양자 컴퓨팅의 현재 상황

양자 컴퓨팅은 다릅니다

양자 컴퓨팅은 양자 물리학을 이용해 계산을 수행하는 개념으로, 일반적인 반도체 기반 컴퓨팅 방식과 다릅니다. 0과 1(전류가 없거나 있는 상태)을 생성하는 대신, “양자 비트”(qubit)라고 불리는 “양자 비트”를 사용합니다. 여기서 입자 데이터는 0과 1이 동시에 존재하거나, 1이거나, 0이 될 수 있습니다.

계산 방식의 근본적인 차이 때문에, 양자 컴퓨팅은 “일반” 컴퓨팅의 대체라기보다 보완적인 역할을 합니다.

표준 컴퓨팅은 선형적으로 작동하며, 기후 모델링, 암호학, 단백질과 같은 복잡한 분자의 3D 구성 등 매우 복잡한 계산에 어려움을 겪습니다. 바로 이러한 종류의 계산에서 양자 컴퓨팅이 뛰어난 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다.

따라서 우리 노트북과 스마트폰이 양자 컴퓨터가 되지는 않겠지만, 과학 연구에 혁신을 가져올 수 있습니다.

양자 컴퓨팅은 어렵습니다

양자 슈퍼컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 천 배 이상 뛰어날 것이라는 기대와 함께, 이를 현실화하기 위한 많은 연구가 진행되고 있습니다.

하지만 문제는 하나의 큐비트조차 만드는 것이 기술적으로 매우 어렵다는 점입니다. 첫 번째 난관은 양자 컴퓨팅이 절대 영도 위 약 백 도 정도의 초저온에서만 작동한다는 것입니다. 이러한 조건에서만 일부 특수 물질이 초전도체(전기 저항이 없는 물질)로 변합니다. 이는 에너지 소모가 크고 비용이 많이 들며 달성하기도 어렵습니다.

또한 큐비트의 데이터를 제어·조작·“읽어내는” 과정도 복잡합니다. 일반적으로 초정밀 레이저, 원자 현미경, 센서 등을 사용합니다. 마지막으로, 어떠한 간섭도 큐비트를 무용지물로 만들기 때문에 완벽한 진공 상태를 유지해야 합니다.

반도체 칩이 몇 개 원자 수준의 물질을 다루는 반면, 양자 컴퓨팅은 입자 수준의 물질을 다루려 합니다. 실용적인 양자 컴퓨터는 수천 개의 큐비트가 안정적으로 상호작용하도록 해야 합니다.

양자 컴퓨팅이 진전하고 있습니다

1,000‑큐비트 장벽을 넘다

독일 TU 다름슈타트 물리학과 Atoms – Photons – Quanta 연구팀(게르하르드 비르클 교수)이 현재까지 가장 큰 양자 컴퓨터를 만들었습니다.

그들은 1,000개의 개별 제어 가능한 원자 큐비트를 갖춘 양자 컴퓨터를 구축해, 여러 과학 팀과의 경쟁에서 앞서 나갔습니다.

출처: Optica

1,000이라는 수치는 상징적인 의미도 있지만, 의미 있는 양자 컴퓨팅 응용에 필요한 대략적인 규모이기도 합니다. 이보다 적으면 주로 과학적 호기심 수준에 머물고, 실용적인 활용은 제한됩니다.

이 기술은 “광학 트위저”를 사용합니다. 이는 레이저를 이용해 원자를 개별적으로 조작할 수 있는 특수 레이저입니다. 마이크로 광학의 진보 덕분에, 더 큰 시스템을 구축하기 위한 확장 가능한 가장 유망한 방법으로 평가받고 있습니다.

출처: Optica

“제곱센티미터당 렌즈릿 수가 100,000에 달하고, 수백 제곱센티미터 규모의 MLA 웨이퍼를 생산할 수 있게 되면서, 레이저 출력만이 제한 요소가 되는 확장성 측면에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”
출처: Optica

이러한 광학 트위저 사용을 완벽히 다듬음으로써 비르클 교수는 수천 개 큐비트를 갖춘 대형 양자 컴퓨터를 설계할 수 있음을 입증했습니다. 이는 다른 연구자들이 양자 계산을 수행하는 데 필요한 핵심 도구가 될 것입니다.

