양자 컴퓨팅 동향 (2025-10-20)

2025-10-20, G25DR

1. 서론

본 보고서는 2025년을 기점으로 양자 컴퓨팅 기술의 현황을 종합적으로 분석하고, 미래 기술 발전 방향과 산업적 파급 효과를 전망하는 것을 목적으로 한다. 고전 컴퓨팅의 패러다임을 근본적으로 전환할 잠재력을 지닌 양자 컴퓨팅의 핵심 원리, 하드웨어 기술 동향, 주요 난제, 글로벌 기술 경쟁 구도, 응용 분야 및 대한민국의 기술 개발 현황을 심층적으로 다룬다. 1

2025년은 유엔(UN)이 지정한 ’세계 양자 과학기술의 해’로서, 양자 기술이 수십 년간의 이론 및 실험실 연구 단계를 넘어 본격적인 산업화 및 상용화의 문턱에 서 있음을 시사하는 상징적인 해이다. 3 세계 최대 규모의 기술 전시회인 CES 2025에서도 양자 컴퓨팅이 처음으로 독립된 프로그램으로 다뤄지며 핵심 키워드로 부상하였는데, 이는 기술의 성숙도와 시장의 기대감이 과거와는 다른 임계점에 도달했음을 의미한다. 3

현재 양자 컴퓨팅 기술은 중대한 전환기를 맞이하고 있다. 지금까지의 기술 개발은 ‘잡음이 있는 중규모 양자(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)’ 장치의 시대라 할 수 있다. 이 시기의 주된 목표는 상당한 수준의 잡음과 오류를 감수하면서도 물리적 큐비트의 수를 늘려, 특정 문제에서 고전 슈퍼컴퓨터를 능가하는 ’양자 우위(Quantum Advantage)’를 시연하는 것이었다. 구글이 2019년 시카모어(Sycamore) 프로세서로 달성한 성과는 이러한 NISQ 시대의 정점을 보여주는 대표적 사례이다. 5 그러나 이러한 성취는 동시에 NISQ 기술의 근본적인 한계를 명확히 드러냈다. 큐비트의 양자 상태가 외부 환경과의 상호작용으로 인해 쉽게 붕괴하는 결어긋남(decoherence) 현상과 그로 인한 높은 오류율은, 양자 컴퓨터가 복잡하고 실용적인 문제를 해결하는 데 있어 가장 큰 걸림돌로 작용했다. 6

이러한 한계를 극복하기 위해, 양자 컴퓨팅 분야의 연구개발 패러다임은 이제 ’오류 내성(fault-tolerance)’의 확보로 무게 중심을 옮기고 있다. 이는 단순히 물리적 큐비트의 수를 늘리는 것을 넘어, ‘양자 오류 정정(Quantum Error Correction, QEC)’ 기술을 통해 다수의 불안정한 물리적 큐비트를 묶어 하나의 안정적인 ’논리적 큐비트(logical qubit)’를 구현하는 방향으로의 전환을 의미한다. IBM과 구글과 같은 선도 기업들의 최신 기술 로드맵은 이러한 전략적 변화를 명확히 보여준다. IBM은 2029년까지 수백 개의 논리 큐비트를 갖춘 오류 내성 양자 컴퓨터 구축을 목표로 하고 있으며 9, 구글의 최신 ‘윌로우(Willow)’ 칩은 물리적 큐비트 수를 늘림으로써 논리적 오류율을 감소시킬 수 있음을 실험적으로 증명하며 QEC의 실현 가능성을 입증했다. 11

따라서 본 보고서는 이러한 기술적 변곡점에서 양자 컴퓨팅의 현재 좌표를 정확히 제시하고, 미래 기술 경쟁의 향방과 산업 전략 수립에 필요한 깊이 있는 통찰을 제공하고자 한다.

2. 양자 컴퓨팅의 근본 원리

2.1 고전 컴퓨팅의 한계와 양자 패러다임의 등장

고전 컴퓨터는 현대 디지털 사회의 근간을 이루지만, 그 작동 원리는 근본적으로 결정론적 물리학에 기반한다. 정보의 기본 단위인 ’비트(bit)’는 전압의 높고 낮음에 대응하여 0 또는 1이라는 두 가지 확정적인 상태 중 하나만을 표현할 수 있다. 12 컴퓨터의 모든 연산은 이러한 비트들의 조합에 대해 AND, OR, NOT과 같은 논리 게이트를 적용하여 수행된다. 연산 속도를 높이기 위해 수많은 트랜지스터를 집적하고, 물리적으로 분리된 여러 개의 코어를 사용해 작업을 병렬로 처리하지만, 각 비트는 연산의 매 순간 여전히 0 또는 1이라는 단일한 값을 가진다. 15

이러한 고전적 방식은 특정 유형의 문제들, 특히 문제의 복잡도가 입력 크기에 따라 지수적으로 증가하는 문제들 앞에서 한계에 부딪힌다. 예를 들어, 거대 분자의 양자역학적 거동을 정확히 시뮬레이션하거나, 매우 큰 숫자를 소인수분해하는 문제는 현존하는 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 현실적인 시간 내에 해결하는 것이 불가능하다.

양자 컴퓨팅은 이러한 고전적 계산의 한계를 극복하기 위해 등장한 새로운 패러다임이다. 이는 단순히 고전 컴퓨터를 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 자연의 가장 근본적인 작동 방식인 양자역학의 원리를 계산 과정에 직접 도입하여 문제에 접근하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 것이다. 1 양자 컴퓨터는 원자나 전자와 같은 미시 세계 입자들이 보이는 비직관적인 현상들, 즉 ’중첩’과 ’얽힘’을 정보 처리의 핵심 도구로 활용함으로써 고전적으로는 불가능했던 계산 영역에 접근할 수 있는 잠재력을 가진다. 2

2.2 큐비트(Qubit): 양자 정보의 기본 단위

양자 컴퓨터의 정보 처리 능력은 그 기본 단위인 ’큐비트(qubit)’에서 비롯된다. 12 큐비트는 ’양자 비트(quantum bit)’의 줄임말로, 고전 비트와 마찬가지로 측정되었을 때는 0 또는 1이라는 두 가지 상태 중 하나로 결정된다. 그러나 큐비트의 진정한 힘은 측정되기 이전의 상태에 있다. 양자역학의 원리에 따라 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가지는 ’중첩(superposition)’이라는 제3의 상태로 존재할 수 있다. 6

이는 동전 던지기에 비유할 수 있다. 고전 비트가 바닥에 떨어진 후 ‘앞면(0)’ 또는 ’뒷면(1)’으로 결정된 상태라면, 큐비트는 동전이 공중에서 회전하는 동안 앞면과 뒷면의 가능성을 동시에 품고 있는 상태와 유사하다. 8 수학적으로 큐비트의 상태 |\psi\rangle는 두 기저 상태 |0\rangle과 |1\rangle의 선형 결합으로 표현된다.

|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle
여기서 \alpha와 \beta는 복소수 확률 진폭이며, |\alpha|^2 + |\beta|^2 = 1을 만족한다. |\alpha|^2는 큐비트를 측정했을 때 0이 나올 확률을, |\beta|^2는 1이 나올 확률을 의미한다.

