2021년 BCG의 양자 컴퓨팅 시장에 대한 전망 발간 후, 컴퓨팅 시장에 많은 변화와 발전이 있었다. 새로운 기술뿐만 아니라 전통적인 컴퓨팅의 대안이 예상치 못한 방식으로 진보하여, 전체 시장까진 아니어도 그 발전의 궤적이 달라졌기 때문이다. 양자 컴퓨팅에 대한 새로운 분석이 필요한 시기가 도래한 것이다.
양자 컴퓨팅의 현재와 그 잠재성
양자 컴퓨팅이 마침내 혁신적인 잠재력을 실현할 수 있는 단계에 도달했는지에 대한 답은 여전히 엇갈리고 있다.
여러 도전 과제가 존재하는 것도 사실이다. 오늘날 양자 컴퓨팅은 상업적 이용 또는 과학적 응용에 있어서 전통적인 컴퓨팅에 비해 가시적인 이점을 제공하지 못하고 있다. 물론 많은 전문가들은 언젠가 양자 컴퓨팅이 상업적이나 과학적인 문제에 대해 기존의 대안을 뛰어넘는 해결책을 제공할 것이라는 데 동의한다. 그러나 해당 신기술이 이러한 이점을 대규모로 입증하지 못하고 있다. 아직 일정 수준에 도달하지 못한 양자 연산의 정확도를 나타내는 충실도(Fidelity)는 양자 컴퓨팅의 대대적인 도입에 걸림돌이 되고 있다. 한편, 기존 컴퓨팅은 하드웨어(GPU 등), 알고리즘, 인공지능(AI) 라이브러리 및 프레임워크 등의 고도화를 통해 지속적으로 발전하고 있다.
물론 양자 컴퓨팅도 확실한 강세를 보이고 있다. 컴퓨팅 성능의 핵심 지표인 양자 회로의 물리적 큐비트 수는 2018년 이후 1~2년마다 두 배씩 증가하며, 상당한 기술적 진보를 보이고 있다. 이러한 추세는 최소 향후 3~5년 동안 지속될 것으로 예상된다.
전체적인 기술 투자액이 50% 감소했음에도 불구하고, 양자 컴퓨팅 분야는 2023년 벤처 캐피털로부터 12억 달러의 투자를 유치하며 투자자들의 지속적인 신뢰를 입증했다.
전 세계의 정부 역시 양자 컴퓨팅 분야에 적극적으로 나서고 있다. 미국과 중국 등을 포함해, 각국 정부는 양자 컴퓨팅이 국가 안보와 경제 성장에 중추적 역할을 하게 될 미래를 위해 막대한 투자를 이어가고 있다. 공공 부문의 지원은 향후 3~5년 동안 100억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 양자 기술의 확장에 기틀을 제공할 것으로 전망된다.
이번 보고서에서는 위와 같은 상반된 전개 현황을 살펴보고, 지속적인 도전 과제와 급속한 발전이 어떠한 결합으로 양자 컴퓨팅의 잠재력을 발휘시킬 수 있을지 그 방법을 살펴보고자 한다.
NISQ 시대의 가치 창출 과제
시장이 세 단계에 걸쳐 성숙할 것으로 예상한 3년 전의 전망은 아직도 유효하다. 이는 2030년 이전까지로 전망되는 ‘노이즈가 있는 중간 규모의 양자(Noisy Intermediate-Scale Quantum, 이하 NISQ)’ 단계, 2030년부터 2040년 사이의 ‘광범위한 양자 우위(Broad Quantum Advantage)’ 단계, 2040년 이후의 ‘본격적인 내결함성(Full-Scale Fault Tolerance)’ 단계를 포함한다. (보기 1 참조)
또한, 2040년까지 양자 컴퓨팅이 4,500억~8,500억 달러의 경제적 가치를 창출하여, 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체들에 900억~1,700억 달러 규모의 시장을 형성할 것이라는 전망에도 여전히 확신을 가지고 있다. 이 수치는 고성능 컴퓨터 공급업체 시장이 2040년까지 1,250억 달러에 달할 것이라는 비즈니스 데이터 플랫폼, ‘스태티스타(Statista)’의 전망과도 일치한다.
