ESG, 왜 양자컴퓨터가 필요한가?

양자컴퓨터의 양자역학적 분석방법은 ESG 시나리오 분석과 장기 변화를 예측하는데 강력하고 유용하게 활용될 수 있습니다. 양자컴퓨터를 이용하면 ESG 정성 요소를 수많은 투자요소들로 반영한 시나리오 분석이 가능해집니다. 특히, 수많은 경우의 확률(중첩을 이용한 특성)을 활용한 시나리오 분석을 통해 정확한 정량(수치)화가 가능해질 전망입니다. 뿐만 아니라 많은 ESG 요소들이 상호 간 미치는 영향을 분석(얽힘)하여 장기 예측이 가능해집니다.

UN SDGs 목표가 양자컴퓨터를 이용하여 어떻게 해결방안을 찾고 정량화 되며 장기 예측에 영향을 미치는지 구체적으로 살펴봅시다. 우선 목표 2인 기아 종식과 관련하여 양자컴퓨터는 중요한 해결책을 제공할 수 있습니다. 기아 종식을 위해는 농업생산이 증가해야 합니다. 그러나 전통적인 생산방식으로 농산물을 증가시키기 위해서는 천연자원에 과도한 위해가 가해질 수 있습니다. 따라서, 자연 친화적이고 지속 가능한 농업생산 증대 방법을 찾아야 합니다. 이때 양자컴퓨터를 통해 중요한 솔루션을 찾아낼 수 있습니다. 대표적으로 보다 효율적이고 에너지 집약적인 비료 생산입니다.

현재 토양의 핵심 영양소인 질소를 비료 1톤에 사용할 수 있는 질산염으로 처리하려면 화석연료 1톤이 필요합니다. 건강한 토양을 만들기 위해 사용하는 비료는 공기 중의 질소를 고정하고 이를 식물에 전달하는 기능을 합니다. 이 질소는 질산염 형태로만 흡수될 수 있기 때문에 현재 HaberBosch 공정이라고 하는 산업기술을 사용하여 질소를 고정하는데 이때 높은 열과 온도가 필요하며 이 과정에서 매년 전 세계 CO₂ 배출량의 1-2.5%에 해당하는 이산화탄소가 방출됩니다. 비료 제조를 위해 질소를 고정해야 하는데 이때 양자컴퓨팅 능력을 활용할 경우 분자수준에서 암모니아 생산의 다양한 단계에서 어떻게 작동하는지에 대한 정밀한 분석을 통해 보다 효과적으로 고정하는 방법을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 에너지 집약적인 공정은 더 저렴한 비료 확보를 가능하게 하며 이는 식품 생산비용 절감으로 연결됩니다. 유엔의 기아 제로 목표에 따라 세계 기아문제를 해결하는데 양자컴퓨터가 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.

UN SDGs 목표 3인 건강한 삶과 복지 증대에도 양자컴퓨터 기술이 활용될 수 있습니다. 기존의 의약품 발명 및 개발 프로세스는 복잡하고 시간이 많이 걸리며 실패에 따른 높은 비용을 감수해야 합니다. 양자컴퓨팅을 활용하면 많은 요소를 조정해야 하는 복잡하고 다인자적인 질병에 대해 단시간에 심층적인 연구를 적은 비용으로 진행할 수 있습니다. 양자컴퓨터를 활용하여 효율적인 의약품을 생산 및 배포를 통해 전 세계 저소득 국가 및 사회에 양질의 의약품을 적정한 가격에 보급할 수 있게 됩니다.

구글은 최근 양자컴퓨터를 사용한 화학반응 시뮬레이션에 성공했다고 발표했습니다. 여기서 사용된 상호작용은 비교적 단순하여 현재 널리 사용되고 있는 컴퓨터를 활용하여도 모델링 할 수 있으나 양자컴퓨터를 활용할 경우 복잡한 분자의 상호작용을 더욱 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 경우 의약품 후보물질의 효과에 대한 원활한 예측을 통해 신약 개발이 가속화될 가능성이 높습니다.

양자컴퓨터를 이용하여 활발해질 신약 개발분야 중 하나는 단백질 구조에 대한 해석입니다. 캐나다 스타트업 프로테인 큐어(ProteinQure)는 현재 양자컴퓨터를 사용해 체내에서 단백질이 어떻게 입체 구조가 되는지를 예측합니다. 기존 컴퓨터에서는 매우 어렵지만 양자컴퓨팅을 활용하면 가능한 이야기입니다. 이를 활용하여 유효한 단백질을 기반으로 하는 약품 개발을 수월하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이에 더하여 양자컴퓨팅을 활용한 고속 게놈(유전정보)은 환자 한 사람 한 사람에 맞는 치료 계획을 세울 수 있습니다. 이러한 기술을 활용하면 저렴한 맞춤 의료 제공이 가능해질 전망입니다.