이 중첩 특성은 큐비트의 수가 늘어날수록 폭발적인 정보 표현 능력을 부여한다. 고전 컴퓨터에서 n개의 비트는 2^n개의 가능한 상태 중 단 하나만을 표현할 수 있다. 반면, n개의 큐비트는 중첩을 통해 2^n개의 모든 상태를 동시에 표현하고, 이에 대한 연산을 한 번에 수행할 수 있는 잠재력을 가진다. 12 예를 들어, 64개의 큐비트는 2^{64} (약 1844경)개의 상태를 동시에 중첩하여 다룰 수 있다. 12 이는 고전적인 64비트 컴퓨터가 이 거대한 수의 상태 중 단 하나만을 한 번에 처리할 수 있는 것과 극명한 대조를 이룬다. 이처럼 방대한 계산 공간을 동시에 탐색할 수 있는 능력이 바로 ’양자 병렬성(quantum parallelism)’의 근원이며, 양자 컴퓨팅이 특정 문제에서 고전 컴퓨터를 압도할 수 있는 이유이다.

2.3 중첩(Superposition)과 얽힘(Entanglement): 양자 연산의 핵심

양자 컴퓨터의 연산 능력은 큐비트의 두 가지 핵심적인 양자역학적 특성, 즉 ’중첩’과 ’얽힘’에 의해 발현된다.

**중첩(Superposition)**은 앞서 설명한 바와 같이, 큐비트가 측정되기 전까지 여러 가능한 상태의 확률적 조합으로 존재하는 것을 의미한다. 7 양자 컴퓨터는 이 중첩 상태에 있는 큐비트들에 하다마드 게이트(Hadamard gate)와 같은 양자 게이트 연산을 가함으로써, 가능한 모든 입력 값에 대한 계산을 단 한 번의 연산으로 동시에 수행하는 효과를 얻는다. 14 계산이 끝난 후 큐비트들을 측정하면, 중첩 상태는 붕괴되고 확률 진폭에 따라 하나의 고전적인 결과(0 또는 1의 조합)가 도출된다. 양자 알고리즘의 설계 목표는 양자 간섭(quantum interference) 현상을 이용하여 정답에 해당하는 상태의 확률 진폭은 증폭시키고, 오답에 해당하는 상태의 확률 진폭은 서로 상쇄시켜, 측정 시 정답을 높은 확률로 얻어내는 것이다. 2

**얽힘(Entanglement)**은 중첩보다 더욱 비직관적이고 강력한 양자 현상이다. 이는 둘 이상의 큐비트가 개별 입자의 상태로는 설명될 수 없는 하나의 통합된 양자 시스템을 형성하는 것을 말한다. 17 얽혀 있는 큐비트 쌍은 마치 보이지 않는 끈으로 연결된 것처럼, 아무리 멀리 떨어져 있더라도 한쪽 큐비트의 상태를 측정하는 순간 다른 쪽 큐비트의 상태가 즉시 결정되는 강한 상관관계를 보인다. 7 예를 들어, 특정 방식으로 얽힌 두 큐비트가 있다면, 한쪽이 0으로 측정되는 순간 다른 쪽은 반드시 1로 측정된다. 이 비고전적 상관관계는 큐비트들 사이에 정보를 효율적으로 분배하고, 복잡한 다중 큐비트 연산을 수행하는 데 필수적인 자원으로 활용된다. 얽힘은 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터로는 불가능한 방식으로 정보를 처리하고, 복잡한 문제들을 더 빠르게 해결할 수 있게 만드는 핵심 동력이다. 7

3. 양자 컴퓨터 하드웨어 플랫폼 기술 동향

3.1 큐비트 구현 방식의 다각화

신뢰성 있는 양자 컴퓨터를 구축하기 위한 첫 번째 관문은 안정적으로 양자 상태를 유지하고 정밀하게 제어할 수 있는 물리적 시스템, 즉 큐비트를 구현하는 것이다. 6 이론적으로는 명확하게 구분되는 두 개의 양자 에너지 상태를 가진 어떠한 물리계라도 큐비트로 활용될 수 있기 때문에 6, 현재 전 세계 연구 그룹과 기업들은 각기 다른 물리적 시스템을 기반으로 한 큐비트 기술을 경쟁적으로 개발하고 있다.

각 하드웨어 플랫폼은 고유의 물리적 특성으로 인해 장단점이 뚜렷하며, 이는 게이트 연산 속도, 큐비트의 안정성(결맞음 시간), 연산의 정확도(충실도), 그리고 시스템 확장성 등 핵심 성능 지표에서 차이를 만들어낸다. 19 현재 어떤 단일 플랫폼도 모든 면에서 우월한 ‘만능’ 기술로 자리 잡지 못했으며, 특정 응용 분야나 문제 유형에 더 적합한 방식으로 기술이 분화하며 발전하는 양상을 보인다. 6

3.2 초전도 큐비트 (Superconducting Qubits)

구현 원리: 초전도 큐비트는 현재 가장 널리 연구되는 방식 중 하나로, 극저온(절대영도에 가까운 약 10mK) 환경에서 전기 저항이 0이 되는 초전도 물질로 구성된 미세 전기 회로를 이용한다. 6 특히 ’조셉슨 접합(Josephson junction)’이라는 비선형 소자를 포함한 이 회로는 인공적으로 양자화된 에너지 준위를 가지게 되어, 마치 거대한 인공 원자처럼 행동한다. 이 에너지 준위 중 가장 낮은 두 상태를 큐비트의 |0\rangle과 |1\rangle 상태로 정의하고, 마이크로파 펄스를 정밀하게 회로에 가하여 큐비트의 상태를 중첩시키거나 다른 큐비트와 얽히게 하는 등 양자 연산을 수행한다. 6

현황 및 주요 주자: IBM과 Google은 초전도 큐비트 기술 개발을 주도하는 양대 산맥으로, 이 분야의 기술 성숙도를 높이는 데 결정적인 역할을 해왔다. 1 이들은 기존의 성숙한 반도체 제조 공정(lithography)을 활용하여 실리콘 웨이퍼 위에 수백, 수천 개의 큐비트를 집적할 수 있다는 점에서 대규모화에 유리한 고지를 점하고 있다. 이러한 확장성을 바탕으로 두 기업은 물리적 큐비트 수 경쟁을 이끌어왔다. 19

장점: 나노초(nanosecond) 단위의 매우 빠른 게이트 연산 속도를 자랑하며, 반도체 공정을 기반으로 하므로 설계 유연성이 높고 대규모 칩 제작이 용이하다. 19

단점: 가장 큰 단점은 큐비트가 외부의 미세한 노이즈(열, 전자기장 등)에도 매우 민감하다는 것이다. 이로 인해 양자 상태가 유지되는 시간, 즉 ’결맞음 시간(coherence time)’이 마이크로초에서 밀리초 단위로 상대적으로 짧다. 또한, 큐비트를 작동시키기 위해 거대하고 값비싼 희석 냉동기를 필수적으로 사용해야 하며, 큐비트 수가 증가할수록 각 큐비트를 제어하고 측정하기 위한 배선이 기하급수적으로 복잡해져 확장성에 물리적 한계를 야기한다. 6 더불어, 현재의 2차원 평면 구조에서는 각 큐비트가 물리적으로 인접한 몇 개의 큐비트와만 상호작용할 수 있어 ’연결성(connectivity)’이 제한된다는 문제도 있다. 20

3.3 이온 트랩 큐비트 (Trapped-Ion Qubits)

구현 원리: 이온 트랩 방식은 자연에 존재하는 원자를 직접 큐비트로 활용한다. 먼저, 원자(주로 이터븀, 칼슘 등)에서 전자를 하나 떼어내 양전하를 띤 이온으로 만든다. 그 후, 초고진공 챔버 내에서 전자기장을 이용해 이 이온들을 공중에 안정적으로 포획한다. 1 큐비트의 |0\rangle과 |1\rangle 상태는 이온이 가진 고유의 안정적인 전자 에너지 준위(hyperfine states)에 해당하며, 특정 주파수의 레이저를 정밀하게 이온에 조사하여 큐비트 상태를 초기화하고, 양자 게이트를 적용하며, 최종 상태를 측정한다. 6

