당장은 빅테크와 순수 기업의 경쟁
클라우드 종량제 모델, 수혜 산업은
'28년 100만 연산에서 '35년 1조로
양자컴퓨터가 AI를 강화하는 선순환
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[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = ◆빅테크와 순수 기업
BofA는 현재의 양자컴퓨팅 시장의 경쟁 구도를 빅테크와 순수 양자 전문 기업으로 2가지로 구분했다. IBM과 구글 등이 빅테크에 속하고 D-웨이브(QBTS), 리케티컴퓨팅, 아이온큐, 퀀텀컴퓨팅이 순수 기업이다.
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주요 양자컴퓨팅 기업들의 큐비트 수 확장 계획 로드맵(2022~2029년, 작년 3월 기준) [자료=뱅크오브아메리카] |
IBM은 '양자컴퓨팅 분야의 가장 오래된 기업이자 선구자'로 불린다. qLDPC 오류 정정 코드(여러 물리 큐비트를 묶어 하나의 안정적인 논리 큐비트를 만드는 기술)를 통해 필요한 물리 큐비트 수를 90% 줄여 상용화 경제성을 획기적으로 개선했다는 평가를 받는다.
구글은 작년 12월 발표한 윌로 칩을 통해 30년 숙제인 '임계값 이하(오류 정정이 오류 발생을 앞지르기 시작했다는 의미)' 달성에 성공했다. 큐비트를 늘릴수록 시스템이 더 안정적이 된다는 것을 처음으로 입증하면서 양자컴퓨터의 상용화 실현 가능성을 증명했다.
D-웨이브, 퀀텀, 리게티, 아이온큐 같은 순수 양자컴퓨팅 상장사들은 각자 특화된 영역에서 사업 모델을 구축 중이다.
앞서 아이온큐는 양자컴퓨터들을 서로 연결하는 기술에서 진전을 이뤄 주목받았다. 단일 칩에서는 큐비트를 무한정 늘릴 수 없어서 여러 모듈을 연결해야 한다. 하지만 소위 양자 얽힘 상태를 유지하면서 칩을 연결하는 것은 극도로 어려운 작업이다. 아이온큐가 핵심 난제 해결에 한 걸음 다가선 셈이다.
◆사업 모델과 수혜 산업
BofA는 양자컴퓨팅 서비스는 현재 인공지능(AI)과 유사하게 클라우드상에서 구동하면서도 과금 모델은 고객이 사용한 만큼 지불하는 종량제가 유력할 것으로 봤다.
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양자컴퓨팅 생턔계 구분 [자료=뱅크오브아메리카] |
양자컴퓨터는 극저온 상태의 유지나 전자기 차폐, 복잡한 오류 정정 등 운영비가 막대할 것으로 예상돼 소수가 운영하고 다수가 접근하는 구조가 경제적으로 합리적이라고 했다.
가치사슬은 지금보다 훨씬 더 다층적인 구조가 예상됐다. 현재 기술 서비스와 유사한 하드웨어 제조와 클라우드 플랫폼은 물론 오류 정정 소프트웨어 개발이나 양자 알고리즘 설계, 양자-고전 하이브리드 시스템 구축 등 각 단계에서 수익 기회가 열릴 것으로 봤다.
BofA는 양자컴퓨팅 기술의 최우선 수혜 산업으로 제약과 화학, 금융, 모빌리티 등 4개를 선정했다.
선정 기준은 2가지다. 첫째는 고전 컴퓨터로는 해결 불가능하거나 비실용적인 계산 문제를 안고 있어야 하고 둘째는 양자컴퓨팅 솔루션이 즉각적이고 측정 가능한 경제적 가치를 창출해야 한다. 이 4개 산업이 두 조건을 동시에 충족한다고 봤다.
제약 산업에서는 양자컴퓨터가 분자의 양자역학적 특성을 직접 시뮬레이션하는 작업을 대폭 단축시킬 수 있다. 또 금융에서는 실시간 리스크 모델링, 포트폴리오 최적화, 사기 탐지에 응용될 수 있다. 화학 산업에서는 비료 생산 방식 변화, 모빌리티에서는 배터리 기술 및 교통 흐름 개선 응용이 기대된다.
◆3단계 로드맵
BofA는 양자컴퓨팅의 상용화 시점과 시장 규모를 3단계로 나눴다. 단기(2028~2030년)와 전환기(2030~2033년), 중장기(2035년)다.
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알파벳 구글의 양자 칩 '윌로우' [사진=블룸버그] |
3단계 로드맵은 양자 연산 능력의 단계적 도약을 전제로 설계됐다. 양자컴퓨터가 오류 없이 안정적으로 수행할 수 있는 연산 횟수를 실용성의 척도로 삼았다.
단기는 100만 양자 연산을 달성해 금융사기 탐지 같은 특정 분야에서 고전 컴퓨터 대비 우위를 확보하는 단계다. 이 단계에서는 문제의 복잡도가 제한적이고 적용 가능한 분야도 제약될 수밖에 없다.
전환기는 10억 양자 연산 단계로 진입해 신약 탐색과 분자 시뮬레이션 등에서 뚜렷한 실용성이 나타나는 단계다. 중장기에는 1조 양자 연산에 도달하며 기존 암호 체계가 붕괴하는 'Q-DAY'에 근접한다.
BofA는 양자컴퓨팅에 대해 이른바 '인공초지능'을 달성할 열쇠라고 규정했다. 이 판단은 현재 AI의 계산 능력에는 구조적 한계가 있다는 관점에서 비롯된다. 생성형 AI 수요가 기하급수적으로 증가하면서 고전 연산 인프라로는 더는 감당할 수 없는 국면이 올 것이라는 판단이다.
양자컴퓨팅은 이 병목을 돌파할 유일한 경로로 제시됐다. BofA에 따르면 단 10개 큐비트를 가진 양자컴퓨터도 고전 컴퓨터보다 100배 많은 연산을 수행할 수 있다고 한다. 단순한 성능 개선이 아니라 인공초지능이라는 질적으로 다른 단로계의 도약을 가능하게 한다.
더 중요한 것은 상호 강화 효과다. 양자컴퓨터가 AI를 강화하는 동시에, 생성형 AI는 양자시스템의 개발과 테스트 시간을 단축시킨다. 더 강력한 양자컴퓨터가 더 똑똑한 AI를 만들고 더 똑똑한 AI가 더 나은 양자컴퓨터를 설계하는 선순환이 형성되면서 두 기술의 발전 속도가 기하급수적으로 가속화할 수 있다는 주장이다.
bernard0202@newspim.com