모두를 위한 식수 및 위생시설 접근을 위한 UN SDGs 6번째 목표 달성을 위해서도 양자컴퓨터가 활용될 수 있습니다. 수질을 정수하는 과정에서 양자컴퓨팅의 시뮬레이션을 사용할 경우 효과적으로 물을 처리할 수 있고 연료 연소로 인해 자동차의 촉매 변환기가 오염 물질을 변환하는 방식과 유사하게 물 속의 독성 분자를 무독성 제품으로 직접 변환할 수 있는 불균일 촉매 사용을 앞당길 수 있습니다.

UN SDGs 목표 7인 모두를 위한 적정가격의 깨끗한 에너지 확보를 위해서도 양자컴퓨터는 도움이 될 수 있습니다. 에너지 수요가 증가하면서 기업과 정부는 경제 확장과 함께 증가하는 글로벌 에너지 시스템의 문제를 고민하게 되었습니다. 마이크로그리드(Distributed generation)의 성장과 전기 자동차와 같은 새로운 영역의 출현으로 분석 및 최적화를 위해 필요한 데이터 양은 기하급수적으로 증가했습니다. 이러한 확산으로 인해 증가한 보안 및 통신 인프라에 대한 추가 요구 사항들 그리고 필수 재생에너지원 확보 및 태양광에너지 패널용 배터리의 제조는 글로벌에너지 빈곤을 종식시키기 위한 새로운 과제로 등장하였습니다.

너무 복잡하지 않고 최적화된 분산형 에너지 시스템을 사용하는 양자컴퓨터는 지속적으로 증가하는 에너지 수요를 충족하는데 기여할 수 있습니다. 양자컴퓨팅 방식을 활용하면 기존의 분석 방식보다 더 강력한 솔루션을 필요로 하는 발전소, 대형 풍력 터빈 및 동적 난방을 최적화하기 위해 필요한 복잡한 문제들을 해결할 수 있을 것입니다. 수천 개의 분산 에너지 자원(DER, Distributed Energy Resources) 시스템으로 구성된 에너지 네트워크를 최적화하여 에너지 시스템의 활력을 높일 수 있습니다. 양자 계산 기술을 활용하여 더 나은 배터리, 더 효율적인 태양 전지, 더 가볍고 효율적인 풍력 터빈 블레이드를 위한 새로운 재료들을 개발할 수 있습니다. 이는 전 세계 에너지 빈곤 격차를 줄이는 데 필수적인 재생에너지 생산을 확대하고 그 결과 UN SDGs 7 '모두를 위해 저렴하고 신뢰할 수 있으며 지속 가능하며 현대적인 에너지에 대한 접근을 보장'을 달성하는데 큰 역할을 담당하게 될 것입니다.

기후변화와 행동(Climate change and action)은 양자컴퓨터가 가장 효율적으로 활용될 수 있는 분야입니다. 지구 환경문제로 인한 기상이변은 피할 수 없는 위험으로 다가왔습니다. 그것이 TCFD에서 분류하는 물리적 위험이든 전환 위험이든 인류는 이에 대응해야 합니다. 과거 기후데이터와 기후 모델 등을 기반으로 미래의 기상이변을 정확히 예측하고 탄소배출량과 향후 인류 사회의 변화된 모습을 전망해 이를 반영한 시나리오 분석이 가능하다면 피해는 최대한 줄일 수 있을 것입니다. 기상의 움직임을 예측하기 위해서는 온도, 밀도, 기압과 같은 변수를 포함하여 많은 양의 데이터를 분석해야 합니다. 기존 컴퓨터는 설계상 제한으로 인해 계산 결과에 오류가 발생할 가능성이 높고, 기존의 메인 프레임 슈퍼 컴퓨터를 사용해도 날씨 모델링에 사용되는 복잡한 데이터를 계산하는데 한계가 있습니다. 뿐만 아니라 장기 기후변화 예측은 거의 불가능합니다. 인구변화 기후변화로 인한 지형의 변화, 경제성장 수준, 도시화, 기술 발전 등 다양한 요소를 반영한 인류 사회의 변화된 모습을 현실적으로 예측하기란 더욱 어려운 과제입니다.

양자컴퓨터의 큐비트 연산 능력을 활용할 경우, 변수가 많은 대용량 데이터를 사용하는데 최적화된 알고리즘을 효과적이고 신속하게 사용하여 기상 조건을 추적하고 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라 양자 머신 러닝은 기상 현상을 이해하는 데 중요한 패턴에 대한 인식개선에도 활용할 수 있습니다. 이를 활용하여 다발적으로 발생하는 극한 기상 현상을 정확하게 예측할 수 있다면 사전 대비(Adaptation for Climate Change)를 통해 지역 사회와 정부가 홍수, 가뭄, 허리케인, 폭염, 산불 등과 같은 기상 현상과 관련된 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있습니다.