하지만 NISQ 시대의 단기적 가치 창출에 대한 가정은 다소 낙관적이었기 때문에 이는 수정될 필요가 있다. 이에 따라 일부 산업 기업들은 양자 기술에 대한 접근 방식을 재고해야 한다.
초기 전망은 두 가지 핵심 기준을 기반으로 마련됐으며, 이 기준들은 하드웨어와 소프트웨어의 발전이 한 지점에서 만나 전통 컴퓨팅의 성능을 뛰어넘을 수 있을 것이라고 평가했다.
- 하드웨어 성능: 큐비트 수와 충실도로 측정되는 양자량이 1~2년마다 두 배씩 증가할 것으로 예상
- 소프트웨어 성능: 새로운 양자 알고리즘의 개발로 양자 하드웨어가 보다 잘 활용되고, 기존 컴퓨팅 대비 속도 향상, 에너지 효율성 개선, 새로운 활용 사례 발굴 등의 이점을 확대할 것으로 예상
2021년 전망에서는 양자역학이 기술적 우위를 가질 수 있는 네 가지 전산 유형인 시뮬레이션, 최적화, 머신 러닝, 암호화에서 파생된 100개 이상의 활용 사례를 평가했다. (보기 2 참조)
평가에서는 개발자와 사용자가 최적화된, 연산 불가능한, 완전히 새로운 세 가지 유형의 활용 사례를 추구할 것이라고 가정했다.
[1] 최적화
복잡한 최적화, 시뮬레이션, 그리고 머신 러닝 문제의 경우, 고전적 컴퓨터는 휴리스틱 접근법(heuristic approaches)을 사용하여 일반적으로 최적 해답의 오차 범위가 5%에서 20% 이내인 해결책을 찾는다. 많은 전문가들은 양자 컴퓨팅이 단기간에 더 높은 정확도로 오차 범위를 좁히고, 더 빠르게 해결책을 제시할 수 있을 것이라고 예상했다.
하지만 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)와 VQE(Variational Quantum Eigensolver) 등의 NISQ 알고리즘은 수년 혹은 수십 년 동안 경험이 축적되고 하드웨어가 개선된 기존 해결책보다도 내재된 불확실성이 큰 휴리스틱 방식에 의존하고 있다. 오류 수정에 대한 이점이 확실하게 검증되기 전까지는 대부분의 난제에 대한 기존 컴퓨팅과 AI 알고리즘이 양자 컴퓨팅 성능보다 우세할 가능성이 높다.
[2] 난제
양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터의 역량을 뛰어넘는 일부 문제를 해결할 수 있다. ‘난해한’ 문제의 크기가 커질수록, 이를 정확하게 해결하는 데에 필요한 시간과 컴퓨팅 리소스가 기하급수적으로 증가하여 기존 컴퓨터로는 감당할 수 없게 된다. 염료가 방출하는 색상, 물질의 전도성, 약물의 분자 특성 등을 계산하는 것이 난제의 예시다. 실제 시스템에서 정확한 계산을 위해서는 우주에 존재하는 원자 수보다 더 많은 트랜지스터가 필요하며, 이것이 바로 1981년 리처드 파인만이 양자 컴퓨팅을 제안한 이유이기도 하다.
이때 ‘정확성’이라는 단어가 중요하다. AI는 2021년 보고서 발간 당시 난해한 문제들의 해결을 위한 솔루션 제시에 상당한 도움을 주었고, 이로 인해 양자 컴퓨팅의 역할이 줄어들 것이라는 전망이 제기되기도 했다. 하지만 현실은 이보다 훨씬 복잡하다. AI는 데이터를 학습하여 해결책을 도출하는 방식에 의존한다. 대규모 언어 모델의 경우 기존 언어와 데이터에서 의미론적 관계를 학습하는 것이 대표적 사례다. 이로 인해 AI의 정확성과 정밀도는 학습 데이터 세트의 가용성과 퀄리티에 영향을 받을 수밖에 없다. 반면에 양자 컴퓨팅은 이러한 제약이 없기 때문에 더 월등한 성능을 제공할 수 있는 것이다.
