비즈니스 영향

학습 목표

이 모듈을 마치면 다음을 할 수 있습니다:

• 지금 양자 컴퓨팅을 탐색하는 것의 이점을 파악합니다.
• 양자 컴퓨팅이 가능성을 보이는 산업과 응용 분야를 식별합니다.

잠재적인 양자 산업 응용 분야

고전 슈퍼컴퓨터는 분자 거동 모델링처럼 복잡한 방식으로 상호작용하는 변수가 많은 문제를 해결하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 고전적 한계는 다양한 산업의 발전을 가로막고, 물리학·화학·재료 과학 등 중요한 연구를 저해합니다.

분자가 어떻게 거동할지 이해하기 위해 과학자들은 대개 해당 분자를 합성하고 실제 세계에서 실험해야 합니다. 약간의 변형이 거동에 어떤 영향을 미치는지 확인하려면 대부분 새로운 버전을 합성하고 실험을 처음부터 다시 진행해야 합니다. 이는 비용이 많이 들고 시간이 소요되는 과정입니다. 이로 인해 항공우주 공학용 더 강하고 가벼운 소재 개발이 지연되고, 반도체 발전이 제약되며, 의학 과학의 진보가 저해됩니다. 양자 컴퓨팅은 복잡성의 장벽을 넘어서는 데 도움을 줄 수 있습니다.

양자 컴퓨팅은 머신 러닝, 자연계 시뮬레이션, 유용한 신소재 개발 등의 분야에서 가장 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

IBM®은 양자 컴퓨팅이 기회를 창출할 것으로 예상되는 산업을 탐색하고 있습니다. 아래 이미지는 다양한 산업에 걸친 여러 활용 사례를 나열하며, 이 강의의 다음 섹션에서는 파트너 기업들이 이러한 활용 사례를 어떻게 탐색하고 있는지 설명합니다.

유통 및 물류

슈퍼컴퓨터 하면 국립 연구소를 떠올리실 수도 있습니다. 그런데 세계 최대 슈퍼컴퓨터 중 하나가 월마트에서 운영된다는 사실을 알고 계셨나요? McKinsey의 기사에서 지적하듯, 여행·운송·물류 분야는 양자 컴퓨팅의 가능성이 큰 분야입니다.

가장 큰 컴퓨팅 시스템 중 상당수는 항공사, 물류, 소매 및 소비재 산업의 최적화와 AI 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 네트워크 계획, 경로 지정, 일정 수립, 가격 책정, 화물 적재, 운항 중단 관리 등에서 크고 복잡한 최적화 및 시나리오 시뮬레이션 문제가 발생합니다. 개인화된 콘텐츠를 제공하고 적시에 적절한 추천을 하여 기억에 남는 고객 경험을 제공하는 것은 진화하는 AI 모델에 의해 구동됩니다. 그러나 복잡성 문제는 일반적으로 문제 크기에 따라 기하급수적으로 증가합니다.

NC State는 Delta Air Lines와 협력하여 항공사 게이트 스케줄링 최적화에 양자 기술을 적용하는 방법을 연구했습니다. 항공사를 위한 잠재적 활용 사례에는 더 효율적인 운항 중단 관리 시뮬레이션, 항공사 네트워크 계획, 항공 화물 적재 최적화가 포함됩니다.

온라인 상거래가 급격히 가속화되고 있는 물류 산업에서 양자 컴퓨터는 수익성 있는 복합 운송 및 라스트마일 배송 서비스를 만들기 위한 글로벌 경로 최적화 및 빈번한 재최적화를 지원할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 물류 혼란의 영향을 더 높은 정확도로 시뮬레이션하고 컨테이너 선적 최적화와 같은 지속 가능한 물류 프로세스를 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

