마벨 테크놀로지(Marvell Technology): 인프라 통합의 최강자
마벨 테크놀로지는 원래 데이터 저장 및 전송 전문 기업으로, 메모리 오케스트레이션 영역에서 탁월한 역량을 보유하고 있었다. 말단 데이터 처리와 보안, 말단 프로세싱까지 포괄하는 역량이 강점이었다. 그런데 2021년, 반도체 광 네트워크 분야의 절대 강자였던 인피(Inphi)를 인수하면서 완전히 다른 차원의 기업으로 탈바꿈했다. 인피는 구글, Microsoft, Amazon 등 빅테크들이 서로 확보하려 했던 광통신 칩의 강자로, 사실상 갑질까지 할 수 있는 위치였다. 인피는 광통신 네트워킹을 압도적으로 잘했지만 말단 처리(엔드포인트 데이터 관리)를 몰랐고, 마벨은 말단을 누구보다 포괄적으로 잘 알았기 때문에 이 둘의 결합은 완벽한 시너지를 만들어냈다.
2025년 2월, 마벨은 셀레스티얼 AI(Celestial AI)를 추가로 인수하면서 또 한 번 도약했다. 셀레스티얼 AI는 광통신 칩의 소재 한계를 해결한 기업이다. 기존 광통신 칩은 실리콘(Silicon) 기반인데, 실리콘은 열에 의한 변형이 생기면 레이저를 정확히 쏘기 어려워 광통신이 가능한 영역이 칩의 가장자리에 국한되었다. 셀레스티얼 AI는 실리콘과 게르마늄(Germanium)의 합금으로 칩 소재를 바꾸었다. 게르마늄은 열이 있어도 주파수 특성이 안정적으로 유지되기 때문에, 칩 전체에 걸쳐 고대역 광통신이 가능해졌다. 이는 단순히 전송 속도가 빨라지는 것을 넘어, 처리할 수 있는 데이터 총량 자체가 획기적으로 늘어남을 의미한다. 강연 시점 기준 마벨의 PER은 약 55배 수준으로, 광통신과 양자 네트워크라는 두 트렌드에 모두 최적화된 기업으로서의 프리미엄이 반영되어 있다고 강연자는 평가한다.
59:07 - 마벨 테크놀로지 현재 PER 55배 수준 언급 — 주가 차트 또는 밸류에이션 비교 자료
어플라이드 옵토일렉트로닉스(Applied Optoelectronics, AAOI)
어플라이드 옵토일렉트로닉스는 AI 데이터센터용 광 트랜시버에 특화된 전문 기업으로, 광학 제품을 수직 계열화(Vertical Integration)하여 전 영역에 걸친 역량을 보유하고 있다. 반도체 광 트랜시버에서 요구되는 고밀도 집적 기술과 잡음 제거(SNR 개선) 역량이 양자 네트워크에서도 핵심이 된다는 점에서, 이 회사 역시 AI 인프라와 양자 네트워크 양쪽의 이중 수혜를 기대할 수 있다. 강연자는 AAOI가 어린 업체이지만 AI에 굉장히 특화된 기업으로, 높은 잠재력을 가지고 있다고 평가한다.
양자 중계기(Quantum Repeater): 비상장의 벽
일반 광통신에서는 신호가 약해지면 증폭기를 써서 다시 강하게 만든다. 그러나 양자 통신에서는 신호 증폭이 불가능하다. 증폭하는 순간 큐비트의 중첩 상태가 붕괴되어 정보가 파괴되기 때문이다. 이를 해결하는 방법이 양자 중계(Quantum Repeater)인데, 얽힘을 짧게 끊어서 릴레이 방식으로 전달하는 것이다. 이 분야에서 가장 앞선 기업들은 Amazon Web Services, 네덜란드 소재 Q4X 등이지만 모두 비상장이어서 일반 투자자가 직접 접근하기 어렵다.
