물리학자 리처드 파인만(Richard Feynman)이 1982년 양자 역학의 특성을 활용하여 컴퓨팅에 혁명을 일으키는 방법을 처음 제안한 이후 양자 컴퓨팅은 가장 유망한 기술 중 하나가 되었습니다. 일반 컴퓨터보다 수십 배, 심지어 수백 배에 달하는 컴퓨팅 성능을 갖춘 양자 컴퓨터는 전 세계 수많은 기술 기업, 대규모 학계, 정부를 끌어들이는 연구 핫스팟입니다. 기업은 물론 심지어 국가에서도 양자 컴퓨팅 시스템이 오늘날의 '고전적인' 컴퓨팅 시스템에 비해 갖는 이점에 집중하여 소위 '양자 우월성'을 달성하고 있습니다.

그러나 구글은 2년 전 이 이정표에 도달했다고 주장했지만, 양자우월성 달성은 기존 컴퓨터로는 해결이 불가능한 현실적 문제를 해결하지 못했고, IBM을 비롯한 여러 기업들은 곧 이를 입증했다. Google의 양자 컴퓨팅 시스템의 알려진 장점 중 일부는 기존 컴퓨터를 조정하여 상쇄될 수 있습니다.

양자역학은 아원자 입자의 거동을 연구하는 물리학의 한 분야입니다. 신비한 양자역학을 이용한 양자 컴퓨팅은 고전 뉴턴 물리학의 한계를 뛰어넘어 기하급수적인 컴퓨팅 능력을 달성하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 기술 세계의 오랜 꿈입니다.

클래식 컴퓨터는 비트를 저장되는 정보의 단위로 사용하며 비트는 "0" 또는 "1"을 나타냅니다. 그러나 양자컴퓨터에서는 상황이 완전히 달라진다. 큐비트는 정보의 단위로 '0', '1'을 나타낼 수도 있고, '1과 0' 모두를 나타낼 수도 있다. 이는 양자컴퓨터가 '0'과 '1'의 가능한 모든 조합을 중첩해 '1'과 '0'의 상태가 동시에 존재할 수 있다는 뜻이다.

즉, 클래식 컴퓨터의 2비트 레지스터는 한 번에 하나의 이진수만 저장할 수 있는 반면, 양자 컴퓨터의 2비트 큐비트 레지스터는 4가지 상태 모두의 중첩을 동시에 유지할 수 있습니다. 동시. 큐비트 개수가 n개일 때, n 큐비트에 대해 하나의 연산을 수행하는 양자 프로세서는 클래식 비트에 대해 2n 연산을 수행하는 것과 동일해 양자 컴퓨터의 처리 속도가 크게 향상된다. 기존 컴퓨터와 비교하여 양자 컴퓨터는 컴퓨팅 성능의 기하급수적인 확장과 폭발적인 성장을 달성하여 '양자 우월성'을 형성할 수 있습니다.

컴퓨팅 성능 향상 외에도 양자 컴퓨팅의 또 다른 핵심 이점은 에너지 소비를 줄이는 것입니다. 에너지 소비가 고전 컴퓨터의 주요 기술 문제라는 것은 잘 알려져 있습니다. 프로세서는 두 개의 입력 데이터 문자열에 대해 XOR 연산을 수행하고 출력 결과는 하나의 데이터 세트입니다. 계산 후에는 데이터 양이 자연스럽게 감소하므로 데이터 신호가 사라집니다. 열을 발생시킵니다.

따라서 클래식 컴퓨팅이 통합될수록 열을 발산하기가 더 어려워집니다. 무어의 법칙이 점근적 한계에 접근함에 따라 향후 컴퓨팅 능력의 향상은 더 많은 컴퓨팅 칩을 쌓아야만 가능하며, 이는 더 많은 에너지 소비로 이어질 것입니다.

