GTC 2025 양자 컴퓨팅 패널 — 실용화는 언제인가

NVIDIA GTC 2025 에서 양자 컴퓨팅 분야 주요 기업 CEO 들이 모여 각자의 접근법과 전망을 나눴다. 패널은 셋으로 나뉘어 기업의 기술적 특성과 전략, 실용화 시기, 응용 분야, AI 와의 결합 가능성을 다뤘다.

(한글자막) NVIDIA GTC 2025 양자 컴퓨팅 패널톡

패널 1 — 노선이 갈린다

QuEra, Rigetti, Quantinuum, Pasqal, IonQ, D-Wave 의 리더들이 각자의 기술적 접근과 강점을 공유했다. 참가자는 Mikhail Lukin(QuEra Computing), Subodh Kulkarni(Rigetti CEO), Rajeeb Hazra(Quantinuum CEO), Loïc Henriet(Pasqal CEO), Peter Chapman(IonQ Executive Chair), Alan Baratz(D-Wave CEO)다.

기술 노선은 크게 넷으로 갈린다.

중성 원자 기반(QuEra, Pasqal)은 자연이 제공한 “완벽한 큐비트” 라 모두 동일한 특성을 갖는다. 수천 개의 큐비트를 제어할 수 있고, 연산 중에도 연결성을 바꿀 수 있는 유연성이 있다.

초전도 기반(Rigetti, D-Wave)은 반도체 산업의 제조 기술을 활용할 수 있어 확장성이 좋다. 게이트 속도가 수십 나노초로 빠르고 CPU/GPU 에코시스템과 호환된다.

이온 트랩(Quantinuum, IonQ)은 업계 최고 수준의 신뢰도(99.9% 이상)를 낸다. 상온에서 작동하고 광학·레이저를 써서 네트워킹이 쉽다.

어닐링(D-Wave)은 게이트 모델과 달리 특정 최적화 문제에 특화되어 있고, 노이즈와 오류에 상대적으로 덜 민감하다.

양자 컴퓨터는 무엇이 되는가

패널에서는 양자 컴퓨터를 독립적인 시스템이 아니라 특수 목적의 “양자 도구(quantum instrument)” 로 보는 관점이 강조됐다. 젠슨 황은 “양자 컴퓨터” 라는 표현보다 특정 과학 문제를 푸는 도구로 보는 것이 더 적절할 수 있다고 제안했다.

CEO 들은 양자 컴퓨터가 CPU/GPU 와 함께 작동하는 보완적 도구로서 복잡한 시스템의 물리학 연구, 평형에서 벗어난 시스템 이해, 화학(새로운 냉매, 효율적인 수소 생성), 생물학(펩타이드 결합) 같은 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 봤다.

“양자 컴퓨터는 거의 전부 고전적 — 양자 부분은 중앙의 작은 칩과 몇 개의 원자뿐” — Peter Chapman, IonQ

1년 후에는 양자가 더 나은 모델 훈련과 저전력 추론에 기여하는 방식, 생산 환경에서 작동하는 양자 애플리케이션, AI 에이전트와 양자 컴퓨터가 함께 작동하는 실제 사용 사례, 물리·화학·생물학의 새로운 발견을 논의하게 될 것으로 예상했다.

패널 2 — 오류 정정이 먼저다

Atom Computing, Infleqtion, SEEQC, Alice & Bob, Quantum Circuits, PsiQuantum 의 리더들이 기술적 도전 과제와 확장 전략을 논의했다. 참가자는 Ben Bloom(Atom Computing), Matthew Kinsella(Infleqtion), John Levy(SEEQC), Théau Peronnin(Alice & Bob), Rob Schoelkopf(Quantum Circuits), Pete Shadbolt(PsiQuantum)다.

오류 정정이 실용적인 양자 컴퓨터의 핵심 이라는 데는 모두가 동의했다. 다만 푸는 방식이 다르다. Alice & Bob 은 “고양이 큐비트” 설계로 큐비트 안에 첫 번째 계층의 오류 정정을 직접 넣었고, Quantum Circuits 는 “이중 레일 큐비트” 설계로 하드웨어 수준에서 오류 감지를 넣었다. SEEQC 는 디지털 제어와 다중화로 크로스톡 같은 주요 노이즈 원인을 피한다.

