엔비디아도 마음 바꿨다... 양자컴퓨터 시대 뜨는 종목 > 자유게시판

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 얼마전 양자컴퓨터가 상용화하려면 20년이 걸릴 것이라는 자신의 말을 번복했습니다. 인공지능(AI) 열풍을 주도하는 그래픽처리장치(GPU)는 병렬 연산에 최적화해 있지만 복잡한 단백질 구조를 분석하거나 신소자 분자 시뮬레이션처럼 기하급수적으로 커지는 계산량을 감당하기 어렵습니다. 양자컴퓨터는 기본적으로 여러 변수를 한꺼번에 고려해 계산하는데 최적화해 있는데요. 이런 특수 기능을 양자컴퓨터에 맡겨 AI와 호환하는 방식이 필수적이라는 사실을 깨달은 것이죠.

엔비디아

NVDA

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미국 2026.05.26. 16:00 Pre

오류의 감소...양자 컴퓨터의 시대 성큼

엔비디아가 양자컴퓨터의 미래에 자신감을 갖게 된 이유 중 하는 오류의 감소입니다. 양자컴퓨터는 우주의 비밀을 풀 능력을 보유했다는 평가를 듣습니다. 하지만 오류는 양자 컴퓨터의 최대 약점입니다. 아주 미세한 열이 나 잡음에도 양자 상태가 깨지기 때문입니다. 이 문제를 해결하는 것이 양자컴퓨터 상용화의 핵심입니다. 엔비디아는 신뢰성 있는 학습 데이터와 AI 기술을 활용해 오류 패턴을 파악하면서 빛의 속도로 수정하는 모델을 개발할 정도로 기술이 진보하고 있습니다. 

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양자 컴퓨팅에서 가장 주목해야 할 핵심 인프라는 레이저 광통신입니다. 양자 컴퓨터 내부의 극저온 환경에서 정보를 밖으로 끌어올 때, 구리 선으로 전기신호를 전달하면 발열과 간섭으로 양자 정보를 파괴하게 됩니다. 반면 레이저는 열이 없고 입자 간 간섭 없이 양자 상태를 보존할 수 있습니다. 양자컴퓨터를 상용화하려면 레이저 광통신이 물리적 제약을 해결하는 유일한 열쇠입니다. 

출처:김학주 교수 

메모리 풀링 기술도 양자 컴퓨팅을 시대를 앞당길 수 있습니다. 레이저 광통신 기술이 고도화되면 데이터 센터 내의 GPU와 고대역폭 메모리(HBM)를 멀리서 자유롭게 공유할 수 있습니다. 예를 들어, 평상시 6개의 메모리가 필요하고 피크 때 10개가 필요한 시스템에서, 레이저로 연결된 공유 메모리 풀을 사용하면 7~8개만 설치하고도 부족한 자원을 실시간으로 빌려 쓸 수 있게 됩니다. 이는 막대한 비용 절감으로 이어집니다.

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양자 광통신의 마지막 퍼즐은 광 트랜시버입니다. 광 트랜시버는 초고속 통신을 위해 빛으로 날라온 데이터를 컴퓨터가 계산할 수 있도록 전기신호로 바꾸는 장치입니다. 철도로 짐을 나르다 먼바다로 가기 위해 배에 옮겨 싣는 항구의 크레인과 같은 역할입니다. 이 변환 과정이 얼마나 빠르고 효율적이냐가 전체 시스템의 병목을 결정합니다. 반도체 광 트랜시버 시장에서 요구되는 기술 역량은 ① 저전력, ② 저 발열, ③ 고 대역폭(대용량 데이터 처리), ④ 잡음 제거입니다. 이 네 가지 역량은 양자 컴퓨터 네트워크에서도 그대로 필요합니다. 

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AI서비스 보다 부가가치 높을 듯

주요 양자컴퓨터 기업으로는 마벨 테크놀로지(Marvell)를 꼽을 수 있습니다. 광 네트워크의 일인자였던 '인피'를 인수하고, 최근 '셀레스티얼 AI'를 통해 열에 강한 실리콘-게르마늄 합금 광통신 칩 기술을 확보해 이 분야의 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 

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아이온큐도 주목할 기업입니다. 자연계의 원소를 이온화해 사용하기 때문에 계산 정확도가 높은 게 특징입니다. 다만 속도가 느린 게 단점인데, 먼 거리 네트워크를 통해 동시 계산량을 극대화하고 있습니다. 

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리게티컴퓨팅은 빛의 속도에 가까운 전기신호를 직접 계산에 사용해 빠르다는 게 강점입니다. 반면 큐비트 간 이질성으로 오류가 잦다는 게 단점입니다. 

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양자 컴퓨터는 일반 대중에게 팔리는 제품이 아닙니다. 클라우드 형태로 신약 개발사, 화학 기업, 금융사 등에 초고가 서비스로 제공될 것입니다. 이 과정에서 얻어지는 부가가치는 기존 AI 서비스를 압도할 수 있습니다.