고전-양자 통합 솔루션은 소매 및 소비재 산업의 고객 프로파일링과 관련 차선책 추천을 개선할 수 있습니다. 지속적인 신제품 혁신은 이러한 산업의 핵심 요소이며, 양자 컴퓨팅은 신제품 개발 및 테스트에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 최적화를 통해 공급망을 간소화하면 복잡성을 헤쳐 나가고 재고 부족과 과잉 사이의 균형을 관리하려는 기업의 노력을 더 잘 지원할 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 이러한 문제를 다른 방식으로 바라볼 수 있는 도구를 제공합니다. 과학자들은 이러한 문제에 적용할 더 나은 알고리즘을 계속해서 실험하고 있습니다. 상업적 양자 컴퓨팅을 예상하며, 선도 기업들은 사내 양자 역량을 창출하는 활용 사례를 발굴하고 테스트하고 있습니다. 활용 사례가 효과적으로 설계될수록 비즈니스 가치를 창출할 가능성이 높아집니다. 예를 들어, 항공사 스케줄과 인력의 운영 혼란을 해결하는 활용 사례를 살펴봅시다. 이 활용 사례는 미래 핵심 비즈니스 문제에 획기적인 솔루션을 제공할 잠재력을 갖추고 있으며, 차선의 고전적 대안이 이미 존재하고, 양자 알고리즘이 은행 및 금융에서 사용되는 몬테카를로 시뮬레이션에서 최선의 시나리오를 선택하는 데 효과적임이 이미 입증되었기 때문에 가능성이 있습니다. 이와 같은 전략적 활용 사례는 근미래의 기술적 실현 가능성을 고려하고, 양자 컴퓨팅 기술이 고전적 대안보다 뛰어난 성능을 발휘할 잠재력을 검토하며, 시장 결과·경쟁 결과·재무적 영향으로 결정되는 예상 비즈니스 영향을 평가합니다. 일부 핵심 비즈니스 문제에서는 약간의 이점조차도 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

참고 자료

소매 및 소비재, 여행 및 운송 산업의 양자 컴퓨팅 활용 사례에 대해 자세히 알아보려면 다음 자료를 검토하세요.

• 항공사를 위한 양자 활용 사례 탐색에 관한 IBM 보고서를 읽어보세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Airlines."
• 양자 물류에 관한 IBM Institute for Business Value 보고서를 읽어보세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Logistics."

금융 서비스

은행, 금융 시장, 보험 회사는 리스크 관리를 핵심으로 합니다. JPMorgan Chase와 Goldman Sachs 같은 월스트리트 대형 기관들은 양자 컴퓨팅이 확률에서 우위를 점하게 해주어 포트폴리오와 관련된 위협과 기회를 더 잘 관리할 수 있기를 희망합니다. 양자 컴퓨터는 금융 전문가들이 수익을 극대화하기 위해 복잡한 의사결정 트리의 가능한 결과를 예측하는 수학적 모델인 몬테카를로 시뮬레이션을 개선하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 양자 실험의 다른 분야로는 사기 탐지, 자금 세탁 방지, 신용 평가, 정밀한 고객 프로파일링, 더 효율적인 리스크 관리, 가격 모델 최적화가 있습니다.

IBM 연구진은 몬테카를로 샘플링의 전통적인 방식을 능가하는 양자 알고리즘을 개발했습니다. 몬테카를로 시뮬레이션에서 컴퓨터는 주어진 확률 분포에서 무수히 많은 무작위 샘플을 추출하여 어떤 결과가 가장 가능성이 높은지 확인합니다. 몬테카를로 시뮬레이션의 예측 결과 오차를 $1/X$ 배 줄이려면 전통적인 샘플은 $X^2$배 더 필요하지만, 양자 샘플은 $X$배만 더 필요합니다. 이 사실은 두 가지 방식으로 이해할 수 있습니다: (1) 양자 컴퓨터로 더 빠르게 고정된 신뢰 수준에 도달할 수 있거나, (2) 동일한 시간 내에 양자 컴퓨터가 고전적인 몬테카를로 솔루션보다 더 높은 신뢰도를 제공할 수 있습니다.

IBM Institute for Business Value의 "Getting Your Financial Institution Ready for the Quantum Computing Revolution" 보고서에 따르면, 금융 기관들은 극도로 복잡한 계산을 획기적으로 빠르게 처리하고 정확도를 높이기 위해 양자 컴퓨팅을 탐색하고 있습니다. 이를 위해 IBM 연구진은 옵션 가격 책정을 위한 양자 금융 시뮬레이터를 개발했습니다. IBM이 개발한 소프트웨어 도구와 양자 알고리즘을 사용하여 전통적인 방법보다 더 잘 확장되는 방식으로 옵션 가격을 책정하며, IBM Quantum® Network 회원들은 금융과 양자 컴퓨팅을 실험하고 있습니다.

JPMorgan Chase는 IBM Quantum과 협력하여 금융 옵션 가격을 예측하고 사기 탐지 및 신용도 판단을 개선하고 있습니다.