양자 시뮬레이터로 물리학 문제 해결

오늘날 물리학자들이 직면한 많은 문제는 양자 스케일에서 입자 행동과 관련되며, 30개 이상의 입자를 시뮬레이션할 때 특히 어려워집니다. 일반 컴퓨팅 시스템은 입자의 확률적 행동과 양자 물리 자체를 처리하는 데 한계를 보입니다.

이를 해결하기 위한 이상적인 방법은 “양자 시뮬레이터”를 개발하는 것입니다. 여기서 큐비트는 양자 얽힘(entanglement)과 중첩(superposition)이라는 양자 특성을 스스로 활용해 입자 행동을 모사합니다.

양자 시뮬레이터는 본질적으로 특수한 형태의 양자 컴퓨터이지만, 현재까지의 과제는 하나의 물리적 질문에 맞춰 설계된 시뮬레이터가 아니라 다양한 입자를 동시에 시뮬레이션할 수 있게 하는 것이었습니다.

나탈리아 체피가와 그녀의 연구팀(네덜란드 델프트 공과대학)이 해결책을 찾은 것으로 보입니다.

그녀는 Physical Review Letters에 발표된 논문에서 두 개의 서로 다른 주파수(색상) 레이저를 사용해 계산에 추가 차원을 부여하는 프로토콜을 제안했습니다. 이론적으로는 이 방법을 확장해 2차원 이상을 추가하는 것이 가능할 것으로 보입니다.

출처: TU Delft

이러한 유형의 양자 시뮬레이터는 초저온 물리학(초전도체 포함), 반도체, 재료 과학, 통신, 에너지 기술(특히 배터리) 등 현재 지식의 최전선에 있는 다양한 연구 분야에 큰 도움이 될 수 있습니다.

큐비트 대신 퀀디트(QuDits)

대부분의 양자 컴퓨팅 설계는 큐비트에 초점을 맞추고 이를 더 쉽게 조작·프로그래밍하고 수를 늘리는 방향으로 진행됩니다. 대안으로는 양자 디지털, 즉 “퀀디트”(qudit)를 사용하는 방법이 있습니다.

“x개의 큐비트를 가진 양자 컴퓨터는 2^x개의 계산을 수행할 수 있습니다. 그러나 D가 퀀디트당 가능한 상태 수를 나타내는 경우, x개의 퀀디트를 가진 기계는 D^x개의 계산을 수행할 수 있습니다.

즉, 퀀디트를 사용할 경우 동일한 정보를 더 적은 양자 입자에 인코딩할 수 있습니다.”

마틴 링바우어, 오스트리아 인스부르크 대학교 양자 물리학자, IEEE Spectrum

간단히 말해, 양자 컴퓨팅 시스템에 D 차원이 추가될수록 지수적으로 더 강력해집니다. 퀀디트를 사용하면 계산 효율이 높아질 뿐 아니라, 큐비트보다 오류 발생 가능성이 낮고 신뢰성이 높아질 것으로 기대됩니다.

따라서 안드레아 모렐로가 이끄는 연구팀이 호주 UNSW에서 16차원, 고제어 퀀디트 컴퓨팅 시스템을 만들었다는 소식은 큰 의미가 있습니다. D=16인 경우, 시스템에 추가되는 퀀디트 하나당 계산 능력이 16배씩 증가합니다.

이를 위해 연구팀은 실리콘 나노 전자 장치에 이온 주입된 123Sb(안티모니) 원자를 사용했습니다.

“원자의 결합 힐베르트 공간은 16차원을 차지하며, 전기 및 자기 제어 필드를 모두 이용해 접근할 수 있습니다.” – 안드레아 모렐로

이 시스템은 놀라운 결과를 보여주었습니다. 특히 “핵 스핀은 구동 메커니즘에 관계없이 99% 이상의 게이트 충실도를 보입니다.” 안티모니 원자는 이전에 사용된 31P(인)보다 무거워 조작이 더 용이합니다.