“먼저 오류 정정, 그 다음 확장” — Rob Schoelkopf, Quantum Circuits

실용화 시점에 대해서는 대체로 2030년경 을 전망했다. 논리적 큐비트가 약 100개 되는 시점부터 고전 컴퓨터가 할 수 없는 흥미로운 작업이 시작되고, 2030년경이 “지수 곡선의 변곡점” 이 시작되는 시기라는 것이다. 양자 컴퓨팅은 스위치를 켜고 끄듯 오는 것이 아니라 점진적으로 발전한다.

확장 전략도 갈린다. PsiQuantum 은 반도체 산업의 제조 기술을 활용하고, Atom Computing 은 큐비트 수를 연 10배씩 늘리면서 품질 향상을 동시에 추구하며, SEEQC 는 핵심 기능을 모두 칩에 통합하는 쪽으로 간다.

패널 3 — 클라우드 기업의 전략

마이크로소프트와 AWS 의 양자 컴퓨팅 리더인 Krysta Svore(Microsoft Technical Fellow)와 Simone Severini(AWS Quantum Technologies GM)가 클라우드와 양자 컴퓨팅의 통합을 논의했다.

마이크로소프트 는 여러 양자 하드웨어 제공업체와 파트너십을 맺으면서, 자체적으로는 토폴로지컬 큐비트 기술에 장기 투자한다. Atom Computing 과 협력해 올해 50개 논리적 큐비트 구현을 목표로 한다.

AWS 는 초전도 기술 기반 양자 컴퓨터를 개발한다. 최근 Ocelot 초전도 칩을 발표해 확장 가능한 아키텍처에서 오류 정정을 시연했다.

논리적 큐비트는 빠르게 늘고 있다

지난 1년 사이의 진전이 인상적이다.

1년 전만 해도 ‘물리적 큐비트보다 나은 논리적 큐비트’ 는 0개였다
2023년 4월, Quantinuum 과 함께 4개 구현
5개월 후 12개로 3배 증가
2개월 후 Atom Computing 과 28개 달성
올해 목표는 50개
다음 세대는 약 10,000개 물리적 큐비트 기반의 100개 논리적 큐비트

양자-AI 통합

패널에서는 양자 컴퓨팅과 AI 의 결합이 새로운 패러다임이 될 것이라는 이야기가 나왔다.

하나는 양자 컴퓨터를 고품질 데이터 생성 도구로 쓰는 것 이다. 양자 컴퓨터로 만든 데이터를 AI 모델 훈련에 쓰면, 적은 양의 고품질 데이터로도 성능을 크게 올릴 수 있다. 특히 센서나 계측기로 직접 데이터를 모으기 어려운 영역에서 중요하다.

다른 하나는 “양자 AI 팩토리” 의 등장 가능성이다. 양자 컴퓨터, 기계 학습, AI 가 함께 작동하는 통합 과학 연구 환경이며, 기계가 질문하고 인간이 대답하는 양방향 과학 탐구다.

핵심 정리

양자 컴퓨팅은 독립적 기술이 아니라 보완적 도구다. CPU/GPU 를 대체하는 것이 아니라 특정 과학 문제를 푸는 특수 목적 가속기 역할을 한다
오류 정정이 실용화의 열쇠다. 모든 양자 기술이 마주한 핵심 과제이며 접근법이 다양하다
논리적 큐비트 수가 빠르게 늘고 있다. 1년 전 0개에서 28개로, 올해 목표는 50개다
양자-AI 시너지. 양자 컴퓨터가 고품질 데이터를 만들고 AI 가 그것을 활용하는 패러다임이 등장하고 있다
실용화 시점은 2030년경. 약 100개 논리적 큐비트로 화학, 재료 과학, 생물학에서 실질적 영향이 기대된다

GTC 2025 패널 토크는 양자 컴퓨팅이 이제 학술적 논의를 넘어 실용화를 위한 구체적인 로드맵과 응용 사례를 갖춘 기술로 성숙해 가고 있음을 보여 주었다.