컴퓨팅
양자 컴퓨팅이 최초로 실제 세계에 적용 가능한 사례가 있을까?
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양자, AI 및 광자공학: 새로운 컴퓨팅 혁명
컴퓨팅과 정보 기술은 동시에 여러 가지 기술 혁명을 겪고 있습니다. AI의 부상, 양자 컴퓨팅의 등장, 그리고 기존 실리콘 컴퓨팅의 한계를 극복하기 위한 광자공학으로의 전환이 그 예입니다.
지금까지 이러한 새로운 분야는 대부분 고립된 사일로에서 진행되어 왔습니다. AI 훈련과 컴퓨팅은 기존 실리콘 칩에서 수행되고, 양자 컴퓨팅은 실용적인 용도를 찾을 때까지 기술을 개선하고자 노력하며, 광자 기술은 여전히 설계와 응용 프로그램을 실험하고 있습니다.
어쩌면 놀랍지도 않게, 이러한 분야들을 통합함으로써 새로운 가능성이 생겨날 수도 있습니다. 양자 컴퓨팅은 이제 막 실용적인 활용 사례를 발견했을 뿐이며, 실제로 활용되기 전에 추가적인 개선이 필요하지 않을 것으로 보입니다.
오스트리아의 비엔나 양자과학기술센터(VCQ), 이탈리아의 밀라노 공과대학, 이탈리아 국립리서치협회(IFN-CNR)와 영국의 퀀티넘(Quantinuum)의 연구진은 광자 프로세서를 사용하면 기존의 양자 컴퓨터가 AI 학습에 기존 컴퓨터보다 성능이 우수할 수 있다는 것을 발견했습니다.
그들은 Nature Photonics에 결과를 발표했습니다.1, 제목 아래 '광자 프로세서를 기반으로 한 실험적 양자 강화 커널 기반 머신 러닝".
AI 훈련과 양자 컴퓨팅이 한계에 직면한 이유
AI 교육 비용 급증과 에너지 수요
최근 AI 기술은 엄청난 발전을 이루었습니다. 하지만 이는 상상도 할 수 없는 수준의 컴퓨팅 파워를 사용하여 이루어졌으며, 수백억 달러에 달하는 칩과 전력이 소모되었습니다.
물론 효율성 측면에서 어느 정도 진전이 있을 수 있습니다. 컴퓨팅과 비용 모두에서 초저비용으로 훈련된 DeepSeek AI에서 입증된 바와 같이서구 경쟁사들을 10배 차이로 앞지르고 있습니다. 하지만 결국 소프트웨어 개선만으로는 AI 훈련의 컴퓨팅 및 전력 소모를 줄이는 데 한계가 있을 것입니다.
양자 컴퓨팅의 확장성 및 노이즈 과제
한편, 양자 컴퓨팅은 유망한 기술이지만, 지금까지 치명적인 결함을 안고 있었습니다. 양자 컴퓨팅이 작동하려면 극도로 취약한 물질 상태를 유지해야 하기 때문에 비용이 많이 들고 확장성도 낮습니다.
이는 또한 얻은 결과가 "노이즈가 많다"는 것을 의미하며, 규칙적인 오류, 지연 및 신뢰할 수 없는 결과가 발생합니다.
여기에서도 혁신은 다음을 의미할 수 있습니다. 더 작은 양자 컴퓨터 네트워크 or 토포컨덕터라고 불리는 새로운 물질 상태를 사용하는 새로운 하드웨어 설계 아키텍처는 확장성을 허용합니다., 문제를 해결할 수 있습니다.
이것이 확인되기 전까지는 경제적으로 타당한 실용적 사용 사례를 찾고 있는 기술인 양자 컴퓨팅의 관련성에 의문이 제기되었습니다.
AI를 위한 양자 강화 커널 방법
양자 커널이 머신 러닝에 차원적 힘을 추가하는 방법
커널 방법은 머신 러닝에서 널리 사용되는 도구이며, 숨겨진 패턴을 더 잘 식별하기 위해 데이터 세트에 차원을 추가하는 수학적 방법을 사용합니다.
출처: MDPI
물론 여기에는 상당히 복잡한 수학이 포함되며, 이는 이미 이 분야에서 활동하는 소수의 전문가만이 이해할 수 있을 것입니다. 이 영상에서 작동 방식을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
그리고 이처럼 복잡한 계산은 양자 컴퓨터의 독특한 성능에 완벽하게 들어맞을 수 있습니다.