PayPal은 IBM과 협력하여 사기 탐지, 신용 리스크 운영, 전반적인 보안 태세에 양자 컴퓨팅을 활용하는 방법을 연구하고 있습니다.

HSBC는 IBM과 협력하여 양자 컴퓨팅 준비를 가속화하고 있습니다. HSBC는 가격 책정 및 포트폴리오 최적화, 넷제로 목표 달성, 리스크 및 사기 활동 완화를 위해 양자 컴퓨팅 활용을 탐색할 계획입니다. 자세한 내용은 다음 기사를 확인하세요: "HSBC Working with IBM to Accelerate Quantum Computing Readiness."

참고 자료

• IBM Institute for Business Value의 보고서를 읽어 금융 서비스 분야의 양자 컴퓨팅 활용 사례를 탐색하세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Financial Services."

• 금융에 적용 가능한 양자 컴퓨팅의 기술적 방법 개요는 IEEE Transactions of Quantum Engineering에 게재된 IBM Quantum 팀의 다음 논문을 참조하세요: "Quantum Computing for Finance: State-of-the-Art and Future Prospects."

헬스케어 및 생명과학

이 분야에는 기존 컴퓨팅으로는 충분히 해결할 수 없는, 실세계 데이터와 유전체 데이터의 폭발적인 증가로 인해 발생하는 다양한 계산 집약적인 문제가 있습니다.

헬스케어 분야에서 양자 컴퓨팅은 진단, 맞춤 의학, 보험 가격 책정의 복잡한 과제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

생명과학 분야에서 양자 컴퓨팅은 새로운 약물과 단백질 구조의 발견을 촉진할 수 있습니다.

신약 개발에서 3차원(3D) 단백질 구조의 중심적 역할은 수십 년간 연구되어 왔습니다. 아미노산의 1차 서열로부터 3D 구조를 예측하는 것은 단백질 접힘 문제로 알려져 있습니다. IBM 연구진은 양자 컴퓨팅이 이 문제를 해결하는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 입증했습니다.

Cleveland Clinic은 IBM과 파트너십을 맺고, 하이브리드 클라우드의 고성능 컴퓨팅, 인공지능(AI), 양자 컴퓨팅 기술을 통해 헬스케어와 생명과학 분야의 발견 속도를 근본적으로 높이는 것을 사명으로 하고 있습니다. 자세한 내용은 "Cleveland Clinic and IBM Unveil Landmark 10-Year Partnership to Accelerate Discovery in Healthcare and Life Sciences."를 읽어보세요.

Amgen은 IBM Quantum과 협력하여 전자 건강 기록을 기반으로 한 인구 건강 모델링을 위한 양자 머신 러닝을 탐색했습니다. 자세한 내용은 "Quantum Kernels for Real-World Predictions Based on Electronic Health Records."를 읽어보세요.

참고 자료

• IBM Institute for Business Value의 보고서에서 헬스케어 분야의 양자 컴퓨팅 활용 사례를 탐색하세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Healthcare."

• IBM Institute for Business Value의 인사이트를 통해 생명과학 분야의 양자 컴퓨팅 활용 사례를 탐색하세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Life Sciences."

산업용 이산 제조

제조업은 양자 컴퓨팅의 초기 수혜자 중 하나가 될 수 있습니다. 화학 및 재료 분야의 활용 사례, 생산 계획·제조·물류·공급망의 최적화 응용, 품질 관리를 위한 머신 러닝 등이 모두 양자 컴퓨팅이 영향을 미칠 수 있는 잠재적 영역입니다. 이 그래픽은 제조업에서 잠재적인 양자 컴퓨팅 활용 사례의 분류를 보여줍니다.

많은 기업이 항공우주, 자동차, 전자 제조 분야의 잠재적인 양자 컴퓨팅 응용을 탐색하고 있습니다.

항공우주 및 방위 분야의 양자 응용에는 항공 경로 최적화, 전산 유체 역학, 소재 개발이 포함됩니다.

