양자컴퓨팅 레이스, 어떤 기술이 승자가 될까?

미래를 여는 양자컴퓨터 기술방식 완전 해부

 

양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터와 달리 양자역학의 원리를 이용해 정보를 처리하는 기술인데, 그 핵심 방식 중 하나로 아이온큐의 **이온트랩 방식**과 구글, 마이크로소프트(MS)가 주로 사용하는 **초전도 방식**이 있습니다. 현재로서는 초전도(구글, IBM)가 큐비트 수와 상용화에서 앞서고, 이온트랩(아이온큐)이 정확도와 초기 응용에서 강세입니다. 무엇보다 양자컴퓨터가 개발되기 위해서는 양자상태를 어떻게 안정적으로 유지시켜서 오류를 줄일 것인가에 있다고 하겠습니다. 양자컴퓨터를 만드는 데는 이 방법 말고도 여러 방식이 있으니 우선 어떤 길이 있고 우리는 어떤 방식에 좀 더 관심을 보이고 있는지 알아보도록 하겠습니다. 

우선 들어가기에 앞서 각각의 방식에 대해서 최대한 간단하고 쉽게 정리한다면 다음과 같습니다. 

 

비유로 쉽게 이해

양자컴퓨팅 방식은 요리 재료와 비슷합니다. 

- **이온트랩**: 정교한 레이저로 만드는 섬세한 디저트(정확하지만 느림).
- **초전도**: 빠르게 튀겨내는 패스트푸드(빠르고 많지만 약간 덜 정교).
- **광자**: 빛으로 만드는 예쁜 샐러드(빠르고 상온이지만 조합이 어려움).
- **위상수학**: 이론상 완벽한 고급 요리(아직 레시피 완성 안 됨).

 

양자컴퓨팅 방식은 이온트랩과 초전도 방식 외에도 여러 가지가 존재합니다. 각 방식은 큐비트(양자 비트)를 만들고 조작하는 방법이 다르고, 장단점도 달라서 연구와 상용화 단계에서 다양한 시도가 이뤄지고 있죠. 쉽게 설명하자면, 양자컴퓨팅은 문제를 풀기 위해 "양자역학의 마법"을 쓰는데, 그 마법을 구현하는 도구가 여러 가지인 셈입니다. 

 

양자컴퓨팅 방식은 어떤 것들이 있나?

 

 

 

1. 이온트랩 방식 (Ion Trap)
- **대표 기업**: 아이온큐(IonQ)
- **특징**: 전하를 띤 이온을 전기장·자기장으로 가두고 레이저로 조작.
- **상태**: 이미 설명했듯이, 정확도가 높고 안정적이지만 속도와 확장이 어려움.

2. 초전도 방식 (Superconducting Qubits)
- **대표 기업**: 구글, IBM, MS(일부), 리게티(Rigetti)
- **특징**: 초전도 회로를 극저온에서 마이크로파로 조작.
- **상태**: 빠르고 확장성이 좋아서 현재 큐비트 수가 가장 많음(IBM 433큐비트 등). 하지만 노이즈에 취약.


3. 광자 방식 (Photonic Qubits)
- **대표 기업**: 자나두(Xanadu), PsiQuantum
- **쉽게 설명**: 빛 알갱이(광자)를 큐비트로 사용해요. 광자를 만들고, 거울이나 렌즈 같은 광학 장치로 조작해서 계산해요.
- **장점**: 상온에서 작동 가능하고, 빛이 빠르게 이동해서 통신에 유리해요. 광섬유와도 잘 맞음.
- **단점**: 광자를 정확히 제어하고 측정하는 게 어려워요. 큐비트 간 얽힘을 만들기도 까다로움.
- **가능성**: 대규모 네트워크 양자컴퓨터나 양자 통신에 적합할 수 있어요. PsiQuantum은 100만 큐비트를 목표로 하고 있음.


4. 중성 원자 방식 (Neutral Atom)**
- **대표 기업**: 콴타컴(Quanta), 콜드퀀타(ColdQuanta)
- **쉽게 설명**: 전하를 띠지 않은 중성 원자를 광학 핀셋(레이저로 만든 작은 그물)으로 잡아서 큐비트로 사용해요.
- **장점**: 이온트랩과 비슷하지만, 중성 원자라 서로 간섭이 적고 확장성이 더 좋아요. 상온 근처에서 가능.
- **단점**: 아직 기술이 초기 단계라 상용화 사례가 적음.
- **가능성**: 확장성과 안정성이 좋아서 중장기적으로 주목받고 있어요.