하지만 양자컴퓨팅에서는 아무리 많은 데이터 세트를 입력하더라도 계산 과정에서 데이터의 양이 변하지 않으며 에너지도 없습니다. 계산 과정에서 소비됩니다. 이는 에너지 소비가 마지막 측정에서만 발생함을 의미합니다. 클래식 컴퓨팅은 모든 비트를 계산하는 동안 에너지를 소비합니다.

컴퓨팅 성능을 높이고 에너지 소비를 줄이는 핵심 이점을 갖춘 양자 컴퓨팅은 현재 컴퓨터 산업의 발전 기술 경로에서 벗어나 미래를 전복시키는 새로운 기술이 될 것입니다.

현재 일부 전통 산업의 경우 수많은 R&D 링크로 인해 컴퓨팅 압박이 대두되고 있으며, 특히 분자 분야에서 R&D를 수행하는 산업에서는 기존 인간 기술의 컴퓨팅 능력으로 인해 시간이 많이 걸립니다. 바이오 의약품, 화학, 에너지 등과 같은 비용이 많이 들고 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항이 높은 다른 기술 산업도 있으며, 이는 검색, 디지털 보안과 같은 상용 애플리케이션에 양자 컴퓨팅을 사용할 수 있는 영역이기도 합니다. , 인공지능, 머신러닝, 그리고 현재 인기 있는 메타버스 등

의심할 바 없이, 양자 기술과 같은 슈퍼컴퓨팅 기술이 없다면 이들 산업과 분야가 현재의 칩과 컴퓨터 컴퓨팅 기술에 의존하여 막대한 양의 데이터를 처리하고 초장거리를 달성하기는 어려울 것입니다. 초고속 데이터 처리, 초고속 보안 전송, 컴퓨팅 및 애플리케이션.

계산 화학을 예로 들면, 카페인과 같은 상대적으로 기본적인 분자를 시뮬레이션하려면 10^48비트를 갖춘 기존 컴퓨터가 필요합니다. 이는 지구상 원자 수의 10개에 해당합니다. 페니실린을 시뮬레이션하려면 10^86비트가 필요합니다. 이는 관측 가능한 우주의 원자 수보다 큰 숫자입니다. 기존 컴퓨터로는 이러한 작업을 처리할 수 없지만 양자 영역에서는 이러한 계산이 가능합니다.

현재 양자컴퓨팅이 점점 더 주목받고 있습니다. 무어의 법칙을 깨고 컴퓨터 컴퓨팅 성능의 기하급수적인 성장을 달성하는 신흥 기술로서 수많은 기술 기업과 대규모 학계 그룹이 투자를 유치했습니다.

실제로 양자컴퓨팅 산업의 미래에 대한 예측은 다양하지만 그 규모가 엄청날 것이라는 의견이 거의 대부분이다. 양자 정보 추적 웹사이트 Quantum Computing Report의 운영자인 Doug Finke는 "양자 컴퓨팅 시장은 2025년쯤에는 10억 달러에 도달하고, 2030년에는 500억 달러에 이를 수 있다고 생각합니다. -100억 달러"라고 말했습니다. 오늘날 고성능 컴퓨팅 시장의 -20%. Honeywell의 추정에 따르면 양자 컴퓨팅은 향후 30년 동안 1조 달러의 가치가 있을 수 있습니다.

양자컴퓨팅의 폭넓은 시장 전망을 바탕으로 양자컴퓨팅의 상용화가 왜 대규모의 공공 및 민간 투자를 유치할 수 있는지 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 주류 벤처 캐피탈과 대기업은 이미 민간 양자컴퓨팅 기업에 투자하고 있습니다. 구글, IBM, 하니웰 같은 규모의 기업들은 자체 연구, 사모펀드 투자, 협력 등 양자 컴퓨팅에 막대한 투자를 하고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 2021년에만 양자컴퓨팅 연구에 민간 투자가 10억 달러 이상이 될 것이라고 합니다.