일례로, 구글 딥마인드의 알파폴드(Alphafold)는 2022년 8월 단백질 접힘(protein folding)이라는 어려운 문제를 예측하는 과정에서 유의미한 결과를 보여주었다. 그러나 이 결과는 두 가지 큰 한계점을 가진다. 결과에 어느 정도의 오류가 있다는 점과 학습 데이터 세트에서 멀어질수록 정확도가 떨어진다는 점이다. 실제로 단백질과 같은 대분자의 크기가 1050 범위임을 고려한다면, 모든 가능성을 충실하게 나타낼 수 있는 충분한 학습 데이터가 존재하기 매우 어렵다는 점을 알 수 있다. 양자 컴퓨팅은 파인만이 예측한 대로 자연을 모사하여 현대의 난제를 해결할 수 있는 유일한 해결책이 될 가능성이 높다.
[3] 새로운 활용
스마트폰이 등장하면서 차량 공유가 당연해지고 필수불가결한 것이 된 것처럼, 우리가 아직 필요성을 인지 못하고 있는 새로운 활용 사례들이 등장할 수 있다. BCG의 2021년과 현재 시장 전망에 따르면, 미래 가치의 20~30%가 신기술 도입에 근거한 신생 활용 사례에서 창출될 것으로 예상된다.
하드웨어 및 소프트웨어의 한계
NISQ 시대는 두 가지 이유로 인해 우리의 기대에 부응하지 못하고 있다. 첫째, 하드웨어 개발에 있어서 기술적 난관을 극복하는 것이 예상보다 어려운 것으로 나타났다. 큐비트 수는 빠른 속도로 증가하고 있지만, 충실도는 여전히 큰 과제로 남아 있다. 양자 기술 벤치마크를 추적하는 커뮤니티 기반 플랫폼 매트릭(Metriq)의 분석에 따르면, 기존 소프트웨어 기반 고가치 활용 사례에는 10,000~20,000개의 큐비트 게이트 연산과 100%에 가까운 게이트 충실도가 필요하다. 그러나 지금까지 30개 이상의 큐비트 회로가 최대 99.5%의 충실도에 겨우 도달한 상태이다. 이 장벽은 2024년 4월, 마이크로소프트(Microsoft)와 퀀티넘(Quantinuum)이 협력해 그들의 H1 시스템에서 2 큐비트 게이트에 99.9% 충실도를 시연하면서 부분적으로만 해소되었다. 오류는 기하급수적으로 누적되기 때문에 아무리 좋은 하드웨어라도 약 1,000~10,000 큐비트 게이트 연산 후에는 정상적인 작동이 어렵다. 유효한 알고리즘은 수백만 개의 게이트 연산(쇼어 알고리즘의 경우 수십억 개까지)이 필요하기 때문에, 양자 컴퓨팅은 아직도 많은 성능 향상이 필요하다.
새로운 알고리즘의 개발 역시 뒤처져 있다. 사실, 대부분의 중요한 알고리즘 발전은 1980년대와 2010년대 사이에 이루어졌고, 지난 10년 동안에는 거의 진전이 없었다고 봐도 무방하다. (보기 3 참조)
둘째, 기존 컴퓨팅과의 경쟁이 예상보다 더 치열해지고 있다. 특히 AI는 과학 분야에서 예상을 뛰어넘는 성과를 거두며, 이전에는 해결이 불가능했던 문제에 대한 실질적인 대안을 제시하고 있다. 장기적으로 양자 컴퓨팅은 불완전한 휴리스틱과 근사 알고리즘에 의존하는 기존 컴퓨팅에 비해, 다체 물리학이나 NP-하드 최적화와 같은 매우 복잡한 문제를 처리하는 데에 있어 확실한 비교우위를 가지고 있다. 그러나 NISQ의 한계로 인해 현재의 양자 알고리즘 역시 휴리스틱 접근법에 의존할 수밖에 없으며, 이러한 의존성 때문에 일관된 비교우위 입증이 어려운 실정이다.
