양자컴퓨팅의 가능성을 현실의 가치로

들어가며

기업이 미래의 양자컴퓨팅 환경에 대비해 지금부터 관련 기술과 활용 방식을 사전에 축적할 수 있다면 어떠할까? 언뜻 이상적으로 들릴 수 있다. 그러나 최근에는 양자컴퓨팅 시대를 준비하는 동시에 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 것이 점차 현실적인 전략으로 자리 잡고 있다.

양자컴퓨팅은 기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 차세대 기술로 빠르게 발전하고 있다. 그러나 아직은 기업 전반에 걸쳐 상용화하기에는 기술적·경제적 제약이 있다. 그럼에도 양자컴퓨팅은 머신러닝, 최적화, 시뮬레이션과 같은 특정 연산을 획기적으로 향상시킬 잠재력을 지니고 있다. 현재의 인공지능 기술을 보완하는 동시에 다양한 산업 분야에서 새로운 활용 가능성을 열 것으로 기대된다.

2025년 기준, 전 세계 양자컴퓨팅 시장 규모는 13억 9천만 달러로 평가된다. 시장은 2026년 18억 2천만 달러에서 2034년 178억 9천만 달러까지 성장할 것으로 전망되며, 예측 기간(2026~2034년) 동안 연평균성장률(CAGR)은 33.0%에 이를 것으로 예상된다(그림1).

그림1. 전 세계 양자컴퓨팅 시장 규모 전망

출처: Fortune Business Insights

비즈니스 측면에서의 양자컴퓨팅의 기능과 장점

기업의 관점에서 양자컴퓨팅은 단순히 ‘더 빠른 컴퓨팅’이 아니라, 복잡한 문제에서 ‘더 나은 의사결정을 지원하는 컴퓨팅 기술’로 볼 수 있다. AI가 데이터를 기반으로 미래를 예측(Predict)한다면, 양자컴퓨팅은 수많은 대안과 제약조건을 고려해 최적의 선택(Optimize)을 탐색하는 데 강점을 가질 수 있다. 비유하자면, 서울에서 부산까지 물류를 운송할 때 단순히 가장 빠른 경로를 찾는 것이 아니 운송시간, 비용, 교통량, 차량 수, 배송 우선순위 등 다양한 조건을 동시에 고려해 가장 효율적인 운송계획을 찾는 것과 같다. 이러한 특성은 공급망 운영, 생산계획, 투자 포트폴리오, 물류 경로 등 수많은 변수와 제약조건이 얽힌 복잡한 최적화 문제에서 활용 가능성이 높다. 신약·신소재 개발과 같은 복잡한 시뮬레이션 영역에서도 새로운 가능성을 제공한다.

AI와 양자컴퓨팅의 관계: 경쟁이 아닌 상호보완 기술

생성형 AI의 확산으로 기업의 디지털 전환이 가속화되면서 차세대 컴퓨팅 기술인 양자컴퓨팅에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 이 두 기술은 경쟁 관계가 아니라 서로의 한계를 보완하는 상호보완적 기술로 이해하는 것이 적절하다.

AI는 대규모 데이터를 학습하여 예측, 분류, 생성, 의사결정을 지원하는 기술이다. 최근 생성형 AI의 발전으로 기업은 고객 서비스, 마케팅, 소프트웨어 개발, 연구개발 등 다양한 분야에서 생산성과 업무 효율을 높이고 있다. 그러나 AI 모델이 더욱 복잡해지고 학습 데이터와 변수의 규모가 증가할수록 필요한 연산량과 컴퓨팅 자원도 기하급수적으로 증가하며, 모델 학습 시간과 에너지 소비 역시 중요한 과제로 부각되고 있다.

