 하나이며, 이를 통해 화학, 암호학, 최적화 및 기타 분야에서 미래의 돌파구를 열 수 있습니다.

하지만 이를 위해서는 초월 및 얽힘과 같은 양자 특성을 활용하는 특수한 양자 컴퓨팅 하드웨어와 알고리즘이 필요합니다. 또한 노이즈는 양자 컴퓨터의 주요 문제입니다.

하지만 오늘날의 불완전하고 노이즈가 많은 양자 하드웨어에서 고전 컴퓨터에 대한 알고리즘적 우위를 입증하는 것은 여전히 도전 과제입니다.

설계자들은 NISQ 기계와 같은 새로운 솔루션을 탐색하기 시작했지만, 이러한 노이즈가 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치는 수백 개의 큐비트 정도의 비교적 작은 규모에서만 작동합니다.

또한, 탈코히런스(양자 코히런스 손실, 시스템 정보가 환경으로 손실되는 현상)와 제어 오류 때문에 성능 저하가 발생하기 쉽습니다.

따라서 이러한 장치에서 알고리즘 양자를 가속화하는 데 초점이 맞춰지고 있으며, 이는 단순히 스케일링 이점입니다. 여러 시연이 이루어졌지만, 선택된 문제들의 복잡성은 제한된 고전 알고리즘 집합의 어려움이나 계산 복잡도 가설에 의존했습니다.

최근, 입증되지 않은 가정에 의존하지 않는 알고리즘 양자 속도 향상이 오라클 모델에서 보여졌습니다. 이는 베른슈타인-바지리니 알고리즘에 대해 입증되었으며, IBM Quantum 프로세서에 적용했을 때 동적 디커플링(DD)이라는 NISQ 장치에서 흔히 사용하는 오류 억제 기법으로 원치 않는 노이즈를 제거함으로써 관찰되었습니다.

현재 남가주 대학(USC) 연구팀은 Simon 문제의 변형을 구현함으로써 노이즈 문제에 도전하고 있습니다. 이는 이론적으로 양자 알고리즘이 고전 알고리즘보다 무조건적으로 지수적으로 더 빠르게 작업을 해결할 수 있는 잘 알려진 예시입니다.

Simon 문제는 Shor 알고리즘의 전신으로, 양자 컴퓨팅 분야를 개척하는 데 사용될 수 있습니다.

이 문제는 오라클 모델에서 지수적인 양자 속도 향상이 입증된 최초의 문제 중 하나이기도 합니다. 고전 컴퓨터에서는 문제를 해결하는 데 지수적인 시간이 필요하지만, 노이즈가 없는 양자 컴퓨터에서는 오라클 쿼리를 계산에 포함한다면 선형 시간만에 해결됩니다. 다만 실행에 소요되는 자원은 고려하지 않습니다.

이 문제에서 아벨리안 숨은 부분군은 항등원과 비밀 문자열 b를 포함하며, 목표는 b를 찾는 것이므로 기본적으로 수학 함수에서 숨겨진 반복 패턴을 찾는 것입니다.

간단히 말하면, 이것은 플레이어들이 비밀 숫자를 추측하는 게임과 같으며, 그 숫자는 게임 진행자, 즉 “오라클”만이 알고 있습니다.

오라클이 동일한 답을 제공하는 두 숫자를 플레이어가 맞추면 비밀 숫자가 밝혀지고 그 플레이어가 승리합니다. 고전적인 플레이어에 비해 양자 플레이어는 이 게임을 지수적으로 더 빠르게 이길 수 있습니다.

무조건적인 양자 속도 향상 달성

새로운 물질을 발견하고, 암호를 해독하며, 양자 컴퓨터를 활용해 계산을 가속화함으로써 새로운 약물을 설계하려면, 양자 컴퓨터가 실용적이어야 합니다.

하지만 앞서 언급했듯이, 노이즈와 오류가 방해가 됩니다. 양자 기계에서 계산 중 발생하는 오류는 양자 컴퓨터를 고전 컴퓨터보다 덜 강력하게 만들었습니다. 그러나 이제는 달라졌습니다.

USC의 리다르는 양자 오류 정정 작업을 진행해 왔으며, 클라우드 상에서 양자 지수 스케일링 이점을 보여주었습니다.

이 내용은 ‘Abelian Hidden Subgroup Problem에 대한 알고리즘 양자 속도 향상 시연’ 논문에 자세히 기술되었으며, 리다르는 USC와 Johns Hopkins의 협력자들과 함께 연구했습니다.

“이전에 다항식 속도 향상과 같은 보다 완만한 유형의 속도 향상이 시연된 바 있습니다. 그러나 지수적 속도 향상은 우리가 양자 컴퓨터에서 기대하는 가장 극적인 속도 향상 유형입니다.”