이러한 요인들로 인해, 양자 컴퓨팅은 디지털 게이트에 기반한 접근법을 통해서는 하드웨어와 소프트웨어 기능 모두에서 기존 컴퓨팅 대비 확실한 강점을 구현하지 못하고 있다. 그러나 대안이 완전히 없는 것은 아니다. 디웨이브(D-Wave), 파스칼(Pasqal), 키푸 퀀텀(Kipu Quantum), 킬리만자로(Qilimanjaro) 등의 회사는 아날로그 및 하이브리드(소수의 게이트와 결합된 아날로그) 양자 컴퓨팅을 추진하고 있다. 이러한 접근 방식을 통해 과도한 게이트 연산 없이도, 단기에 상업적 활용 사례가 실현 가능할 수도 있다.
최근 발전을 통해 양자 컴퓨팅이 상당한 진전을 보이고 있음을 확인할 수 있다. 혁신적인 시제품들은 최적화, 양자 시뮬레이션 및 소재 시뮬레이션의 가능성을 입증하며, 복잡한 문제 해결에 상당한 개선이 이루어지고 있음을 보여준다. 애플리케이션에 특화된 양자 칩의 개발과 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 서비스의 확장을 통해 실용적이고 확장 가능한 양자 솔루션을 추진하려는 움직임 또한 가시화되고 있다.
공급업체에 미치는 영향
양자 컴퓨터는 아날로그 방법론을 활용함으로써 NISQ 시대에도 특히 소재 및 화학 시뮬레이션 분야에서 연간 1억 달러에서 5억 달러에 이르는 가시적인 단기 가치를 실현할 수 있을 것이다. 이 예측은 BCG의 이전 전망치보다는 상당히 낮지만, 하드웨어와 소프트웨어 공급 시장에 큰 영향을 미칠 수준은 아니다. 다른 예측치들과 마찬가지로 2030년까지 10억~20억 달러 규모의 공급 시장이 형성될 것으로 예상된다.
여기에는 세 가지 요인이 작용하고 있다. 첫째, 과거 반도체, 인터넷, GPS와 같은 기술에서처럼 공공 부문이 발주와 보조금을 통해 상당한 지원을 제공하고 있다. 예를 들어, 영국 국방부는 양자 컴퓨터가 기존 고성능 컴퓨터로 시뮬레이션 가능한 40큐비트 임계값을 아직 넘지 못했음에도 불구하고, 오르카 컴퓨팅(ORCA Computing)으로부터 양자 컴퓨터 구매를 단행했다. 이러한 사례들을 고려하면, 공공 부문의 양자 컴퓨터 발주가 이미 시장의 절반 이상을 차지하고 있는 것으로 추정된다. 기 발표된 프로그램과 양자 기술의 지정학적 중요성을 고려할 때 이 수준의 수요가 향후 3~5년 동안 지속될 것으로 보인다. (보기 4 참조)
둘째, 주요 기업들이 기업용 양자 기술에 대한 투자를 확대하고 있다. 2023년에 발간된 양자 기술 도입 현황 보고서에 따르면, 포춘 500대 기업 중 100개 이상의 POC(Proof-of-concept) 프로젝트를 추적했을 때 약 3억 달러에 달하는 투자가 이루어진 것을 확인한 바 있다. 이들 기업은 양자 컴퓨터로 발견한 유망 물질에 대한 특허를 출원하거나, 시장의 불완전성을 발 빠르게 활용하는 헤징 전략을 고안하는 등 시장의 선두자가 되기 위해 분투하고 있다. AI의 발전과 NISQ의 한계에도 불구하고, 오류 수정에서 긍정적인 전망과 더불어 AI를 데이터 훈련 소스로 활용하는 경우 양자 컴퓨팅의 활용 사례가 거의 겹치지 않는다는 점 때문에 더 많은 기업이 해당 기술을 중장기 프로그램으로 추진할 것으로 예상된다.