현황 및 주요 주자: Quantinuum(Honeywell Quantum Solutions와 Cambridge Quantum의 합병 회사)과 IonQ가 이 분야를 선도하는 대표적인 기업이다. 1 이들은 인공적으로 만든 초전도 회로와 달리, 자연의 원자를 큐비트로 사용하기 때문에 모든 큐비트가 물리적으로 완벽하게 동일하고 매우 안정적이라는 근본적인 장점을 가진다. 7

장점: 외부 노이즈로부터 잘 격리되어 있어 결맞음 시간이 수 초에서 수 분에 이를 정도로 매우 길다. 이는 복잡하고 긴 양자 알고리즘을 오류 없이 수행할 수 있는 잠재력이 높다는 것을 의미한다. 또한, 게이트 연산의 정확도를 나타내는 충실도(fidelity)가 매우 높으며, 포획된 이온들의 진동을 매개로 모든 큐비트가 서로 상호작용할 수 있는 ’완전 연결성(all-to-all connectivity)’을 구현할 수 있다는 점이 큰 강점이다. 6

단점: 큐비트를 제어하는 레이저 기반 게이트 연산 속도가 마이크로초 단위로 초전도 방식에 비해 상대적으로 느리다. 또한, 정교한 진공 시스템과 다수의 안정적인 레이저 시스템이 필요하여 전체 시스템이 복잡하다. 현재 기술로는 이온들을 주로 1차원 사슬 형태로 배열하기 때문에, 수백 개 이상의 큐비트로 확장하는 데 기술적인 어려움이 존재한다. 19

3.4 광자 큐비트 (Photonic Qubits)

구현 원리: 빛의 기본 입자인 광자(photon)가 가진 양자적 특성, 예를 들어 편광(수직 또는 수평) 상태를 큐비트의 |0\rangle과 |1\rangle 상태로 활용한다. 6 단일 광자를 생성하고, 빔 스플리터, 위상 변환기와 같은 선형 광학 소자들을 통해 광자들의 경로를 제어하고 서로 간섭시켜 양자 연산을 수행한다.

현황 및 주요 주자: 미국의 PsiQuantum과 캐나다의 Xanadu가 광자 기반 양자 컴퓨팅 개발을 이끌고 있다. 특히 PsiQuantum은 매우 야심찬 목표를 제시하며 주목받고 있다. 이들은 현재의 NISQ 단계를 건너뛰고, 처음부터 오류 정정이 가능한 100만 개 이상의 물리 큐비트를 집적한 대규모 양자 컴퓨터를 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기존의 성숙한 CMOS 반도체 제조 인프라를 적극적으로 활용하는 전략을 채택했다. 21

장점: 광자는 주변 환경과 거의 상호작용하지 않기 때문에 결맞음 시간이 매우 길고, 상온(room temperature)에서 구동이 가능하다는 혁신적인 장점을 가진다. 이는 극저온 냉각 장치가 필요 없음을 의미한다. 또한, 광섬유를 통해 양자 정보를 손실 없이 장거리로 전송할 수 있어, 분산형 양자 컴퓨팅이나 양자 인터넷과 같은 양자 통신 분야에 매우 유리하다. 6 기존 반도체 공정을 활용할 수 있다는 점은 대량 생산과 비용 절감 측면에서 엄청난 잠재력을 시사한다. 21

단점: 가장 큰 기술적 난제는 광자들이 본질적으로 서로 상호작용하지 않는다는 점이다. 이로 인해 두 큐비트 간의 얽힘을 만드는 2-큐비트 게이트를 구현하는 것이 매우 어렵고 확률적이다. 또한, 광학 소자를 통과하면서 광자가 손실되는 문제(photon loss)를 해결하는 것이 시스템의 신뢰도를 확보하는 데 있어 핵심적인 과제이다. 22

3.5 중성 원자 큐비트 (Neutral Atom Qubits)

구현 원리: 이온 트랩 방식과 같이 개별 원자를 큐비트로 사용하지만, 전하를 띠지 않는 중성 상태의 원자를 활용한다는 점에서 차이가 있다. ’광학 족집게(optical tweezers)’라고 불리는 고도로 집속된 레이저 빔을 이용하여 진공 챔버 내에서 수백, 수천 개의 중성 원자(주로 루비듐, 세슘 등)를 원하는 위치에 2차원 또는 3차원 격자 형태로 정밀하게 배열하고 포획한다. 7 레이저를 이용해 원자를 들뜬 상태(Rydberg state)로 만들어 원자 간 상호작용을 유도함으로써 양자 게이트를 수행한다. 7

장점: 큐비트를 2차원 및 3차원 배열로 자유롭게 배치할 수 있어 확장성(scalability) 측면에서 다른 어떤 플랫폼보다 큰 잠재력을 가지고 있다. 19 또한, 큐비트 제어가 무선(레이저)으로 이루어지고 배열 구조가 유연하며, 이온 트랩과 마찬가지로 실온의 진공 시스템 내에서 냉각하여 운영이 가능하다. 19

단점: 수많은 원자를 개별적으로 제어하기 위해서는 매우 높은 정밀도와 안정성을 가진 복잡한 레이저 시스템이 요구된다. 또한, 다른 플랫폼에 비해 기술의 역사가 짧아 오류 보정 및 알고리즘 구현에 대한 연구가 상대적으로 미성숙한 단계에 있다. 19

4. 양자 컴퓨팅의 핵심 난제와 기술적 돌파구

4.1 결어긋남(Decoherence): 양자 상태의 소실

양자 컴퓨터가 가진 막대한 잠재력에도 불구하고, 이를 현실 세계에서 구현하는 데 있어 가장 근본적인 장벽은 ‘결어긋남(decoherence)’ 현상이다. 큐비트의 핵심 능력인 중첩과 얽힘 상태는 극도로 섬세하고 깨지기 쉬운 양자적 특성이다. 큐비트는 외부 환경과의 아주 미세한 상호작용, 예를 들어 미세한 온도 변화, 주변의 전자기파, 심지어 우주에서 오는 방사선 등에 의해서도 자신이 가진 양자 정보를 잃고 고전적인 0 또는 1의 상태로 붕괴해 버린다. 7

이 결어긋남 과정은 양자 계산에 치명적인 오류를 유발한다. 양자 알고리즘이 복잡한 계산을 수행하는 도중에 큐비트가 양자 상태를 잃어버리면, 전체 계산 결과의 신뢰성이 무너지게 된다. 23 현재 NISQ 시대의 양자 컴퓨터에서 단일 큐비트 게이트의 오류율은 0.1% 이하로 낮아졌지만, 두 큐비트 간의 연산(entangling gate) 오류율은 여전히 0.1%에서 1% 수준에 머물러 있다. 이는 100번에서 1000번의 두 큐비트 연산마다 평균적으로 1개의 오류가 발생한다는 의미이다. 24 신약 개발이나 암호 해독과 같이 수백만, 수십억 번의 게이트 연산을 필요로 하는 실용적인 문제를 해결하기에는 턱없이 높은 오류율이다. 따라서 이 결어긋남을 억제하고 그로 인한 오류를 제어하는 것이 신뢰성 있는 대규모 양자 컴퓨터 구축의 선결 과제이다.