양자컴퓨팅은 이러한 계산 집약적인 문제를 해결할 수 있는 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 주목받고 있다. 양자컴퓨팅은은 최적화(Optimization), 시뮬레이션(Simulation), 머신러닝(Machine Learning)과 같이 특정 유형의 복잡한 계산에서 기존 컴퓨팅의 한계를 보완하는 데 강점이 있다. 따라서 양자컴퓨팅은 AI를 대체하기보다 AI의 성능과 효율을 향상시키는 기반 기술로 활용될 가능성이 크다.

예를 들어 기업은 AI를 활용해 수요를 예측하거나 고객 행동을 분석한 후, 양자컴퓨팅을 이용해 생산계획, 물류 경로, 재고 운영, 공급망 운영을 최적화할 수 있다. 또한 신약 개발이나 신소재 연구에서는 AI가 유망한 후보물질을 탐색하고, 양자컴퓨팅은 분자 구조와 화학 반응을 보다 정밀하게 시뮬레이션함으로써 연구개발의 정확성과 효율성을 높일 수 있다. 이처럼 AI가 데이터를 기반으로 '무엇이 중요한가'를 찾아낸다면, 양자컴퓨팅은 복잡한 계산을 통해 '가장 최적의 해법'을 도출하는 역할을 수행한다.

현재는 양자컴퓨터의 하드웨어 성숙도와 오류율 등의 한계로 인해 AI 알고리즘 전체를 양자컴퓨팅으로 대체하는 것은 현실적이지 않다. 따라서 가까운 미래에는 기존의 CPU·GPU 기반 컴퓨팅과 AI, 그리고 양자컴퓨팅을 함께 활용하는 하이브리드 컴퓨팅 환경이 기업의 현실적인 운영 모델이 될 것으로 전망된다. 이러한 환경에서는 기존 컴퓨팅이 일반 업무를 처리하고, AI가 데이터 분석과 의사결정을 지원하며, 양자컴퓨팅은 고난도의 최적화와 시뮬레이션 문제를 담당하는 형태로 역할이 분담될 가능성이 높다.

기업의 경영진들은 양자컴퓨팅을 AI의 경쟁 기술로 보면 안 된다. AI의 활용 범위를 확장하고 기업의 디지털 경쟁력을 한 단계 높이는 전략적 기술로 인식해야 한다. 특히 AI를 적극적으로 활용하고 있는 제조, 물류, 금융, 헬스케어, 제약, 에너지 산업에서는 향후 AI와 양자컴퓨팅의 결합을 통해 더욱 정교한 의사결정과 운영 최적화를 실현할 수 있을 것으로 기대된다.

양자컴퓨팅 관련 기술의 산업별 활용 사례

양자컴퓨팅 관련 기술은 양자컴퓨터가 보편화되기 이전에도 다양한 산업에서 복잡한 최적화와 예측 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다(그림2). 현재 대부분의 활용 사례는 완전한 양자컴퓨팅보다 ‘양자 영감(Quantum-inspired)’ 또는 ‘양자 하이브리드(Quantum-Hybrid)’ 방식으로 구현되고 있다. 특히 기존 컴퓨팅 환경에서도 적용 가능하다는 장점이 있어, 제조, 금융, 물류, 에너지 등 복잡한 의사결정이 필요한 산업을 중심으로 활용 사례가 빠르게 확대되고 있다. 산업별로 요구되는 문제는 다르지만, 대부분 시뮬레이션(Simulation), 최적화(Optimization), 머신러닝(Machine Learning)의 세 가지 영역으로 구분할 수 있다. 제조업은 생산계획과 공급망 최적화, 금융은 포트폴리오 최적화와 리스크 분석, 물류는 운송 경로 최적화, 에너지 산업은 전력망 운영과 수요 예측 등에서 높은 활용 가능성을 보인다.

그림2. 양자컴퓨팅 기술 산업별 활용 사례 

출처: D-Wave quantum, 국내외 언론기사 취합

향후 10년~20년을 전망했을 때 양자컴퓨팅은 기하급수적 성장이 기대되는 시장이다. 그럼에도 불구하고, 기업 입장에서는 적절한 투자 시점을 결정하는 것이 쉽지 않다. 기술이 충분히 성숙하기 전에 과도한 투자를 단행하면 자원 낭비로 이어질 수 있다. 반면, 도입을 지나치게 늦출 경우 기술이 본격적으로 상용화되는 시점에 경쟁력을 확보하지 못할 위험이 있다.