셋째, 공급업체는 제어 장치, 희석 냉장고, 레이저, 진공 기기 및 소프트웨어 등과 같은 장비에 대한 공급망을 형성하여 수익을 창출할 수 있다. 올해 공급망 지출은 양자 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어 매출의 5~10%를 차지할 것으로 예상된다.
오류 수정을 통한 발전 가속화
2021년에는 큐비트 오류 수정에 대한 전망이 이론적이고 불확실했다. 대부분의 전문가들은 이를 2030년 이후에나 달성 가능할 것이라고 예상했고, 일부는 실현 가능성이 전혀 없다고 말하기도 했다. 그러나 지난 3년 동안 상당히 실질적인 발전이 이루어졌다. 하버드 대학교(Harvard University), 퀘라(QuEra), 매사추세츠 공과대학교(Massachusetts Institute of Technology), 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology) 및 메릴랜드 대학교(University of Maryland)는 공동 연구를 통해 중성 원자 플랫폼에서 48개의 논리적 큐비트로 오류 수정을 시연했다. 초전도 큐비트의 선두 주자인 IBM은 이전 방법보다 10배 더 효율적인 또 다른 혁신적인 오류 수정 코드를 개발한 바 있다. 아울러 최근 마이크로소프트와 퀀티넘은 이온 포집으로 800배의 오류 감소를 시연했다. 2021년부터는 양자 설계 회사인 앨리스앤밥(Alice & Bob)에서 개발한 강력한 하드웨어 인코딩 등과 같은 여러 혁신들이 등장하며, 오류 수정의 실용성에 대한 낙관적 시각이 점차 확산되고 있다.
2021년 전망에서 BCG는 전체 예상 가치의 90%가 오류 수정의 개선에 달려 있다고 지적한 바 있다. IBM, 퀘라, 앨리스앤밥 등이 공개한 로드맵에 따르면, 늦어도 2029년까지는 완전한 오류 수정이 이루어질 것으로 예측된다. 예상보다 빠른 달성을 통해 중기적으로 최종 사용자를 위한 가치 실현 시간이 단축될 것으로 기대된다.
기업에 미치는 영향
결론적으로 양자 컴퓨팅이 일부 산업군에서 유망한 기술인 것은 사실이나, 아직은 초기 단계에 머물러 있을뿐더러 대부분의 기업에는 즉각적인 가치 실현에 한계가 존재한다. 물론 모든 산업군이 양자 컴퓨팅의 도입을 필요로 하지는 않을 것이다. 다만, 분자 개발의 혁신적인 발전 등을 통한 오류 수정의 개선으로 즉각적인 이익을 창출할 수 있는 기업, 혹은 양자 컴퓨팅 서비스를 제공하는 빅테크 기업이나 새로운 암호 해독 방법을 통한 사이버 보안 강화 등의 리딩 포지션을 추구하는 기업에 해당 기술은 가치 있는 투자 결정이 될 것이 분명하다.
공공 부문 외 5개 주요 산업 부문에서 오류 수정이 완료된 양자 컴퓨팅의 수혜를 받을 것으로 예상된다. 양자 기술은 아래와 같이 각 산업 별로 고유한 이점을 제공한다:
- 테크 기업은 기술 경쟁에서 앞서 나가기 위해 노력해야 하며, 양자 컴퓨팅과 하이브리드 기술 서비스를 가장 먼저, 혹은 초기에 제공하는 것이 향후 수십 년 동안 강력한 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다.
- 화학 및 농업 기업은 양자 컴퓨팅을 활용하여 분자 모델링과 시뮬레이션 역량을 강화함으로써, 소재 과학과 작물 보호 분야에서 획기적인 발전을 이룰 수 있다.