이 기술적·과학적 성과는 동위 원소가 정제된 28Si(실리콘)를 사용하고, 잔류 29Si 농도를 제거하며, 시스템의 신뢰성(코히런스 시간 및 게이트 충실도)을 향상시키는 등 지속적으로 개선되고 있습니다.

양자 컴퓨팅 개발 현황

이 분야는 아직 초기 단계이며, 사용 가능한 퀀디트나 프로그래머블 양자 시뮬레이터와 같은 새로운 개념이 계속 등장하고 있습니다.

1,000개 이상의 큐비트 시스템 구축이 진행됨에 따라, 양자 컴퓨팅은 향후 수십 년 동안 과학 분야에서 매우 중요한 역할을 할 것이며, 아직 활용되지 않은 거대한 잠재력을 가지고 있습니다.

현재는 AI가 재료 과학이나 생화학 연구를 촉진하고 있으며, 이는 우리 기사 “핵심 기술인 인공지능(AI)과 융합되는 파괴적 산업”에서도 다루었습니다.

하지만 앞으로 5~10년 안에 양자 컴퓨팅 계산의 실용적인 결과를 보게 될 것입니다. 하드웨어는 이제 사고 실험과 실험실 시연 단계에서 상업용 연구용 컴퓨터 프로토타입 단계로 이동하고 있습니다.

다음 단계는 양자 컴퓨팅의 잠재력을 최대화할 수 있는 소프트웨어를 개발하고, 규모에 맞는 양자 컴퓨터를 생산해 비용을 낮추고 표준화를 제공하는 것입니다.

따라서 양자 컴퓨팅은 1950~60년대에 처음 상용 메인프레임이 등장했을 때와 비슷한 단계에 있으며, 이후 수십 년 동안 비즈니스와 연구 도구로 보편화될 것입니다.

양자 컴퓨팅 활용 분야

완전한 예측은 어렵지만, 양자 컴퓨팅이 보다 널리 보급될 경우 크게 혜택을 받을 것으로 예상되는 분야는 다음과 같습니다:

• 생화학 모델링: 단백질의 3D 구조 결정부터 유전자 발현, 복잡한 생물 분자의 원자 수준 계산까지, 생명공학 연구에 혁신을 가져올 수 있습니다.
• 기후 모델링: 현재 슈퍼컴퓨터가 한계에 다다른 복잡한 기후 모델을 보다 정밀한 공간·시간 스케일로 계산함으로써 기후 변화 위험을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 반도체: “일반” 칩이 나노미터 규모에 도달함에 따라 양자 현상이 점점 더 문제가 되며, 이를 해결하기 위해 양자 컴퓨터가 필요할 수 있습니다.
• 재료 과학: 양자 물리와 원자 수준의 물질 반응을 이해함으로써 항공우주, 배터리, 3D 프린팅, 제조 등에 사용되는 새로운 재료 설계가 가능해집니다.
• 암호학: 양자 컴퓨터는 현재의 암호화 방식을 모두 무력화시킬 가능성이 있어 군사·금융·IT 시스템에 큰 위협이 되지만, 동시에 더 안전한 암호화 기술을 개발하는 계기가 될 수 있습니다.

양자 컴퓨팅 관련 주식

1. International Business Machines Corporation

(IBM )

International Business Machines Corporation(IBM)은 최초 메인프레임 컴퓨터 상용화의 선두 주자였습니다. 그러나 현재는 Apple, TSMC, NVIDIA 등 다른 기술 대기업에 뒤처져 있습니다.

그럼에도 불구하고 IBM은 양자 컴퓨터 개발의 최전선에 있습니다. 예를 들어 127‑큐비트 “Eagle” 양자 컴퓨터를 개발했으며, 이어 433‑큐비트 시스템 “Osprey”를 발표했습니다.

현재는 “Condor”라는 1,121개의 초전도 큐비트를 갖춘 양자 프로세서를 교차 공명 게이트 기술 기반으로 출시했으며, “Heron”이라는 최첨단 양자 프로세서도 함께 선보였습니다.

2024년 2월에는 가장 인기 있는 양자 컴퓨팅 SDK인 Qiskit 1.0을 출시했으며, 회로 구성·컴파일 시간·메모리 사용량이 이전 버전보다 크게 개선되었습니다.