양자 소프트웨어 기업 Haiqu의 공동창업자이자 최고기술책임자(CTO)인 Mykola Maksymenko는 "기업이 궁극적으로 양자컴퓨팅 역량을 확보하는 것을 목표로 한다면, 양자 영감 기술을 양자컴퓨팅을 대체하는 기술이 아니라 양자 전환을 위한 핵심 이정표로 인식해야 한다"며 "양자 영감 기술은 실험 비용을 줄이고, 기업이 양자컴퓨팅의 특성을 이해하며, 대규모 양자 하드웨어가 상용화되기 전에 기술적 역량과 경험을 축적하는 데 중요한 역할을 한다"고 설명했다.

양자 영감(Quantum-inspired) 기술, 양자컴퓨팅 시대를 준비하는 현실적인 연결고리

양자 영감 기술은 기존의 범용 컴퓨팅 환경에서도 양자 알고리즘의 원리를 일부 활용해 단기적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 지원한다. 또한 양자 영감 기술은 양자물리학에서 발전한 계산 원리와 분석 기법을 데이터 분석, 최적화, 고성능 시뮬레이션 등 다양한 분야에 적용하는 접근 방식이다. 이러한 기술은 양자컴퓨터를 필요로 하지 않으며, 현재 사용 중인 범용 컴퓨터와 고성능 컴퓨팅 환경에서 실행되는 소프트웨어 알고리즘을 기반으로 구현된다. 이를 통해 기존 컴퓨팅 방식으로는 처리하기 어려운 복잡한 문제를 보다 효율적으로 분석하고 시뮬레이션할 수 있다.

양자 영감 기술은 활용도가 높다. 특히 변수의 수가 지나치게 많아 기존 방식으로는 최적해를 찾기 어렵거나, 상호 연관성이 높은 복잡한 시스템을 모델링해야 하는 경우에 활용될 수 있다. 다양한 요인이 끊임없이 변화해 예측이 어려운 문제에서도 활용하기 적합하다. 내결함성(Fault-tolerant)* 양자컴퓨터가 상용화되기를 기다리지 않고도 빠른 실험과 정교한 분석을 수행할 수 있다. 금융 분야에서는 이미 양자 영감 기술의 활용 사례가 나타나고 있다. 딜로이트 컨설팅은 텐서 네트워크(Tensor Network)* 기반의 양자 영감 모델을 활용해 금융사기 탐지, 규제 준수, 리스크 분석 업무를 수행하고 있다.

* 내결함성(Fault-tolerant):일부 오류나 고장이 발생하더라도 전체 시스템이 정상적으로 계산을 계속할 수 있는 능력
*텐서 네트워크(Tensor Network):매우 복잡하고 거대한 데이터를 여러 개의 작은 ‘텐서(Tensor)’로 쪼개고 서로 연결해 효율적으로 계산하는 방법 / 텐서(Tensor)는 숫자를 담는 다차원 배열: 스칼라(0차원) → 벡터(1차원) → 행렬(2차원) → 텐서(3차원 이상)

이러한 접근법은 대규모·고차원의 데이터를 보다 효율적으로 분석하면서 패턴 인식과 예측 정확도를 높이는 성과를 보였다. 특히 다수의 위험요인이 복합적으로 작용하거나 대규모 시뮬레이션이 필요한 금융 리스크 분석에서는 기존 몬테카를로(Monte Carlo) 기법보다 우수한 성능을 보일 가능성도 확인되고 있다. 이처럼 양자 영감 기술은 적합한 비즈니스 과제에 적용될 경우 단순한 성능 향상을 넘어 기업의 양자컴퓨팅 전환 기반을 함께 마련할 수 있다는 점에서 의미가 크다.

