초전도 양자컴퓨터 개발 : Rigetti computing (NASDAQ : RGTI)

인공지능에 대한 관심이 높아져감에 따라, 실리콘 컴퓨터의 연산 성능에 대한 개선 작업이 이루어지고 있고, 현재 현존하는 컴퓨팅 장비 중 가장 높은 연산 성능을 자랑하는 것은 일본의 후카쿠, 2위로는 미국 국립 연구소의 Summit이 지키고 있으며, 각각 실질 연산 성능은 415 페타플롭스, 148 페타플롭스이다. 페타는 10의 15승(1000조)을 의미하며, 초당 10의 15승의 부동소수점 계산을 수행할 수 있다는 의미이다. 즉 세계 1위 후카쿠의 경우에는 42경 번의 부동 소수점 계산이 가능하고, 미국은 오로라라는 엑사 스케일의 슈퍼 컴퓨터 개발을 기획하고 있다. 서밋으로만 해도 수백 개의 원자의 양자 계산이 가능하다고 알려져 있는데, 엑사 스케일이라면 수천 개의 원자의 양자 시뮬레이션이 가능해질 전망이다. 이런 상황에서 새로운 양자 컴퓨터가 과연 필요할까? 그것은 이번에 상장한 Rigetti computing를 알아보면서 살펴볼 예정이다.

 

<창립자 & CEO>

Rigetti computing의 창업자는 Chad Rigetti로 자신의 이름을 따서 창업했다. 그는 양자 컴퓨터의 근간을 이루는 초전도 양자 게이트로 박사학위를 수여받고, IBM에서 2010~2013까지 양자 컴퓨팅을 연구했으며, 2013년에 Rigetti computing을 창업하게 된다. COO는 Taryn Naidu이며 과거 Rightside의 CEO였으며 Rigetti의 설립 당시부터 지금까지 8년간 투자자이다.

 

<스팩 회사>

Suprenova Patners의 Spencer Rascoff는 Zillow를 2005년 창업자 공동 창업자 중 한 사람이며, 14년간 질로우 그룹을 이끌어왔던 성공적인 사업이다, 그 이후에도 수많은 기업의 창업에 관여하며, 왕성한 활동을 이어나가고 있다. Alexander Klabin은 골드만 삭스를 거쳐, 소더비, 지금은 Offerpad의 이사회 멤버로도 활동하고 있는 인물로, 전형적인 금융권의 인사라고 볼 수 있다. 공동 의장인 둘은 부동산에 연관이 있다는 공통점이 흥미롭다.

 

<연혁>

2013년에 설립되어, 2014년에 하이브리드 양자 컴퓨터 개발에 성공하게 되고, 본격적으로 2015~2016 자체 제작이 가능한 시설과 초전도 큐비트 방식으로 양자컴퓨터 개발에 박차를 가한다. 2017년 세계에서 두 번째로 클라우드를 통한 양자컴퓨팅을 제공하는 업체에 이름을 올리며, 순항 중이다. 2019년 32 큐비트의 양자컴퓨터 개발 성공에 이어, 현재는 모듈화 된 양자 칩을 개발하는 것에 목표를 두고 있다. 

단일 양자칩에 양자비트를 늘리는 것에 한계를 느낀 Rigetti는 80 큐비트 이상의 양자 칩은 지금의 실리콘 칩으로 따지자면 멀티코어의 개념으로 여러 양자 칩을 연결해 확장성을 보완해 연산능력을 올리는 방식으로 대응하고 있다.

 

<시장 규모와 기존 시장의 문제>

 

양자 컴퓨팅이 사용될 수 있는 분야는 인공지능과 주로 시뮬레이션(화학, 생물, 유체), 사이버 보안, 금융으로 다양하다. 현재 과학의 화학 소재 개발이나 약물 개발이 느린 이유는 화학 물질 간의 상호작용을 정확히 시뮬레이션하는 것이 불가능하기 때문이다. 물론 수백 개 수천 개의 원자 정도는 할 수 있겠지만 현실은 훨씬 복잡하다. 수백 종류의 단백질이 복합적인 작용을 일으키고, 결합 각, 결합 원자, 단백질 접힘 등 수많은 인자들이 경우의 수를 늘린다. 그러한 상호작용을 모두 한 박스에 넣고 계산하는 것은 계산력의 문제가 아닐 수도 있다는 것이다, 계산 방식의 차이일지도 모르는 것이다. 100을 100번 더하는 것과 100의 제곱을 취하는 것의 차이가 아닐까 싶다. 두 계산은 결국 같은 결과를 낳지만 그 알고리즘의 복잡도는 수가 커질수록 지수함수적으로 증가한다. 더하기도 반드시 필요하지만 곱셈이나 제곱을 대체할 수 있는 부분은 대체하는 것이 양자 컴퓨팅의 개념이다.