광자 프로세서와 AI를 위한 양자 커널의 만남
이 실험에서는 펨토초 레이저를 이용해 붕규산 유리 기판에 기록하는 방식으로 만든 통합 광자 프로세서를 사용하여 데이터를 양자 컴퓨터로 처리할 수 있는 상태로 인코딩했습니다.
출처: 자연 Photonics
이런 방식으로 양자 간섭을 나타내는 커널을 계산에 사용하고 기존 방법과 비교했습니다.
출처: 자연 Photonics
실험 결과: 양자 커널 대 고전 커널
과학자들은 40~100개 데이터 포인트 범위의 XNUMX가지 다른 데이터 세트 크기를 테스트했으며, 양자 커널(파란색)을 고전적 커널(주황색)과 비교했습니다.
출처: 자연 Photonics
두 실험 모두 양자 커널이 기존 컴퓨팅 커널보다 더 나은 성능을 보였습니다.
"우리는 특정 작업에 있어서 우리 알고리즘이 기존 알고리즘보다 오류가 적다는 것을 발견했습니다."
필립 발터 – 비엔나 대학교 교수.
실제 양자 AI 훈련을 위한 다음 단계
데모에서 프로덕션으로 이동: 양자 AI 교육
이 실험은 현재 존재하는 양자 컴퓨터가 신경망 훈련에 일반적으로 사용되는 작업에서는 기존 컴퓨터보다 성능이 우수하다는 것을 보여주었습니다.
이는 매우 중요한 의미를 지닙니다. 지금까지는 이러한 종류의 응용 분야에는 더욱 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터만이 사용될 수 있다고 여겨졌기 때문입니다. 이제 이것이 사실이 아니라는 것이 실험적으로 입증되었으므로, 다음 단계는 해당 기술을 사용하여 제한적인 수준의 실제 AI 학습을 수행하는 것입니다.
이를 위해 양자 아키텍처에서 영감을 얻은 새로운 알고리즘을 설계하여 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.
“이것은 기존의 양자 컴퓨터가 최첨단 기술을 넘어서지 않고도 좋은 성능을 보일 수 있음을 의미합니다.”
정하오 인 – 비엔나 대학교 박사과정 학생.
양자 광자공학이 AI 에너지 사용량을 줄이는 방법
광자 플랫폼은 훨씬 낮은 에너지 소비로 동일하거나 더 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. AI 산업의 병목 현상이 컴퓨팅 용량이나 혁신보다 에너지로 점차 확대됨에 따라, 양자 광자 컴퓨터 개발의 활용이 특히 중요해질 수 있습니다.
"기계 학습 알고리즘이 에너지 수요 증가로 인해 실행 불가능해지고 있다는 점을 고려하면, 이는 미래에 매우 중요할 수 있습니다."
아이리스 아그레스티 – 비엔나 대학교 박사과정 학생.
포획 이온 대 초전도 양자 기술: 다음은 무엇일까?
이는 양자 컴퓨팅 산업의 방향에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.
지금까지 이 분야는 높은 신뢰성을 지니지만 장치당 양자 컴퓨팅 용량(큐비트)이 낮은 트래핑 이온 기술과, 지금까지 노이즈가 매우 많지만 궁극적으로 큐비트 볼륨을 크게 확장할 가능성이 높은 초전도성에 의존하는 보다 복잡한 설계로 나뉘었습니다.
이 연구는 Quantinuum과의 매우 긴밀한 협력을 통해 진행되었으며, 논문에 등장하는 과학자 4명 중 12명이 Quantinuum 소속입니다. 트랩 이온 기술 전문 기업으로서, Quantinuum이 자사 컴퓨터의 큐비트 수가 적더라도 관련 사업 사례를 충분히 수행할 수 있는 상황을 모색하는 것은 당연한 일입니다.
이것이 사실로 판명되면 이 회사는 AI 산업에 대한 컴퓨팅 용량의 핵심 공급자가 될 수 있으며, 아마도 Nvidia의 일부를 모방할 수 있을 것입니다. (NVDA ) 업적.
양자 컴퓨팅에 투자
허니웰/퀀티넘
(HON )
Quantinuum은 Honeywell Quantum Solutions와 Cambridge Quantum의 합병으로 탄생했습니다.
