미국 주식 시장의 양자 컴퓨팅 분야 분석: IonQ, Rigetti, D-Wave — 이 세 종목 중 어느 것이 투자 가치가 있을까?
정리 & 번역: TechFlow
진행자: 니코(Nico)
팟캐스트 출처: 니코 프론티어 알파(Nico Frontier Alpha)
원제목: 양자 컴퓨팅 폭발: 조억 달러 시장인가, 세기의 사기인가? IonQ, Rigetti, D-Wave — 누가 허풍을 떨고, 누가 진정한 미래인가? 양자 컴퓨팅 산업 전반에 대한 만자 분석
방송일: 2026년 5월 29일
핵심 요약
본 에피소드는 양자 컴퓨팅의 기초 원리, 기술 경로, 상용화 진전 및 투자 프레임워크까지 전반을 체계적으로 분석한다. 니코는 양자 컴퓨팅이 공허한 사기라기보다는 장기적으로 약물 개발, 암호학, 금융 모델링, 재료 과학, 물류 최적화 등 고부가가치 분야에서 거대한 시장 잠재력을 지닌 기술이라고 평가한다. 다만 현재 단계는 여전히 상용화 직전 단계이며, 실질적인 상용화 구현에는 대략 3~7년이 더 소요될 것으로 전망한다. 본 방송은 IonQ, Rigetti, D-Wave 등 미국 증시 상장 양자 관련 기업 3사의 기술 경로, 재무 상태, 비즈니스 모델 및 평가 리스크를 중점 비교하였으며, 구글, IBM, 마이크로소프트, 아마존, 엔비디아 등 거대 기업들이 양자 생태계 내 어떤 위치를 차지하고 있는지도 논의하였다. 투자자 입장에서는 현재 단계가 초기 인공지능(AI)과 유사한 장기 성장 기대감을 제공하지만, 동시에 거품 정리와 평가절상 회귀라는 높은 위험도 동반한다.
주요 관점 요약
왜 양자 컴퓨팅이 다시 국가 차원의 핵심 전략으로 부상했는가?
- "미국과 중국은 거의 동일한 시기 창구를 통해 양자 컴퓨팅을 국가적 우선 과제로 지정하였다."
- "양자 컴퓨팅 이론상 오늘날 인터넷에서 사용되는 거의 모든 암호화 통신—은행 송금, 군사 통신, 외교 전보 등의 암호 체계—를 해독할 수 있다. 이 능력을 먼저 확보하는 측이 향후 사이버 공간에서 주도권을 장악하게 될 것이다."
- "미국 증시의 양자 컴퓨팅 기업들은 일반적인 기술 소형주가 아니라, 국가 차원의 기술 경쟁에서 베팅된 '기물(pieces)'이다."
양자 컴퓨팅의 실제 능력 한계
- "양자 가속의 근원은 단일 연산 속도 향상이 아니라, 필요한 연산 횟수가 지수적으로 감소한다는 점이다."
- "고전 컴퓨터는 명확한 명령을 실행하는 고효율 기계인 반면, 양자 컴퓨터는 거의 무한한 가능성 속에서 답을 탐색하는 탐구 도구이다."
- "양자 컴퓨팅은 보편적으로 활용 가능한 기술이 아니다. 문제 규모 증가에 따라 답의 수가 지수적으로 폭증하고, 그 중 최적해를 찾아야 하는 특정 시나리오에서만 의미 있는 효용을 발휘한다."
왜 상용화가 아직 이루어지지 않았는가?
- "양자 컴퓨팅이 오랜 시간 상용화되지 못한 근본 원인은 양자 비트(qubit)를 만들지 못해서가 아니라, 양자 비트가 너무 쉽게 오류를 일으켜 실용적 가치가 있는 계산을 수행할 수 없기 때문이다."
- "양자 오류 정정의 핵심 아이디어는 신뢰도가 낮은 여러 물리적 양자 비트를 결합하여 하나의 고신뢰도 논리적 양자 비트(logical qubit)를 구성하는 것이다."
- "안정성, 양자 비트 수, 연산 속도는 양자 컴퓨팅의 ‘불가능한 삼각형(impossible triangle)’을 이룬다. 현재 존재하는 6개 기술 경로는 모두 이 세 차원 간의 균형을 맞추기 위한 선택과 타협의 산물이다."
세 양자 관련 기업의 차이점
- "IonQ는 재무 상태가 가장 안정적이며, 상용화 진전 속도와 고객 질 면에서 선두를 달리고 있으나, 그 대가로 평가가 매우 높고, 시장이 이미 많은 긍정적 기대를 선반영한 상태이다."
- "Rigetti는 승률이 가장 높은 기업이다. 매출 규모는 최소이고, 평가도 가장 과장되어 있지만, 기술적 촉매제가 현실화될 경우 주가 탄력성 또한 가장 크다."
- "D-Wave는 포지셔닝이 가장 독특하다. 양자 어닐링(quantum annealing) 경로는 이미 실제 고객과 실제 응용 사례를 확보하고 있으나, 이중 플랫폼 전환이 성공할지 여부가 핵심 리스크이다."
거대 기업과 소기업의 공생 관계
- "현재 양자 산업의 특이점은 기술 경로가 아직 완전히 수렴되지 않았다는 점이다. 초전도, 이온 트랩, 양자 어닐링, 광양자, 중성 원자, 실리콘 스핀 중 어느 경로가 궁극적으로 승리할지 아무도 예측할 수 없다."
- "소기업은 반드시 거대 기업과 경쟁하는 것이 아니라, 오히려 거대 기업에 부품이나 기술을 공급하기도 한다. 특정 소기업이 특정 경로에서 두각을 나타내면, 거대 기업은 협력 또는 인수를 선택할 가능성이 더 높다."
- "엔비디아는 양자 컴퓨터를 직접 제조하지 않지만, 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅 사이의 연결 계층을 구축한다. 향후 어떤 기술 경로가 승리하든, 양자 컴퓨터는 GPU와의 협업이 필수적이다."
투자 프레임워크 및 리스크
- "현재 양자 컴퓨팅은 2018~2020년의 AI와 매우 유사하다: 기초 기술이 급속히 돌파되고, 정부 및 기술 거대 기업들이 사전에 배치를 완료했으나, 대규모 상용화의 전환점은 아직 도래하지 않았다."