양자 컴퓨터는 양자 비트를 사용해서 0~1까지를 표현한다. 관찰하기 전까지는 0과 1이 동시에 공존한다는 점(정확히 말하면 공존이 아니라고 생각한다)을 이용한다. 관찰하고 난 후에는 반드시 0 혹은 1로 확정되지만 관찰하기 전에는 0인지 1인지 모르기 때문에 확률로 표현하는 것이다. 그런 확률 자체를 계산의 기반으로 이용하고, 동일한 계산을 1000번 정도 반복한다면 거의 예상했던 확률의 비율로 정답이 나올 것이고 그 분포도를 기반으로 원하는 답을 얻어내는 것이 양자컴퓨터의 원리이다. 큐비트의 갯수를 확장시키면 그 각각의 큐비트를 양자적 얽힘으로 묶은 후, 상호작용을 통해, 서로의 0,1의 존재 확률이 각각 변하게 된다. 군 전역 후 약 2개월간 양자컴퓨팅을 공부했었는데, 그때의 느낌은 양자 컴퓨팅은 자연 그대로를 이용한다는 느낌이었다. 자연의 원리 그 자체, 즉 자연을 컴퓨터의 일부분으로서 이용하는 것이다. 양자 어닐링을 이용하는 D-wave의 원리를 생각한다면 더욱 이해하기가 쉬운데, 예를 들어, 두 자동차가 충돌한다고 해보자, 파편이 사방으로 튈 것이다. 그럼 그 파편이 거기에 위치할 것이라는 것은 누가 정했는가? 바로 자연이다. 원자 단위의 양자적 요동까지 계산해서 철저한 확률에 의해 부서진 자동차 파편의 분포도를 그린 것은 자연이다. 그것은 현재 인류로는 말도 안 되는 연산이고, 실리콘 컴퓨터로는 아마 도저히 계산할 엄두가 나지 않을 것이다. 겨우 수백 개의 원자를 재현하는 게 한계이고, 그게 수천수만으로 늘어도 변함을 없다, 우리가 계산할 원자의 량은 조 단위, 초기 우주를 완벽하게 시뮬레이션하려면 10의 80승의 원자의 계산이 필요하다. 5년에 몇 배씩 계산량이 늘어나서는 근처에 다가가지도 못할 문제이다. 마치 덧셈과 곱셈의 차이처럼, 방식 자체가 바뀌지 않으면 도달할 수 없다. 사실 물리학에서도 정보와 자연을 컴퓨터로 보고 계산량 한계를 정하고 있지만, 우리의 세대는 아직 그 정도를 논할 문명은 아니다.

현재 실리콘 컴퓨터는 선로의 미세화가 어려워짐에 따라 성능을 향상시키는 것이 점점 더뎌지고 있다. 3nm공정에 돌입 예정이던 2022년의 계획이 점점 더 미뤄지고 있다. TSMC의 경우에도 3nm공정의 불량률이 높아서 4nm,5nm 공정으로 물량을 빼고 있고, 삼성은 불량률이 더 높아서 생산량의 절반 이상을 버려야 한다. 실리콘 반도체의 성능을 높이기 위해서 3D 구조로 쌓고 있다. 사실 3nm라는 게 회로 선폭이 3nm라는 의미가 아니다 그냥 척도로서 사용되고 있으며, 14nm정도부터는 양자 터널 현상 때문에 새는 전류량이 많아져서 회로 선폭을 더 줄이지는 못하고, 3D 구조를 바꾸고 화학물질을 바꾸면서 에너지 효율, 연산 효율을 높여나가고 있고, 그것을 과거 선폭을 의미하던 나노수를 줄이면서 더 높은 단계라고 칭하고 있는 것이다.

 

<해결 방안>

양자 컴퓨터에도 모든 양자를 얽힘으로 묶는 것이 어렵고, 코히어런트 타임을 늘리는 것에 한계를 겪자, Rigetti computing은 한칩에 넣을 양자수를 제한하고, 멀티 코어 형태처럼 모듈화 시키는 것을 연구하고 있다. 

