상용 양자컴퓨터 ‘헬리오스’에 컬러 코드 적용… 한 달 만에 자사 오류율 10분의 1로

코드 거리 키울 때마다 오류 12분의 1씩 줄어드는 ‘기하급수적 억제’ 입증… 2029년 내결함 시스템 ‘아폴로’ 청신호

퀀티넘이 헬리오스 양자컴퓨터에 컬러 코드를 적용해 논리 메모리 충실도 99.9995%를 기록했다. 코드 거리 증가에 따른 오류 억제와 2029년 아폴로 개발 전망, 대규모 내결함성 연산의 과제를 분석한다.

미국 양자컴퓨팅 기업 퀀티넘(Quantinuum)이 상용 이온트랩 양자컴퓨터 ‘헬리오스(Helios)’에서 논리 메모리 충실도 99.9995%를 달성했다고 발표했다. 회사 공식 발표에 따르면 이는 오류 정정 과정에서 100만 회의 연산 주기당 약 5회의 수정 불가능한 논리 오류에 해당한다. 2026년 9월 발표한 자체 기록과 비교하면 논리 메모리 오류율을 약 10분의 1로 낮춘 결과다.

이번 성과의 핵심은 단순히 높은 정확도 수치를 기록했다는 데 있지 않다. 오류 정정 코드의 규모를 키울수록 논리 오류가 감소하는 현상을 확인했다는 점이다. 양자컴퓨터가 더 복잡하고 긴 계산을 안정적으로 수행하려면 물리 큐비트의 오류를 논리 큐비트 수준에서 억제해야 한다. 퀀티넘의 이번 실험은 이러한 오류 억제가 실제 하드웨어에서 작동하고 있음을 보여주는 사례다.

퀀티넘은 10월 19일 공식 발표에서 이번 결과가 2029년까지 개발을 추진하는 범용 내결함성 양자컴퓨터 ‘아폴로(Apollo)’의 목표 성능 범위에 들어왔다고 밝혔다. 다만 논리 메모리의 높은 충실도가 대규모 논리 연산의 성공이나 상용 시스템의 완성을 직접 입증하는 것은 아니다. 실제 응용에 필요한 논리 게이트의 정확도, 논리 큐비트 간 연산, 오류 정정에 필요한 전체 하드웨어 규모를 추가로 검증해야 한다.

논리 메모리 충실도 99.9995%… 오류 정정이 만든 변화

양자컴퓨터의 기본 정보 단위인 큐비트(qubit)는 중첩과 얽힘을 활용할 수 있지만, 외부 환경의 잡음과 제어 과정의 불완전성에 영향을 받는다. 연산이 길어질수록 오류가 누적되면 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있다.

이를 해결하기 위한 핵심 기술이 양자 오류 정정(quantum error correction)이다. 여러 물리 큐비트에 정보를 분산해 저장하고, 오류의 흔적을 측정해 논리적 정보가 훼손되는 것을 억제한다. 이 과정에서 실제 하드웨어를 구성하는 물리 큐비트와 오류에 보호된 정보 단위인 논리 큐비트를 구분해야 한다.

퀀티넘은 헬리오스에서 컬러 코드(color code)를 적용해 논리 메모리 충실도 99.9995%를 기록했다고 밝혔다. 이를 회사가 제시한 기준으로 환산하면 100만 회의 오류 정정 주기당 약 5회의 수정 불가능한 논리 오류가 발생하는 수준이다.

핵심 지표	퀀티넘 발표 내용	기술적 의미
논리 메모리 충실도	99.9995%	오류 정정된 논리 정보의 높은 유지 정확도
논리 메모리 오류율	100만 회당 약 5회	회사가 제시한 오류 정정 주기 기준의 실패 규모
이전 기록 대비	오류율 약 10분의 1	2026년 9월 자체 기록과 비교한 개선
코드 거리 증가 효과	단계별 오류 평균 약 12분의 1	오류 정정 코드의 규모를 키울수록 오류가 감소
다음 개발 목표	아폴로, 2029년 목표	범용 내결함성 시스템 개발을 위한 회사 계획

여기서 충실도(fidelity)는 특정한 실험 조건에서 정의된 성능 지표다. 논리 메모리 충실도 99.9995%를 모든 논리 게이트의 정확도나 임의의 양자 알고리즘 성공률과 동일하게 해석해서는 안 된다. 실제 계산의 신뢰도는 연산 종류와 횟수, 논리 게이트 오류율, 측정 및 오류 정정 방식에 따라 달라진다.