Honeywell은 여전히 회사의 최대 주주입니다(소유권 52% 예상) 5억 달러의 가치를 지닌 모금 라운드 이후설립자 일리아스 칸은 회사 지분 약 20%를 소유하고 있는 것으로 알려졌습니다. 다른 주주로는 JSR Corporation, 미쓰이, 암젠, IBM, JP모건 등이 있습니다.
미래에 Quantinuum의 잠재적 IPO는 더 큰 기업 구조 조정의 일부로서 잠재적으로 가능합니다. 가치가 20억 달러에 달할 것으로 추산됩니다. 2026년에서 2027년 사이에 발생할 수 있음.
양자 컴퓨팅은 허니웰 사업의 핵심 분야가 아니며, 항공우주, 자동화, 특수 화학 및 소재 분야의 제품을 중심으로 운영됩니다.
그러나 이러한 각 도메인은 특히 양자 컴퓨팅의 이점을 얻을 수 있습니다. 컴퓨터 화학 양자 사이버보안을 통해 Honeywell은 잠재적으로 경쟁사에 비해 유리한 위치를 차지할 수 있습니다.
현재 이 회사의 주요 모델은 H2로, 56%의 99.895큐비트 게이트 충실도를 갖춘 XNUMX큐비트 트랩 이온 칩입니다.
이 회사는 가능한 한 많은 큐비트를 추가하는 것 이상으로 오류가 거의 없는 고품질 컴퓨팅을 추구하여 소위 "내결함성 양자 컴퓨팅"을 만들어냈습니다.
이 접근 방식은 "더 나은 큐비트, 더 나은 결과"라는 회사 이름에 걸맞게, 비슷한 양의 큐비트로 100~1,000배 더 신뢰할 수 있는 결과를 달성합니다.
출처: 양자
이는 특히 방위 회사 Thales(호파 -0.96%) 이미 협력 중 양자 만큼 잘 국제 은행s HSBC JP 모건.
Quantinuum은 또한 자체 양자 계산 화학을 제공합니다. 인콴토, 제약, 재료 과학, 화학, 에너지, 항공우주 응용 분야에 사용할 수 있습니다.
다른 많은 양자 컴퓨팅 회사와 마찬가지로 Quantinuum은 Helios를 제공합니다은 "하드웨어로서의 서비스"이를 통해 사용자는 시스템을 직접 운영하는 데 따른 복잡성에 신경 쓰지 않고도 양자 컴퓨팅의 이점을 누릴 수 있습니다.
Quantinuum은 2024년 XNUMX월 독일 Infineon과 파트너십을 체결했습니다., 유럽 최대의 반도체 제조업체. Infineon은 통합 광자 및 제어 전자 기술을 제공하여 차세대 트래핑 이온 양자 컴퓨터를 만드는 데 도움을 줄 것입니다.
집적 광자공학이 실용화 단계에 접어들면서, 이러한 파트너십이 Quantinuum의 미래에 얼마나 중요한지 분명해지고 있습니다. 현재로서는 Quantinuum의 다음 단계는 세계 최초의 AI 중심 광자공학-양자 칩을 출시하는 것으로 보입니다.
앞으로 몇 달 동안 Quantinuum은 진행 중인 협업의 결과를 공유하고 생성적 AI에서 양자 기반 발전의 획기적인 잠재력을 선보일 예정입니다.
혁신적인 Gen QAI 기능은 약물 전달을 위한 금속 유기 프레임워크의 사용을 향상시키고 가속화하여 더욱 효율적이고 개인화된 치료 옵션을 위한 길을 열어줄 것입니다. 자세한 내용은 Helios 출시 때 공개될 예정입니다.
본 출판물의 발표는 Quantinuum에서 이루어진 AI-양자 컴퓨팅 연결의 빠른 진전과 관련된 일련의 뉴스의 일부입니다.
진행 중인 사용 사례가 많을수록 회사의 미래 가치가 크게 높아질 수 있고, 따라서 Honeywell이 이에 참여하고 투자자들이 이를 통해 얻을 수 있는 잠재적인 이익도 커질 수 있습니다.
최신 Honeywell/Quantinuum(HON) 주식 뉴스 및 동향
참고 연구
1. Yin, Z., Agresti, I., de Felice, G. et al. 광자 프로세서를 기반으로 한 실험적 양자 강화 커널 기반 머신 러닝. 자연 광자. (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01682-5
