[양자컴퓨팅] 주요 원리와 기술 동향

 양자컴퓨팅은 기술 산업에서 가장 주목받는 분야 중 하나로, 최근 기술 발전과 기업들의 경쟁이 뜨거운 화제를 모으고 있다. 특히 양자컴퓨팅을 활용해 기존 컴퓨터로는 불가능하거나 수백 년이 걸릴 문제를 몇 초 만에 해결할 수 있는 가능성이 증명되면서, 이를 둘러싼 혁신이 가속화되고 있다. 최근 구글은 시카모어 양자 프로세서가 고성능 슈퍼컴퓨터 성능을 뛰어넘을 수 있다고 주장하였고 [1], IBM도 꾸준히 양자컴퓨터 모델을 상용화 단계로 발전시키며 클라우드 기반 양자서비스를 기업과 연구소에 제공하고 있다. 미국의 주요 빅테크들은 양자 하드웨어와 소프트웨어를 통합해 사용하기 쉽게 만드는 데 집중하고 있다.

 앞선 두 기업보다 연혁이 오래되지 않은 아이온큐(IonQ)와 리게티(Ligeti) 같은 기업들도 독자적인 양자컴퓨팅 기술과 클라우드 플랫폼으로 시장에서 경쟁력을 확보하고 있다. 아이온큐는 최근 몇 년간 주가가 급등하며 투자자들의 관심을 끌고 있으며, 리게티는 자체 기술로 실용적 양자 알고리즘 개발에 속도를 내고 있다. 이러한 기술적 진보는 실제 응용 분야에서도 변화의 물결을 일으키고 있다. 의료에서는 복잡한 단백질 접힘 문제를 해결해 신약 개발 속도를 높이고, 금융에서는 대규모 데이터 분석으로 투자 전략을 혁신하며, 물류에서는 최적화 알고리즘으로 비용을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 이번 글에서는 양자컴퓨팅의 주요 원리와 업체들의 기술 동향에 대해 정리해보고자 한다. 

 양자컴퓨팅을 이해하려면 먼저 "양자"라는 개념을 알아야 한다. 양자란, 물리학에서 아주 작은 기본 단위의 에너지를 뜻하며, 이 단위는 전통적인 물리학이 아닌 양자역학으로 설명된다. 여기서 중요한 핵심 개념 두 가지는 중첩과 얽힘이다.

1. 중첩(Superposition)
 고전적인 컴퓨터는 전기적 신호로 동작하며, 0과 1이라는 두 가지 상태 중 하나만 가질 수 있다. 하지만 양자역학에서는 입자가 동시에 여러 상태에 존재할 수 있는데, 이를 중첩이라고 한다. 예를 들어, 동전이 공중에서 동시에 앞면과 뒷면 상태에 있는 것처럼 생각하면 된다. (최종적으로 관측하기 전에는 상태 (결과)를 알 수 없다는 의미) 양자컴퓨터는 이런 중첩 상태를 활용해 한 번에 여러 계산을 수행할 수 있다.  여러 상태를 가질 수 있는 양자컴퓨터의 기본 단위를 큐비트라고 하는데, N큐비트는 $2^N$ 의 기본 상태를 가질 수 있다. 예를 들어, 2 큐비트는 4가지 기본 상태를 가질 수 있으며, 최종적으로는 기본 상태의 선형 조합을 가질 수 있다.

2. 얽힘(Entanglement)
 양자 입자들은 서로 강하게 연결될 수 있는데, 이를 얽힘이라고 한다. 얽힌 두 입자는 하나의 상태를 공유하며, 한 입자의 상태가 바뀌면 다른 입자도 즉각적으로 영향을 받는다. 이런 특성은 각각의 정보를 컨트롤해야 하는 기존 컴퓨터와 다르게, 양자컴퓨터가 정보의 전달과 연산에서 훨씬 효율적일 수 있는 이유 중 하나다. 양자컴퓨터에서 양자의 기본적인 특성과 병렬 연산을 기반으로 기반으로 양자 알고리즘을 설계하면, 기존에 불가능했던 경우의 수를 계산하는 작업 (e.g., NP-복합 문제)이 가능하다.