4.2 양자 오류 정정 (Quantum Error Correction, QEC)의 원리

결어긋남이라는 물리적 한계를 극복하기 위해 고안된 핵심 기술이 바로 ’양자 오류 정정(Quantum Error Correction, QEC)’이다. QEC의 최종 목표는 오류가 발생하기 쉬운 다수의 ’물리적 큐비트(physical qubits)’를 이용하여, 외부 노이즈에 강하고 안정적으로 정보를 보존하는 가상의 ’논리적 큐비트(logical qubit)’를 만들어내는 것이다. 23

QEC의 기본 원리는 고전적인 오류 정정 코드와 마찬가지로 ’정보의 중복(redundancy)’에 있다. 하지만 양자역학에는 복제 불가능 원리(No-cloning theorem)가 있어, 미지의 양자 상태를 그대로 복사하여 여러 개의 복사본을 만드는 것은 불가능하다. 대신 QEC는 하나의 논리적 큐비트가 담고 있는 양자 정보를 여러 개의 물리적 큐비트에 걸쳐 분산하여 부호화(encoding)하는 방식을 사용한다. 24

오류를 탐지하고 수정하는 과정 또한 독특하다. 만약 오류가 발생했는지 확인하기 위해 데이터가 저장된 물리적 큐비트들을 직접 측정하면, 중첩 상태가 붕괴되어 저장된 정보 자체가 파괴된다. 이를 피하기 위해 QEC는 ’보조 큐비트(ancilla qubit)’를 사용한다. 보조 큐비트를 데이터 큐비트들과 얽히게 한 뒤 보조 큐비트만을 측정함으로써, 데이터 큐비트의 상태 정보(\alpha, \beta 값)는 건드리지 않으면서 어떤 종류의 오류(예: 비트 플립 오류, 위상 플립 오류)가 어느 큐비트에서 발생했는지에 대한 정보, 즉 ’징후(syndrome)’만을 알아낸다. 26 이 징후 정보를 바탕으로 적절한 복구 연산을 가하여 오류를 수정하는 것이다.

현재 다양한 QEC 코드가 제안되고 있으며, 대표적으로는 비트 플립과 위상 플립 오류를 모두 수정할 수 있도록 피터 쇼어(Peter Shor)가 고안한 ‘쇼어 코드(Shor code)’, 그리고 2차원 격자 구조의 큐비트에 적용하기 용이하여 대규모 양자 컴퓨터 구현에 가장 유력한 후보로 꼽히는 ‘표면 코드(Surface code)’ 등이 활발히 연구되고 있다. 24

4.3 논리적 큐비트 구현을 향한 경쟁

QEC 기술을 실제로 구현하여 신뢰성 있는 논리적 큐비트를 만드는 것은 양자 컴퓨터 상용화의 성패를 가를 핵심 과제이다. 25 하지만 여기에는 ’QEC 오버헤드’라는 거대한 장벽이 존재한다. 현재의 물리적 큐비트 오류율 하에서는, 단 하나의 완벽한 논리적 큐비트를 만들기 위해 수십, 수백 개에서 많게는 수천 개의 물리적 큐비트가 필요할 것으로 예측된다. 11 이는 100만 큐비트급의 오류 내성 양자 컴퓨터를 만들기 위해서는 수억, 수십억 개의 물리적 큐비트가 필요할 수 있음을 의미한다.

이러한 배경 속에서 글로벌 선도 기업들은 QEC의 실현 가능성을 입증하기 위한 경쟁에 돌입했다.

• Google의 ‘Willow’ 프로세서: 2024년 말, 구글은 105개의 물리적 큐비트를 탑재한 ‘Willow’ 칩을 통해 QEC 연구에서 중요한 이정표를 세웠다. 이 연구의 핵심 성과는, 오류 정정 코드에 사용되는 물리적 큐비트의 수를 늘렸을 때 시스템 전체의 논리적 오류율이 실제로 감소하는 것을 실험적으로 보여주었다는 점이다. 11 이는 QEC가 단순한 이론적 개념을 넘어, 공학적으로 구현 가능하며 규모를 키울수록 성능이 향상될 수 있다는 강력한 증거를 제시한 것이다. 이 성과는 양자 컴퓨터가 실용적인 문제 해결에 한 걸음 더 다가섰음을 의미하는 ‘오류 내성(fault-tolerant)’ 양자 컴퓨팅 시대의 서막으로 평가받는다. 11

• IBM의 로드맵: IBM 역시 QEC를 시스템 아키텍처의 핵심으로 삼고 있다. IBM의 장기 로드맵은 2029년까지 200개의 논리 큐비트를 사용하여 1억(100 million) 개의 양자 게이트 연산을 수행할 수 있는 ‘Starling’ 시스템을 구축하는 것을 최종 목표로 하고 있다. 9 이는 대규모의 물리적 큐비트를 통합하고, 실시간으로 오류를 탐지 및 수정하며, 논리적 수준에서 복잡한 양자 알고리즘을 실행할 수 있는 완전한 오류 내성 시스템을 구현하겠다는 명확한 전략을 보여준다.

4.4 확장성(Scalability)과 연결성(Connectivity)의 공학적 과제

수백만 개 이상의 물리적 큐비트를 집적하여 오류 정정 양자 컴퓨터를 구축하는 과정은 단순히 큐비트 수를 늘리는 것 이상의 공학적 난제들을 동반한다.

확장성(Scalability): 큐비트의 수를 늘리는 과정에서 각 하드웨어 플랫폼은 고유의 물리적 한계에 직면한다. 초전도 방식의 경우, 칩의 크기가 커질수록 각 큐비트를 제어하고 신호를 읽어내는 배선이 극도로 복잡해지고, 거대한 희석 냉동기 내에서 발생하는 열을 효과적으로 관리하기 어려워진다. 19 이온 트랩 방식은 현재 기술로는 이온들을 긴 1차원 사슬 형태로 배열하는 것이 일반적인데, 이 사슬이 너무 길어지면 불안정해지므로 이를 2차원이나 3차원 구조로 확장하는 새로운 아키텍처 개발이 시급한 과제이다. 19

연결성(Connectivity): 많은 중요 양자 알고리즘(예: 쇼어의 소인수분해 알고리즘)은 칩의 서로 다른 위치에 있는, 즉 물리적으로 멀리 떨어진 큐비트들 사이에 직접적인 얽힘 연산을 필요로 한다. 20 이온 트랩이나 중성 원자 방식은 모든 큐비트가 공유된 매개체(진동 또는 레이저)를 통해 상호작용할 수 있어 연결성이 우수하다. 반면, 초전도 방식은 구조적으로 각 큐비트가 물리적으로 가장 가까운 이웃 큐비트들과만 직접 상호작용할 수 있도록 설계되는 경우가 많다. 20 이렇게 제한된 연결성은 멀리 떨어진 큐비트 간의 연산이 필요할 때, 중간 큐비트들의 상태를 연속적으로 맞바꾸는 추가적인 연산(SWAP gate)을 요구하게 된다. 이러한 추가 연산은 전체 계산 시간을 늘리고, 연산 과정에서 더 많은 오류를 유발하여 양자 컴퓨터의 전체적인 성능을 저하시키는 요인이 된다. 20

이러한 QEC 오버헤드와 공학적 과제들은 양자 컴퓨터 개발 전략에 있어 근본적인 딜레마를 야기한다. 현재의 높은 물리적 큐비트 오류율(약 0.1%~1%) 24은 하나의 안정적인 논리 큐비트를 위해 수백, 수천 개의 물리 큐비트가 필요함을 의미하며 28, 이는 두 가지 상반된 기술 개발 철학으로 이어졌다.

첫 번째는 ‘양(Quantity) 우선’ 전략이다. 이 접근법은 실리콘 포토닉스와 같이 성숙한 대량 생산 공정을 활용하여, 개별 큐비트의 품질이 다소 낮더라도 압도적인 수의 물리적 큐비트를 먼저 확보하는 데 집중한다. 그 후, 강력한 오류 정정 코드를 적용하여 이 방대한 수의 불완전한 큐비트들로부터 소수의 고품질 논리 큐비트를 ’증류’해내겠다는 구상이다. 이는 광자 큐비트를 개발하는 PsiQuantum이 100만 큐비트 시스템을 목표로 하는 것에서 명확히 드러나며 21, 반도체 공정을 활용하는 초전도 방식의 IBM과 구글도 암묵적으로 이 철학을 따르고 있다.