구체적으로 다음과 같은 세 가지 가치를 동시에 제공한다.

1. 단기적인 비즈니스 가치 창출
기존 컴퓨팅 환경에서 해결하기 어려운 복잡한 문제를 보다 효율적으로 분석하고, 실제 업무를 통해 성과를 검증함으로써 즉각적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있다.

2. 조직 구성원의 양자 역량 확보
양자 영감 기술을 직접 활용하면서 양자컴퓨팅의 계산 원리와 알고리즘을 이해하고, 미래 양자컴퓨팅 환경에 필요한 전문성을 단계적으로 축적할 수 있다.

3. 조직 차원의 양자컴퓨팅 준비도(Quantum Readiness) 향상
양자 프로젝트를 수행하는 과정에서 기술 평가 기준, 업무 프로세스, 개발 및 운영 체계를 미리 구축할 수 있다. 이는 향후 양자컴퓨터가 상용화될 경우 신속한 기술 도입과 확산을 위한 기반이 된다.

결국 양자 영감 기술은 현재의 컴퓨팅 환경에서도 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 동시에, 미래 양자컴퓨팅 시대에 필요한 인적·기술적·조직적 역량을 함께 축적할 수 있도록 지원하는 전략적 전환 수단으로 평가된다.

양자 영감 기술이 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 분야

양자 영감 기술은 시뮬레이션, 최적화, 머신러닝 등 세 가지 분야에서 높은 활용 가능성을 보인다. 이러한 분야가 일반적인 데이터 분석과 다른 점은 문제의 복잡성과 변수 간 상호의존성에 있다. 단순히 데이터의 규모가 크다고 해서 양자 영감 기술이 필요한 것은 아니다. 오히려 변수와 제약조건이 매우 많고, 이들 간의 관계가 복잡하게 얽혀 있어 기존 컴퓨팅 방식으로는 모든 경우를 현실적인 시간 안에 분석하기 어려운 문제가 양자 영감 기술의 적용 대상이다.

즉, 양자 영감 기술은 계산량이 많은 문제보다 구조적으로 복잡한 문제에서 진가를 발휘한다. 이러한 영역에서 기업은 기존 방식보다 빠르고 효율적인 분석이 가능하며, 실제 투자 성과를 기대할 수 있다. 양자 영감 기술은 모든 비즈니스 문제에 활용될 수 있는 것은 아니다. 기업은 먼저 당면 과제 해결에 양자 영감 기술이 적합한지 판단해야 한다. 이를 위해 다음 세 가지 질문을 점검할 필요가 있다.

• 시뮬레이션: 의사결정을 내리기 전에 복잡한 시스템을 미리 분석하거나 예측해야 하는가?
• 최적화: 다양한 제약조건을 동시에 고려해 최적의 의사결정을 내려야 하는가?
• 머신러닝: 여러 요인이 복잡하게 연결되고 지속적으로 변화하는 환경에서 예측 정확도를 높여야 하는가?

이러한 질문을 통해 기업은 단기적으로 성과를 창출할 수 있는 과제를 파악하는 동시에, 향후 양자컴퓨팅 도입에 필요한 업무 프로세스와 기술 검증 체계도 함께 구축할 수 있다. 그 결과 양자컴퓨터가 상용화되는 시점에 이르러서야 기술 도입을 검토하는 것이 아니라, 즉시 실제 활용이 가능한 수준의 준비를 마칠 수 있다(그림3).