- "전환점 도래 이전에 양자 산업은 또 한 차례의 거품 정리 과정을 겪을 가능성이 높다."
- "현재 상대적으로 안정적인 투자 방법은 두 가지이다. 첫 번째는 양자 분야에 심층적으로 진출한 기술 거대 기업(예: 구글, IBM, 마이크로소프트, 엔비디아, 아마존 등)을 통해 양자 투자 창구를 마련하는 것이다. 두 번째는 양자 관련 ETF를 소액 투자하는 것이다. 여기서 주목할 ETF는 WQTM인데, 이는 미국 증시에서 양자 순도가 가장 높은 비레버리지(non-leveraged) ETF로, 공식적으로 양자 컴퓨팅 생태계 내 하드웨어·소프트웨어·인프라 기업에 투자하도록 설계되었다."
양자 컴퓨팅: 미·중 기술 경쟁의 새 축
니코:
양자 컴퓨팅이라는 다소 공상과학 같은 개념이 최근 다시 급부상하며 우리 시야에 재등장했다. 지난주, 도널드 트럼프 미국 대통령은 9개 미국 양자 컴퓨팅 기업에 20억 달러 규모의 연방 자금을 일괄 지원하는 행정명령에 서명했다. 이 자금은 연방 정부가 해당 기업들의 소수 지분을 직접 보유하는 방식으로 투입된다. 이는 미국 정부가 최근 몇 년간 양자 컴퓨팅에 대해 내린 가장 직접적이고 파격적인 산업 지원 조치이며, 양자 컴퓨팅이 미국 차세대 기술 전략에 정식 편입되었음을 의미한다.
태평양 건너 중국 역시 양자 기술을 ‘15차 5개년 계획’에 명시하였으며, 구체적 인공지능(embodied AI), 제어 가능 핵융합과 함께 미래 산업의 핵심 주력 분야로 규정하였다. 올해 1분기 중국 내 양자 분야 투자 규모는 20억 위안(약 3억 달러)을 넘었으며, 작년 전체 투자액에 근접하거나 이를 초과할 가능성이 있다. 미국과 중국이라는 두 초강대국은 거의 동일한 시기 창구를 통해 이 분야를 국가적 우선 과제로 선정하였다.
그렇다면 질문이 제기된다: 2026년 현재 양자 컴퓨팅은 어디까지 왔는가? 이 기술은 인공지능에 이어 글로벌을 휩쓸 새로운 산업 혁명이 될 것인가? 아니면 또 한 차례의 과장된 개념 투기인가? IonQ, Rigetti, D-Wave라는 미국 증시의 세 양자 인기 기업 중, 누구는 허황된 약속만 하고 있고, 누구는 진정한 미래를 열어갈 것인가?
오늘 이 에피소드에서는 약 40분간 양자 컴퓨팅 산업 전반을, 기초 기술 경로에서부터 상장 기업, 나아가 투자 프레임워크까지 한 번에 정리해 드릴 것이다. 전체 방송을 끝까지 들으시면, 양자 컴퓨팅이 무엇인지, 어떤 일을 할 수 있으며, 어떤 기술 경로가 존재하고, 주목할 만한 기업은 무엇인지, 그리고 자신의 리스크 편향에 따라 이 새로운 산업에 어떻게 접근해야 하는지를 명확히 이해하실 수 있을 것이다.
구체적인 기술 개념을 논하기 전에, 먼저 미·중 양국이 양자 컴퓨팅에 동시에 진입한 거시적 배경을 살펴보자. 일주일 전, 트럼프 행정부는 CHIPS 법안 자금 풀을 활용해 9개 미국 양자 컴퓨팅 기업에 일괄 20억 달러를 투입했다. 자금 자체가 가장 중요한 게 아니다. 핵심은 미국 연방 정부가 이들 기업의 소수 지분을 직접 보유하며, 미국 양자 컴퓨팅 산업 전체에 직접 투자에 나섰다는 점이다. 백악관 과학기술정책실(OSTP)도 양자 컴퓨팅의 우선순위를 인공지능과 동등한 국가 전략 수준으로 격상시켰다. 다수 미국 주류 금융 매체는 양자 컴퓨팅 전용 대통령 행정명령이 현재 초안 작성 중이라고 보도하였다.
이 모든 조치 뒤에 숨은 정치적 신호는 매우 명확하다: 미국은 인프라 수준의 기술 혁명을 한 차례도 놓치고 싶지 않다는 것이다. 역사적으로 PC, 인터넷, 모바일 인터넷, 그리고 인공지능에 이르기까지, 모든 글로벌 기술 혁명의 최대 수혜자는 미국 기업이었다. 미국은 인프라를 먼저 구축하고, 0에서 1까지의 경로를 완전히 개척한 후, 다른 국가는 그 뒤를 따라가며 이익을 나누었다. 이번 트럼프 정부의 조치는 본질적으로 미국이 양자 산업 전반에서 주도적 지위를 사전에 확보하려는 의도이다.
국가안보 측면에서 보면, 양자 컴퓨팅은 극도로 민감한 또 하나의 응용 분야를 갖는다. 즉, 이론상 오늘날 인터넷에서 사용되는 거의 모든 암호화 통신—은행 송금, 군사 통신, 외교 전보 등에 사용되는 암호 체계—를 해독할 수 있다는 점이다. 이 능력을 먼저 확보한 측이 향후 사이버 공간에서 주도권을 장악하게 될 것이다. 이것이 바로 미국 정부가 진정으로 긴장하는 이유이다.
중국 측을 바라보면, 역시 동일한 논리가 적용된다. 15차 5개년 계획에 포함된 것과 양자 분야 투자 규모 모두 중국의 이 분야에 대한 야심을 보여준다. 미·중 양국의 양자 분야 경쟁은 AI 대형 언어모델(Large Language Model) 경쟁만큼 격렬하지는 않지만, 이미 은근한 압박이 시작된 상태이며, 5년 혹은 10년 후 최대의 지정학적 기술 경쟁으로 비화할 가능성도 있다.