- 제약 회사는 복잡한 분자 상호작용을 전례 없는 속도로 모델링해 신약 개발을 가속화하고 신약 출시 기간을 단축할 수 있게 될 수 있다.
- 방위 및 우주 산업은 보안 통신, 복잡한 시스템 시뮬레이션, 국가 안보와 첨단 항공 우주 프로젝트 등에서 상당한 발전을 이룩할 수 있다.
- 금융 기관은 리스크 평가 및 포트폴리오 최적화를 위해 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 역량을 확보하여, 급변하는 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.
초점의 전환
오늘날 제조업체들은 양자 프로세서의 큐비트 수를 늘리는 데 집중하고 있다. 이는 분명 양자 경쟁에서 핵심적인 요소이다. 그러나 새로운 가치를 완전히 활용하려는 사용자들의 요구에 따라 개발의 초점이 확장될 것으로 예상된다. (보기 5 참조)
[1] 노이즈
앞서 언급했듯이 낮은 충실도로 인해, NISQ 시대의 알고리즘은 단기적으로는 실질적인 ROI를 제공하지 못한다. 적어도 디지털 컴퓨팅의 경우, 노이즈를 대폭 줄이고 회로의 깊이를 증가시키기 위해 오류 수정 코드를 구현하는 것이 필수적이다.
[2] 클럭 속도
오늘날의 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터에 비해서 속도가 느리기 때문에, 속도 역시 개선이 필요한 변수이다. 여러 양자 컴퓨팅 방식 간에도 서로 큰 차이가 있다. 예를 들어, 현재 저온 원자 시스템의 최고 성능 수준은 킬로헤르츠(kHz) 범위에 머물러 있지만, 초전도 큐비트는 메가헤르츠(MHz) 범위의 클럭 속도에 도달할 것으로 예상된다. 작동 속도가 느리면 실제 응용에 높은 제약이 따른다. 쇼어 알고리즘의 아키텍처 기반 실행 시간에 대한 2006년 연구에 따르면, 576비트 수치를 한 달 안에 인수분해 하려면 4kHz의 클럭 속도가 필요한 반면, 1MHz의 클럭 속도에서는 약 3시간 만에 작업을 완료할 수 있다. 기존 방식에 비해 기하급수적으로 월등한 알고리즘이 등장함에 따라, 양자 컴퓨팅의 클럭 속도의 제약은 줄어들 것으로 전망된다.
[3] 데이터 로딩
양자 컴퓨터에 데이터를 로딩하는 과정은 주된 병목 현상이 발생하는 지점 중 하나이다. 연산 문제 해결은 일반적으로 정보를 컴퓨터의 비트로 인코딩하는 것에서부터 시작된다. 문제는 큐비트가 부족한 데에 있다. 스마트 알고리즘은 최소한의 요구사항으로 컴퓨터에 데이터를 배치할 수 있지만, 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터의 테라바이트급 처리 능력과 경쟁하기에는 역부족이다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로는 고전적인 데이터 로딩 과정을 피하고, 이전 연산 또는 양자 센서에서 도출된 데이터 등을 이용해 원래의 양자 상태에서 직접 계산을 수행하는 방법이 있다.
[4] 연결성 및 컴퓨터 성능
멀리 떨어진 큐비트 사이에 게이트를 적용하는 능력으로 정의되는 연결성은 양자 알고리즘의 속도와 효율성을 극대화하는 데 매우 중요하다. 이는 양자 아키텍처가 효율적으로 에러 수정 코드를 실행하는 데 중요한 역할을 한다. 이온 포집 및 중성 원자와 같은 일부 양자 기술은 이미 본질적으로 높은 연결성의 장점을 가지고 있다. 그러나 초전도 및 실리콘 큐비트와 같은 대체 기술은 일반적으로 인접 큐비트와 연결되는 근접 연결로 제한되어 있어, 매 단계마다 회로 주변으로 큐비트를 이동시켜야 하는 연산 오버헤드가 발생한다.