향후 기업들은 NetZero를 달성하기 위해 기후변화를 예측하고 분석하며 프레임워크에 따라 해당 결과를 공시해야 합니다. 비재무적인 요소가 기업가치에 미치는 재무적인 영향을 확인해야 하는데 특히 국제적인 기후변화에 대한 보고 프레임워크인 TCFD에서는 기업이 처한 기후 위험과 기회를 고려한 기후변화 시뮬레이션 시행하고 이를 기반으로 한 대응 전략을 수립할 것을 요구하고 있습니다. 앞서 설명한 바와 같이 글로벌 기후변화 분석은 너무나 다양한 경우를 가정해야 하고 각 경우에 사용되는 요소들의 상호작용 다양한 타임라인을 고려해야 합니다. 기존 컴퓨터로는 대응하는데 한계가 있기 때문에 양자컴퓨팅 방식을 사용하면 더욱 정확한 분석 결과를 토대로 보고 및 리스크 관리가 가능하게 될 것입니다.

양자컴퓨터는 투자 분야에서도 사용될 수 있습니다. 최근 금융기관들은 포트폴리오 최적화, 리스크 프로파일링 및 통합관리, 고객 타겟팅 및 상품 추천을 위해 양자컴퓨팅을 활용하고 있습니다. 기후변화 시나리오를 반영한 포트폴리오 최적화 및 리스크 관리, 좌초 자산 추정 등 ESG 투자 영역에서 활용할 것입니다. 골드만삭스는 QC Ware, IonQ와 협력하여 양자 알고리즘을 이용한 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte-Carlo Simulation6)을 통해 최적의 포트폴리오 구축을 시현하였으며 Basel III, Solvency II와 같은 자본건전성 규제를 준수함과 동시에 리스크 관리를 위해 수행되는 정교한 시뮬레이션을 통한 리스크 프로 파일링 및 통합관리가 가능할 것으로 기대됩니다. 뿐만 아니라 고객 타겟팅 및 상품 추천 등 양자컴퓨터를 이용한 머신 러닝 알고리즘 강화를 통해 고객의 행동데이터를 분석하고, 고객의 선호도 예측 및 정확한 타겟팅에 활용할 수 있을 것입니다.

Royal bank of Scotland, 미 블랙 록, 미 시티 그룹, 프랑스 BNP파리바 등은 양자 컴퓨팅 기업에 출자하고 있습니다. 한편, 미 JP모건이나 영국 스탠다드 차타드 등 많은 은행들은 양자 테크놀로지 활용방법을 찾기 위해 스타트업에 투자하고 대학과 제휴하고 있습니다. 미국 골드만삭스는 5년 안에 양자컴퓨터를 실무로 이용할 계획이라고 발표했습니다.

양자컴퓨터는 무엇인가?

양자컴퓨터란 양자 역학적 현상을 이용하여 자료를 처리하는 컴퓨터를 말합니다. 현재 사용하는 컴퓨터는 비트(bit)인 2진법(0/1)을 사용하여 트랜지스터에 전류가 흐를 때는 1, 흐르지 않을 때는 0으로 인식해 연산 기능을 수행합니다. 컴퓨터의 연산 속도를 향상시키기 위해서는 트랜지스터를 더욱 많이 집적시켜 CPU 성능을 높이고 동시에 CPU를 병렬로 연결시켜야 합니다. 그러나, 처리해야 할 데이터가 크게 증가하면서 기존 컴퓨터의 한계가 나타나기 시작했습니다.

디지털컴퓨터는 비트 수가 늘어나면 계산 공간도 비례하여 증가합니다. 반면 양자컴퓨터는 큐비트(Qubit, Quantum bit)이라는 정보 단위를 사용하는데, 큐비트는 0과 1을 동시에 가질 수 있는 성질(양자중첩)을 지니고 있습니다. 이러한 특성 때문에 큐비트가 늘어남에 따라 양자컴퓨터의 계산 여력은 지수함수적으로 늘어납니다. 양자 중첩된 큐비트는 측정이 있어야 비로소 특정 상태로 결정됩니다. 이러한 특성을 이용해 측정없이 연산을 수행하면 양자중첩이 유지되므로 큐비트는 가능한 모든 경우의 정보를 한꺼번에 가지게 되는데 이것을 양자컴퓨터의 병렬성이라고 합니다. 병렬성은 쉽게 이야기 하면 일을 나누어서 하는 것을 말합니다. 일을 나누기 위해서 기존 디지털컴퓨터는 추가 CPU가 필요합니다. 그러나, 양자컴퓨터는 CPU 하나만 가지고도 병렬 계산이 가능합니다.