– Lidar

리다르에 따르면 양자 컴퓨팅의 주요 돌파구는 일반 컴퓨터에 비해 스케일링 속도 향상을 보이며 전체 알고리즘을 실제로 실행할 수 있음을 입증한 것입니다. 그러나 그가 명확히 한 것은 이것이 작업을 100배 빠르게 할 수 있다는 의미는 아니라는 점입니다.

스케일링 속도 향상이 의미하는 바는 “문제의 크기를 변수들을 더 추가함으로써 늘릴수록 양자와 고전 성능 간의 격차가 계속 커진다”는 것입니다. 그리고 지수적 속도 향상은 변수 하나가 추가될 때마다 성능 격차가 대략 두 배가 된다는 뜻이라고 리다르는 설명했습니다.

그는 이어 팀이 보여준 속도 향상이 “무조건적”이라고 말했습니다. 이는 해당 속도 향상이 어떠한 입증되지 않은 가정에도 의존하지 않음을 의미합니다.

이전의 속도 향상 주장은 양자 알고리즘을 비교할 더 나은 고전 알고리즘이 없다는 가정을 필요로 했습니다.

이 팀은 양자 컴퓨터용으로 수정한 알고리즘을 사용해 “Simon 문제”의 변형을 해결했습니다.

지수적 속도 향상을 달성하기 위해서는 “핵심은 하드웨어에서 가능한 모든 성능을 끌어내는 것입니다: 회로를 짧게 하고, 더 스마트한 펄스 시퀀스를 사용하며, 통계적 오류 완화를 적용하는 것”이라고 USC 박사과정 연구원인 첫 번째 저자 Phattharaporn Singkanipa가 언급했습니다.

팀은 네 가지 방법으로 이를 달성했습니다. 연구자들은 먼저 허용되는 비밀 숫자의 개수를 제한함으로써 데이터 입력을 제한했습니다. 기술적으로 이는 비밀 숫자 집합의 이진 표현에서 1의 개수를 제한하는 방식입니다. 이로 인해 필요했던 양자 논리 연산이 줄어들어 오류 누적 가능성이 감소했습니다.

그 다음, 특정 양자 장치의 토폴로지에 맞게 입력을 재작성하는 전이(transpilation) 과정을 통해 필요한 양자 논리 연산을 압축했습니다.

다음으로 “동적 디커플링”이라는 방법을 적용했으며, 이는 연구자들이 양자 속도 향상을 시연하는 데 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 이 방법은 정교하게 설계된 펄스 시퀀스를 적용하여 큐비트의 동작을 노이즈가 많은 환경으로부터 분리하고 양자 처리를 정상 궤도로 유지하는 것을 포함합니다.

마지막으로, 연구자들은 측정 오류 완화(MEM)를 적용하여 특정 오류를 찾아 수정했습니다. 이 단계의 목적은 알고리즘 종료 시 큐비트 상태를 측정하는 과정에서 발생한 불완전성으로 인해 동적 디커플링이 남긴 오류를 바로잡는 것입니다.

양자 활용을 위한 길을 열다

양자 컴퓨팅은 물류, 재료 과학, 금융 모델링, AI, 사이버 보안 등 분야에서 양자 역학 현상을 활용해 복잡한 문제를 해결함으로써 큰 이점을 제공하고 있으며, 시장은 이에 따라 상당한 기여와 성장을 보이고 있습니다.

커뮤니티는 또한 양자 프로세서가 특정 작업에서 고전 프로세서보다 뛰어남을 보여주기 시작했습니다.

“우리의 결과는 오늘날의 양자 컴퓨터가 이미 스케일링 양자 이점 측면에 확고히 자리하고 있음을 보여줍니다.” 라고 말한 리다르는 USC Dornsife 인문·예술·과학 대학의 화학 및 물리학 교수이자, 대규모 양자 활용을 위한 길을 열고 사용자와 양자 컴퓨터를 연결하는 기업인 Quantum Elements의 공동 설립자이기도 합니다.

몇 달 전, Quantum Elements 팀은 돌파구를 달성했다고 보고했습니다. 그들의 새로운 기법인 논리적 동적 디커플링은 양자 컴퓨팅에서 지속적인 과제였던 논리 오류를 해결합니다.

팀은 이 경로가 전통적인 오류 정정 코드가 해결하지 못하는 오류를 방지하면서도 제한된 큐비트 수를 유지하는 방식을 시연했습니다.

그들은 오류 정정과 논리적 동적 디커플링을 결합하여 얽힌 논리 큐비트의 충실도를 크게 향상시켰으며, 실용적인 양자 응용을 현실에 더욱 가깝게 만들었습니다.

최신 연구와 함께, 리다르는 “양자 성능 이점은 점점 논쟁하기 어려워지고 있다”고 말했으며, 이는 입증된 지수적 속도 향상이 “무조건적”이기 때문에 성능 격차가 뒤집히지 않기 때문입니다.