이 거시적 배경을 이해하면, 미국 증시의 양자 컴퓨팅 기업들이 지난 수년간 수십 배 이상 상승한 이유를 자연스럽게 알 수 있다. 이들은 단순한 기술 소형주가 아니라, 국가 차원 기술 경쟁에서 베팅된 ‘기물’인 것이다.
양자 컴퓨팅이란 무엇인가: 비트, 중첩, 얽힘, 간섭까지
니코:
양자 컴퓨팅 관련 개념을 바로 설명하면 혼란스러울 수 있으므로, 우리 일상에서 가장 익숙한 것부터 시작해 보겠다. 스마트폰으로 영상을 보든, 컴퓨터로 문서 작업을 하든, 그 이면에 있는 것은 모두 ‘컴퓨터’라 불리는 장치이다. 우리가 스마트폰이나 컴퓨터 화면에서 보는 모든 사진, 영상, 텍스트는 사실상 모두 이진수 코드(binary code)로 표현되며, 그 기본 단위는 ‘비트(bit)’라고 불린다. 비트는 0과 1로 구성되며, 일련의 계산 처리를 거쳐 우리가 이해할 수 있는 텍스트, 이미지, 영상으로 전환된다.
지난 수십 년간 우리는 한 가지 일에 집중해 왔다: 컴퓨터가 0과 1을 처리하는 속도를 더욱 빠르게 만드는 것이다. 핵심 수단은 칩 위의 트랜지스터를 작게 만드는 것이었다. 동일한 크기의 칩에 더 많은 트랜지스터를 밀집시키면, 처리 속도가 빨라진다. 그러나 이제 이 길은 점차 한계에 도달하고 있다. 최첨단 반도체 공정은 이미 2나노미터(nm) 수준에 이르렀으며, 이는 단일 원자의 크기에 근접한다. 그보다 더 작아지면 고전 물리학 법칙이 무너지기 시작하는데, 이는 단순한 공학적 수단으로 해결할 수 없는 문제이다.
하드웨어 한계 외에도, 0과 1 자체에도 근본적 제약이 있다. 칩이 얼마나 빨리 작동하든, 하나의 비트는 어떤 순간에도 0이거나 1일 뿐이다. 만약 1,000조 가지 가능성 중에서 정답을 찾아야 한다면, 하나씩 차례대로 시도해야 한다. 특정 종류의 문제는, 문제 규모 증가에 따라 시도해야 할 경우의 수가 지수적으로 폭증한다. 예를 들어, 택배 기사가 100개의 소포를 배송해야 한다면, 가능한 모든 경로 수는 약 10¹⁵⁸에 달한다. 이 숫자는 우주 전체 원자 수보다 훨씬 많으며, 현재 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로도 지구가 소멸할 때까지 계산해도 끝낼 수 없다.
이러한 제약을 극복하기 위해 제안된 기술이 바로 양자 컴퓨팅이다. 그 기초 논리는 전통적 컴퓨터와 완전히 다르다. 전통적 비트는 0이거나 1일 뿐이지만, 양자 컴퓨터의 기본 단위는 ‘양자 비트(qubit)’라 불린다. 하나의 양자 비트는 동시에 0이면서도 1일 수 있는데, 이를 ‘양자 중첩 상태(quantum superposition)’라 한다. 매우 직관에 어긋나는 듯 보인다: 동전은 앞면이거나 뒷면일 뿐, 전구는 켜져 있거나 꺼져 있을 뿐이다. 일상생활에서는 어떤 것도 동시에 두 가지 상태를 가질 수 있다고 느껴지지 않는다.
그러나 미시 세계에서는 전자, 광자, 원자와 같은 미세 입자가 천연적으로 양자 역학 법칙을 따르며, 실제로 여러 상태를 동시에 가질 수 있다. 이는 수많은 실험을 통해 반복 검증된 물리적 사실이다. 우리가 이 현상을 일상에서 느끼지 못하는 이유는, 우리가 접하는 모든 물체가 천문학적 수준의 입자로 구성되어 있기 때문이다. 입자 수가 많아질수록, 서로의 상호작용 및 외부 환경과의 접촉으로 인해 중첩 상태는 극도로 취약해지고 급속히 소멸한다. 따라서 거시 세계는 언제나 결정론적으로 보이는 것이다.
양자 컴퓨터가 해야 할 일은 바로 이러한 미세 입자의 중첩 상태를 보호하고, 이를 계산에 활용하는 것이다. 그렇다면 중첩 상태는 왜 빠른 계산에 유리한가? 전통적 컴퓨터는 1,000조 가지 가능성 중에서 정답을 찾기 위해 하나씩 시도해야 한다. 칩 속도가 아무리 빨라도 이 사실은 바뀌지 않는다. 반면 양자 중첩은 이 제약을 깨뜨릴 수 있다. 50개의 양자 비트로 조합을 만들면, 이는 1,000조 가지 가능한 상태를 동시에 의미한다. 핵심 차이점은, 이 50개의 양자 비트가 동일한 순간에 모든 상태의 중첩에 동시에 존재한다는 점이다. 이 50개 양자 비트에 한 번의 연산을 수행하면, 모든 상태에 동시에 작용하게 되며, 이는 고전 컴퓨터가 1,000조 번 반복해야 하는 연산을 한 번에 수행하는 것과 같다.
그러나 중첩 상태만으로는 충분하지 않다. 50개의 양자 비트가 모두 중첩 상태에 있지만 서로 독립적이고 무관하게 존재한다면, 우리는 이를 조정해 통제할 수 없다. 여기서 두 번째 핵심 개념인 ‘양자 얽힘(quantum entanglement)’이 등장한다. 두 양자 비트가 각각 중첩 상태에 있어도, 각각을 측정했을 때 결과는 무작위적이지만, 이들이 얽혔을 경우 두 무작위 결과 사이에 절대적인 상관관계가 형성된다.
예를 들어, 얽힌 두 양자 비트 중 하나를 베이징에, 다른 하나를 뉴욕에 둔다고 하자. 베이징에서 하나를 측정해 0을 얻으면, 뉴욕에 있는 양자 비트는 반드시 1이 된다는 것을 이미 알 수 있다. 반대로 베이징에서 1을 얻으면, 뉴욕의 양자 비트는 반드시 0이 된다. 각 양자 비트를 개별적으로 보면 결과는 무작위이지만, 두 개를 함께 보면 항상 완벽히 보완되는 결과가 나온다. 이 상관관계는 어떤 신호 전달 없이도, 거리에 상관없이 즉각적으로 성립한다. 역사적 실험들은 이 얽힘이 실재함을 반복적으로 입증해 왔다.