두 번째는 ‘질(Quality) 우선’ 전략이다. 이 접근법은 이온 트랩과 같이 물리적으로 매우 안정적이고 본질적으로 오류율이 낮은 시스템에 집중한다. 처음부터 월등히 우수한 품질의 물리적 큐비트를 사용함으로써, QEC에 필요한 오버헤드를 극적으로 줄이겠다는 것이다. 이 전략이 성공한다면, 훨씬 적은 수의 물리적 큐비트만으로도 오류 내성 논리 큐비트를 구현할 수 있게 된다. 이는 Quantinuum과 IonQ와 같은 이온 트랩 기업들이 세계 최고 수준의 게이트 충실도와 긴 결맞음 시간을 강조하는 이유이다. 6

결론적으로, 현재 하드웨어 플랫폼 간의 경쟁은 단순히 어떤 물리계가 우월한지를 가리는 기술 경쟁을 넘어, ’오류’라는 근본적인 문제를 해결하기 위한 두 가지 다른 전략적 베팅이 충돌하는 양상이라 할 수 있다. 최종적으로 어떤 플랫폼이 양자 컴퓨팅 시대를 열게 될지는, 물리적 큐비트의 질과 양, 그리고 그 위에 구현될 QEC 코드의 효율성 사이에서 최적의 균형점을 찾는 능력에 달려 있을 것이다.

5. 글로벌 기술 패권 경쟁: 주요 기업 및 연구 동향

5.1 양자 컴퓨터 성능 측정 지표의 진화

양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 그 성능을 정확하게 평가하고 비교하기 위한 지표 역시 진화해왔다. 초기 개발 단계에서는 시스템에 집적된 ’물리적 큐비트 수’가 가장 직관적이고 널리 사용되는 지표였다. 하지만 큐비트 수가 많다고 해서 반드시 더 우수한 양자 컴퓨터를 의미하지는 않는다는 사실이 명확해졌다. 큐비트의 품질, 즉 결맞음 시간, 게이트 연산의 충실도, 그리고 큐비트 간의 연결 구조 등이 실제 계산 능력에 훨씬 더 큰 영향을 미치기 때문이다. 11

이러한 한계를 극복하기 위해 보다 종합적인 벤치마크 지표들이 등장했다.

• 양자 볼륨 (Quantum Volume, QV): IBM이 2019년에 제안한 이 지표는 현재 업계에서 가장 널리 인정받는 종합 성능 벤치마크 중 하나이다. 양자 볼륨은 단순히 큐비트 수만 계산하는 것이 아니라, 큐비트 수, 게이트 및 측정 오류율, 큐비트 간 연결성, 결맞음 시간 등 시스템의 전반적인 품질을 종합적으로 평가한다. 11 구체적으로, 양자 컴퓨터가 성공적으로 실행할 수 있는 가장 복잡한(가장 넓고 깊은) 정사각형 형태의 양자 회로의 크기를 측정한다. 따라서 양자 볼륨 값이 높을수록 해당 양자 컴퓨터가 더 복잡하고 실용적인 양자 알고리즘을 신뢰성 있게 수행할 수 있음을 의미한다. 32

• CLOPS (Circuit Layer Operations Per Second): IBM이 양자 볼륨과 함께 제시한 또 다른 핵심 지표로, 이는 양자 컴퓨터의 ’처리 속도’를 측정한다. CLOPS는 양자 프로세서가 1초 동안 실행할 수 있는 표준화된 양자 회로 계층(circuit layer)의 수를 나타낸다. 2 이는 자동차의 마력(QV)과 최고 속도(CLOPS)를 함께 보는 것과 같이, 양자 컴퓨터의 성능을 다각적으로 이해하는 데 도움을 준다.

이러한 종합적인 벤치마크의 등장은 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 단순한 큐비트 수 늘리기에서 벗어나, 시스템의 전반적인 품질과 실제 연산 능력을 향상시키는 방향으로 성숙하고 있음을 보여준다.

5.2 주요 기업별 기술 로드맵 및 성과 분석

글로벌 빅테크 기업들과 전문 스타트업들은 각기 다른 기술적 접근법과 전략을 바탕으로 양자 컴퓨팅 기술 패권 경쟁을 치열하게 벌이고 있다.

IBM:

• 전략: IBM은 초전도 큐비트 기술을 기반으로, 장기적으로 안정적인 기술 개발 로드맵을 제시하며 시장의 신뢰를 구축해왔다. 이들의 핵심 전략은 개별 칩을 연결하는 ’모듈형 아키텍처’를 통해 확장성을 확보하고, 고전적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원과 양자 처리 장치(QPU)를 긴밀하게 통합하는 ‘양자 중심 슈퍼컴퓨팅(quantum-centric supercomputing)’ 비전을 실현하는 것이다. 33

• 로드맵 및 성과: 2023년 말, IBM은 1,121개의 큐비트를 집적한 ‘Condor’ 프로세서를 공개하며 큐비트 수 확장 기술력을 과시하는 동시에, 큐비트 수는 156개로 적지만 오류율을 획기적으로 낮춘 고성능 ‘Heron’ 프로세서를 발표했다. 이는 ’양(quantity)’과 ’질(quality)’이라는 두 가지 목표를 동시에 추구하는 전략을 보여준다. 33 IBM의 로드맵은 2025년까지 여러 개의 칩을 연결하여 4,000개 이상의 큐비트를 갖춘 ‘Kookaburra’ 시스템을 구축하고, 최종적으로 2029년에는 200개의 논리 큐비트로 1억 개의 게이트 연산을 수행할 수 있는 완전한 오류 내성 시스템 ’Starling’을 선보이는 것을 목표로 한다. 9

Google:

• 전략: 구글 역시 초전도 큐비트 기술에 집중하며, 학계와 산업계에 큰 파장을 일으키는 기념비적인 기술적 성과를 발표함으로써 기술 리더십을 확보하는 전략을 취하고 있다. 이들은 ’양자 우위’를 조기에 입증한 후, 이제는 양자 오류 정정(QEC) 기술의 실험적 실증을 통해 오류 내성 컴퓨팅으로 나아가는 데 집중하고 있다. 5

• 성과: 2019년 53큐비트 ‘Sycamore’ 프로세서를 통해, 당시 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터가 1만 년 걸릴 계산을 단 200초 만에 해결했다고 주장하며 ’양자 우위’를 세계 최초로 시연했다. 5 더 나아가 2024년 말에는 105큐비트 ‘Willow’ 칩을 통해, QEC 코드의 규모를 키울수록 논리적 오류율이 감소함을 실험적으로 증명했다. 11 이는 양자 컴퓨터의 실용화를 가로막는 가장 큰 장벽인 ‘오류’ 문제를 정면으로 돌파할 수 있다는 가능성을 보여준 것으로, 단순한 계산 속도 과시를 넘어선 중요한 기술적 진보다. 16

Quantinuum:

• 전략: 이온 트랩 방식의 본질적인 강점인 높은 큐비트 품질과 완전 연결성에 집중하는 전략을 구사한다. 이들은 물리적 큐비트 수 경쟁보다는, 시스템의 종합적인 성능을 나타내는 양자 볼륨(QV)을 핵심 지표로 삼아 꾸준히 세계 기록을 경신하며 기술의 우수성을 입증하고 있다. 32

• 성과: Quantinuum의 H-시리즈 양자 컴퓨터는 지속적으로 QV 기록을 갱신하며 이온 트랩 방식의 압도적인 연산 품질을 증명해왔다. 2023년에 QV 32,768 (2^{15})을 달성한 데 이어 31, 2025년에는 56개의 큐비트를 가진 H2 시스템으로 QV 8,388,608 (2^{23}), 그리고 마침내 QV 33,554,432 (2^{25})라는 경이적인 기록을 달성했다. 29 이는 물리적 큐비트 수가 상대적으로 적더라도, 큐비트의 품질(낮은 오류율과 높은 연결성)이 월등히 높으면 훨씬 더 복잡하고 깊은 양자 연산을 수행할 수 있음을 보여주는 강력한 증거이다.