이 연구는 두 개의 서로 다른 IBM Quantum 프로세서를 사용해 제한된 해밍 가중치(HW) 버전 문제에 대해 명확한 알고리즘 양자 속도 향상을 보여줍니다. 연구자들은 계산이 DD에 의해 보호될 때 향상된 양자 속도 향상을 발견했으며, MEM 사용은 스케일링 이점을 더욱 강화했습니다.

MEM와 동적 디커플링은 오류 억제를 위해 사용되었으며 실제 양자 장치에 맞게 문제를 조정했습니다. 이는 하드웨어 제한에도 불구하고 양자 코히런스를 유지하고 정확성을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.

그들의 실험을 통해 연구자들은 NISQ 알고리즘을 Shor 알고리즘을 통한 양자 속도 향상 시연에 훨씬 더 가깝게 만들었으며, 이러한 시연에서 양자 오류 억제 기술이 핵심적인 역할을 한다는 점을 강조했습니다.

연구자들에 따르면 실제 양자 하드웨어에서 문제를 해결하며 지수적 속도 향상을 시연하는 것은 “이 분야에 중요한 이정표”입니다. 이론과 실천 사이의 격차를 메우는 것 외에도, 그들의 결과는 현재 양자 프로세서의 성장하는 역량을 강조합니다. 연구는 다음과 같이 언급했습니다:

“하드웨어가 계속 개선됨에 따라, 우리의 접근 방식은 가까운 미래에 더욱 강력한 양자 이점 시연을 위한 길을 열어줍니다.”

그럼에도 불구하고, 이 기술은 추측 게임에서 승리하는 것 외에 실용적인 응용 사례가 없습니다. 이는 해당 분야의 다른 진보에도 마찬가지였습니다.

“양자 분야에도 ChatGPT와 같은 순간이 필요합니다,” 라고 VC 기업 Runa Capital의 부사장 Francesco Ricciuti가 구글이 양자 컴퓨팅에서 큰 돌파구라고 말한 새로운 칩을 공개했을 때 12월에 CNBC에 말했습니다.

구글의 양자 칩은 Willow라고 불리며, 105개의 큐비트를 가지고 있으며 큐비트 수가 늘어남에 따라 오류를 “지수적으로” 감소시킬 수 있다고 보고되었습니다. 이는 “이 분야가 거의 30년 동안 추구해 온 양자 오류 정정의 핵심 과제를 해결한다”고 Google Quantum AI 설립자 Hartmut Neven이 말했습니다.

Willow는 오늘날 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 10세틸리언(10^28)년이 걸릴 계산을 5분 이내에 수행했습니다.

“그들은 일반 컴퓨터가 해결하기 어려운 매우 높은 수준의 문제를 양자 컴퓨터로 해결하려 하고 있습니다. 그들이 이를 할 수 있다는 것은 놀라운 일이지만, 그것이 실제로 유용하다는 의미는 아닙니다,” 라고 Ricciuti는 당시 말했습니다.

구글조차도 자사의 RCS 벤치마크가 “알려진 실제 적용 사례가 없으며”, 그들이 수행하고 새로운 과학적 발견을 이끈 “과학적으로 흥미로운 양자 시스템 시뮬레이션”도 “여전히 고전 컴퓨터의 범위 내에 있다”고 말했습니다.

하지만 이 기술 대기업은 고전 컴퓨터의 범위를 넘어설 뿐만 아니라 “실제 세계의 상업적으로 중요한 문제에 유용한” 알고리즘 영역으로 나아가고 있습니다.

올해 초, Google Quantum AI의 하드웨어 담당 이사 Julian Kelly는 “양자 컴퓨터에서만 해결할 수 있는 실제적인 응용이 실제로 나타나기까지 약 5년 정도 남았다”고 말했습니다.

Nvidia CEO Jensen Huang도 양자 컴퓨팅이 “엄청난 영향을 줄 수 있다”고 믿지만, 이 기술이 “엄청나게 복잡하다”고 언급했습니다.

리다르에 따르면, “양자 컴퓨터가 실제 세계의 실용적인 문제를 해결했다고 주장하기 전에 훨씬 더 많은 작업이 남아 있다”고 말했습니다. 이는 사전에 답을 알고 있는 오라클에 의존하지 않는 속도 향상이 필요합니다. 또한, 탈코히런스와 노이즈를 더욱 줄이는 방법에 대한 상당한 진전이 필요합니다.

그럼에도 불구하고, 이전에 단지 “논문상의 약속”에 불과했던 지수적 속도 향상을 시연함으로써 연구자들은 축하할 만한 중요한 이정표를 달성했습니다.