양자 얽힘의 양자 컴퓨팅에서의 역할은, 여러 양자 비트가 서로 독립적인 상태가 아니라 하나의 분리 불가능한 전체로 결합되도록 하는 것이다. 얽힘이 없다면 10개의 양자 비트는 10개의 독립적 상태일 뿐, 서로 무관하다. 그러나 얽힘이 발생하면, 이 10개의 양자 비트는 서로 연결되어 하나를 움직이면 나머지가 모두 따라 움직이게 된다. 이렇게 하면 전체 시스템을 조정해, 모든 양자 비트가 정답 방향으로 함께 진화하도록 할 수 있다.
그렇다면 정답은 어떻게 도출되는가? 이는 양자 컴퓨팅의 가장 정교한 부분이다. 양자 비트가 중첩 상태에 있을 때, 각 상태는 특정 ‘가중치(weight)’를 갖는데, 이를 간단히 확률로 이해할 수 있다. 초기에는 모든 상태의 가중치가 균일하게 분포되어 있으므로, 바로 측정하면 정답을 얻을 확률은 매우 낮으며, 이는 무작위 추측과 별반 다르지 않다. 양자 알고리즘이 하는 일은, 정교하게 설계된 일련의 연산을 통해 이러한 가중치 분포를 단계적으로 조정하는 것이다.
이 조정 과정은 양자 간섭(quantum interference)을 활용한다. 간섭은 파동의 개념이다: 잔잔한 물 표면에 돌 두 개를 던지면, 두 개의 파동이 만나는데, 두 파동의 파봉이 겹치면 물결이 더 높아지고, 파봉과 파곡이 겹치면 서로 상쇄되어 물결이 평평해진다. 양자 간섭의 역할은, 정답을 가리키는 파동은 강화시키고, 오답을 가리키는 파동은 상쇄시키는 것이다. 양자 연산을 한 단계 수행할 때마다, 정답의 확률은 조금씩 커지고, 오답의 확률은 조금씩 작아진다. 충분히 반복하면, 정답의 확률은 거의 100%에 도달하고, 이때 측정하면 중첩 상태가 붕괴되어 확정된 값(0 또는 1)이 나오며, 최종 정답을 얻게 된다.
‘붕괴(collapse)’라는 용어는 매우 심오해 보이지만, 간단히 말해, 양자 비트의 상태를 측정하는 순간, 그것은 동시에 0이면서 1인 중첩 상태에서 확정된 0 또는 1로 순간적으로 전환되는 것이다. 왜 관측이 붕괴를 유발하는지는, 현재 물리학도 완전히 설명하지 못한다. 그러나 양자 컴퓨팅을 이해하기 위해서는 이 규칙만 기억하면 된다.
간단히 요약하자면: 중첩 상태는 양자 컴퓨터가 모든 가능성을 동시에 처리할 수 있는 능력을 부여한다. 얽힘은 모든 가능성 사이에서 조정과 협력을 가능하게 한다. 간섭은 불확정성에서 확정성으로 전환하는 수단을 제공한다. 이 세 가지 메커니즘은 어느 하나도 빠질 수 없다.
전체 과정을 하나의 완전한 예시로 연결해 보자: 당신이 100만 개의 자물쇠 중에서 자신이 가진 열쇠로 열 수 있는 유일한 자물쇠를 찾아야 한다고 하자. 고전 컴퓨터는 열쇠를 하나씩 시도하는 방식이다. 운이 좋으면 한 번에 끝나겠지만, 운이 나쁘면 수십만 번을 시도해야 한다. 양자 컴퓨터는 다음과 같이 작동한다: 먼저 양자 비트를 중첩 상태로 설정해, 100만 개의 자물쇠를 동시에 커버한다. 다음으로 양자 비트들 사이에 얽힘을 형성해, 하나의 조정된 전체로 만든다. 그런 다음 양자 간섭을 실행하여, 매번 연산할 때마다 정답 자물쇠의 신호는 강해지고, 다른 자물쇠의 신호는 약해진다. 약 1000번 반복한 후, 중첩 상태를 측정해 붕괴시키면, 바로 정답 자물쇠를 얻게 된다.
고전 컴퓨터는 수십만 번을 시도해야 할 수도 있지만, 양자 컴퓨터는 약 1000번이면 충분하다. 양자 가속의 근원은 단일 연산 속도 향상이 아니라, 필요한 연산 횟수가 지수적으로 감소한다는 점이다. 그러나 여기서 강조해야 할 점은, 양자 컴퓨터는 특정 유형의 문제에서만 이러한 우위를 가진다는 것이다.
양자 컴퓨팅이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것
니코:
먼저 모든 사람에게 실질적 이익이 있는 분야 하나를 소개하겠다: 신약 개발. 신약 분자의 인체 내 작용 여부는 결국 분자 내부 전자의 양자역학적 상태에 달려 있다. 고전 컴퓨터로 이러한 전자 상태를 시뮬레이션할 때, 분자의 복잡도 증가에 따라 계산량이 지수적으로 폭증한다. 비교적 단순한 분자는 계산이 가능하지만, 약간만 복잡해지면 전 세계 최대 슈퍼컴퓨터조차 계산을 완료할 수 없다. 이것이 지난 수십 년간 신약 개발 기간이 평균 10년 이상, 평균 비용이 수십억 달러에 달하게 된 이유이다.
언젠가 양자 컴퓨터가 단백질 접힘 및 분자 간 상호작용을 정확히 시뮬레이션할 수 있게 된다면, 신약 개발 기간은 이론상 수년에서 수개월로 압축될 수 있다. 화이자, 아스트라제네카, 머크 등 세계 최대 제약사들은 이미 양자 컴퓨팅 기업들과 협력해 관련 연구를 진행 중이다.