 <양자 컴퓨터 구현의 허들>

 위에서 설명한 큐비트를 늘릴수록, 동시에 더 많은 연산을 처리할 수 있지만, 양자컴퓨터에서 큐비트를 늘리는 과정에서 많은 기술적인 허들, 주로 '양자 상태의 안정성'과 관련된 문제가 남아있다. 양자컴퓨터는 기본적으로 양자의 중첩/얽힘을 이용하는 기술인데, 큐비트가 외부 환경의 진동, 온도 변화, 전자기파 등과 상호작용하면 양자 상태가 무너져 중첩과 얽힘이 사라지는 디코히런스(Decoherence)이라는 현상이 생긴다.

 큐비트 수가 늘어나면 외부 간섭에 점점 더 민감해지기 때문에, 양자 상태에 대한 컨트롤이 어려워지고, 하드웨어, 냉각 시스템, 전력 소모 등을 조절하는 난이도가 기하급수적으로 증가한다. 의미 있게 큐비트를 늘리기 위해서는, 하드웨어를 설계할 때, 회로 설계와 물리적 배치에 대한 혁신이 필요하고, 하드웨어 구현 방식에 따라 초전도체 큐비트는 냉각 기술, 이온 트랩 큐비트는 이온의 이동 및 제어 기술 등 여러 기술들이 적용된다. 구글과 IBM은 초전도체로 큐비트를 만들고 있으며, 아이온큐는 이온 트랩 방식, 사이퀀텀은 광자를 사용한다. 

 정리하면, 큐비트가 늘어날수록, 시스템이 불안정해지고, 오류율이 누적되어 계산의 신뢰도를 떨어뜨린다. 양자 시스템의 오류를 줄이기 위해서, 양자 오류 정정(Quantum Error Correction) 기술이 가장 활발하게 적용되고 있는데, 쉽게 얘기하면, Redundancy (추가 큐비트)를 사용하여, 해당 연산이 원래 의도하려던 정보를 제대로 유추할 수 있도록 하는 방법이다. 추가 큐비트가 사용되기 때문에, 하나의 물리적인 큐비트가 아니라 여러 개 단위의 논리적인 큐비트로 시스템 큐비트를 정의하기도 한다.

 전문가들은 양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터의 성능을 뛰어넘기 위해서, 최소 100 큐비트를 안정적으로 달성해야 하고, 많은 기업들이 100만 큐비트 구축을 목표로 하고 있다. 또한, 안정적으로 의미 있는 결과를 뽑을 수 있을 시스템 운영을 위해서는 개별 연산 게이트 당 오류율도 약 0.1% 수준까지, Large-scale 시스템에서는 약 0.001% 수준까지 낮춰야 한다. [2] 현재의 양자컴퓨터에서는 개별 큐비트의 게이트당 오류율이 약 0.1~1% 수준으로, 1차적인 변곡점은 넘겼지만, Large-Scale 시스템 구축을 위해서는 오류율은 100~1,000배 더 낮춰야 한다. 현재 가장 발전한 양자컴퓨터 중 하나인 IBM의 127 큐비트 양자컴퓨터가 최근 연세대학교에 도입되었지만, 오류율 등의 이슈로 완전 상용화까지 달성하지는 못했다. [3] 현재는 특정 시험환경 또는 제한된 문제 (e.g., 최적화, 분자 시뮬레이션)에서만 적용이 가능하다.

 <글로벌 빅테크와 기술 동향>

 글로벌 빅테크 IBM, 구글, 아이온큐 등이 낮은 오류율 달성을 위한 연구 개발을 진행 중이다. 그중 가장 유명한 기업 중 하나가 아이온큐로 초전도 양자컴퓨터가 아닌 이온 트랩 기술을 기반으로 상온에서도 동작이 가능한 양자컴퓨터를 개발하고 있다. 상온 적용이 가능하다는 점은 단순히 냉각 비용의 문제가 아니라, 더 안정적인 환경에서 시스템 운용이 가능하다는 의미로, 더 오랜 시간 양자 안정성을 확보하여, 오류율을 낮출 수 있다는 장점이 있다. 또한, 동사는 양자회로 기술, 게이트 작동 기술, 노이즈 감소 기술 등 다양한 원천 기술을 확보하고 있고, 양자컴퓨터 상용화에 가장 앞서있다고 평가받고 있다. 