자동차 산업은 새로운 배터리 설계 및 개발, 소프트웨어 검증, 공장 자동화, 품질 관리, 첨단 운전자 보조 시스템 등 다양한 분야에서 양자 컴퓨팅의 혜택을 받을 수 있습니다. Daimler Mercedes-Benz는 운송 물류 최적화와 차량 배터리의 화학적 특성을 위해 양자 컴퓨팅을 활용했습니다. 회사의 북미 R&D 부서 혁신 이사인 Ben Boeser는 더 에너지 밀도가 높은 배터리 기술을 개발하고 완성하면 "10억 달러의 기회를 열 수 있다"고 말합니다. 다양한 분자 특성과 거동을 시뮬레이션하는 것은 오늘날의 슈퍼컴퓨터의 현재 컴퓨팅 파워로도 불가능합니다. 양자 컴퓨팅은 시뮬레이션 과정을 가속화할 수 있는 잠재적인 방법을 제공합니다. Boeser는 "새로운 배터리 기술의 테스트 및 검증에 수년이 걸리는 과정이 지연되면 시장에서 기회를 놓칠 수 있다"고 지적하며, 이것이 Daimler Mercedez-Benz가 기술이 발전함에 따라 배터리 연구를 위한 양자의 힘을 활용하기 위해 IBM Quantum과 협력한 이유라고 설명합니다.

전자 분야에서 양자 컴퓨팅은 복잡하고 동적인 fab 스케줄링으로 제조 처리량을 향상시키고, 칩 성능·전력·면적과 같은 제품 성능을 최적화하며, 더 크고 정확한 분자 시뮬레이션으로 첨단 소재의 상용화를 가속화할 수 있습니다. JSR은 IBM Quantum과 파트너십을 맺고 양자 컴퓨팅이 반도체 칩 연구, 특히 포토레지스트 개발 및 제조를 어떻게 발전시킬 수 있는지를 탐색하고 있습니다.

참고 자료

• 양자 컴퓨팅이 전자 산업의 소재 개발, 제품 설계, 스마트 제조에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 관한 IBM Institute for Business Value 보고서를 읽어보세요: "Exploring Quantum Computing Use Cases for Electronics."
• Daimler-Benz는 양자 컴퓨팅이 배터리용 신소재 개발을 촉진하고, 자동차 제조 기술을 개선하며, 제품 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 탐색하고 있습니다.

산업용 공정 제조

ExxonMobil의 연구개발 부사장 Dr. Vijay Swarup은 이렇게 말합니다. "우리는 가까운 미래에 맞닥뜨릴 거대한 글로벌 과제가 있다는 것을 뼛속 깊이 알고 있습니다. 양자 컴퓨팅이 획기적인 변화를 가져올 만큼 발전할 때 우리는 준비가 되어 있을 것입니다." ExxonMobil과 IBM은 협력하여 양자 컴퓨터를 사용해 열역학적 관측값을 정확하게 계산하는 데 있어서의 발전을 최근 입증하며, 양자 컴퓨팅이 첨단 에너지 솔루션을 개발하는 화학자와 화학공학자를 위한 차세대 도구가 될 수 있음을 보여주었습니다. ExxonMobil의 활용 사례는 여기서 그치지 않으며, 복잡한 에너지 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. ExxonMobil이 양자 컴퓨터를 사용하여 더 깨끗한 연료를 운반하는 방법을 확인해 보세요.

IBM은 IBM Quantum Keio Hub를 통한 IBM Quantum Network 파트너인 Mitsubishi Chemical과 다양한 잠재적 양자 응용에 대해 협력하고 있습니다. 2019년 발표된 논문 "Computational Investigations of the Lithium Superoxide Dimer Rearrangement on Noisy Quantum Devices"는 미래 배터리 개발의 근간이 될 수 있습니다. EE Times 기사 "Battery Research Advances Quantum Computing Capabilities"는 이 연구에 대한 추가 정보를 제공하며, 이 연구는 곧이어 두 편의 추가 논문으로 이어졌습니다 — 하나는 "Applications of Quantum Computing for Investigations of Electronic Transitions in Phenylsulfonyl-Carbazole TADF Emitters"이고, 다른 하나는 "Quantum-Classical Computational Molecular Design of Deuterated High-Efficiency OLED Emitters."입니다. 이들의 사명은 잠재적인 새로운 OLED 소재의 깊은 분자 구조를 모델링하고 분석하는 것입니다.

참고 자료

IBM Quantum 컴퓨터가 이러한 산업에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보려면 아래 나열된 자료를 검토하세요.

• "Exploring Quantum Use Cases for Chemicals and Petroleum."에 관한 IBM 보고서를 읽어보세요.

• 고객 사례 연구 확인: ExxonMobil은 에너지 기술 및 솔루션 분야에서 보다 정확한 화학 시뮬레이션 기술을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅을 활용하고 있습니다.