두 번째 분야는 암호학이다. 이는 양자 컴퓨팅이 대중에게 가장 널리 알려진 능력이며, 각국 정부가 진정으로 긴장하는 분야이기도 하다. 현재 인터넷 전체가 의존하는 RSA 암호화 알고리즘이 있다. 이 알고리즘의 보안성은, 전 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 2048비트 RSA 키를 해독하는 데 수십억 년이 걸린다는 점에 기반한다. 그러나 양자 컴퓨터는 다르다. 이론적으로 충분히 큰 범용 양자 컴퓨터가 Shor 양자 알고리즘을 이용하면, 몇 시간에서 일주일 이내에 해독이 가능하다.
이는 향후 이런 범용 양자 컴퓨터가 등장할 경우, 금융 및 군사 분야 전반에 중대한 보안 위협이 발생할 수 있음을 의미한다. 이 위협 때문에 양자 보안 암호화(quantum-safe cryptography)라는 완전히 새로운 시장이 탄생하였다. 전 세계 정부와 기업은 양자 컴퓨터가 완전히 성숙하기 전에 기존 시스템을 새로운 암호 체계로 이전해야 한다. 이 이전 과정 자체가 거대한 시장이다.
세 번째 분야는 금융 모델링이다. 투자 포트폴리오 최적화, 리스크 평가, 파생상품 가격 책정, 사기 탐지 등 금융 핵심 과제는 모두 방대한 가능성 속에서 최적해를 찾는 문제이며, 이는 양자 컴퓨팅이 특히 잘하는 조합 최적화 문제이다. JP모건, 골드만삭스, HSBC 등 월스트리트의 전통적 투자은행들은 지난 수년간 조용히 자체 양자 컴퓨팅 팀을 구성하고, 다양한 양자 알고리즘 테스트 및 반복 개선에 참여해 왔다.
또 하나 일상과 밀접한 분야는 물류 및 공급망 최적화이다. 택배 기사가 100개의 소포를 배송해야 한다면, 최단 시간 내에 모두 배송 완료할 수 있는 최적 경로는 무엇인가? 100개 지점의 가능한 경로 수는 약 10¹⁵⁸이며, 이는 우주의 원자 수보다 훨씬 많다. 이 문제를 글로벌 공급망 차원으로 확장하면, 수만 개의 창고, 수십만 개의 운송 경로, 그리고 재고, 날씨, 교통 상황 등을 실시간으로 고려해야 하므로, 양자 컴퓨팅은 이러한 대규모 최적화 문제에서 막대한 잠재 가치를 지닌다.
그러나 양자 컴퓨팅은 전능하지 않으며, 많은 일들을 할 수 없다. 예를 들어, 컴퓨터에서 웹페이지를 탐색하거나 문서를 편집하거나 영상을 보거나 메시지를 보내는 등의 작업은 단계가 명확하고 논리가 분명하며, 방대한 가능성 속에서 탐색할 필요가 없기 때문에, 양자 컴퓨터는 이러한 작업에서 일반 컴퓨터보다 훨씬 뒤처진다. 데이터베이스 조회, 파일 저장, 대규모 데이터 읽기/쓰기 등도 IO 속도와 저장 구조가 핵심 병목이므로 양자 컴퓨팅에 적합하지 않다. 실시간 제어 시스템—예컨대 자율주행, 산업 로봇—도 결정론적인 응답 시간을 요구하는 반면, 양자 컴퓨팅의 출력은 확률적이며, 극단적인 물리 환경을 필요로 하므로, 이러한 시스템에 통합할 수 없다.
간단한 판단 기준을 기억하시면 된다: 문제 해결 단계가 명확하고, 방대한 가능성 속에서 탐색할 필요가 없다면 고전 컴퓨터가 더 적합하다. 반면, 가능한 답의 수가 문제 규모 증가에 따라 지수적으로 폭증하며, 그 모든 가능성 중에서 최적해를 찾아야 한다면, 양자 컴퓨터가 유일한 해법이다. 고전 컴퓨터는 명확한 지시를 실행하는 고효율 기계인 반면, 양자 컴퓨터는 거의 무한한 가능성 속에서 답을 탐색하는 탐구 도구이며, 이 둘은 보완 관계이다.
한편, 양자 컴퓨팅이 해결할 수 있는 문제는 약물 개발, 금융 모델링, 암호학, 재료 과학, 물류 최적화 등 가장 높은 가치를 지닌 산업에 정확히 분포되어 있다. 이 분야들만 합쳐도 장기적 시장 규모는 조억 달러 수준이다. 그러나 이 모든 응용 시나리오는 현재 모두 실험실 단계에 머물러 있다.
상용화가 막히는 지점: 오류율, 양자 오류 정정, 그리고 ‘불가능한 삼각형’
니코:
왜 양자 컴퓨팅 이야기는 수년간 계속되어 왔지만, 오늘날까지도 상용화되지 않은 것일까? 정확히 어느 단계에서 막혀 있는가?
앞서 언급한 바에 따르면, 미시 입자의 중첩 상태는 극도로 취약하다. 온도 변화, 전자기 잡음, 심지어 자유롭게 떠다니는 공기 분자 하나가 부딪혀도 중첩 상태는 붕괴되어, 양자 비트는 즉시 확정된 0 또는 1로 전환된다. 이러한 붕괴가 발생하면 계산 오류가 발생한다. 현실에서 어떤 물리적 시스템으로 양자 비트를 만들든 간에, 간섭은 피할 수 없으며, 어떠한 공학적 수단도 100% 잡음을 차단할 수 없다.
따라서 현재 양자 컴퓨터는 한 번의 연산을 수행할 때마다 일정 확률로 오류가 발생하며, 오류율은 약 0.1%~몇 % 수준이다. 듣기에는 낮은 확률처럼 보이지만, 양자 컴퓨팅이 해결하려는 실제 문제는 수천~수만 번의 연산을 필요로 한다. 만약 매 연산마다 1%의 오류 확률이 있다면, 1000번의 연산을 거친 후 최종 결과는 거의 확실히 오류가 된다. 이것이 양자 컴퓨팅이 오랜 시간 상용화되지 못한 근본 원인이다: 양자 비트를 만들지 못해서가 아니라, 양자 비트가 너무 쉽게 오류를 일으켜 실용적 가치가 있는 계산을 수행할 수 없기 때문이다.