양자 기술에 투자하기

양자 컴퓨터가 컴퓨팅 능력에서 큰 도약을 이루면서, 전 세계의 수많은 연구실, 대학, 기업 및 정부 기관이 양자 컴퓨팅 기술을 개발하고 있습니다.따라서 투자 기회에 대해 말하자면, Amazon, Intel, Microsoft 등 여러 기업이 활발히 이 분야를 탐색하고 있습니다. 하지만 오늘은 양자 하드웨어의 선구자인 IBM의 투자 잠재력을 살펴보겠습니다.

International Business Machines Corporation (IBM )

IBM의 127-큐비트 프로세서는 USC 실험에 사용되었습니다. 2021년 11월 말에 IBM은 이 프로세서인 Eagle를 처음 공개했으며, 이는 2020년에 출시된 65-큐비트 ‘Hummingbird’ 프로세서와 그 전년의 27-큐비트 ‘Falcon’ 프로세서에 이어 나온 것입니다.

USC는 실제로 IBM Quantum Innovation Center이며, Quantum Elements는 IBM Quantum Network에 속한 스타트업입니다.

이 분야에 집중하기 위해, IBM은 첫 대규모 내결함 양자 컴퓨터를 구축하는 것을 목표로 하는 전용 플랫폼인 IBM Quantum을 보유하고 있습니다. 이 기술 대기업은 2029년까지 200개의 논리 큐비트에서 1억 개의 게이트를 정확히 실행하는 시스템을 제공하려 합니다. 이 시스템을 통해 IBM은 “양자 컴퓨팅의 전체 잠재력을 실현하기 위한 첫 실현 가능한 경로를 열게 될 것”이라고 말했습니다.

IBM은 뉴욕 캠퍼스에서 “Starling”이라는 양자 컴퓨터를 구축하고 있으며, 이는 깊고 오류 정정된 회로를 지원할 것입니다. 로드맵에 따르면, 회사는 올해 말에 출시될 새로운 IBM Quantum Nighthawk 프로세서도 계획하고 있습니다.

지난달, IBM은 일본의 연구 센터에 Quantum System Two를 배치했습니다. 그리고 이번 주에 이 기술 대기업은 스타트업 Qedma의 2600만 달러 펀딩 라운드에 참여했으며, CEO는 “양자 이점이 여기 있다”는 확신을 가지고 올해 시연할 것이라고 기대했습니다. Qedma는 이미 IBM의 Qiskit Functions Catalog를 통해 제공되어 양자를 최종 사용자에게 접근 가능하게 합니다.

양자 기술을 선도하면서도, 이 회사는 주로 클라우드, AI 및 컨설팅 전문성을 제공하며, 이는 Software, Consulting, Infrastructure 부문을 통해 이루어집니다.

IBM의 시장 성과를 살펴보면, 현재 시점에서 시가총액 2686억 달러 기업의 주가는 289달러에 거래되고 있으며, 연초 대비 30.85% 상승했습니다. IBM 주가는 지난 3년간 145% 상승하며 새로운 사상 최고치를 기록했으며, 회사는 차세대 엔터프라이즈 기술 제공업체로 자신을 포지셔닝하고 있습니다.

현재 EPS(TTM)는 5.85, P/E(TTM)는 49.81, ROE(TTM)는 21.95%이며, 주주에게 제공되는 배당 수익률은 매력적인 2.31%입니다.

재무 실적에 대해, IBM은 2025년 1분기에 매출이 1% 증가한 145억 달러를 보고했습니다. GAAP 기준 총이익률은 55.2%였으며, 비GAAP 기준 총이익률은 56.6%였습니다. 영업활동으로 인한 순현금은 44억 달러였고, 자유 현금 흐름은 20억 달러였습니다.

CEO Arvind Krishna는 매출, 수익성 및 자유 현금 흐름이 기대치를 초과한 이유를 “생성형 AI에 대한 강력한 수요”로 돌렸으며, IBM은 “기술 및 글로벌 경제의 장기 성장 기회에 대해 긍정적”이라고 밝혔습니다.

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결론

문제의 규모에 따라 스케일링되는 알고리즘 양자 속도 향상을 시연하는 것은 양자 컴퓨터의 유용성을 입증하는 핵심입니다. 따라서 무조건적이고 지수적인 속도 향상의 시연은 양자 컴퓨팅에서 중요한 전환점이며, 오늘날의 장치가 고전적 한계에서 벗어날 수 있음을 증명합니다.

연구자들의 이번 성과는 오라클 알고리즘에 대한 양자 속도 향상의 범위를 크게 확장하고, 실증적인 양자 이점 결과의 최전선을 넓히며, 실용적인 관련 알고리즘이 마침내 손이 닿는 범위에 있음을 시사합니다.

전반적으로, 양자 컴퓨터가 실용적이고 일상적인 응용으로 나아가는 여정은 아직 진행 중이며, 양자 기술의 전체 잠재력을 발휘하기 위한 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다!

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참조 연구:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High-Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472