IonQ는 양자 중계 기술을 보유한 Lightsynq(라이트싱크) 테크놀로지를 인수해 이 역량을 내재화했다. 따라서 양자 중계기 분야에서 상장 기업으로 투자하려면 IonQ가 사실상 유일한 선택지라는 것이 강연자의 분석이다.
IonQ vs Rigetti: 상세 비교
IonQ: 상용화에 가장 가까운 플레이어
IonQ의 가장 큰 강점은 계산 정밀도다. 2큐비트 게이트 충실도(2-Qubit Gate Fidelity)가 99.99%에 달해 상용화 기준에 근접해 있다. 이는 자연계 원소인 칼슘 이온을 큐비트로 활용해 균일성이 높고, 진공과 전기장으로 이중 차단하기 때문에 가능한 수치다.
IonQ의 2028년 로드맵은 야심차다. 물리 큐비트 20만 개를 구현하고, 이를 통해 논리 큐비트 8,000개를 달성한다는 목표다. 앞서 언급했듯 상용 계산에 필요한 논리 큐비트가 1,000개 수준이므로, 8,000개면 그 8배에 해당한다. 이 목표가 달성된다면 신약 개발, 항공우주 시뮬레이션, 신소재 개발 등 실질적인 산업 적용이 가능한 수준이 된다. 이 로드맵이 현실화된다면 IonQ의 주가는 큰 폭으로 상승할 가능성이 높다.
49:03 - IonQ 2큐비트 게이트 충실도 99.99% 및 2028년 물리/논리 큐비트 목표치 로드맵
규모 확장 과제를 해결하기 위해 IonQ는 칼슘 이온 대신 바륨(Barium) 이온을 활용하는 연구도 병행하고 있다. 바륨은 가시광선 단일 파장만으로 제어가 가능해 레이저 시스템이 단순화되고, 그만큼 제한된 챔버 공간에 이온을 더 집어넣을 수 있다. 또한 칩 제조 역량 내재화를 위한 반도체 파운드리 기업의 인수도 추진한 것으로 알려져 있다. IonQ의 공동 창업자가 한국인 김정상(Kim Jungsang) 박사라는 점에서 한국 투자자들의 관심도 높다. 실제로 IonQ는 한국인 주주가 상당히 많은 종목으로, 강연 시점 기준으로 나스닥 한국인 투자자들이 가장 많이 매수한 종목 중 하나로 언급되었다.
Rigetti Computing: 속도의 잠재력, 현실의 과제
Rigetti Computing은 이온트랩 방식 대비 약 1만 배 빠른 연산 속도라는 압도적 강점을 가진 초전도 방식 기업이다. 그러나 현 시점에서의 기술 성숙도는 IonQ에 비해 뒤처져 있는 것이 현실이다. Rigetti는 오류 감소를 위해 칩을 소규모로 나누어 연결하는 모듈 방식을 택했다. 2025년 4월 7일에 발표된 로드맵에서는 칩 1개당 큐비트 9개, 칩 12개를 연결해 총 108개의 큐비트(9×12)를 달성한다는 목표를 공개했다. 그러나 실제로 달성한 2큐비트 게이트 충실도는 목표치 99.5%에 못 미치는 99.1%에 그쳐 시장의 실망을 샀다. 일정도 당초보다 늦어졌다. 이는 칩 간 접점에서 발생하는 구리선 기반 연결의 한계가 드러난 결과다.
55:01 - Rigetti 2025년 4월 발표 결과: 목표 99.5% 대비 실제 달성 99.1% 충실도 및 일정 지연
그럼에도 Rigetti가 장기적으로 반전의 기회를 가질 수 있는 두 가지 이유가 있다. 첫째는 레이저 광통신 도입이다. Rigetti는 네덜란드 소재 Q4X사와 2025년 5월부터 33개월간 공동 R&D를 시작해, 2028년 초에 초전도 방식 양자 네트워크 성과를 내는 것을 목표로 한다. 만약 성공한다면, 이온트랩 방식 대비 1만 배 빠른 연산 속도를 무기로 양자컴퓨터 시장에서 지배적 위치를 노릴 수 있다.