헬릭스에서 컬러 코드로… 같은 하드웨어에서 정확도와 자원 효율 비교

이번 성과에서 주목할 부분은 9월과 10월 실험이 서로 다른 하드웨어가 아니라 같은 헬리오스 시스템에서 진행됐다는 점이다. 달라진 핵심 요소는 논리 정보를 보호하는 오류 정정 코드다.

9월 실험에서 퀀티넘은 자체 헬릭스(Helix) 코드를 활용했다. 회사가 공개한 자료에 따르면 헬릭스는 논리 큐비트 하나당 물리 큐비트 10개를 사용했다. 10월 실험에서는 컬러 코드를 적용했으며, 코드 구성에 따라 논리 큐비트 하나에 최대 37개의 물리 큐비트를 투입했다.

두 접근법은 정확도와 자원 효율 사이의 차이를 보여준다. 물리 큐비트 사용량이 적은 코드가 전체 시스템 규모를 줄이는 데 유리할 수 있지만, 오류율을 더 낮추기 위해서는 추가적인 큐비트와 복잡한 오류 정정 절차가 필요할 수 있다.

비교 항목	헬릭스 코드	컬러 코드
실험 시기	2026년 9월	2026년 10월
적용 시스템	헬리오스	헬리오스
논리 큐비트당 물리 큐비트	10개	최대 37개
강조점	물리 큐비트 사용 효율	더 낮은 논리 메모리 오류율
기술적 의미	상대적으로 적은 자원으로 정보 보호	추가 자원을 활용한 높은 오류 억제

퀀티넘은 이 결과가 자사의 오류 정정 아키텍처가 서로 다른 코드의 특성을 활용해 정확도와 자원 효율을 조정할 수 있음을 보여준다고 설명했다. 회사의 접근법에는 물리 큐비트 간 연결성, 적응형 신드롬 추출(adaptive syndrome extraction), 맞춤형 디코더 등 여러 요소가 결합돼 있다.

신드롬(syndrome)은 오류 정정 과정에서 오류의 흔적을 파악하기 위해 측정하는 정보다. 적응형 신드롬 추출은 계산 과정에 맞춰 오류 확인 방식을 조절하는 접근법이다. 디코더(decoder)는 측정된 신드롬을 분석해 어떤 오류가 발생했는지 추정하고 보정할 방법을 결정한다.

이러한 기술은 오류 정정 코드만으로 성능이 결정되지 않는다는 점을 보여준다. 물리 큐비트의 품질, 연결 구조, 측정 방식, 실시간 디코딩을 함께 최적화해야 논리 수준의 정확도를 높일 수 있다.

코드 거리 한 단계 증가에 오류 평균 12분의 1… 확장 가능성 핵심 지표

이번 실험에서 중요한 결과는 코드 거리(code distance)를 높였을 때 논리 오류가 얼마나 감소했는지다.

코드 거리는 오류 정정 코드가 오류를 구별하고 보호할 수 있는 능력과 관련된 지표다. 일반적으로 코드 거리가 커지면 더 많은 물리 큐비트와 측정 과정이 필요하지만, 오류 정정이 제대로 작동하는 조건에서는 논리 오류를 더 낮출 수 있다.

퀀티넘은 코드 거리 3, 5, 7을 적용한 실험에서 코드 거리를 한 단계 높일 때마다 논리 메모리 오류가 평균 약 12분의 1로 줄었다고 밝혔다. 논리 게이트 오류는 단계별 평균 약 9분의 1로 감소했다는 설명이다.

