골드만삭스의 후퇴와 JP모건의 확장 — 양자컴퓨팅 금융 적용의 진짜 분기점

월가의 양자컴퓨팅 전략이 두 갈래로 갈라지고 있습니다. 블룸버그가 보도한 골드만삭스의 양자 리서치 조직 사실상 해체와 JP모건의 50명 이상 전담팀 유지는 표면적으로는 "두 거대 금융사의 엇갈린 판단"으로 보이지만, 그 아래에는 양자컴퓨팅이 어떤 시점에 어떤 형태로 금융 산업에 도착하는가에 대한 근본적 견해 차이가 있습니다.

800만 논리 큐비트라는 숫자가 실제로 무엇을 의미하는가, HSBC와 IBM이 보고한 34% 채권 가격 예측 개선을 어떻게 읽어야 하는가, JP모건이 Nature에 발표한 인증된 무작위성이 다른 금융사 연구와 어떻게 다른가, 그리고 맥킨지가 추정한 2035년 4,000~6,000억 달러 금융 산업 가치를 어떻게 분해해서 봐야 하는가. 이 네 가지 질문이 양자컴퓨팅 보도를 둘러싼 노이즈와 시그널을 분리하는 출발점이 됩니다.

800만 논리 큐비트라는 숫자의 무게 — 논리와 물리의 거리

골드만삭스의 결론, 즉 자산 운용 수익률 제고에 양자 알고리즘을 적용하려면 약 800만 개의 논리 큐비트(logical qubits)가 필요하다는 분석은, 단순히 "큐비트 개수가 부족하다"는 의미가 아닙니다. 이 숫자를 정확히 읽으려면 물리 큐비트(physical qubit)와 논리 큐비트의 거리를 먼저 이해해야 합니다.

물리 큐비트는 실제 양자 하드웨어가 구현하는 단위 큐비트이며, 환경 노이즈에 민감하고 오류율이 높습니다. 논리 큐비트는 여러 개의 물리 큐비트를 양자 오류 보정(Quantum Error Correction, QEC) 알고리즘으로 묶어 만든 가상의 큐비트로, 오류에 강하고 실제 계산에 사용 가능한 단위입니다. 현재 기술로 1개의 논리 큐비트를 안정적으로 구현하려면 수천에서 수만 개의 물리 큐비트가 필요하다는 것이 학계 공통의 추정입니다.

이 환산을 적용하면 800만 논리 큐비트는 물리 큐비트로 수십억 단위에 해당합니다. 현재 가동 중인 양자 컴퓨터의 최대 규모가 100~200 큐비트 수준이라는 점을 감안하면, 골드만삭스의 결론이 단순한 비관이 아니라 수치 기반의 냉정한 평가였다는 사실이 드러납니다. 알고리즘을 수백만 년 동안 구동해야 한다는 표현은 비유가 아니라 현재 하드웨어 성능을 그대로 적용했을 때의 계산 결과입니다.

다만 이 숫자가 영원히 고정된 값은 아닙니다. Google이 2024년 12월 발표한 Willow 칩은 양자 오류 보정에서 "below-threshold"라고 부르는 영역에 처음 도달했습니다. 이는 큐비트 수를 늘릴수록 오류율이 지수적으로 감소하는 구간으로, 학계가 수십 년간 기다려 온 변곡점입니다. Willow는 105개 물리 큐비트로 구성됐고, 코히런스 시간(qubit이 정보를 유지하는 시간)이 약 100마이크로초 수준으로 이전 세대 대비 5배 개선됐습니다. Microsoft와 Quantinuum이 99.9% 큐비트 fidelity를 기록한 사례, QuEra·MIT·하버드 컨소시엄이 99.5%를 기록한 사례도 같은 흐름의 신호입니다.