PsiQuantum:

• 전략: 다른 기업들과는 완전히 차별화된 ‘올인(all-in)’ 전략을 추구한다. 이들은 광자 큐비트 기술과 기존의 성숙한 CMOS 반도체 제조 공정을 결합하여, NISQ라는 중간 단계를 건너뛰고 처음부터 100만 개 이상의 물리적 큐비트를 갖춘 대규모 오류 내성 양자 컴퓨터를 직접 구축하는 것을 목표로 한다. 21

• 의미: 이 접근법은 기술적 난이도가 매우 높고 막대한 자본이 필요하지만, 성공할 경우 단번에 시장의 판도를 바꿀 수 있는 파괴적 잠재력을 지닌 ‘고위험-고수익(high-risk, high-return)’ 전략이다. PsiQuantum의 행보는 양자 컴퓨팅이 최종적으로 실용화되기 위해서는 오류 정정이 필수적이라는 확신에 기반한 것으로, NISQ 시대의 점진적 발전과는 다른 길을 제시하고 있다. 21

이들 선도 기업들의 기술 로드맵과 전략을 종합해 보면, 이는 단순히 하드웨어 선택의 차이를 넘어 상용화에 이르는 경로에 대한 근본적인 철학의 차이를 드러낸다. IBM은 고전 HPC와의 통합을 통해 단기적인 가치를 창출하고 점진적으로 생태계를 구축하는 ’생태계 조성자’의 길을 가고 있다. 구글은 양자 우위나 오류 정정 실증과 같은 기념비적인 과학적 돌파구를 통해 기술적 리더십을 확고히 한 후 이를 상용화로 연결하려는 ’과학적 선도자’의 전략을 취한다. Quantinuum은 압도적인 큐비트 품질을 바탕으로, 큐비트 수는 적더라도 높은 정확도를 요구하는 고부가가치 틈새시장을 공략하는 ‘고품질 전문화’ 전략을 구사한다. 마지막으로 PsiQuantum은 중간 단계를 모두 생략하고 최종 목표인 오류 내성 컴퓨터를 직접 구축하려는 ’장기적 파괴자’의 길을 선택했다. 이처럼 서로 다른 상용화 전략의 경쟁 구도를 이해하는 것은 향후 양자 산업의 지형 변화를 예측하는 데 있어 핵심적인 열쇠가 될 것이다.

6. 양자 컴퓨팅의 응용 분야와 미래 파급 효과

양자 컴퓨터는 이메일 확인이나 문서 작성과 같은 일상적인 작업을 위해 고전 컴퓨터를 대체하는 범용 기계가 아니다. 대신, 고전 컴퓨터로는 해결이 사실상 불가능한 특정 유형의 복잡한 계산 문제들을 해결함으로써 과학과 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 ’특수 목적 가속기’로서의 역할을 할 것으로 기대된다.

6.1 양자 화학 및 신약/신소재 개발

핵심 원리: 자연에 존재하는 분자나 물질의 거동은 근본적으로 양자역학 법칙에 의해 지배된다. 따라서 이러한 시스템의 특성을 정확히 이해하고 예측하기 위해서는 양자역학적 상호작용을 정밀하게 시뮬레이션해야 한다. 하지만 분자를 구성하는 전자들의 상호작용은 그 복잡도가 입자 수에 따라 지수적으로 증가하기 때문에, 고전 컴퓨터로는 아주 간단한 분자를 제외하고는 정확한 시뮬레이션이 불가능하다. 양자 컴퓨터는 이러한 문제에 대한 자연스러운 해법을 제시한다. “양자 시스템의 문제는 다른 양자 시스템으로 풀어야 한다“는 리처드 파인만의 통찰처럼, 양자 컴퓨터는 양자 현상을 직접 이용하여 분자 시스템을 그대로 모방(emulate)함으로써 이 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 2

응용: 이러한 능력은 특히 신약 및 신소재 개발 분야에서 혁명적인 변화를 가져올 잠재력을 가진다. 신약 개발 과정에서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 단계는 수많은 후보 화합물 중에서 특정 질병의 원인이 되는 단백질에 가장 효과적으로 결합하는 물질을 찾아내는 것이다. 양자 컴퓨터는 이 분자 결합 과정을 매우 정밀하게 시뮬레이션하여, 실험실에서 합성해보기 전에 후보 물질의 효능과 부작용을 예측하고 스크리닝하는 과정을 획기적으로 가속화할 수 있다. 8 또한, 생명 현상의 핵심인 단백질의 3차원 구조를 예측하는 ‘단백질 접힘(protein folding)’ 문제의 정확도를 높이는 데에도 기여할 수 있다. 이는 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능인 ’알파폴드(AlphaFold)’와 같은 AI 기술과 결합될 때 엄청난 시너지를 창출할 것으로 기대된다. 16 마찬가지로, 더 효율적인 배터리, 고성능 촉매, 새로운 반도체 물질 등 원하는 특성을 가진 신소재를 설계하는 데에도 양자 시뮬레이션은 핵심적인 역할을 수행할 것이다.

6.2 금융 공학 및 최적화 문제

금융 산업은 수많은 변수와 불확실성 속에서 최적의 의사결정을 내려야 하는 복잡한 최적화 문제들로 가득 차 있다. 양자 컴퓨터는 중첩을 이용한 병렬 탐색 능력을 통해 이러한 문제들을 해결하는 데 강점을 보인다.

응용:

• 포트폴리오 최적화: 수천 개의 금융 자산 중에서 주어진 위험 수준 하에 기대 수익을 극대화하는 최적의 자산 조합을 찾는 문제.

• 파생상품 가격 결정: 복잡한 금융 파생상품의 가치를 평가하기 위해 수백만 번의 시뮬레이션을 수행하는 몬테카를로 방법의 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있다.

• 리스크 분석 및 사기 탐지: 방대한 거래 데이터 속에서 이상 패턴을 찾아내 신용 위험을 정밀하게 평가하거나 금융 사기를 실시간으로 탐지하는 데 활용될 수 있다. 16

현황: 이러한 잠재력 때문에 JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Citigroup 등 글로벌 주요 금융 기관들은 이미 수년 전부터 자체 연구팀을 꾸리거나 양자 컴퓨팅 스타트업과 협력하여 관련 알고리즘을 개발하고 개념 증명(Proof of Concept) 프로젝트를 활발히 진행하고 있다. 이들은 양자 컴퓨팅 기술을 통해 경쟁사보다 더 빠르고 정교한 거래 전략 및 리스크 관리 모델을 개발하여 시장에서 경쟁 우위를 확보하려는 ’양자 군비 경쟁’에 이미 돌입한 상태이다. 39

6.3 양자 인공지능 (Quantum AI / Machine Learning)

개념: 양자 인공지능(또는 양자 머신러닝, QML)은 양자 컴퓨팅의 원리를 인공지능 및 머신러닝 알고리즘에 접목하여, 고전적인 AI가 가진 한계를 돌파하려는 시도이다. 양자 컴퓨터의 병렬 처리 능력과 고차원 벡터 공간을 다루는 능력을 활용하여, AI 모델의 학습 시간을 획기적으로 단축하거나, 더 복잡하고 미묘한 데이터 패턴을 인식하며, 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는 것을 목표로 한다. 16