그림3. 양자 영감 기술이 높은 가치를 창출할 수 있는 3가지 주요 분야

출처: Deloitte (2026), Quantum computing is coming. Here’s how to reduce expensive guesswork to build business value now; Deloitte (2024), Quantum Computing Guide for Business Leaders

유망한 과제는 단계적인 투자 절차를 통해 검증하는 것이 바람직하다. 먼저 소규모 파일럿 프로젝트를 수행해 성과를 확인하고, 검증 결과를 바탕으로 다음 단계로의 확대 여부를 결정해야 한다. 각 단계에서는 확대 적용(Scale), 추가 검토(Explore), 중단(Stop) 가운데 하나를 명확히 결정하는 체계를 마련해야 한다. 이러한 접근은 단순한 기술 실험에 그치지 않고, 객관적인 성과를 바탕으로 투자 여부를 판단하는 의사결정 체계를 구축하는 데 도움이 된다. 또한 양자컴퓨팅 시대에 필요한 기술 역량과 조직의 실행 능력을 체계적으로 축적할 수 있는 기반이 된다.

양자컴퓨팅 투자와 역량 확보를 위한 4단계 준비 프레임워크

기업은 양자 준비도(Quantum Readiness) 프레임워크를 활용해 양자컴퓨팅의 비즈니스 적용 가능성을 검증하는 동시에, 미래의 양자컴퓨팅 시대에 필요한 역량을 체계적으로 확보할 수 있다. 특히 양자 영감 기술은 완전한 양자컴퓨팅이나 하이브리드 양자컴퓨팅 환경을 구축하는 것보다 낮은 비용으로 기술의 효과를 검증할 수 있다. 향후 상용 양자컴퓨터가 활용 가능한 시점에 곧바로 적용할 수 있는 기술적·조직적 역량을 함께 축적할 수 있다는 장점이 있다(그림 4).

그림4. 양자컴퓨팅의 잠재력을 검증하고 기업의 역량을 강화하기 위한 4단계 준비 프레임워크

출처: Deloitte (2026), Quantum computing is coming. Here’s how to reduce expensive guesswork to build business value now

Step 1. 비즈니스 성과를 검증할 수 있는 과제 선정

첫 번째 단계는 분석 성능이 향상될 경우 실제 경영성과 개선으로 이어질 수 있는 핵심 비즈니스 과제를 선정하는 것이다. 공급망 운영 효율화, 재고 배분 최적화, 사기 탐지와 같이 양자 영감 기술이 적용될 가능성이 있는 업무를 우선 발굴해야 한다.

이와 함께 문제 해결을 통해 개선하고자 하는 핵심 성과지표(KPI)를 명확히 정의해야 한다. 예를 들어 물류비용, 재고회전율, 오탐(False Positive) 비율 등 구체적인 측정 지표를 설정하고, 결과를 실제 의사결정에 반영할 책임자를 지정해야 한다. 또한 총소유비용(TCO), 데이터 품질, 거버넌스 등 프로젝트의 성공을 위해 반드시 충족되어야 하는 전제조건도 함께 정리할 필요가 있다. 이러한 내용을 하나의 '성과 가설(Impact Thesis)' 문서로 작성하면 프로젝트 목표와 성공 기준에 대한 공통된 이해를 형성할 수 있다.

완료 기준
• 의사결정 대상, 핵심 성과지표, 책임자, 추진 여부를 판단할 기준이 포함된 성과 가설
• 주요 가정과 검증 대상 활용 사례 정리

유의사항
• '양자컴퓨팅을 준비한다'와 같은 추상적인 목표를 설정하지 않는다.
• 데이터 품질, 이해관계자 협조, 기술적 실행 가능성과 같은 핵심 가정을 명확히 문서화해야 한다.

Step 2. 양자 영감 기술을 활용한 적용 가능성 검증

선정된 활용 사례를 대상으로 실제 데이터를 활용해 양자 영감 기술의 성능을 검증한다. 물류 기록, 거래 데이터, 센서 데이터 등 실제 운영 데이터를 기반으로 기존 분석 방식보다 더 나은 성과를 제공하는지 비교해야 한다. 이를 위해서는 비즈니스 문제를 양자 영감 알고리즘이 처리할 수 있는 수학적 모델로 변환하는 과정이 필요하다. 이 단계는 프로젝트 전체에서 가장 높은 기술적 난이도를 가지며, 적절한 전문성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다.