따라서 정확한 표현은 "현재 양자컴퓨팅은 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대에서 FTQC(Fault-Tolerant Quantum Computing) 시대로의 전환 초입에 있다"는 것입니다. NISQ는 1,000 큐비트 미만의 노이즈가 많은 중간 규모 양자컴퓨팅을 의미하며, FTQC는 오류 보정이 안정적으로 작동하는 결함 내성 양자컴퓨팅을 의미합니다. 골드만삭스가 결론을 내린 시점은 NISQ 시대에서 FTQC 시대로의 전환이 가시화되기 직전이었고, 그 이후 1~2년 사이에 Willow 같은 의미 있는 진전이 누적되고 있습니다. 골드만삭스의 후퇴를 "양자컴퓨팅 비관론"으로 단순화하면 이 변곡점의 의미를 놓치게 됩니다.

DATA BOX — 양자 하드웨어의 현재 좌표Google Willow: 105 물리 큐비트, 100μs 코히런스, below-threshold 도달IBM Heron: 100+ 물리 큐비트, HSBC 채권 거래 실증Quantinuum H2-1: 56 이온트랩 큐비트, JP모건 인증 무작위성 실증Microsoft·Quantinuum 협업: 99.9% 큐비트 fidelity 기록골드만삭스 추정 필요량: 800만 논리 큐비트 (물리 환산 시 수십억)현재 위치: NISQ → FTQC 시대 전환 초입

HSBC 34%의 진짜 의미 — 양자 우위와 양자 유리의 차이

HSBC가 2025년 9월 IBM과 함께 발표한 채권 가격 예측 34% 개선 결과는 양자컴퓨팅을 둘러싼 모든 사례 중 학술적 논쟁이 가장 격렬했던 사건입니다. 이 결과를 정확히 이해하려면 학계가 사용하는 두 개념, 양자 우위(quantum supremacy)와 양자 유리(quantum advantage)의 차이를 먼저 짚어야 합니다.

양자 우위는 양자컴퓨터가 클래식 컴퓨터로는 도저히 불가능한 task를 수행하는 상태를 의미합니다. 이 task가 실용적 가치를 갖는지는 별개의 문제이며, 보통 시연 목적의 인위적 문제가 사용됩니다. 양자 유리는 한 단계 더 나아가, 실용적 가치를 갖는 task에서 양자컴퓨터가 클래식보다 더 좋은 결과를 내는 상태를 의미합니다. 학계가 양자컴퓨팅의 진짜 진전이라고 평가하는 기준은 후자입니다.

HSBC의 실증 실험은 유럽 회사채 시장의 약 110만 건 거래 요청, 5,000개 이상 채권의 거래 데이터를 사용해, IBM Heron 프로세서로 데이터를 변환한 뒤 머신러닝 모델에 입력하는 하이브리드 구조였습니다. 핵심 기법은 Projected Quantum Feature Map이라는 양자 변환 기법으로, 클래식 데이터를 양자 회로 위로 사영해 추출한 특징을 모델에 사용하는 방식입니다. 결과는 인상적이었습니다. 클래식 단독 모델의 AUC(Area Under Curve, 분류 모델 성능 지표)가 약 0.63이었던 데 반해, 양자 변환 데이터를 사용한 모델은 짧은 회로에서 0.75, 긴 회로에서 0.97까지 도달했습니다.

문제는 이 결과의 해석에 학계의 의견이 갈렸다는 점입니다. 텍사스 오스틴 대학교 양자 정보 센터 디렉터인 Scott Aaronson 교수는 자신의 블로그에서 이 결과를 강하게 비판했습니다. 그의 핵심 지적은 두 가지였습니다. 첫째, 양자 노이즈가 어떤 메커니즘으로 더 좋은 특징을 만들어 내는지에 대한 이론적 설명이 없다는 점. 둘째, 룩어헤드 바이어스(look-ahead bias) 가능성, 즉 미래 정보가 학습 데이터에 의도치 않게 흘러들어갔을 가능성을 완전히 배제하지 못한다는 점. 흥미롭게도 HSBC와 IBM 연구진 자신도 논문에서 이 메커니즘을 완전히 설명하지 못한다고 인정했습니다.

비판자 중 한 명은 더 구체적인 지적을 추가했습니다. 트레이더에게 가장 중요한 fill probability 구간인 25~75% 영역에서는 양자 변환 모델이 오히려 클래식 모델보다 약간 떨어진 성능을 보였다는 것입니다. 0%에 가깝거나 100%에 가까운 극단 구간의 예측 정확도가 평균 점수를 끌어올린 형태였습니다. 트레이더가 RFQ(Request for Quote, 호가 요청) 응답에 실제로 활용하는 구간이 25~75%라는 점을 감안하면, 34%라는 헤드라인 숫자가 실무적 가치로 곧바로 환산되지는 않을 수 있다는 의미입니다.