그 중 대부분의 프로젝트와 회사는 초기 단계에 있으며 대부분 시드 라운드, A 라운드 또는 인큐베이션/액셀러레이션 상태에 있습니다. 양자컴퓨팅에 대한 투자 대상이 매우 특별하다는 점은 주목할 만하다. 양자컴퓨팅의 슈퍼컴퓨팅 능력과 양자암호로 구성된 통신망의 암호화로 인해 '국가대표팀 투자'가 그 속에서 빼놓을 수 없는 원동력이 된다. .

실제로 주류 투자기관과 대기업의 참여 외에도 미국 DOE, CIA, NASA, 캐나다 STDC, 텔스트라텔레콤 등 '국가대표팀'의 역할이 상당했다. 홍보하는 역할을 합니다. 그들은 기부, 투자, 인큐베이션의 형태로 양자 컴퓨팅의 과학적 연구와 상용화를 촉진합니다. 예를 들어 Google의 양자 컴퓨팅 프로젝트 중 하나는 NASA와 협력하여 기술의 최적화 기능을 우주 여행에 적용하는 것입니다.

또한 미국 정부는 NQI(National Quantum Initiative) 프로젝트에 약 12억 달러(약 1조 2천억 원)의 투자를 준비하고 있습니다. 이 프로젝트는 학계와 민간 부문의 양자 정보 과학 연구 및 개발을 위한 전반적인 프레임워크를 제공하기 위해 2018년 말에 공식적으로 시작되었습니다. 영국 국가 양자 기술 계획(NQTP)은 10년에 걸쳐 10억 파운드를 투자하겠다는 약속으로 2013년에 시작되었습니다. 이 계획은 이제 두 번째 단계에 접어들었습니다.

우리나라의 경우, 우리나라의 기술 기업들이 미국보다 양자컴퓨팅 분야에 늦게 진출했지만, 최근에는 업계 선두 기업과 과학 연구 기관들도 양자컴퓨팅 분야에 협약을 맺기 시작했다. 컴퓨팅. 2021년 '양회'에서 양자정보기술이 처음으로 언급돼 '14차 5개년 계획' 돌파를 위한 중국 핵심 기술 중 하나로 자리매김했다. 보안 및 포괄적인 개발".

기술 대기업 측면에서 텐센트는 2017년 양자컴퓨팅 분야에 진출해 인공지능, 로봇, 양자컴퓨팅을 활용해 미래지향적 인프라를 구축하는 'ABC2.0' 기술 레이아웃 활용을 제안했다. .

화웨이는 2012년부터 양자 컴퓨팅 연구에 참여해 왔습니다. 양자 컴퓨팅은 화웨이 중앙 연구소 데이터 센터 연구소의 중요한 연구 분야입니다. 연구 방향에는 양자 컴퓨팅 소프트웨어, 양자 알고리즘 및 애플리케이션 등이 포함됩니다. 알리바바는 실험실을 설립해 하드웨어를 핵심으로 하는 풀스택 R&D를 진행하는 한편, 업계 체인의 업스트림, 미드스트림, 다운스트림에서 파트너와 함께 생태계를 구축하고 애플리케이션을 탐색하고 구현한다.

기술 기업과 스타트업 기업 모두 양자컴퓨팅에 대한 기대와 열정이 높다는 것을 알 수 있다.

양자컴퓨팅의 파괴성은 예측 가능하지만 양자컴퓨팅이 실제로 유용한 생산과 생활에 투입되기까지는 아직 갈 길이 멀다. 기술이 아직 개발 단계에 있기 때문에, 양자 기술이 학술적 구현에서 기업 상용화로 넘어가는 과정에서 업계는 여전히 기술 혁신과 대규모 대량 생산이라는 현실적인 딜레마에 직면해 있습니다.

현재 양자컴퓨팅 상용화는 아직 기술 탐색 단계에 있다. 현재 양자컴퓨팅은 이론 및 실험 수준에서 몇 가지 중요한 돌파구를 마련했지만 미국, 유럽, 중국을 포함한 일부 국가에서는 양자 기술 수준에서 서로 다른 돌파구와 성과를 거두었으며 이에 상응하는 상용화도 이루어졌습니다. 응용 프로그램. 그러나 현재 이러한 상업적 응용은 아직 초기 단계이거나 기술 탐색 및 적용 단계에 있습니다.