장점: 양자 AI는 성능 향상뿐만 아니라, 현대 AI 기술의 가장 큰 문제점 중 하나인 막대한 에너지 소모에 대한 잠재적 해결책이 될 수 있다. 현재 최첨단 슈퍼컴퓨터는 수만 가구의 전력 수요와 맞먹는 에너지를 소비하는 반면, 양자 컴퓨터는 특정 연산에서 동일한 성능을 낼 때 최대 1000배 적은 에너지로 구동될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 16

현재의 한계 (NISQ 시대): 양자 AI는 아직 연구 초기 단계에 머물러 있으며, 실용적인 양자 이점을 입증하기까지는 여러 기술적 난제를 해결해야 한다. 특히 현재의 NISQ 컴퓨터 시대에서는, 고전적인 데이터(이미지 픽셀 값, 문장 벡터 등)를 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 큐비트의 상태로 변환하는 ‘데이터 인코딩’ 과정에서 막대한 계산 비용이 발생하여 양자적 이점을 상쇄해버리는 문제가 있다. 43 이 문제를 해결하고 실질적인 성능 향상을 가져올 수 있는 새로운 양자-고전 하이브리드 알고리즘 개발이 향후 양자 AI 발전의 핵심 과제가 될 것이다.

6.4 암호 체계의 위협과 양자 보안

양자 컴퓨팅의 등장은 양날의 검과 같다. 한편으로는 새로운 가능성을 열어주지만, 다른 한편으로는 현대 디지털 사회의 보안 근간을 뿌리째 흔들 수 있는 심각한 위협을 제기한다.

위협: 현재 인터넷 뱅킹, 전자상거래, 가상자산 등에서 널리 사용되는 공개키 암호 시스템(RSA, ECC 등)의 안전성은 ’매우 큰 숫자를 소인수분해하는 것이 고전 컴퓨터로는 사실상 불가능하다’는 수학적 난제에 기반하고 있다. 그러나 1994년 피터 쇼어(Peter Shor)가 발견한 ’쇼어 알고리즘’을 대규모 오류 정정 양자 컴퓨터에서 실행하면, 이 소인수분해 문제를 매우 빠른 속도로 해결할 수 있다. 11 이는 현재 우리가 안전하다고 믿는 대부분의 암호화된 정보가 미래에 해독될 수 있음을 의미한다. 구글의 ‘Willow’ 칩 발표 당시, 양자 컴퓨터의 발전이 암호화폐의 보안을 무력화시킬 수 있다는 우려가 퍼지면서 비트코인 가격이 급락한 사건은 이러한 위협에 대한 시장의 민감한 반응을 보여준다. 16

대응: 이러한 ’양자 위협’에 대응하기 위해 두 가지 방향의 기술 개발이 활발히 진행되고 있다.

• 양자내성암호 (PQC, Post-Quantum Cryptography): 이는 양자 컴퓨터로도 해결하기 어려운 새로운 수학적 난제에 기반한 차세대 암호 알고리즘을 개발하는 분야이다. PQC는 기존의 소프트웨어 및 통신 인프라를 그대로 활용하면서 암호 알고리즘만 교체하여 양자 공격에 대비할 수 있다는 장점이 있다.

• 양자암호통신 (QKD, Quantum Key Distribution): 이는 양자역학의 근본 원리(불확정성 원리, 복제 불가능 원리)를 이용하여 통신 과정에서의 도청을 원천적으로 불가능하게 만드는 기술이다. 송신자와 수신자가 양자 상태(주로 단일 광자)를 주고받으며 비밀키를 생성하는데, 만약 중간에 제3자가 이 양자 상태를 측정(도청)하려 하면 양자 상태 자체가 변해버려 도청 시도가 즉시 발각된다. 8 이를 통해 수학적 복잡성이 아닌 물리 법칙에 기반한 완벽한 보안을 제공할 수 있다.

7. 대한민국의 양자 기술 개발 현황 및 전략

7.1 정부 주도의 양자 기술 육성 전략

대한민국 정부는 양자 기술을 인공지능, 반도체 등과 함께 국가의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 전략 기술로 인식하고, 선도국과의 기술 격차를 줄이기 위한 체계적인 육성 정책을 추진하고 있다.

법적 기반 및 국가 로드맵: 정부는 2024년부터 「양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률」을 시행하여, 양자 기술 연구개발 및 산업 육성을 위한 안정적인 법적·제도적 기반을 마련했다. 49 이와 함께 ‘대한민국 양자과학기술 전략’, ‘퀀텀 이니셔티브’ 등 국가 차원의 중장기 발전 전략을 수립하여 발표했다. 이러한 전략들은 양자컴퓨팅, 양자통신, 양자센서 등 9대 중점기술 분야를 선정하고, 2035년까지 실용적인 수준의 양자 컴퓨팅 기술을 확보하는 것을 목표로 R&D 지원 확대, 인력 양성, 국제 협력 강화 등을 추진하고 있다. 50

현실적 평가: 이러한 정부의 강력한 육성 의지에도 불구하고, 대한민국의 양자 기술 수준은 미국, 유럽, 중국 등 최선도국 그룹에 비해 아직 격차가 있는 것이 현실이다. 2022년 기준 국내 기술 수준은 선도국 대비 약 81% 수준으로 평가되며, 특히 양자 컴퓨팅 분야의 핵심 기술을 보유한 전문 인력이 절대적으로 부족하고, 연구개발 투자 규모 및 공정 인프라 구축 측면에서도 미흡한 상황이다. 52

7.2 주요 연구 기관 및 대학의 성과

이러한 상황 속에서 정부출연연구기관과 주요 대학들이 국내 양자 기술 연구의 구심점 역할을 수행하며 의미 있는 성과들을 창출하고 있다.

• 한국표준과학연구원 (KRISS): 2000년대 초반부터 양자 기술 관련 측정표준 연구를 시작한 국내 양자 연구의 산실이다. 53 KRISS는 다년간 축적된 초전도 소자 및 측정 기술을 바탕으로 국가적인 양자 컴퓨터 개발 프로젝트를 주도하고 있다. 2025년 3월, 국내 독자 기술로 개발한 ’20큐비트급 초전도 양자 컴퓨팅 시스템’을 공개하고, 이를 외부 연구자들이 원격으로 활용할 수 있는 클라우드 서비스를 시연하는 데 성공했다. 이 시스템은 2026년까지 50큐비트급으로 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 국내에서 독자적인 양자 컴퓨터 개발 역량을 확보해 나가는 중요한 첫걸음으로 평가된다. 54

• 주요 대학 (KAIST, 성균관대학교 등): 대학들은 기초 연구와 인력 양성의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. KAIST는 KRISS와의 긴밀한 공동 연구를 통해 양자 소자 및 정보 기술 개발에 기여하고 있다. 55 성균관대학교는 2020년 과학기술정보통신부의 지원으로 ’양자정보연구지원센터’를 설립하고, 국내 최초로 ’IBM 퀀텀 허브’를 유치하여 국내 연구자들이 최첨단 양자 컴퓨터를 클라우드를 통해 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 57 또한, 양자 소자 제작을 위한 ‘양자팹(Q-Fab)’ 인프라를 구축하고, 2025년에는 국내 최초로 양자정보공학과 학부 신입생을 선발하는 등 양자 기술 생태계 조성과 전문 인력 양성에 중추적인 역할을 하고 있다. 16

7.3 기업 부문의 기술 개발 동향: 양자 통신 중심

현재 국내 기업 부문의 양자 기술 개발은 장기적인 투자가 필요한 양자 컴퓨팅보다는, 비교적 기술 성숙도가 높고 단기 상용화가 가능한 양자암호통신 분야에 집중되어 있다.