앞으로 IBM은 현재 양자 칩이 기존 인프라를 초과하는 상황을 대비해 “IBM Quantum System Two”라는 모듈형 시스템을 발표했습니다. 이 시스템은 최대 16,632개의 큐비트를 지원할 잠재력을 가지고 있습니다.

IBM은 설립 이래 초고성능 슈퍼컴퓨터 개발에 강점을 가지고 있었으며, 이는 소비자 전자와 표준화된 칩이 부상하면서 시장에서 그림자를 드리웠습니다. 양자 컴퓨팅의 부상은 IBM이 다시 빛을 발하고 과학 연구와 대기업 컴퓨팅 수요를 위한 중요한 분야에서 리더가 될 기회를 제공합니다.

2. Microsoft Corporation

이미 “일반” 클라우드 서비스 분야의 선두주자인 Microsoft는 Azure Quantum을 통해 양자 컴퓨팅 클라우드 서비스를 제공하는 선구자이기도 합니다. 앞으로 대부분의 양자 컴퓨팅은 연구자들이 직접 양자 컴퓨터를 보유하기보다 Microsoft와 같은 클라우드 서비스를 원격으로 이용하게 될 가능성이 높습니다.

이는 궁극적으로 양자 컴퓨팅 응용이 생화학자, 재료 과학자, 기후 과학자 등 양자 컴퓨팅 자체에 대한 전문 지식이 없는 전문가들에 의해 연구될 것이기 때문입니다. 따라서 IBM, Microsoft, Google 등 전문 기업이 컴퓨팅 부분을 담당하도록 하는 것이 인력을 새로 고용하거나 교육하는 것보다 합리적입니다.

이 서비스는 “하이브리드 컴퓨팅”을 제공해 양자 컴퓨팅과 기존 클라우드 기반 슈퍼컴퓨터 서비스를 결합합니다.

출처: Microsoft

Microsoft는 수직적 통합 대신, 양자 컴퓨팅을 달성하기 위한 모든 기술을 포괄하는 파트너십을 구축해 왔습니다. 여기에는 IonQ(IONQ), Pasqal, Quantinuum, QCI(QUBT), Rigetti(RGTI) 등이 포함됩니다.

출처: Microsoft

양자 컴퓨팅은 현재 Microsoft의 핵심 사업은 아니지만, 이 분야의 주요 플레이어이며, QCI나 Rigetti와 같은 공개 거래 파트너 주식에 직접 투자하는 것보다 더 “안전한” 주식 선택이 될 수 있습니다.

3. Alphabet Inc.

Google은 주로 Google Quantum AI 연구소와 산타바버라에 위치한 Quantum AI 캠퍼스를 통해 양자 컴퓨팅에 활발히 참여하고 있습니다.

Google의 양자 컴퓨터는 2019년에 “양자 우월성”을 달성했다고 주장했으며, Sycamore 머신으로 200초 만에 기존 슈퍼컴퓨터가 10,000년이 걸릴 계산을 수행했습니다.

하지만 Google이 가장 큰 기여를 할 분야는 하드웨어보다 소프트웨어일 가능성이 높습니다. Google Quantum AI는 과학자들이 양자 알고리즘을 개발하도록 돕는 소프트웨어 스위트를 제공하고 있습니다.

Google은 양자 컴퓨팅 소프트웨어·프로그래밍 표준을 설정하는 주요 기업 중 하나가 될 것이며, 향후 분야의 방향을 좌우할 중요한 위치에 있습니다.

4. Quantinuum / Honeywell

Quantinuum은 Honeywell Quantum Solutions와 Cambridge Quantum이 합병해 탄생한 기업이며, Microsoft 양자 클라우드 파트너이기도 합니다.

Quantinuum은 현재 다른 양자 컴퓨팅 시스템이 덜 탐색한 분야, 특히 금융·공급망 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 2023년 9월에 출시한 Quantum Monte Carlo Integration(QMCI) 엔진이 그 예입니다.

QMCI는 금융 파생상품 가격 책정이나 고에너지 입자 물리 실험 결과 시뮬레이션 등 해석적 해가 없는 문제에 적용되며, 비즈니스·에너지·공급망 물류 등 다양한 분야에서 계산적 진보를 약속합니다.