5. 반도체 양자점 방식 (Semiconductor Quantum Dots)
- **대표 기업**: 인텔, 퀀텀 모션(Quantum Motion)
- **쉽게 설명**: 반도체 칩에 전자를 가둬서 그 전자의 스핀(자석 같은 성질)을 큐비트로 활용해요. 기존 반도체 공정과 비슷해요.
- **장점**: 현재 컴퓨터 칩 만드는 기술과 호환돼서 대량 생산 가능성이 높아요.
- **단점**: 극저온이 필요하고, 스핀을 정밀하게 제어하기 어려움.
- **가능성**: 실리콘 기반이라 상용화에 유리할 수 있지만, 아직 초전도보다 뒤처져 있어요.



6. 위상수학 방식 (Topological Qubits)
- **대표 기업**: 마이크로소프트(MS)
- **쉽게 설명**: "엉뚱한 입자"(애니온, Anyon)를 이용해 큐비트를 만들어요. 이론적으로 오류에 강한 꿈의 방식이에요.
- **장점**: 노이즈와 오류에 매우 강해서 안정적인 양자컴퓨터를 만들 수 있을 가능성이 있음.
- **단점**: 애니온을 실험으로 구현하는 게 엄청 어려워서 아직 증명 단계에 머물러 있음.
- **가능성**: 성공하면 혁신적이지만, 실현까지 시간이 많이 걸릴 듯.



7. 질소 공공 중심 (NV Center)
- **대표 기업**: 엘리먼트 식스(Element Six), 연구 중심
- **쉽게 설명**: 다이아몬드 안에 질소와 빈 공간(공공)을 만들어 그 안의 전자 스핀을 큐비트로 사용해요.
- **장점**: 상온에서 작동하고, 아주 작은 센서로도 활용 가능(의료, 탐지 등).
- **단점**: 큐비트 수가 적고, 대규모 연산은 아직 어려움.
- **가능성**: 양자컴퓨터보다는 양자 센서나 소규모 응용에 더 적합.

 

세계 최고업체들은 어떤 방식을 사용할까?

1. 아이온큐의 이온트랩 방식

이온트랩은 아주 작은 입자(이온)를 전기장과 자기장으로 공중에 띄워놓고, 레이저로 그 입자를 찰칵찰칵 조종해서 계산을 하는 방식이에요. 이온은 원자에서 전자를 하나 떼어낸 것으로, 쉽게 말해 "전기를 띤 작은 공" 같은 거예요. 이 공들을 줄지어 세워놓고 빛(레이저)을 쏘아서 상태를 바꾸며 양자컴퓨터의 "0"과 "1"을 동시에 나타내는 큐비트로 사용하는 겁니다.

**특징**
- **어떻게 만드나?**: 이온을 특수 장치(트랩)에 가두고 레이저로 조작해요. 이온들이 서로 쿨롱 힘(전기적 끌림)으로 연결돼서 얽힘을 만들어요.
- **환경**: 굳이 엄청 차갑게 만들지 않아도 돼요. 상온 근처에서도 작동 가능.
- **정확도**: 한 번 연산할 때 거의 틀리지 않아요(99% 이상 정확).

**장점**
1. **정확도가 높아요**: 계산 하나하나가 매우 정밀해서 오류가 적어요.
2. **안정적이에요**: 이온의 상태가 오래 유지돼서 계산 중에 망가질 걱정이 덜해요(결맞음 시간이 길어요).
3. **상온에서 가능**: 초저온 냉각기가 필요 없어서 장비가 덜 복잡할 수 있어요.

**단점**
1. **느려요**: 초전도 방식보다 연산 속도가 느려서 한 번 계산하는 데 시간이 더 걸려요(마이크로초 단위).
2. **확장 어려움**: 이온을 많이 가두려면 장치가 복잡해지고, 지금은 큐비트 수가 적어요(최대 32~64개 목표).
3. **레이저가 복잡**: 이온을 조종하려면 정밀한 레이저가 필요해서 만들기 힘들어요.



2. 구글과 MS의 초전도 방식

초전도 방식은 전기가 저항 없이 흐르는 아주 얇은 금속 회로(초전도체)를 사용해요. 이 회로를 엄청 차갑게(-273도 근처) 만든 뒤에, 전자기파(마이크로파)를 쏴서 회로의 전류 상태를 조종하며 큐비트를 만드는 방식이에요. 마치 얼음처럼 차가운 환경에서 작은 전기 신호로 계산을 하는 셈이에요.