둘째는 자체 냉동기 개발이다. 현재 극저온 냉동기를 공급하는 기업이 전 세계에 두 곳뿐이라는 것은 Rigetti의 발목을 잡는 근본적인 제약이다. 범용 냉동기에 내장된 수백 개의 구리선이 열을 발생시키고, 그것이 오류로 이어진다. Rigetti는 2028년경을 목표로 자체 설계 냉동기 개발에 나서고 있으며, 이것이 성공한다면 오류율을 극적으로 낮출 수 있는 잠재력이 있다.
단기 로드맵으로는 2026년 말까지 큐비트 수 336개, 2027년 말까지 1,000개를 목표로 한다. 그러나 강연자는 1,000개의 물리 큐비트가 실현되더라도 이에 대응하는 논리 큐비트는 불과 10개 수준에 불과하다며, 2027년 말 시점에서도 Rigetti는 아직 오류 감지 정도의 기능에 머물 것이라고 냉정하게 평가한다. IonQ 대비 상용화까지의 거리가 아직 멀다는 뜻이다.
| 구분 | IonQ | Rigetti |
|---|---|---|
| 큐비트 방식 | 이온트랩 (칼슘/바륨) | 초전도 (반도체 회로) |
| 연산 속도 | 느림 | 매우 빠름 (이온트랩 대비 1만 배) |
| 게이트 충실도 | 99.99% | 99.1% (목표 99.5% 미달) |
| 오류율 | 낮음 | 높음 |
| 확장 전략 | 양자 네트워크 (레이저) | 칩 모듈 연결 → 레이저 전환 준비 중 |
| 2028년 목표 | 물리 큐비트 20만 / 논리 큐비트 8,000개 | 초전도 광통신 + 자체 냉동기 개발 |
| 상용화 거리 | 상대적으로 가까움 | 아직 멀음 |
NVIDIA의 양자 생태계 전략: 오케스트레이터의 등장
김 교수는 NVIDIA를 양자컴퓨터 생태계에서 ‘오케스트레이터(Orchestrator)’ 역할을 하는 기업으로 규정한다. IonQ나 Rigetti처럼 양자컴퓨터 하드웨어를 직접 만드는 것이 아니라, GPU와 QPU(Quantum Processing Unit)를 효율적으로 연결하고 오류를 관리하는 플랫폼을 구축하는 것이다. 강연자는 이를 “아이폰이 나왔을 때 앱스토어를 장악한 것”과 유사한 구조로 해석한다.
NVIDIA의 구체적인 양자 전략은 세 축으로 이루어진다. 첫째, NV-Q Link는 GPU와 QPU 간의 데이터 연결에서 발생하는 병목을 해소하면서도 양자 상태를 깨뜨리지 않는 솔루션이다. 둘째, CUDA-Q는 GPU와 QPU가 서로 다른 처리 속도와 방식을 가지고 있어 발생하는 동기화 문제를 해결해 두 처리 장치가 효율적으로 협업하게 해주는 소프트웨어다. 셋째, 물리적 AI(Physical AI) 시뮬레이션 플랫폼(Isaac, Omniverse 등)을 양자컴퓨터 시뮬레이션에도 활용하는 전략이다.
양자컴퓨터 시뮬레이션은 오류 탐지에서 결정적인 역할을 한다. 실제 양자컴퓨터는 정상 신호와 오류 신호가 뒤섞여 있지만, 시뮬레이션 결과는 오류가 전혀 없는 ‘무균 상태’의 정답만 출력한다. 이 두 결과를 비교하면 오류를 정확히 식별할 수 있고, 회로 설계와 게이트 순서의 최적화도 가능해진다.