업계의 공통된 견해는 양자 오류 정정(quantum error correction)이라는 다른 길을 가야 한다는 것이다. 그 핵심 아이디어는 신뢰도가 낮은 여러 물리적 양자 비트를 결합해 하나의 고신뢰도 논리적 양자 비트를 구성하는 것이다. 이를 이렇게 이해할 수 있다: 아주 중요한 정보를 친구에게 전달해야 하지만, 전달자를 믿을 수 없어 매번 잘못 전달할 가능성이 있다. 만약 100명이 동시에 같은 말을 전달한다면, 그중 몇 명이 틀렸더라도 대부분이 옳게 말했을 경우, 친구는 여전히 올바른 정보를 복원할 수 있다.
양자 오류 정정도 이와 유사한 원리를 따른다. 다수의 물리적 양자 비트가 서로를 검증하고, 오류를 탐지하고 수정한다. 그러나 이는 매우 큰 대가를 치러야 한다. 현재 추정에 따르면, 하나의 신뢰성 있는 논리적 양자 비트를 만들기 위해 약 1000~1만 개의 물리적 양자 비트가 필요하다. 만약 알고리즘이 실제 상업적 문제를 해결하기 위해 1000개의 논리적 양자 비트를 필요로 한다면, 실제로는 100만~1000만 개의 물리적 양자 비트를 갖춘 양자 컴퓨터가 필요하다. 그런데 현재 가장 진보된 양자 컴퓨터의 물리적 양자 비트 수는 100~수천 개 수준에 불과하므로, 이는 몇 개의 수량 차이에 달한다.
여기까지 설명하면 양자 컴퓨팅의 기본 병목이 명확해진다. 이는 세 가지를 동시에 달성해야 한다: 양자 비트가 충분히 안정적이어야 하며, 오류율이 매우 낮아야 한다. 양자 비트 수가 충분히 많아야 하며, 백만 단위로 확장 가능해야 한다. 양자 비트를 조작하는 속도가 충분히 빨라야 하며, 중첩 상태가 소멸하기 전에 계산을 완료해야 한다. 안정성, 양자 비트 수, 속도는 어느 하나도 빠질 수 없는 필수 요소이다.
그러나 실제 물리 세계에서는 이 세 목표 사이에 깊은 모순이 존재한다. 양자 비트를 더 안정적으로 만들기 위해선 극단적인 차폐 조건이 필요하다. 차폐가 극단적일수록 조작은 더 어려워지고, 확장도 더 복잡해진다. 양자 비트 수를 더 많이 만들기 위해선 시스템 복잡도가 상승하고, 잡음 원이 늘어나며, 안정성이 약화된다. 조작 속도를 더 빠르게 하기 위해선 조작 정밀도를 보장하기 어렵고, 오류 발생 가능성도 높아진다. 어떤 물리적 시스템도 이 세 차원에서 동시에 최적의 성능을 낼 수 없으며, 이는 ‘불가능한 삼각형’이다.
다음에 설명할 6개 기술 경로는 본질적으로 이 안정성, 양자 비트 수, 속도라는 세 차원에서 각기 다른 선택과 타협을 반영한다.
6개 기술 경로: 초전도, 이온 트랩, 양자 어닐링, 광양자, 중성 원자, 실리콘 스핀
니코:
우선, 현재 가장 주류이며 연구 역사가 가장 오래된 초전도 양자 비트 경로를 살펴보자. 안정성, 양자 비트 수, 속도라는 세 차원에서 초전도는 ‘속도’를 선택하였다. 구체적인 방법은 특수 금속 회로를 약 섭씨 영하 273도(절대영도에 근접)로 냉각시키는 것이다. 이 온도에서 금속은 초전도 상태에 들어가며, 저항이 완전히 사라진다. 더 중요한 점은, 회로 내 전류가 시계 방향과 반시계 방향으로 동시에 흐를 수 있다는 점인데, 이것이 바로 중첩 상태이며, 정밀한 마이크로파 펄스를 이용해 조작한다.
초전도 경로는 양자 연산 한 번을 수행하는 데 단지 수십 나노초(ns)가 소요되며, 6개 경로 중 가장 빠르다. 제조 공정도 기존 반도체 산업 체인을 활용할 수 있어, 많은 장비와 공정이 전통적 칩 제조와 공통된다. 대가는 안정성이 낮다는 점이다. 중첩 상태는 수십~수백 마이크로초(µs)만 유지되며, 매우 짧은 시간 창 내에서 모든 계산을 완료해야 한다. 또한 양자 비트 간 연결은 칩의 물리적 배치에 제약을 받아, 임의의 두 비트가 직접 상호작용할 수 없다.
두 번째 완전히 다른 경로는 이온 트랩으로, ‘안정성’을 선택하였다. 구체적인 방법은 진공 내에서 전자기장을 이용해 ‘함정(trap)’을 만들어 단일 전하를 띤 이온을 떠 있게 하고, 외부와의 접촉을 완전히 차단한 후, 레이저를 이용해 정밀하게 이온을 중첩 상태로 유도하는 것이다. 조작 대상이 단일 원자이므로, 원자 자체가 매우 안정하여 중첩 상태를 초 단위까지 유지할 수 있으며, 초전도보다 수 개의 수량 차이가 난다. 또한 임의의 두 이온 간에는 물리적 배치 제약 없이 직접 상호작용이 가능하다.
대가는 속도가 느리다는 점이다. 한 번의 조작에 수 마이크로초에서 수십 마이크로초가 소요되며, 초전도보다 2~3개 수량 차이가 느리다. 또한 이온 수가 수백~수천 개로 증가할 경우, 하나의 함정 내에서 이처럼 많은 이온을 안정적으로 제어하는 것은 공학적 도전 과제가 된다. 이온 트랩 경로를 따르는 미국 증시 상장 기업의 대표는 IonQ이다.