그렇다고 이 결과를 완전히 무시할 수도 없습니다. 양자 노이즈가 클래식 시뮬레이터로는 재현되지 않는 통계적 구조를 만들어 내는 현상은, 그 메커니즘이 명확하지 않더라도 경험적 사실로 관찰됐습니다. 이는 NISQ 시대의 양자컴퓨터가 FTQC를 기다리지 않고도 일부 task에서 가치를 만들어 낼 가능성을 시사합니다. 다만 그 가능성이 "양자 유리"의 영역에 들어왔다고 단언하기에는 더 많은 검증이 필요하다는 것이 학계의 균형 잡힌 시각입니다. 개인적으로는 HSBC의 결과를 산업적 마케팅과 학술적 시연이 동시에 진행된 사례로 보고, 후속 연구의 재현 가능성을 핵심 시그널로 삼는 것이 맞지 않을까 싶습니다.

JP모건의 진짜 차별화 — 인증된 무작위성이 보여 주는 것

JP모건의 양자컴퓨팅 접근은 HSBC와 다른 결을 갖습니다. JP모건이 2025년 3월 26일 Nature에 발표한 "인증된 무작위성(Certified Randomness)" 논문은, 양자컴퓨팅이 클래식으로 풀 수 없는 실용적 문제를 처음으로 풀어낸 사례로 학계에서 평가받습니다. 이 차이가 두 은행의 양자 전략 차이의 본질을 보여 줍니다.

인증된 무작위성은 단순히 무작위 숫자를 만드는 작업이 아닙니다. 클래식 컴퓨터의 무작위 숫자 생성기는 결정론적 알고리즘에 기반하며, 시드(seed)를 알면 완전히 재현 가능한 의사 무작위(pseudo-random) 숫자입니다. 진짜 무작위 숫자는 양자역학적 측정에서만 만들어지지만, 그 숫자가 진짜 무작위인지 외부에서 검증할 방법이 없다는 문제가 있었습니다. Scott Aaronson 교수가 2018년 처음 제안한 프로토콜은 이 문제를 풀기 위한 것이었고, JP모건이 그 프로토콜을 처음으로 실증한 셈입니다.

실험 구조는 이렇게 설계됐습니다. JP모건 연구팀은 56-큐비트 Quantinuum H2-1 이온트랩 양자컴퓨터에 무작위 회로를 인터넷으로 전송하고, 양자컴퓨터가 그 회로를 실행해 출력을 회신했습니다. 그 출력의 무작위성을 오크리지 국립연구소의 Frontier 슈퍼컴퓨터를 비롯한 4대의 슈퍼컴으로 수학적으로 검증했습니다. 18시간의 실험에서 약 71,313 비트의 인증된 엔트로피를 생성했고, 이 결과를 클래식 슈퍼컴이 흉내 내려면 Frontier 4대를 동원해도 충분하지 않다는 점이 검증됐습니다.

이 결과가 갖는 의미는 두 가지입니다. 첫째, 양자컴퓨터가 단순한 시연이 아니라 클래식 슈퍼컴이 풀 수 없는 실용 task에서 처음으로 가치를 만들어 낸 사례입니다. 인증된 무작위성은 암호화 키 생성, 추첨 시스템, 다자간 계약의 공정성 보장 같은 영역에서 실제로 사용 가능한 출력입니다. 둘째, JP모건이 발표한 결과는 메커니즘이 명확합니다. Aaronson 교수가 이론적으로 증명한 프로토콜을 그대로 구현한 것이며, "왜 작동하는지 모른다"는 종류의 결과가 아닙니다. 학술적 논쟁의 여지가 작다는 의미입니다.