이는 단순히 큐비트를 더 많이 투입한 결과와 다르다. 오류 정정 코드의 규모를 늘리는 과정에서 논리 오류가 실제로 감소했다는 의미다. 내결함성 양자컴퓨터를 구축하려면 시스템이 커지더라도 오류가 통제 가능한 수준에 머물러야 하며, 이러한 오류 억제 추세는 확장 가능성을 평가하는 중요한 기준이다.

다만 실험에서 관측한 단계별 감소율을 모든 코드 거리와 모든 하드웨어 규모에 그대로 적용할 수는 없다. 코드 규모가 커지면 제어·측정·디코딩 비용도 증가할 수 있고, 새로운 오류 경로가 전체 성능을 제한할 수 있다. 따라서 향후 더 큰 시스템에서도 같은 추세가 유지되는지 확인해야 한다.

구글 초전도 방식과 직접 비교할 때 주의할 점

퀀티넘은 이번 논리 메모리 오류율이 다른 하드웨어 방식에서 공개된 최고 성과보다 약 100배 낮다고 주장했다. 비교 대상으로는 구글 퀀텀 AI(Google Quantum AI)의 초전도 큐비트 기반 연구 결과를 제시했다.

그러나 양자 오류 정정 성과를 비교할 때는 숫자만으로 순위를 매기기 어렵다. 논리 메모리의 유지 정확도와 논리 게이트 연산의 정확도는 서로 다른 지표이며, 실험에서 사용한 코드와 측정 주기, 논리 큐비트 구성, 오류 모델도 다를 수 있다.

따라서 이번 결과는 퀀티넘이 자사의 이온트랩 하드웨어와 오류 정정 아키텍처를 이용해 높은 논리 메모리 정확도를 확보했다는 점에서 의미가 있다. 이를 근거로 모든 양자 연산에서 다른 하드웨어 방식보다 100배 우수하다고 일반화하는 것은 적절하지 않다.

퀀티넘은 이온트랩 방식의 연결성과 높은 물리 연산 정확도를 자사의 강점으로 내세우고 있다. 반면 실제 시스템 경쟁력은 논리 메모리 오류율뿐 아니라 논리 게이트 성능, 연산 속도, 전체 물리 큐비트 수, 제어 시스템의 확장성까지 종합해 판단해야 한다.

2029년 ‘아폴로’로 가는 길, 아직 확인해야 할 빈칸들

퀀티넘은 이번 99.9995%라는 정확도가 자사가 2029년 상용화를 목표로 개발 중인 5세대 범용 내결함성 양자컴퓨터 ‘아폴로’의 요구 조건 범위 안에 이미 들어온 수치라고 강조한다. 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션이나 신소재 탐색, 금융 최적화 등 실제 산업 현장의 난제를 풀 수 있는 기초 체력을 확인했다는 뜻이다.

다만 이 기록이 곧바로 상용 규모의 완벽한 양자컴퓨터 완성을 뜻하는 것은 아니다. 퀀티넘 역시 투자자 보호를 위한 미래예측진술(Forward-Looking Statements) 고지를 통해 “이번 결과는 통제된 실험 환경에서 달성된 것이며, 더 큰 규모나 실제 복잡한 논리 연산(logical computation), 혹은 상업적 운용 환경에서 그대로 재현된다는 보장은 없다”고 명시했다.

특히 이번 발표에서는 99.9995%의 충실도를 달성할 때 총 몇 개의 논리 큐비트를 동시에 만들어 상호작용시켰는지에 대한 구체적인 수치는 공개되지 않았다. 단일 논리 큐비트의 생존력과 정밀도를 극한까지 끌어올리는 데는 성공했지만, 수십·수백 개의 논리 큐비트를 얽히게 해 대규모 연산을 돌릴 때도 같은 수준의 오류 억제율이 유지되는지는 향후 후속 연구와 실증에서 증명해야 할 과제로 남아 있다.

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