세 번째 경로는 양자 어닐링으로, 범용성은 포기하고 실용적 가치를 추구한다. 이는 범용 양자 알고리즘을 실행할 수 있는 범용 기계를 만들려는 것이 아니라, 최적화 문제에만 특화된 기계를 만드는 것이다. 원리는 물리학의 ‘어닐링(annealing)’ 개념을 차용한 것이다: 금속을 높은 온도로 가열한 후 서서히 냉각시키면, 금속 내부 원자들이 자연스럽게 에너지가 가장 낮은 배열 방식을 찾는다. 양자 어닐링은 이와 유사하게, 양자 효과의 도움을 받아 양자 시스템이 자연스럽게 에너지가 가장 낮은 상태로 진화하도록 하며, 이 최저 에너지 상태가 바로 최적화 문제의 최적해에 해당한다.
범용 양자 연산을 구현할 필요가 없기 때문에 공학적 요구 수준이 훨씬 낮아, 양자 비트 수를 매우 크게 만들 수 있으며, 현재 4400개 이상까지 달성하였다. 이는 어떤 범용 양자 컴퓨터보다 훨씬 많다. 물류 스케줄링, 금융 포트폴리오 등 문제에 대해서는 이미 실제 기업 고객이 사용 중이다. 양자 어닐링의 한계도 명확하다: 이는 Shor 알고리즘을 이용해 암호를 해독하거나, Grover 알고리즘을 이용해 일반적인 탐색을 수행할 수 없으며, 응용 범위가 최적화 문제에 한정된다. 만약 미래에 범용 양자 컴퓨터가 정말로 등장한다면, 양자 어닐링의 시장 공간은 오히려 축소될 가능성이 있다. 이 경로를 따르는 상장 기업은 현재 D-Wave 단 하나뿐이다.
네 번째 경로는 광양자로, 광자(photon)를 양자 비트로 사용하는 독특한 접근법이다. 광자는 외부 환경과 거의 상호작용하지 않는 천연적 이점을 지닌다. 광자를 방출하면 온도나 전자기 잡음의 영향을 받지 않는다. 이는 광양자 시스템이 복잡한 냉각 장치 없이 상온에서 작동할 수 있음을 의미하며, 또한 광자는 광섬유 내에서 천연적으로 전파되므로 기존 통신 인프라와 높은 호환성을 갖는다.
그러나 광자에도 큰 단점이 있다: 두 광자가 만나면 거의 무시한 채 각자 나아간다. 양자 컴퓨팅은 두 양자 비트 간의 정밀한 상호작용—예컨대 얽힘 생성—을 필요로 한다. 두 광자가 정확한 시점에 정확한 방식으로 상호작용하도록 하려면, 기술적으로 매우 어렵다.
다섯 번째 경로는 최근 1~2년간 주목받기 시작한 중성 원자로, ‘확장성(scalability)’을 핵심으로 삼는다. 구체적인 방법은 레이저 집게(laser tweezer)를 이용해 하나하나 중성 원자를 포획하는 것이다. 레이저를 매우 미세한 집게로 상상하면 되며, 각 집게는 하나의 원자를 집어 올리고, 이 원자들을 정렬된 2차원 또는 3차원 배열로 배치한다. 각각의 원자가 하나의 양자 비트가 된다. 두 원자 간 얽힘을 만들기 위해, 하나의 원자를 특수한 고에너지 상태로 여기고, 이 상태의 원자는 주변 원자와 강한 상호작용을 하여 얽힘을 유도한다.
이 경로의 가장 큰 매력은, 이론적으로 수백 개의 양자 비트에서 수천 개, 심지어 수만 개까지 확장하기가 비교적 쉽다는 점이다. 모든 경로 중에서 중성 원자의 확장 잠재력이 가장 크다고 평가된다. 한계는 기술 성숙도가 아직 낮다는 점이다. 이 경로는 초전도나 이온 트랩보다 출발이 늦어, 많은 공학적 문제가 아직 해결 중이다.
마지막 경로는 실리콘 스핀으로, 전통적 실리콘 칩 위에 양자 비트를 제조하는 것이다. 실리콘 칩 내 전자는 천연적으로 ‘스핀(spin)’이라 불리는 양자 속성을 지니며, 이는 위쪽과 아래쪽 두 상태의 중첩으로 표현될 수 있어, 바로 양자 비트로 활용할 수 있다. 이 경로가 가장 매력적인 점은 제조 공정을 기존 반도체 공장에서 바로 재활용할 수 있다는 점이다. 전 세계에는 수십 년간 실리콘 칩을 제조해 온 경험과 설비가 이미 구축되어 있으므로, 양자 비트를 동일한 시설에서 생산할 수 있다면, 장기적인 확장성과 비용 측면에서 6개 경로 중 가장 강력한 이점을 가질 수 있다.
그러나 현재 단계에서는 실리콘 스핀이 모든 경로 중 진전이 가장 느린 경로이다. 단일 양자 비트의 품질과 조작 가능한 양자 비트 수 모두 초전도 및 이온 트랩에 비해 명백히 뒤처진다.
6개 경로를 종합적으로 보면, 각 경로의 강점이 다른 경로의 약점이 되는 것을 확인할 수 있다. 어떤 경로도 모든 차원에서 선두를 달릴 수 없다. 이것이 현재 양자 컴퓨팅이 처한 가장 진실된 상태이다: 안정성, 양자 비트 수, 속도를 동시에 실용 가능한 수준으로 끌어올리는 측이 바로 실용적 양자 오류 정정(quantum error correction)의 문을 처음 열게 될 것이다. 일단 그 문턱을 넘으면, 이후 상용화는 매우 빠르게 진행될 것이다. 수요 측은 이미 준비되어 있기 때문이다. 미국 정부의 CHIPS 법안이 20억 달러를 투입해 각 경로에 고르게 투자한 것도, 결국 어느 경로가 승리할지 아무도 모르기 때문이다. 가장 현명한 전략은 모든 경로에 베팅하는 것이다.
이 거대한 불확실성 자체가 바로 양자 산업 투자의 가장 큰 리스크이자, 동시에 가장 큰 기회이기도 하다.
산업 단계 및 시간표: 양자 컴퓨팅은 상용화까지 얼마나 남았는가?
니코:
현재 양자 컴퓨팅은 어느 단계에 이르렀는가? 언제부터 진정으로 수익을 창출할 수 있을까?