초전도를 이용한 양자컴퓨터 개발을 2018년까지 매진하였고, TSV라는 반도체에 구멍을 뚫어서 전선을 연결하는 기술을 2019년까지 개발을 완료하였고, 이제는 칩과 칩을 연결하는 기술을 개발하고 있다고 한다.

칩을 모듈화하는 방식을 통해, 2021년에는 80개 이상의 큐비트를 탑재하는 멀티칩 프로세서를 개발하고 있고, 2024년에는 1000 큐비트 이상, 2026년에는 4000 큐비트, 그 이후에는 백만 개 이상의 큐비트를 탑재하는 방식으로 진행될 예정이다. 1940년대에 사용되었던 애니 악처럼 당시에는 진공관을 이용해 엄청나게 부피가 큰 반면 적은 트랜지스터를 탑재했던 것처럼 아마 지금은 말도 안 되는 크기이기는 하지만, 양자 컴퓨터도 점차 작아지고 고성능화될 것이다.

 

<경쟁 회사>

단순히 큐비트로 보자면 초전도체를 이용하는 구글, IBM이 있고, 이온 트랩을 이용하는 Honeywell, IONQ가 있다. 그 이외에도 광자나, 원자를 이용하는 양자 컴퓨팅 방식도 존재한다. 이들의 성능에 대한 리뷰는 다음 포스팅에서 해볼 예정이다.

 

IONQ에 비해서도 월등히 빠른 작업 시간을 보인다고 자랑하고 있다. 그러나 아직 양자컴퓨터는 속도만 논할 단계는 아니기에, 사실 오류나 신뢰도도 빼놓을 수 없는 요소이다. IONQ는 이러한 신뢰도가 가장 높다고 주장한 바있다.

 

<성장 계획 & 매출 전망>

60~4000 큐비트로 이루어진 다양한 성능의 양자 컴퓨터의 연산을 제공하는 식으로 이루어질 것이라 생각된다. 시스템당 연간 매출은 $40M 이상이라고 여겨지고 14개의 시스템을 구축할 예정임으로 연간 $500M 이상의 매출이 나올 것이다.

2023년에는 높은 의미에서의 양자적 우위가 달성될 것이라 보고 있고, 2025년부터는 실리콘 컴퓨터를 넘어서는 양자적 우위를 달성할 것이라 예상되며, 그때부터 본격적인 매출이 나올 것이라 보고 있다. 영업이익은 2025년을 기준으로 흑자로 돌아설 것으로 예상하고 있다. 아마 지금은 IBM에 들어가서 문서를 봐도 실리콘 컴퓨터를 대체할 만큼의 다양한 알고리즘을 가지고 있지 않고, 사용하기 위한 실증 단계에 들어가 있는 것이 현실이다. 사실 위의 매출 예상은 그렇게 신뢰성을 가지고 있다고 말하기 어렵다. 실제로 양자 컴퓨터가 많은 기업들에게 받아들여지는 것은 의심하지 않지만 그것이 2025년을 기준으로 급격하게 이루어질 것인가에 대해서는 많은 생각이 든다. 게다가 IONQ, D-wave, IBM, Google처럼 많은 쟁쟁한 회사가 존재하기 때문에, 유의 깊게 모니터링하는 것이 중요하다.

상장 시 시가총액 $1.55B, 최대 예상 현금 확보 $397M로 2025년까지 여유롭게 현금 포지션을 가지고 갈 수 있다고 예상되고 있다. 현금 소비가 심하지 않을 것이라고 하는 긍정적인 예상이다.

 

<내부 직원 평가>

전체 평점은 4점, 리뷰수는 51개로 좋은 편이다. 다양성과 워라밸에 가장 높은 점수를 주었고, 관리 체계에 대해서는 상대적으로 낮은 점수를 부여했다. 1년간의 트렌드를 살펴보면 점점 전체 평점이 올라가고 있고, 긍정적이라고 생각이 든다. 내부 직원들의 긍정적인 평가로는 한계가 없는 기업이며, 기술의 첨단을 달리고, 성장할 수 있는 환경, CEO에 대한 긍정적인 평가가 4건이나 있었다. 반대로 부정적인 평가로는 리더십 팀은 CEO를 매니징 하기 위함이라며 관리 체계에 대한 불만을 보였다. 

<특허>

Grant/Application -> 31/29 assignee:(Rigetti & Co) - Google Patents 총 44개이다.