 아이온큐는 뉴욕증권거래소 (NYSE)에 상장되어 있고, '24년 11월 현재 주가는 약 31.95 달러, 시가총액으로는 약 68.8억 달러다. 최근 1년간 약 156% 상승한 Value인데, 미국 증시 및 기술주가 많이 올랐다는 점을 감안해도, 상당히 높은 주가 상승률로 보인다. 아이온큐의 '24년 3분기 매출은 1,240만 달러로 전년 동기 대비 102% 증가했고, '24년 9개월 동안의 누적 매출은 약 3,136만 달러로, 작년 같은 기간의 1,594만 달러에 비해 두 배 가까이 증가했다. 다만, 연구개발비가 크게 증가하여 3분기 동안 3,318만 달러를 지출했고, '24년 누적 연구개발비는 9,675만 달러로, 영업 손실은 2024년 3분기에 5,313만 달러로 확대되었고, 순손실은 1억 2,965만 달러에 이른다. 매출은 성장하고 있지만, 꾸준하게 큰 폭의 적자를 보고 있는데, 양자컴퓨터가 상용화되는 시점부터는 높은 수익률을 올릴 수 있을 것으로 기대한다. 결국은 양자컴퓨터 상용화 시점이 가까워질수록 동사의 주가도 급상승하겠지만, 그전까지는 많은 자금이 필요할 것으로 보인다. 단, 3분기 기준 Cash는 약 5.7억 달러 정도 있는 것으로 보이는데, 단기적인 관점에서 현금흐름이 꼬이지는 않을 것으로 조심스럽게 예상해 본다.

 

<Conclusion>

 양자컴퓨터의 잠재력이나 미래 먹거리라는 점에 대해서는 대부분의 사람들이 동의하는 부분이다. 하지만, 너무 먼 미래라는 이미지 때문에 어떤 식으로 기술이나 산업을 바라봐야 할지 어려워하는 포인트가 있는 것 같다. 위에서도 오류율을 100~1,000배 낮춰야 한다고 하는데, 어느 정도의 시간이 걸릴지도 예측하기 어려운 부분이 있다. 하지만, 최근 기사나 기술 블로그 등을 보면, 큐비트 수, 오류율, 시스템의 효율성을 개선하기 위해서 상당한 진전이 이어지고 있는 것은 분명한 것 같다. 따라서, 간단하게 동향을 파악할 수 있는 논문이나 기사 등을 꾸준하게 모니터링할 예정이다.

 단, 국내에서는 양자컴퓨터 산업이 성장할 수 있을지는 미지수다. 아이온큐 및 IBM 등은 전 세계에서 흘러들어오는 막대한 자본력을 기반으로 연구개발 팀을 빌딩 하여, 양자컴퓨터 상용화가 가능한 특이점을 향해 달려가고 있는데 반해, 국내의 양자컴퓨터 생태계는 거의 활성화되어 있지 않다. 많은 투자를 필요로 하는 산업이다 보니 산업의 경쟁력이 부족한 것이 이해가 되면서도, 투자할 기업이 거의 없는 현실이 다소 아쉬운 것은 사실이다. 양자 산업에서 우리나라에서 뒤처지지 않기 위해서, 투자가 많이 필요한 HW 및 양자컴퓨터 장비는 산학연 컨소시엄에 대한 국가 단위의 지원이, 양자 컴퓨터를 금융, 바이오, 천문 등에 적용하는 Application 영역은 스타트업을 통한 새로운 시장 개척이 필요할 것으로 보인다. 스타트업 중에는 양자 관련 업체가 많지 않지만, 양자 시뮬레이터, 양자 통신 장비 등에 관심을 가지고 보고 있다.

 

Reference

[1] Google's Sycamore quantum computer chip can now outperform the fastest supercomputers, new study suggests | Live Science

[2] Google Quantum AI-led Researchers Find 'Sweet Spot' to Use Current Quantum Computers to Make Practical Calculations

[3] 127큐비트 IBM 양자컴퓨터, 연세대서 국내 첫 가동 - 전자신문