전체 양자 컴퓨팅 산업의 발전은 크게 세 단계로 나눌 수 있다. 우리가 현재 처해 있는 첫 번째 단계는 NISQ(NISQ: Noisy Intermediate-Scale Quantum)로, ‘잡음이 있는 중간 규모 양자 컴퓨팅’을 의미한다. 간단히 말해, 양자 비트 수는 이미 수백 개에서 수천 개 수준에 이르렀지만, 각 비트는 잡음이 있으며 계산 오류가 빈번히 발생하므로, 기술 시연은 물론 특정 소규모 문제 해결도 가능하지만, 아직 실질적인 상용화는 불가능한 단계이다.
다음으로 진입해야 할 두 번째 단계는 초기 오류 정정 단계, 즉 논리적 양자 비트 단계이다. 앞서 설명한 바에 따르면, 현재 양자 비트의 오류율이 너무 높아 양자 오류 정정이 필수적이다. 오류율이 충분히 낮아져 복잡한 알고리즘을 안정적으로 실행할 수 있게 되면, 이는 두 번째 단계에 진입한 것이다. 이 단계는 전시 단계에서 초기 실용화로 넘어가는 분수령이다.
이 문턱을 넘은 후에야 비로소 대규모 범용 오류 정정 양자 컴퓨터 단계, 즉 상용화 단계에 진입하게 된다. 그렇다면 오류 정정 양자 컴퓨팅은 언제 등장할까?
IBM의 로드맵은 현재 가장 구체적인데, 매년 무엇을 해야 할지를 명확히 시간표에 기재하였다. IBM은 2029년에 ‘스타링(Starling)’이라는 양자 컴퓨터를 출시할 계획이며, 목표는 200개의 논리적 양자 비트를 갖추고, 1억 차례의 양자 게이트 연산을 실행하는 것이다. 이후 2033년까지 이 수치를 2000개로 확대할 계획이다.
구글의 경우, 윌로우(Willow) 칩이 2024년 말에 상징적인 돌파구를 달성하였다: 양자 비트 수가 증가함에 따라 전체 오류율이 오히려 감소하였다. 이는 지난 30년간 불가능했던 일이었다. 과거에는 양자 비트 수가 많아질수록 오류가 눈덩이처럼 커졌지만, 이 돌파구는 물리적으로 오류 정정 경로가 실현 가능함을 입증한 것이다.
이 두 거대 기업 외에도, 이온 트랩 기업 Quantinuum의 로드맵 역시 2030년을 목표로 하고 있다. 권위 있는 연구 기관 가트너(Gartner)는 2029년에 양자 컴퓨팅이 기존 암호 체계를 위협하기 시작할 것이라고 예측하였다. 다양한 기업과 기관이 제시한 시간표는 모두 2029~2033년 구간으로 수렴하고 있다.
즉, 현재 시점에서 양자 컴퓨팅이 진정한 상용화에 진입하기까지는, 최소한 3~7년이 더 필요하다. 이 시간표는 나에게 인공지능의 발전 궤적을 떠올리게 한다. 2018~2020년, GPT-2가 막 발표되었을 당시, 학계는 이미 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 잠재력을 인식하였고, OpenAI, DeepMind 등 기업들이 막대한 자금을 투입하기 시작하였다. 그러나 당시 일반 대중과 대부분의 투자자들은 인공지능을 단지 또 하나의 개념 투기로만 여겼다. 이후 인공지능 산업은 대규모 조정과 조정을 겪었고, 2022년 말 ChatGPT가 등장하면서 비로소 완전히 폭발하였다.
양자 컴퓨팅은 현재 2018~2020년의 ChatGPT 이전 단계에 놓여 있을 가능성이 매우 높다. 그 사이에는 대규모 조정과 정리 과정이 또 한 차례 발생할 수 있으며, 그 후 비로소 완전히 비상할 것이다.
IonQ, Rigetti, D-Wave: 세 양자 관련 기업 중 누가 미래에 더 가까운가?
니코:
양자 컴퓨팅 산업 전반을 이해한 후, 이제 이 산업에서 가장 주목받는 세 기업을 살펴보자: IonQ, Rigetti, D-Wave.
먼저 IonQ를 살펴보자. 이 기업은 이온 트랩 경로를 따르며, 세 기업 중 시가총액이 가장 크고 상용화 진전 속도가 가장 빠르다. IonQ의 수익은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 클라우드 접근 서비스이다. 고객은 고가의 양자 컴퓨터를 직접 구매하지 않고, 아마존, 마이크로소프트, 구글 등의 클라우드 플랫폼을 통해 IonQ의 기계를 원격으로 임대해 사용하며, 사용량에 따라 요금을 지불한다. 이는 클라우드 서버를 임대하는 것과 동일한 개념이다. JP모건, 골드만삭스 등 금융 기관들은 이 방식으로 IonQ의 기계를 이용해 투자 포트폴리오 최적화, 리스크 모델링 등의 알고리즘을 실행한다.
두 번째 수익원은 양자 컴퓨터 하드웨어 판매이다. 이는 대규모 계약으로, 규칙적이지 않으며, 계약이 체결될 때마다 수익이 발생한다. 세 번째는 정부 연구 계약이다. IonQ는 미국 공군 연구소(Air Force Research Laboratory)로부터 5450만 달러의 계약을 수주하였으며, 에너지부(Department of Energy)와도 우주 양자 응용 협력을 체결하였다. 이 부문의 수익은 장기간 안정적인 현금흐름을 제공할 뿐 아니라, IonQ에 공식적인 인증을 부여한다.
IonQ의 수익 구조에서 약 60%는 상업 고객에서 발생하며, 더 이상 정부 계약에만 의존하지 않는다. 또한 IonQ의 제품은 이미 30여 개국에 수출되고 있으며, 1년 전만 해도 이 수치는 한 자릿수에 불과했다. 고객 명단에는 미국 국방부, 공군 연구소뿐 아니라 아마존, 아스트라제네카, 엔비디아와 같은 주요 상업 고객도 포함되어 있다. 총 주문액 및 미확정 수익 의무는 전년 대비 554% 증가하였으며, 아직 수익으로 확정되지 않은 대규모 계약이 대기 중이다.
재무 데이터 측면에서, IonQ는 지난해 연간 매출 1.3억 달러를 달성하며, 전년 대비 202% 증가하였다. 이는 역사상 최초로 연간 매출 1억 달러를 돌파한 상장
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