이 차이는 두 은행의 양자 전략 철학을 보여 줍니다. HSBC는 NISQ 시대의 하이브리드 구조에서 가능한 한 빠른 상업적 적용을 노리는 접근이고, JP모건은 양자 우위가 확실히 증명되는 task부터 단단하게 쌓아 올리는 접근입니다. 어느 쪽이 옳다고 단정할 수는 없지만, 두 접근의 시그널 강도는 다릅니다. JP모건의 인증된 무작위성은 Nature 같은 1차 학술지의 검증을 통과한 결과이며, 후속 연구가 응용 영역을 확장하는 흐름이 자연스럽게 이어질 가능성이 높습니다.

JP모건의 Marco Pistoia 글로벌 기술응용연구 헤드가 "양자는 우리에게 특히 전략적"이라고 말한 이유도 이 맥락에서 이해할 수 있습니다. JP모건의 50명 이상 전담팀은 단순히 양자가 상업화될 시점을 기다리는 것이 아니라, 상업화의 첫 번째 task가 어디서 등장할지를 직접 만드는 자리에 있습니다.

4,000억 달러 금융 가치의 분해 — 어디서 어떻게 발생하는가

맥킨지의 2025년 Quantum Technology Monitor 리포트는 양자컴퓨팅 시장 규모를 2024년 40억 달러에서 2035년 280~720억 달러로 추정합니다. 그러나 이 숫자보다 더 의미 있는 추정은 금융 산업 자체에서 양자컴퓨팅이 만들어 낼 잠재 경제 가치 4,000~6,000억 달러라는 수치입니다. 이 두 숫자의 거리, 즉 시장 규모와 경제 가치의 거리를 분해해서 봐야 양자컴퓨팅 투자 시나리오의 실제 모양이 드러납니다.

시장 규모는 양자컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 매출의 합계입니다. 이 매출의 수혜자는 IBM, Google, IonQ, Quantinuum, D-Wave, Rigetti 같은 양자 인프라 제공자들입니다. 반면 경제 가치는 양자컴퓨팅을 활용한 최종 사용자 산업이 만들어 내는 부가가치이며, 그 80%가 의약, 화학, 금융, 모빌리티 같은 응용 산업으로 흡수된다는 것이 맥킨지의 추정입니다. 즉 양자컴퓨팅 자체의 시장은 인프라 투자처가 아닌 응용 산업에서 더 큰 부가가치를 만들고, 금융이 그 응용 산업의 핵심 카테고리에 속합니다.

금융 산업 내에서 4,000~6,000억 달러의 가치는 어느 영역에서 발생할까요. 맥킨지의 분류와 현재 진행 중인 산업 사례를 종합하면, 네 가지 응용 영역이 가장 가시적입니다.

첫째, 포트폴리오 최적화와 자산 가격 예측입니다. JP모건이 파생상품 가격 결정에 양자 알고리즘을 연구하는 영역, HSBC가 채권 가격 예측에서 시연한 영역이 여기 속합니다. 이 영역의 부가가치는 트레이딩 수익성 개선, 슬리피지(slippage) 감소, 시장조성(market making) 효율화로 환산됩니다. 둘째, 리스크 관리와 신용 평가입니다. 몬테카를로 시뮬레이션, VaR(Value at Risk) 계산, 스트레스 테스트의 처리 시간을 단축할 수 있는 영역으로, 클래식 컴퓨터에서 며칠 걸리는 작업을 양자가 분 단위로 끝낼 가능성이 검토되고 있습니다. 셋째, 사기 탐지와 머신러닝입니다. Intesa Sanpaolo가 IBM과 진행한 양자 머신러닝 사기 탐지 사례는 거짓 양성(false positive)을 줄이는 효과를 보였습니다. 넷째, 암호화와 보안 인프라입니다. JP모건의 인증된 무작위성이 정확히 이 영역에 속합니다.

이 네 영역의 도달 시점은 동일하지 않습니다. 인증된 무작위성과 일부 머신러닝 응용은 NISQ 시대에서 이미 부분적 가치를 만들기 시작했고, 포트폴리오 최적화와 리스크 관리의 본격적 양자 우위는 FTQC 시대를 기다려야 한다는 것이 학계 다수 의견입니다. 4,000~6,000억 달러라는 숫자가 한꺼번에 도착하는 것이 아니라, 영역별로 시간차를 두고 도달한다는 의미입니다.