19:53 - NVIDIA 이징(Ising) 모델 적용 결과: 연산 정확도 3배, 오류 탐지 속도 2.5배 향상
강연자는 이 시뮬레이션 역량이 쌓일수록 NVIDIA의 양자컴퓨터 관련 전문성이 자연스럽게 축적되고, 결국 시간이 지날수록 양자컴퓨터 생태계의 표준이 NVIDIA로 귀결될 가능성이 높다고 전망한다. 이것이 그가 “NVIDIA 주가가 아직 끝나지 않았다”고 보는 이유다.
강연자의 표현을 빌리자면, IonQ와 Rigetti 같은 양자 하드웨어 기업들이 각자의 전문 기능을 가진 부품 공급자라면, NVIDIA는 이 모든 것을 통합하고 오케스트레이션하는 핵심 플랫폼 기업이다. 이는 마치 PC 시대에 소프트웨어 표준이 Microsoft로, 모바일 시대에 앱 생태계가 Apple과 Google로 수렴했던 것과 같은 구조적 흐름이다.
양자 보안: 비트코인의 숨겨진 리스크
강연의 마지막 주제는 양자컴퓨터가 가져올 보안 위협이다. 양자컴퓨터는 현존하는 대부분의 암호화 체계가 의존하는 수학적 난제들을 빠르게 해독할 수 있어, 이론적으로 기존 암호 시스템을 무력화할 잠재력을 갖고 있다. 이에 대응하기 위해 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography)가 개발 중이다. 이는 양자컴퓨터가 계산하기 어려운 수학 문제 구조를 기반으로 한 새로운 암호 체계로, 쉽게 말해 양자컴퓨터도 뚫기 어려운 자물쇠를 개발하는 작업이다.
김 교수에 따르면, 양자컴퓨터 상용화에 가장 민감하게 반응할 자산은 비트코인(Bitcoin)이다. 만약 양자컴퓨터가 예상보다 빠르게 등장하는데 양자 내성 암호 전환이 그보다 늦어진다면, 비트코인의 암호화 기반이 흔들릴 수 있다는 것이다. 극단적인 경우 정책 당국이 양자컴퓨터 사용을 규제하거나 특정 용도를 금지하는 상황까지 상상해볼 수 있다. 양자컴퓨터 발전 속도와 내성 암호 개발 속도 간의 경쟁이 향후 몇 년 안에 의미 있는 결과를 낼 것으로 전망된다.
마무리: 2년의 창, 어떻게 투자할 것인가
김 교수는 강연 내내 “2년”을 핵심 키워드로 반복한다. 양자컴퓨터 상용화의 분수령이 2년 안에 찾아올 것이며, 그 2년이 투자 기회의 창이라는 것이다. 방향은 크게 두 가지다. 첫째는 AI와 양자컴퓨터 양쪽에서 동시에 수혜를 입는 레이저 광통신 인프라 기업들 — 마벨 테크놀로지, 어플라이드 옵토일렉트로닉스, 루멘텀, 코히런트. 둘째는 직접적인 양자컴퓨터 플레이로서 IonQ와 Rigetti이며, 기술 성숙도 면에서는 IonQ가 현저하게 앞서 있다고 평가한다.
43:05 - 투자 추천 종목 요약 표 — IonQ, Applied Optoelectronics, Marvell Technology 등
강연자 본인은 자신이 추천하는 종목들을 직접 보유하고 있으며, 약 60개 종목으로 이루어진 개인 포트폴리오를 운영 중이라고 밝힌다. 그는 시중의 ETF를 그대로 사는 것보다, 자신이 이해하는 종목들로 직접 분산 포트폴리오를 구성하는 것이 더 합리적이라고 조언한다. ETF에는 주제와 상관없는 종목들이 섞여 들어가는 경우가 많고, 직접 구성한 포트폴리오는 이후 교체 타이밍도 본인이 판단의 근거를 갖고 결정할 수 있기 때문이다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 젠슨황 후회할 겁니다, 양자컴시대 2년내 옵니다 |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 강연자 | 김학주 교수 (한동대학교 AI융합학부) |
| 리포트 작성 | 2026-05-14 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.