**특징**
- **어떻게 만드나?**: 초전도 회로를 칩에 새기고, 극저온 냉각기에서 마이크로파로 상태를 바꿔요.
- **환경**: 극저온(-273도 가까이)이 필수라서 냉각 장치가 필요해요.
- **속도**: 연산이 아주 빠빠(나노초 단위).

**장점**
1. **빨라요**: 연산 속도가 엄청 빨라서 계산을 순식간에 끝낼 수 있어요.
2. **확장 쉬움**: 칩에 회로를 더 새기면 큐비트를 늘릴 수 있어요. 구글은 72큐비트(Sycamore), IBM은 433큐비트(Osprey)까지 갔어요.
3. **제작 기술 활용**: 반도체 공정 비슷해서 기존 기술로 만들기 쉬워요.

**단점**
1. **불안정해요**: 큐비트 상태가 금방 망가져요(결맞음 시간이 짧음). 외부 소음(노이즈)에 약해요.
2. **초저온 필요**: 엄청 차가운 환경을 만들어야 해서 냉각 장비가 비싸고 커요.
3. **오류 많음**: 연산 정확도가 이온트랩보다 낮아서 오류 수정이 필요해요.

항목	이온트랩(아이온큐)	초전도 (구글, MS)
큐비트 재료	전하 띤 이온(작은입자)	초전도 회로 (금속칩)
작동온도	상온 근처 가능	극저온 (-273도 근처)
연산속도	느림 (마이크로 초)	빠름 (나노초)
정확도	매우높음 (99%이상)	조금 낮음 (오류 수정 필요)
확장성	어려움( 현재 32 ~ 64 큐비트 목표)	쉬움(100큐비트 이상가능)
장비복잡도	레이저와 트랩 필요	냉각기와 칩 설계 필요

가능성 측면

 

아이온큐 이온트랩의 가능성

- **지금 강점**: 작은 규모의 문제를 정확히 풀어내는 데 적합해요. 예를 들어, 화학 시뮬레이션(신약 개발)이나 최적화 문제(물류 효율) 같은 분야에서 빨리 실용화될 가능성이 높아요.
- **미래**: 큐비트 수를 늘리고 속도를 개선하면 더 큰 문제를 풀 수 있어요. 하지만 확장성 문제가 해결되지 않으면 초전도에 밀릴 수도 있어요.
- **현실성**: 초기 상용화에 강점이 있지만, 수백~수천 큐비트로 가려면 혁신이 필요해요.

구글, MS 초전도의 가능성

 

- **지금 강점**: 큐비트 수가 많아서 더 복잡한 문제를 시도할 수 있어요. 구글은 2019년에 "양자 우월성"을 증명했다고 주장(Sycamore로 54큐비트 사용)했어요.
- **미래**: 속도와 확장성 덕분에 대규모 양자컴퓨터로 갈 가능성이 높아요. 오류 수정 기술(예: MS의 위상수학적 큐비트 연구)이 발전하면 실용성이 폭발적으로 커질 거예요.
- **현실성**: 장기적으로 범용 양자컴퓨터를 만들 가능성이 크지만, 지금은 노이즈와 오류 때문에 실용화가 더뎌요.

 

뭐가 더 나을까?

- **단기적으로 (5~10년)**: 아이온큐의 이온트랩이 정확도와 안정성 덕분에 특정 문제(화학, 최적화)에서 먼저 실용화될 가능성이 크다고 합니다. 상온에서 작동한다는 점도 상용화 비용을 낮출 수 있는 부분입니다.
- **장기적으로 (10년 이상)**: 초전도 방식이 큐비트 수와 속도에서 앞서면서 대규모 연산(예: 암호 해독, AI 학습)에 더 적합할 것으로 보고 있습니다. 특히 구글과 MS의 자본과 기술력이 밀어붙이면 가능성이 더 커지고 있는 상태입니다.

쉽게 비유하자면, 이온트랩은 "정확하고 느린 명사수" 같고, 초전도는 "빠르고 많은 화살을 쏘는 궁수" 같다고 할 수 있습니다. 지금은 명사수가 작은 과녁을 잘 맞추고 있지만, 미래엔 화살을 더 정교하게 쏘는 궁수가 대세가 될 수도 있다는 의미지요. 양쪽 다 미래가 기대되는 기술이니 상황에 따라 다르게 빛날 수 있습니다.


결론적으로, 이온트랩과 초전도 외에도 다양한 방식이 연구되고 있고, 어떤 방식이 최종 승자가 될지는 지켜봐야 하는 상황입니다. 문제마다 적합한 도구가 다를 수 있으니, 앞으로 기술 발전을 지켜보는 게 우리에게는 큰 희망과 기쁨이 될 것 같습니다.