예를 들어 큐비트는 양자 얽힘을 형성하기 위해 양자 일관성이 필요하며 이는 기존 컴퓨터의 이득 트랜지스터가 필요한 것과 동일합니다. 그러나 대규모 및 일관성을 달성하는 방법은 양자 컴퓨터 시스템이 직면한 가장 큰 과제입니다. 이러한 문제는 양자 정보를 복사할 수 없고, 양자 컴퓨터의 하위 시스템이 서로 얽혀 있어 모든 디자인을 글로벌 관점에서 생각하게 되기 때문에 이론적으로도 해결하기 어렵다.

게다가 현재 완벽하지 않은 양자컴퓨터도 아직은 더 많은 개선이 필요합니다. 얕은 양자 회로는 결맞음(decoherence)을 제한하기 위해 더 높은 게이트 충실도와 더 높은 안정성이 필요합니다. 양자 어닐링 기계는 연결성, 제어 정확도 및 일관성 시간의 개선이 필요합니다.

상용화 관점에서 현재 양자기술 트랙에서 누적 이익을 달성한 기업은 거의 없다. 높은 기술 장벽으로 인해 기업은 종종 R&D에 수십억 달러를 투자하지만 제품은 여전히 ​​시행착오를 겪고 있어 상용화 개발이 어렵습니다. 아이온큐(IonQ)를 예로 들면, 양자컴퓨팅에 주력하는 유니콘 기업으로, 회사가 공개한 재무자료에 따르면 2019년과 2020년에는 매출 20만 달러와 0달러를 달성했고 순손실은 각각 892만 6천 달러를 기록했다. , 1,542만 4천 달러로 상용화 수준이 매우 낮으며, 투자금의 대부분이 연구개발비입니다.

200개 이상의 양자 기술 스타트업을 추적한 후 Doug Fink는 대다수가 적어도 현재 형태로는 존재하지 않더라도 10년 이내에 사라질 것이라고 예측합니다. 그는 “승자도 있겠지만 패자도 많을 것이고, 폐업하는 사람도 있을 것이고, 인수되는 사람도 있고, 합병되는 사람도 있을 것”이라고 말했다. 현재의 양자컴퓨팅 기술은 일련의 돌파구를 마련했고 지속적인 돌파구를 마련하는 과정에 있습니다. 전 세계 정부도 이에 대해 큰 중요성을 부여하고 많은 재정적, 인적 자원을 투자했지만 여전히 일부 문제가 있습니다. 본격적인 대규모 상용화까지는 갈 길이 멀다. 대규모 상용화에는 기술적인 안정성이 요구되는데, 이는 실험적, 소규모 적용과는 본질적으로 다릅니다.

현재 양자컴퓨팅 기술이 직면한 핵심 문제는 여전히 경험물리학 단계의 문제이다. 이론물리학 단계는 기본적으로 성숙했지만, 경험물리학 단계에 들어서면 필요한 것은 파악하기 어렵고 극도로 예측하기 어려운 안정적인 양자 얽힘은 숙달 가능한 "안정성" 기술이 될 수 있습니다.

전반적으로 양자컴퓨팅의 미래는 낙관적이며, 양자컴퓨팅 상용화에 관한 모든 것이 이제 막 시작되었습니다. 양자컴퓨팅의 첫 번째 실제 적용이 어떤 기술 회사에서 나온 것인지, 또는 양자 컴퓨팅을 적용하려는 다른 데이터 서비스 회사, 은행, 제약 회사 또는 제조업체에서 나온 것인지에 관계없이 우리는 지금까지 양자 컴퓨팅 빙산의 일각만을 발견했을 수 있습니다. 기술, 양자 컴퓨팅 경쟁은 이미 시작되었습니다.