Microsoft와 마찬가지로 양자 컴퓨팅은 Honeywell의 핵심 사업이 아니라, 항공우주·자동화·특수 화학·재료 분야에 더 중점을 두고 있습니다.

하지만 이들 모든 사업 부문이 양자 컴퓨팅으로부터 혜택을 받을 수 있기 때문에, Honeywell이 양자 컴퓨팅에 참여하는 비즈니스 사례는 충분히 설득력 있습니다.

따라서 Honeywell은 양자 컴퓨팅 서비스를 제공하는 동시에, 양자 컴퓨터가 실제 비즈니스 사례에 적용되는 것을 촉진하는 기업이며, Quantinuum의 통합이 산업 경쟁자보다 빠른 속도로 이를 추진하도록 돕고 있습니다.

5. Intel

Intel은 주요 칩 제조업체로, 이 강점을 양자 컴퓨팅 분야에 활용하려는 움직임을 보이고 있습니다.

최근 Intel은 “Tunnel Falls”라는 “가장 진보된 실리콘 스핀 큐비트 칩”을 발표했습니다. 이 칩은 프로토타입이 아니라 대량 생산이 가능한 수준으로, 웨이퍼 전체에서 95%의 수율과 전압 균일성을 달성했습니다. 이는 아직 초기 단계에 있는 양자 컴퓨팅 칩의 대량 생산을 가능하게 하는 중요한 진전입니다.

출처: Intel

전통적인 강점을 살려 Intel은 양자 칩에 맞는 소프트웨어도 개발하고 있습니다. Intel Quantum SDK를 출시해, 프로그래머가 Intel 양자 칩 설계에 맞는 소프트웨어를 개발할 수 있도록 가이드라인을 제공하고 있습니다. 이는 Intel이 기존 칩 사업에서 쌓아온 강력하고 수익성 높은 비즈니스 모트를 양자 컴퓨팅에도 적용하려는 전략입니다.

출처: Intel

확장 가능한 양자 칩 제조가 실현되면, 이는 다른 어떤 과학적 돌파구보다도 산업에 혁신적인 영향을 미쳐 비용을 낮추고 공통 프로그래밍 표준 및 칩 아키텍처를 정립할 것입니다.

Intel은 1960년대부터 이어온 혁신과 특허 포트폴리오를 바탕으로, 양자 컴퓨팅이 컴퓨팅 산업에 미칠 파급 효과를 충분히 인식하고 있습니다.

6. Defiance Quantum ETF

양자 컴퓨팅 분야는 아직 매우 초기 단계에 있습니다. 지금까지는 주로 막대한 자금을 투입할 수 있는 대형 기술 기업들이 주도해 왔습니다.

하지만 이 분야에 활발히 참여하고 있는 소규모 기업들도 있으며, 이들 중 일부는 대기업과 파트너십을 맺어 기술을 상용화하고 있습니다.

비전문 투자자에게는 다양한 양자 컴퓨팅 기술의 복잡성을 이해하고, 어느 기술이 상업적으로 성공할지 예측하는 것이 어려운 과제입니다.

따라서 소규모 양자 컴퓨팅 스타트업에 직접 투자하는 것도 하나의 방법이지만, 보다 낮은 비용으로 포트폴리오를 다각화하려면 ETF를 활용하는 것이 좋습니다.

Defiance Quantum ETF는 양자 컴퓨팅 관련 69개 종목을 보유하고 있으며, 여기에는 양자 컴퓨터·칩 개발업체와 냉각 시스템·레이저·소프트웨어·양자 칩 생산에 필요한 기타 기술 공급업체가 포함됩니다.

출처: Defiance ETF

이처럼 급변하는 분야에서 반도체 산업에 익숙한 투자자조차도 일정 수준의 다변화를 통해 이익을 얻을 가능성이 높습니다. 따라서 개별 기술 대기업이 올바른 파트너십을 선택하는지에 베팅하거나, 다양한 종목을 포함한 광범위한 주식에 투자하는 것이 보다 효율적인 방법이며, 이는 전용 ETF를 통해 보다 손쉽게 달성할 수 있습니다.