일부 기업은 내부 데이터사이언스 또는 머신러닝 조직을 활용할 수 있지만, 필요한 역량이 부족한 경우에는 전문 기업이나 외부 파트너와 협력하는 것도 효과적인 방법이다. 중요한 것은 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 검증을 수행하는 것이다. 실제 업무에서 사용하는 데이터와 운영 시간, 그리고 규제 및 내부 정책을 모두 반영해야만 기술이 실제 현업에서 제공할 수 있는 가치를 정확하게 평가할 수 있다.

완료 기준
• 검증 결과와 기존 방식 대비 성능을 정리한 평가 보고서
• 핵심 성과지표를 기준으로 한 성능 비교 결과
• 운영 환경 적용을 위한 데이터·시스템 요구사항 및 실행 계획

유의사항
• 실제 운영 환경과 다른 가공 데이터를 사용하지 않는다.
• 향후 양자컴퓨팅으로 확장하기 어려운 폐쇄적인 데이터 구조나 업무 프로세스를 구축하지 않는다.

Step 3. 기술 성과를 실제 비즈니스 성과로 연결

기술 성능이 우수하다고 해서 자동으로 비즈니스 가치가 창출되는 것은 아니다. 분석 결과가 실제 의사결정 과정에서 활용되고 실행되어야 비로소 성과로 이어질 수 있다. 따라서 양자 영감 모델이 도출한 결과를 현업 담당자가 이해하기 쉬운 형태로 제공하고, 기존 업무 프로세스와 자연스럽게 연계해야 한다. 예를 들어 일일 배차회의, 주간 리스크 점검회의, 실시간 모니터링 체계 등 기존 의사결정 절차 안에서 결과가 활용될 수 있도록 설계해야 한다.

또한 Step 1에서 지정한 의사결정 책임자는 일정 기간 내에 분석 결과를 검토하고 실제 의사결정에 반영할 책임이 있다. 동시에 사람이 최종 판단을 내려야 하는 상황과 모델의 결과를 그대로 활용할 수 있는 상황을 구분하는 기준도 마련해야 한다. 성과 평가는 단순히 모델이 정상적으로 실행되었는지가 아니라, 분석 결과가 실제 의사결정에 반영되었는지, 그리고 기대했던 경영성과 개선으로 이어졌는지를 중심으로 이루어져야 한다.

완료 기준
• 업무 프로세스와 모델 결과를 연결한 운영 체계
• 역할과 책임을 정의한 운영 체계
• 실제 활용도와 비즈니스 성과를 관리하는 성과지표

유의사항
• 모델의 정확도 향상 자체를 목표로 하지 않는다.
• 결과 활용 절차와 의사결정 책임을 명확히 정의해야 한다.

Step 4. 양자 역량을 조직의 핵심 역량으로 내재화

마지막 단계는 양자컴퓨팅 전문조직(CoE, Center of Excellence)을 구축해 기술 역량을 조직 전체로 확산하는 것이다. 다만 이러한 조직은 마지막 단계에서 갑자기 만드는 것이 아니라, 첫 번째 단계부터 점진적으로 구축하고 프로젝트가 확대될수록 함께 성장시키는 것이 바람직하다. 초기에는 데이터사이언티스트와 엔지니어, 계산물리학·수학·컴퓨터공학 분야의 전문가를 포함한 3~4명 규모의 소규모 조직으로 시작하는 것이 적절하다. 부족한 전문성은 교육 프로그램이나 외부 전문기업과의 협력을 통해 보완할 수 있다. 초기 CoE는 양자 및 양자 영감 기술의 성능을 검증하고, 데이터와 기술 표준을 관리하며, 조직 내 전문 지원 역할을 수행하는 데 집중해야 한다.

