학문
양자컴퓨터 어디까지 발전했나요??
양자양자 하면서 차세대 핵심 주산업으로 부상하고 있는데 아직 실용화가 안되어 아쉬운면이 있습니다.
어디까지 발전이 됐을까요??
4개의 답변이 있어요!
안녕하세요. 설재훈 전문가입니다. 양자기술은 아직 일반인이 체감할 정도로 상용화되지는 않았지만, 이미 실제 양자칩을 만들고 오류를 줄이는 단계까지 발전했습니다. 현재 가장 중요한 과제는 큐비트 숫자를 늘리는 것보다 오류를 억제하면서 안정적인 계산을 수행하는 것입니다.
구글은 105큐비트 Willow를 통해 큐비트를 늘리면서도 오류율을 낮추는 양자 오류정정 기술을 보여줬고, 2025년에는 실제 하드웨어에서 기존 컴퓨터로 검증 가능한 양자 우위를 주장할 수 있는 실험도 발표했습니다. IBM도 2026년 70개의 논리 큐비트를 이용해 오류정정된 양자 계산을 시연하는 등, 글로벌 선두 기업들은 물리 큐비트에서 논리 큐비트로 넘어가는 단계까지 상당히 발전했습니다.
우리나라도 양자컴퓨터·양자통신·양자센서 분야에 정부와 기업이 투자를 확대하면서 기술을 확보하고 있는 단계입니다. 다만 현재는 구글이나 IBM처럼 대규모 양자 프로세서와 오류정정 기술을 독자적으로 선도하는 수준이라기보다는, 핵심 부품과 소프트웨어, 양자통신·센서 등 여러 분야에서 기술 기반을 확보하고 격차를 좁혀가는 단계로 보는 것이 적절합니다. 정부도 2026년부터 양자 등 미래 원천기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다.
결론적으로 현재 양자기술은 세계적으로도 아직 완성된 산업은 아닙니다. 실제 오류정정 양자컴퓨터를 구현하는 단계까지 왔고, 우리나라는 그 기술을 따라잡기 위한 연구·투자와 산업 생태계를 키우는 단계라고 보면 이해하기 쉽습니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
양자컴퓨터는 단순한 실험실 단계를 넘어 오류 정정 및 논리적 큐비트 기술의 발전으로 상용화 초입인 양자 산업화 단계에 진입하고 있습니다. 구글, IBM, IonQ 등 주요 기업들이 수백~수천 개 단위의 물리적 큐비트를 구현하고 노이즈를 크게 줄이는 데 성공하면서 슈퍼컴퓨터와 양자 프로세서를 함께 사용하는 하이브리드 컴퓨팅 방식으로 제약 신소재 물류 분야의 실증 사업을 시작했습니다 하지만 신호가 쉽게 깨지는 탈동기화 현상과 극저온 환경 유지 등 극심한 난제로 인해 암호를 해독하거나 완전한 범용 컴퓨팅을 수행하는 일상적 실용화까지는 수백만 개의 큐비트가 필요하여 아직 2030년대 이후를 바라봐야 하는 과도기입니다. 결론적으로 특수 목적의 산업용 알고리즘 클라우드 서비스 형태로는 이미 실용화가 시작되었으며 범용 상용화를 향한 엔지니어링 한계 극복 단계에 위치해 있습니다
안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.
현재로써는 양자컴퓨터는 오류 수정기술을 개발하는 단계까지 와있습니다. 예전엔느 단순히 큐비트 갯수만 늘리는데 집중했다면, 지금은 계산할때 생기는 에러를 잡는데 까지 힘을 쏟고 있죠. IBM이나 구글같은 기업들이 1000큐비트 넘는 장비를 만들었죠. 그래서 에러를 스스로 고치는 논리 큐비트도 조금씩 성공중인 단계라고 이해해주시면 좋겠습니다.
그래도 아직 당장은 우리 실생활에 사용하기에는 무리가 있는 단계이구요. 진짜 산업 현장에 쓰려면은 안정적인 논리 큐비트가 수만개는 있어야 할겁니다. 하지만 지금은 신물질을 연구하거나 복잡한 화학식을 풀어서 써보는 시범 단계입니다. 전문가들은 30년은 돼야 실질적인 상용화가 될거라고 예상하고 있으니 참고되시면 좋겠습니다.
안녕하세요. 이수민 전문가입니다.
지금은 오류를 잡아내는 단계까지 올라온 정도예요. 구글이 105큐비트 윌로우 칩에서 오류정정 부호를 키울수록 오류가 오히려 줄어드는 문턱을 넘겼고, 이게 확장 가능한 방식이라는 첫 실증이었어요. IBM은 2025년 말 120큐비트급 나이트호크를 내놓고 올해 안에 실용적인 우위를 보여주겠다고 했고, 오류정정을 제대로 갖춘 기계는 2029년쯤을 목표로 잡고 있어요.
그런데 사람들이 떠올리는 암호 해독 같은 계산에는 물리 큐비트가 2천만 개 가까이 필요해요. 지금 쓰는 칩이 수백 개 단위니까 자릿수로 다섯 칸이 비어요. 큐비트 하나하나가 워낙 쉽게 흐트러져서, 열 개를 쓸 만한 하나로 만드는 데 물리 큐비트 수백 개를 갈아 넣어야 하는 구조라 숫자가 이렇게 커져요.
대신 분자 구조 계산처럼 큐비트가 덜 드는 분야는 이미 연구 계약이 돌아가고 있어요. 제약이나 소재 쪽이 먼저 열리고 금융이나 암호는 한참 뒤일 거라고 보는 시각이 많아요 :)