DATA BOX — 금융 양자 응용의 시간선 분기즉시~3년: 인증된 무작위성, 양자 안전 암호화, 합성 데이터 생성3~7년: 양자 머신러닝 기반 사기 탐지, 신용 평가, 알고리즘 거래 보조7~15년: 포트폴리오 최적화, 파생상품 가격 결정, 리스크 시뮬레이션15년+: 시장 시뮬레이션, 전체 금융 시스템 양자 변환

Q-Day와 PQC — 더 가까이 와 있는 위협

양자컴퓨팅이 금융 산업에 미치는 영향은 새로운 가치 창출만이 아닙니다. 더 시급한 측면은 기존 보안 인프라를 위협하는 측면입니다. 학계는 이를 Q-Day, 즉 양자컴퓨터가 현재 사용 중인 암호화 표준을 깰 수 있는 시점이라고 부릅니다.

현대 금융 시스템의 보안은 RSA-2048, ECC(Elliptic Curve Cryptography) 같은 공개키 암호화에 의존합니다. 이 암호화는 큰 수의 소인수 분해와 이산대수 문제의 계산 복잡도에 기반하며, 클래식 컴퓨터에서는 수천 년이 걸리는 문제입니다. 그러나 Peter Shor가 1994년 발표한 양자 알고리즘은 충분히 큰 양자컴퓨터에서 이 문제를 다항 시간 안에 풀 수 있습니다. 즉, 충분히 큰 양자컴퓨터가 등장하는 순간, 현재 인터넷·은행·결제 시스템 전체의 암호화 기반이 무너지게 됩니다.

문제는 "충분히 큰"의 정의입니다. Google 측 추정에 따르면 RSA-2048을 깨는 데 필요한 양자컴퓨터는 약 400만 개의 물리 큐비트이며, 이는 현재 100~200 큐비트 수준에서 4~5자릿수 차이가 나는 규모입니다. Google은 이 시점이 빠르면 5년, 늦으면 10~15년 사이에 도달할 가능성이 있다고 보고 있습니다. 단 이 추정은 양자 오류 보정의 진전 속도에 강하게 의존하며, Willow가 보여 준 below-threshold 도달이 그 일정을 앞당길 수 있는 변수입니다.

이 위협에 대응하기 위한 표준화 작업이 PQC(Post-Quantum Cryptography, 양자 후 암호화)입니다. 미국 NIST(국립표준기술연구소)가 2024년 8월 첫 PQC 표준 3종을 공식 발표했고, 글로벌 금융 시스템은 향후 5~10년에 걸쳐 기존 암호화 인프라를 PQC 기반으로 전환해야 합니다. 이 전환이 늦어질수록 "지금 데이터를 훔쳐 두었다가 양자컴퓨터가 등장하면 해독한다(harvest now, decrypt later)"는 공격 벡터에 노출됩니다. 금융 거래의 영구 기록 특성상 이 위협은 이미 진행 중이라고 봐야 합니다.

이 시간선이 의미하는 바는 분명합니다. 양자컴퓨팅의 혜택은 영역별로 시간차를 두고 도달하지만, 양자컴퓨팅의 위협은 단일 시점에 한꺼번에 도달합니다. 그래서 글로벌 주요 금융사들이 양자 활용 자체에 대한 입장과 별개로 PQC 전환에는 모두 적극적인 모습을 보입니다. 골드만삭스가 양자 리서치 팀을 줄였더라도 보안 인프라의 PQC 전환에는 동일하게 투자하고 있다는 점은, 양자컴퓨팅의 두 측면을 분리해서 봐야 한다는 사실을 다시 보여 줍니다.

시장의 열기와 기준점

투자 시장에서 양자컴퓨팅 관련주의 흐름은 이 분석의 결을 그대로 따라갑니다. Rigetti가 2024년 약 1,450%, D-Wave가 약 854% 상승하는 광풍이 있었지만, 2025년 들어 상승 폭이 둔화된 사실은 시장이 NISQ 시대의 한계와 FTQC 시대의 거리를 다시 인식했다는 신호로 읽을 수 있습니다. Rigetti의 Subodh Kulkarni CEO가 인정한 "초기 약속의 과장"은 산업 전반의 자기 보정으로 해석할 만합니다.