이후 비즈니스 성과가 확인되면 데이터 거버넌스, 보안, 모델 검증, 모델 리스크 관리, 시스템 통합 등 기업 전반의 표준과 운영 체계를 관리하는 조직으로 확대할 수 있다. 또한 프로젝트 수행 과정에서 축적된 도구와 템플릿을 표준화하면 향후 새로운 프로젝트를 보다 빠르고 일관성 있게 추진할 수 있다. 이러한 조직의 효과는 실제 프로젝트에 직접 참여해 표준과 업무 방식을 검증하고 개선하는 과정을 통해 입증되어야 한다.

완료 기준
• CoE 운영 계획 및 역할 정의
• 양자컴퓨팅 및 양자 영감 기술을 위한 표준 아키텍처와 운영 원칙

유의사항
• 초기부터 조직 규모와 역할을 과도하게 확대하지 않는다.
• 실제 비즈니스 수요가 확인되기 전에 과도한 채용과 교육을 추진하지 않는다.
• 현업에서 활용되지 않는 형식적인 거버넌스만 구축하지 않는다.
 

경영진을 위한 핵심 시사점

① 모든 기업이 양자컴퓨팅을 동시에 도입할 필요는 없다는 점을 인식
양자컴퓨팅은 범용 IT 기술이 아니라 특정 산업과 업무에서 높은 효과를 창출하는 목적지향형 기술이다. 따라서 모든 기업이 동일한 시점에 투자하기보다 생산계획, 공급망, 물류, 금융 포트폴리오, 신약 개발 등 복잡한 최적화와 시뮬레이션이 핵심 경쟁력인 분야를 중심으로 우선 검토하는 것이 바람직하다.

② 현재의 최적 전략은 '양자 영감 기술 + 하이브리드 컴퓨팅'
상용 양자컴퓨터는 아직 기술적 제약과 높은 비용으로 인해 전면 도입이 어려운 단계이다. 따라서 기업은 기존 HPC(고성능 컴퓨팅)*, AI, 클라우드와 양자 영감 기술을 결합한 하이브리드 접근을 통해 단기적인 비즈니스 성과를 창출하는 동시에 향후 양자컴퓨팅 시대에 필요한 기술 역량과 운영 경험을 축적할 필요가 있다.
* HPC(High-Performance Computing, 고성능 컴퓨팅): 대규모·복잡한 계산을 매우 빠르게 처리하기 위해 다수의 CPU·GPU 등을 병렬로 사용하는 컴퓨팅 기술

③ 기술보다 비즈니스 문제를 먼저 정의
양자컴퓨팅 도입의 출발점은 기술이 아니라 해결해야 할 비즈니스 과제이다. 경영진은 "양자를 어디에 사용할 것인가"보다 "현재 해결하지 못하고 있는 복잡한 문제는 무엇인가"를 먼저 정의해야 한다. 이후 해당 문제가 기존 컴퓨팅 대비 양자컴퓨팅 또는 양자 영감 기술을 통해 실질적인 성과를 낼 수 있는지 검증하는 접근이 효과적이다.

④ 투자 의사결정은 ROI 중심으로 단계적으로 추진
양자컴퓨팅은 장기적인 전략 투자이지만 모든 프로젝트가 성공하는 것은 아니다. 따라서 초기에는 PoC(개념검증)를 통해 기술 적용 가능성과 경제성을 검증하고, 성과가 확인된 과제에 한해 파일럿(Pilot), 사업부 적용, 전사 확산으로 이어지는 단계적 투자 전략을 적용하는 것이 투자 리스크를 최소화하는 방법이다.

⑤ AI와 양자컴퓨팅의 결합이 새로운 경쟁력이 될 것으로 전망
AI는 대규모 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 데 강점이 있다. 양자컴퓨팅은 수많은 대안 가운데 최적의 해법을 도출하는 데 강점을 가진다. 향후 기업 경쟁력은 두 기술을 개별적으로 활용하는 것이 아니라 AI 기반 예측과 양자 기반 최적화를 결합한 의사결정 체계를 얼마나 효과적으로 구축하느냐에 의해 결정될 가능성이 높다.