• SK텔레콤 (SKT): 국내 기업 중 가장 이른 2011년부터 양자 기술 연구개발에 투자해 온 선도 기업이다. 60 특히 양자암호통신(QKD) 분야에서 세계적인 기술력을 보유하고 있으며, 스위스의 자회사 ID Quantique(IDQ)를 통해 핵심 부품인 양자난수생성기(QRNG) 칩셋을 상용화했다. 이를 기반으로 QRNG를 탑재한 가상사설망(VPN) 장비를 개발하고, QKD 기술과 양자내성암호(PQC)를 결합한 하이브리드형 보안 솔루션을 출시하는 등 실제 상용 서비스에 가장 근접한 성과들을 보여주고 있다. 61

• KT: SKT와 함께 국내 양자정보통신 시장을 이끄는 주요 사업자로, QKD 기술 개발 및 관련 통신망 구축에 집중하며 치열한 경쟁 구도를 형성하고 있다. 48

이러한 국내 현황을 종합적으로 분석하면, 대한민국은 매우 실용적인 ‘투-트랙(Two-Track)’ 전략을 구사하고 있음을 알 수 있다. 첫 번째 트랙은 SKT와 같은 대기업이 주도하는 양자암호통신 분야이다. 이 분야는 기술이 비교적 성숙하고 데이터 보안이라는 명확한 시장 수요가 존재하므로, 단기적인 상용화와 글로벌 시장 선점을 목표로 한다. 이를 통해 산업적 역량을 축적하고, 관련 부품 및 장비 공급망 생태계를 구축하는 효과를 기대할 수 있다.

두 번째 트랙은 KRISS와 같은 정부출연연구기관 및 대학이 주도하는 양자 컴퓨팅 분야이다. 이 분야는 아직 기초 R&D 단계에 머물러 있으며 막대한 장기 투자가 필요하다. 따라서 정부 주도 하에 핵심 원천 기술을 확보하고, 가장 중요한 자산인 전문 인력을 양성하는 데 집중한다.

이러한 투-트랙 전략은 양자 컴퓨팅 분야에서 선도국과의 직접적인 대규모 경쟁을 피하면서도, 대한민국의 강점인 정보통신 및 반도체 산업 역량을 활용하여 양자 기술 시대에 효과적으로 진입하려는 합리적인 접근법으로 평가할 수 있다. 양자 통신 분야에서 확보한 기술력과 산업 경험은 향후 국내 양자 컴퓨팅 생태계가 성숙했을 때 이를 뒷받침하는 중요한 자산이 될 것이다.

8. 결론 및 제언

8.1 기술 현황 요약

2025년 현재, 양자 컴퓨팅 기술은 이론적 가능성을 탐구하던 단계를 지나 공학적 실현을 향한 중대한 변곡점에 서 있다. 지금까지의 NISQ 시대가 물리적 큐비트의 수를 늘려 ’양자 우위’를 증명하는 데 집중했다면, 이제 기술 패권 경쟁의 핵심은 양자 오류 정정(QEC)을 통해 신뢰성 있는 ’논리적 큐비트’를 구현하고, 이를 바탕으로 실용적인 ‘오류 내성’ 양자 컴퓨터를 구축하는 것으로 전환되었다. IBM, Google, Quantinuum, PsiQuantum 등 글로벌 선도 기업들은 초전도, 이온 트랩, 광자 등 각기 다른 하드웨어 플랫폼의 장점을 극대화하고, 서로 다른 상용화 전략을 바탕으로 이 궁극적인 목표를 향해 치열하게 경쟁하고 있다. 하드웨어의 발전과 더불어, 양자 화학, 금융 최적화, 신약 개발 등 특정 산업 분야에서 양자 컴퓨터의 잠재적 활용 가능성이 구체화되고 있으며, 이는 기존 산업의 패러다임을 바꿀 혁신적인 변화를 예고한다.

8.2 미래 전망

향후 5년에서 10년은 양자 컴퓨팅 기술이 본격적인 성장 궤도에 오르는 결정적인 시기가 될 것이다. QEC 기술의 효율성이 점진적으로 개선되고, 수십에서 수백 개 수준의 논리 큐비트를 갖춘 초기 단계의 오류 내성 양자 컴퓨터가 등장할 것으로 예상된다. 이를 통해, 지금까지 이론적으로만 논의되던 ’양자 이점(Quantum Advantage)’이 신약 개발, 신소재 설계, 금융 모델링 등 일부 고부가가치 산업 분야에서 실질적인 가치를 창출하는 사례들이 나타나기 시작할 것이다. 양자 인공지능(QAI)은 장기적으로 엄청난 파급 효과를 가질 것으로 기대되나, NISQ 시대의 데이터 처리 병목 현상과 같은 근본적인 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 혁신이 선행되어야 할 것이다. 동시에, 양자 컴퓨터의 발전은 현존하는 암호 체계를 무력화하는 심각한 안보 위협을 야기하므로, 이에 대응하기 위한 양자내성암호(PQC)로의 전환이 전 사회적으로 시급한 과제가 될 것이다.

8.3 전략적 제언

이러한 기술적, 산업적 대전환기를 맞아 각 주체는 다음과 같은 전략적 방향성을 고려해야 한다.

• 연구자 및 개발자에게: 단순한 큐비트 수 확장을 넘어, 특정 하드웨어 플랫폼의 물리적 오류 특성에 최적화된 효율적인 QEC 코드 개발에 연구 역량을 집중해야 한다. 또한, 제한된 성능의 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 강점을 결합하는 하이브리드 알고리즘을 고도화하고, 양자 화학 시뮬레이션이나 최적화 문제와 같이 가까운 미래에 양자 이점을 기대할 수 있는 특정 응용 분야에 특화된 소프트웨어 및 툴킷 개발에 주력할 필요가 있다.

• 기업 및 투자자에게: 단기적으로는 양자 컴퓨팅이 야기할 암호 체계의 위협을 심각하게 인식하고, 자사의 데이터 및 시스템 보호를 위해 양자내성암호(PQC) 도입 계획을 수립하는 등 ‘양자 보안’ 리스크 관리에 즉시 착수해야 한다. 중장기적으로는 자사의 핵심 비즈니스 영역에서 해결하기 어려운 최적화 또는 시뮬레이션 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 양자 컴퓨팅 개념 증명(PoC) 프로젝트를 시작하여 기술 변화에 대한 조직의 대비 태세를 갖추어야 한다. 투자 관점에서는, 특정 하드웨어 플랫폼의 ’승자독식’을 예단하기보다는, 각 플랫폼이 가진 전략적 차이점과 장단점을 명확히 이해하고 다양한 기술 경로에 대한 분산된 포트폴리오를 구성하는 것이 바람직하다.

• 대한민국 정부 및 정책 입안자에게: 현재 추진 중인 실용적인 ‘투-트랙’ 전략을 지속적으로 강화해야 한다. 단기적으로 상용화가 가능한 양자 통신 및 보안 분야에 대한 지원을 통해 국내 기업들이 글로벌 시장을 선점하고 산업 생태계를 활성화할 수 있도록 촉진해야 한다. 동시에, 미래 기술 패권의 핵심인 양자 컴퓨팅 분야에서는 선도국과의 격차를 줄이기 위한 장기적이고 안정적인 R&D 투자를 보장해야 한다. 특히, 해외 의존도가 높은 극저온 장비, 정밀 레이저, 제어용 반도체 등 핵심 소자 및 장비의 국산화와, 양자 알고리즘을 개발하고 활용할 수 있는 소프트웨어 인력 및 융합형 인재를 양성하는 데 국가적 역량을 집중해야 할 것이다.

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