다만 시장의 단기 흐름과 산업의 장기 변곡점은 다른 시간선을 갖습니다. 2024년 양자 스타트업에 약 20억 달러가 유입되어 전년 대비 50% 증가했고, 2025년 1~3분기에만 12.5억 달러가 추가로 유입되어 전년 동기 두 배를 기록했습니다. 자금의 흐름은 광풍이 아니라 가속의 모양에 가깝다는 의미입니다. 다만 그 자금이 5년 이상 된 기성 양자 기업 중심으로 흘러가는 패턴은, 시장이 양자 인프라의 성숙도와 신생 기업의 차별화 가능성을 분리해서 평가하기 시작했다는 신호입니다.

양자컴퓨팅 투자를 검토할 때 점검해야 할 시그널과 노이즈를 분리하면 다음과 같습니다.

시그널 영역입니다. 첫째, 양자 오류 보정의 추가 진전입니다. Willow의 below-threshold 도달이 지속 가능한 패턴인지, 다른 플랫폼에서도 재현되는지가 핵심 변수입니다. 둘째, 양자 유리(quantum advantage)의 실용 task 등장 빈도입니다. JP모건의 인증된 무작위성에 이어 어떤 응용이 추가로 등장하는지가 산업 성숙도의 가장 정직한 지표입니다. 셋째, NIST PQC 표준의 글로벌 금융 시스템 전환 속도입니다. 이 전환이 양자컴퓨팅 수익화의 첫 번째 대규모 채널이 될 가능성이 높습니다. 넷째, 양자 스타트업 자금 유입의 선택성입니다. 어느 플랫폼(초전도, 이온트랩, 광자, 중성원자)에 자금이 집중되는가가 향후 5년의 산업 구조를 결정합니다.

노이즈 영역입니다. 첫째, 단일 사례의 헤드라인 숫자입니다. 34% 같은 수치는 학술적 검증이 완료되기 전까지 마케팅 영역에 가깝습니다. 둘째, 큐비트 수의 절대적 비교입니다. Willow의 105개와 IBM Heron의 100+개를 단순 비교하는 것은 의미가 없습니다. 큐비트 fidelity, 코히런스 시간, 연결성 같은 보조 지표를 함께 봐야 합니다. 셋째, 단발성 파트너십 발표입니다. 양자컴퓨팅과 기관 파트너십이 토큰화나 RWA 시장에서 그랬듯, 발표 자체가 가격 시그널이 되는 경우는 거의 없습니다.

골드만삭스의 후퇴와 JP모건의 확장이라는 분기는, 결국 NISQ 시대를 어떻게 활용하느냐에 대한 두 답이 동시에 시장에 등장한 사건입니다. 어느 쪽이 옳다고 단정할 수 없는 것은, NISQ 시대 자체가 1~2년 안에 끝나는 영역인지 아니면 5~10년에 걸쳐 점진적으로 FTQC와 공존하는 영역인지가 아직 불확실하기 때문입니다. 기준점은 이 불확실성을 인정하면서도, 시그널 카테고리에서 진전이 누적되는 속도를 꾸준히 점검하는 자리에 있습니다.

출처 (Sources)

Primary Sources

Secondary Sources

Contextual References

투자 경고 (Disclaimer)

이 글은 정보 제공 목적이며 투자 자문이 아닙니다. 양자컴퓨팅 관련 자산은 가격 변동성이 매우 크며, 기술 성숙도와 상업화 시점의 불확실성으로 인해 원금 손실 가능성이 항상 존재합니다. 본문에 인용된 데이터와 출처는 작성 시점 기준이며, 양자컴퓨팅 분야의 기술 진전과 시장 평가는 빠르게 변할 수 있습니다. 모든 투자 결정은 독자 본인의 판단과 책임 아래 이루어져야 하며, 필요한 경우 자격 있는 금융 전문가의 자문을 받기를 권합니다. 제노브랩스는 본 글의 내용에 근거한 투자 결과에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다.