• 화학 및 석유 분야의 잠재력에 대한 McKinsey 보고서를 읽어보세요: "The Next Big Thing? Quantum Computing's Potential Impact on Chemicals."

• IBM과 파트너들이 기후 변화를 완화하는 새로운 방법의 발견을 가속화하는 방법을 읽어보세요.

유틸리티

"유틸리티는 산업, 기업, 소비자가 넷제로 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다"라고 IBM DACH 총괄 매니저 Gregor Pillen은 말합니다. "하지만 이를 실현하려면 유틸리티가 수요를 충족하기 위해 그리드를 더 잘 예측하고 최적화하며 청정 재생 에너지 사용을 늘리는 데 도움이 되는 정교한 기술이 필요합니다. 양자 컴퓨팅은 유틸리티가 이 새롭고 지속 가능한 미래를 헤쳐 나가는 데 도움이 되는 컴퓨팅 역량을 제공합니다."

탈탄소화 노력의 일환으로 E.ON은 IBM과 파트너십을 맺고 양자 컴퓨팅이 점점 더 분산화되는 세계의 에너지 인프라를 최적화하는 데 미치는 잠재력을 탐색하고 있습니다. "전기차를 충전하러 꽂아두고, 집과 차를 구동하는 태양광 패널을 갖고 있다고 해봅시다. 그런데 남는 에너지를 길 건너 이웃에게 판매할 수 있을까요? 왜 가스를 태우는 발전소에서 수천 킬로미터 떨어진 곳에서 만들어진 에너지를 받아야 할까요?"라고 E.ON 디지털 기술 양자 컴퓨팅 리드 Corey O'Meara는 묻습니다(IBM Panel Highlights Quantum Role in Sustainability 참조). 양자 컴퓨팅 알고리즘은 추가 자산이 그리드에 연결될 때 발생하는 복잡성을 관리하는 열쇠가 될 수 있습니다.

에너지 생산·전달·저장을 개선하기 위해 설계된 신소재 발견에 양자 컴퓨팅이 기여할 수 있다는 잠재력이 bp가 IBM Quantum과 협력하여 넷제로 목표를 달성하려는 이유 중 하나입니다.

IBM 파트너인 Woodside Energy는 고전 시스템과 양자 시스템 간의 데이터 전송 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘을 실험하여 스트리밍 데이터에 양자 커널을 적용할 수 있도록 하고 있습니다.

통신 산업에서 양자 컴퓨팅은 네트워크 트래픽 라우팅 및 워크로드 밸런싱, 온실가스/에너지 소비, 상황별 고객 세분화에 대한 솔루션을 제공할 잠재력을 보여줍니다. Vodafone은 IBM Quantum과 파트너십을 맺고 통신 분야에서 잠재적인 양자 활용 사례를 검증하고 발전시키는 데 협력하고 있습니다.

참고 자료

• 양자 컴퓨팅이 기후 변화와의 싸움을 변화시키는 기후 기술 개발을 어떻게 가속화할 수 있는지에 관한 McKinsey 보고서를 읽어보세요: "Quantum Computing Might Just Save the Planet."

핵심 요점

양자 컴퓨팅은 화학 및 석유, 유통 및 물류, 금융 서비스, 헬스케어 및 생명과학, 제조 분야에서 강력한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

양자 컴퓨팅의 응용 사례 예시:

• 소재 발견을 촉진하기 위한 양자 역학 시뮬레이션
• 금융 포트폴리오와 관련된 리스크 및 기회 관리
• 새로운 약물과 단백질 구조의 발견
• 분산형 에너지 시스템 최적화

양자 컴퓨팅은 다음과 관련된 응용 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 자연 시뮬레이션
• 인공 지능
• 최적화

비즈니스 리더들은 지금 준비 상태를 평가하여 이 새로운 기술을 준비해야 합니다. 이를 위해 양자 컴퓨팅 챔피언을 발굴하고, 비즈니스의 어떤 영역이 양자 컴퓨팅의 영향을 받을 수 있는지 평가하며, 적절한 역량을 개발하고, 실제 양자 컴퓨터로 실험해 볼 수 있습니다. 다음 모듈로 넘어가 IBM 양자 컴퓨팅 리소스와 조직이 어떻게 양자 준비 상태를 갖출 수 있는지에 대해 자세히 알아보세요.