[5] ROI로의 전환
재무 평가의 초점은 장기적인 수익 기대에서 단기적인 ROI로 전환될 것이다. 기존 컴퓨팅은 시간당 0.05달러인데 비해 양자 컴퓨팅의 경우 시간당 1,000~5,000달러로, 양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨팅보다 시간당 십만 배나 높은 비용을 필요로 한다. 그러나 시간이 지남에 따라 규모가 커지면서 이 격차는 점차 줄어들 것으로 예상된다. 이와 같은 비교가 결과물의 질적 차이까지 반영하고 있지는 않지만, 반대로 모든 양자 컴퓨팅 활용 사례가 투자 비용을 정당화할 만큼 충분한 가치를 창출하는 것은 아니라는 점을 뜻하기도 한다. 또한, 기업 구매자는 일반적으로 1년의 손익분기점을 목표로 하지만, 경우에 따라 3~5년의 손익분기점 목표를 허용해야 하는 경우도 있다. 이러한 시나리오에서 가장 선호되는 양자 기술 활용 사례는 빠른 ROI가 보장되는 경우가 될 것이다.
더 많은 변화
2021년 이후 실제로 많은 변화가 있었지만, 아마도 가장 주목할 만한 점은 전반적인 전망이 안정화되고 있다는 사실이다. 회로 깊이와 충실도 등의 단기적 양자 컴퓨팅의 장애물이 기술과 시장의 장기적 발전을 위협하는 요인은 아니다. 2021년의 과제가 여전히 존재하지만, 이 역시 점차 해결되고 있는 과정에 있다. 양자 컴퓨팅은 비즈니스 문제를 더 빠르게, 또는 더 효과적으로 해결함으로써 산업 분야에서 막대한 가치를 창출하기 위해 지속적으로 발전하고 있다. 2021년과 마찬가지로 오늘날에도 양자 컴퓨팅은 승자독식의 기술이기 때문에, 최종 사용자는 공급자와의 파트너십을 강화하고 자체 기술력을 확보해야 할 것이다.
보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 디지털 부문 전문가 소개
보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아
보스턴컨설팅그룹(BCG)은 여러 도전 과제를 해결하고 더 큰 비즈니스 기회를 실현시키기 위해 다양한 기업 및 사회 리더들과 협력하고 있습니다. BCG는 1963년 설립 이래 비즈니스 전략의 선구자로 자리매김하며 모든 이해관계자를 이롭게 한다는 목표로 고객과 긴밀한 협력 관계를 이어오고 있습니다. BCG가 제공하는 혁신적인 접근 방식은 조직의 성장과 지속가능한 경쟁 우위를 구축하며, 긍정적인 사회적 영향력을 도모합니다.
다양한 전문가들로 구성된 BCG 글로벌 팀은 전문성과 폭넓은 시각을 바탕으로 현 상태를 바라보며 변화를 추진합니다. BCG는 혁신적인 경영 컨설팅과 기술 및 디자인, 그리고 사내 디지털 벤처를 통해 솔루션을 제공하며, 고객의 성공과 더 나은 세상을 만들기 위한 BCG의 목표를 기반으로 고객 조직의 전 레벨에서 유니크한 협력 모델을 기반으로 컨설팅을 수행하고 있습니다.
BCG 코리아는 1994년 한국에 진출, 서울 오피스를 오픈하며 컨설팅 비즈니스를 시작했습니다. 2024년 한국 진출 30주년을 맞은 BCG 코리아는 약 350명의 뛰어난 컨설팅 인력을 기반으로 매년 20% 이상의 성장률을 달성해오고 있으며, 국내 주요 대기업, 다국적 기업, 다양한 정부 및 공공기관 등과 견고한 파트너십을 바탕으로 기업 및 조직의 성장뿐 아니라 고객의 성장을 기반으로 우리나라 경제 발전에도 기여하고 있습니다.
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풍부한 글로벌 자원과 서울 오피스의 각 분야의 전문 인력으로 무장한 BCG 코리아는 명실공히 우리나라 최고의 매니지먼트 컨설팅 회사로 거듭나고 있습니다.