2019년 10월, 구글이 개발한 양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 양자 우위(Quantum Supremacy)를 세계 최초로 달성했습니다. 초전도 소자 기반의 53큐비트로 이루어진 구글의 양자컴퓨터 '시커모어(Sycamore)'가 기존 컴퓨터로 약 1만년 이상 걸리는 연산 문제를 단 200초만에 풀어냈습니다. 이론으로만 존재하던 꿈의 컴퓨터가 최초로 실험을 통해 입증되었습니다. 양자컴퓨터 선두주자인 IBM은 2021년 11월 127큐비트의 양자 프로세서 '이글'을 공개했습니다. 양자컴퓨터의 성능은 큐비트로 결정됩니다. 큐비트가 클수록 우수한 성능을 가졌다고 할 수 있습니다. 그러나, 큐비트 규모가 커질수록 양자중첩을 유지하기 어렵기 때문에 안정적으로 제어하고 오류를 최소화할 수 있는 환경이 필요합니다. 현재 양자컴퓨터 큐비트가 커지고 있음에도 불구하고 오류가 많이 발생하고 상용화 수준에서 크게 미달하는 이유입니다.

여러 가지 한계에도 불구하고 양자컴퓨터에 대한 투자가 증가하고 있고 성능도 지속적으로 향상되고 있습니다. 양자컴퓨터 산업 분야는 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다. End-to-end solution providers, Quantum hardware builders 그리고 Software & Service Companies입니다. End-to-end solution providers는 양자컴퓨터 서비스를 제공하는 산업입니다. 주요 기업은 빅테크 회사인 IBM, Google, Microsoft와 신생 기업인 Rigetti 및 D-wave가 있습니다. D-wave는 미국 방산 회사 록히드 마틴에 양자컴퓨터를 최초 판매한 기업입니다. IBM(IBM)은 클라우드 액세스를 제공해 IBM-Q로 개발된 양자 알고리즘을 테스트했고, Microsoft(MSFT)는 IonQ(IONQ), Honeywell 및 QEI와 협력해 Azure로 클라우드 양자컴퓨팅을 제공합니다. Google(GOOGL), Alibaba(9988HK), D-Wave 및 Rigetti(RGTI)는 end-to-end 서비스를 제공합니다. Amazon(AMZN)은 D-Wave, 및 Rigetti와 Braket을 출시했습니다.

Quantum hardware builders는 양자컴퓨터를 생산하는 분야입니다. 양자컴퓨터 생산은 컴퓨터 제공 업체와 양자 회로 제공으로 구분됩니다. 양자컴퓨터 생산은 D-wave, IBM, Alibaba, Intel(INTC), Rigetti, Google이 주요 업체입니다. 회사들은 상업적으로 활용될 수 있는 최초의 양자컴퓨터를 생산하기 위해 경쟁하고 있습니다. 양자 회로를 제공하는 회사는 QCI, Delft Circuits, BraneCell, Turing, See QC가 있고 이들 회사는 초전도 양자 기술을 개발하고 상용화하기 위해 노력 중입니다.

Software & Service Companies는 양자 소프트웨어 공급자를 의미합니다. 소프트웨어 회사들은 사용자의 요구에 따라 양자컴퓨팅을 사용하여 솔루션을 생산합니다. 양자 소프트웨어 분야는 운영체제와 개발 플랫폼 그리고 컴퓨팅 플랫폼으로 구별됩니다. 운영체제 회사인 Cambridge Quantum Computing 및 Q-ctrl은 양자 하드웨어의 최적화를 개선하고 소프트웨어를 통해 양자 세계에 액세스할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 개발 플랫폼은 프로그래밍 알고리즘 및 도구를 만드는데 대표적인 회사로는 Zapata, Anyon, Qb 등이 있습니다. 컴퓨팅 플랫폼으로 대표적인 회사인 1Qbit, QCware는 양자컴퓨팅 소프트웨어 기술을 이용하여 산업계의 어려운 문제 해결에 도전하고 있습니다.

현재 상장되어 있는 회사가 많지 않기 때문에 양자컴퓨터에 대한 투자는 ETF를 통해 가능합니다. QTUM는 양자컴퓨터 산업에 투자하는 ETF입니다. QTUM에는 양자컴퓨터가 활용될 수 있는 회사들까지 폭넓게 포함되어 있습니다. 자산규모는 1억 6천만 달러입니다. 포트폴리오 현황을 보면 양자컴퓨터 분야에 34%, 머신러닝에 22% 그리고 AI Chip에 20% 투자하고 있습니다.