D-Wave란? 세계 최초 상용 양자 컴퓨터의 정체와 양자 어닐링의 원리

D-Wave는 양자 어닐링 방식으로 상용 양자 컴퓨터를 개발한 선도 기업이다. 이 글에서는 D-Wave의 역사, 기술 원리, IBM 및 Google과의 차이점, 실제 산업 적용 사례까지 폭넓게 소개한다.

📌 이 글은 공식 도메인에서도 제공됩니다 👉 quantum-city.net/47 에서 읽어주시면 운영에 큰 도움이 됩니다 🙏

양자 컴퓨터는 더 이상 미래의 개념이 아니다. 최근 몇 년 사이 IBM, Google, 아이온큐(IonQ) 등 기술 기업들이 게이트 기반 양자 컴퓨터를 앞다퉈 공개하며 산업계의 주목을 받고 있다. 하지만 이들 대부분은 여전히 이론 중심이거나 연구 단계에 머물러 있는 경우가 많다. 그런 가운데, 캐나다의 D-Wave는 세계 최초로 상용 양자 컴퓨터를 출시한 기업으로 주목받고 있다. D-Wave는 양자 어닐링(Quantum Annealing)이라는 독특한 방식을 통해 현실 문제 해결에 초점을 맞추고 있으며 양자 컴퓨터 상용화의 선두 주자로 평가된다. 특히 물류, 제조, 금융 등 다양한 산업 현장에서 이미 실제 적용 사례를 확보하고 있어 ‘양자 컴퓨터가 현실에서 어떻게 사용되는가’를 보여주는 대표적인 기업이다. 이 글에서는 D-Wave가 어떤 기술을 사용하는지, 게이트 기반 양자 컴퓨터와 어떤 차이가 있는지, 그리고 왜 지금 산업용 양자 컴퓨터의 전환점으로 주목받고 있는지를 차근차근 살펴본다.

이 글은 D-Wave의 전반적인 기술 개요와 산업적 위상을 다루는 입문서 역할을 합니다. 만약 Advantage1과 Advantage2의 구조적 차이와 최신 Zephyr 기반 하드웨어에 대한 심화 내용을 알고 싶다면, 아래 두 글도 함께 참고해보세요:

👉 Advantage2를 이해하려면 꼭 알아야 할 Advantage1 이야기

👉 Advantage2 완전 분석: D-Wave의 Zephyr 기반 차세대 양자 컴퓨터

 

게이트 기반 방식(왼쪽)과 양자 어닐링 방식(오른쪽)의 차이를 직관적으로 표현한 그림.

---

1. D-Wave 기업 개요 – 양자 어닐링 상용화의 선구자

양자 컴퓨터가 대부분 실험실 안의 기술이던 시절 D-Wave는 현실 문제를 푸는 양자 컴퓨터를 만들겠다는 뚜렷한 목표로 출발한 기업이다. 단순히 계산 능력을 증명하는 데 그치지 않고 “지금 당장 쓸 수 있는 양자 시스템”을 구축하겠다는 전략은 당시로선 드물고 파격적인 선택이었다.

 

회사는 1999년 캐나다 브리티시컬럼비아주의 벤쿠버 인근 버너비(Burnaby)에서 설립되었다. 창립자 조르디 로즈(Geordie Rose)는 고체물리학과 이론물리학에 기반을 둔 물리학자로 “양자 기술이 연구실을 넘어 산업 문제 해결에 활용될 수 있다”는 믿음을 바탕으로 회사를 창업했다.

 

1.1 양자 어닐링이라는 독자 노선

D-Wave는 창립 초기부터 게이트 기반 대신 ‘양자 어닐링(Quantum Annealing)’이라는 특화된 방식을 채택했다. 이 기술은 수학적 최적화 문제를 에너지 지형 탐색 문제로 변환하여 시스템이 가장 안정적인 상태를 찾아내는 방식으로 해답을 유도한다. 즉, 계산보다는 ‘찾기’에 최적화된 양자 방식을 구현한 셈이다.

 

이런 선택은 비판도 받았지만 실제로 산업 문제를 풀 수 있는 구조라는 점에서 의미가 컸다. 당시 대부분의 양자 컴퓨터 개발이 이론적 완성도나 장기적 범용성을 중시했던 것과 달리 D-Wave는 “현실 문제에 바로 적용 가능한 기술”을 내세우며 명확히 다른 길을 걸었다.

 

1.2 2011년, 상용 시스템 ‘D-Wave One’ 발표

이러한 전략은 2011년 5월, D-Wave가 128큐비트 초전도체 기반 시스템 ‘D-Wave One’을 공개하면서 본격적인 결실을 맺는다. 이는 상업용 구매가 가능한 형태로 출시된 최초의 양자 시스템 중 하나로 이진 최적화(Binary Optimization) 문제 해결을 목표로 한 실제 제품이었다.

 

• 큐비트 수: 128
• 작동 온도: 약 20밀리켈빈 (절대영도에 가까움)
• 프로세서: Rainier
• 기술 구조: 초전도 루프 + 조셉슨 정션 기반 어닐링
• 가격: 약 1,000만 달러

 

이와 관련된 자세한 내용은 Phys.org의 기사를 통해 확인할 수 있다.

 

1.3 과학계의 의문, 산업계의 기대

D-Wave One 발표 직후 과학계에서는 즉각적인 의문이 제기됐다. “이 시스템이 진짜 양자 얽힘과 중첩을 활용하고 있는가?” “어닐링 방식이 양자적 계산이라 부를 수 있는가?” 기술적 기준으로 보면 충분한 검증이 이뤄지지 않았다는 지적도 있었다.

 

하지만 기업과 산업계의 반응은 달랐다. Lockheed Martin이 시스템을 구매했고 이후 Google, NASA, 미국 우주연구협회(USRA)가D-Wave Two 시스템을 공동 구매하면서 기술에 대한 신뢰가 점차 확산됐다. 이 시점부터 D-Wave는 단순한 실험 기업이 아닌 산업 문제 해결에 양자 기술을 실제로 적용한 기업으로 주목받기 시작한다.

 

1.4 현재와 미래

2022년, D-Wave는 SPAC(특수목적합병) 방식으로 미국 나스닥(NASDAQ)에 상장되며 ‘QBTS’라는 티커명을 확보했다. 이는 기술뿐 아니라 시장성과 상업적 지속 가능성까지 인정받았다는 신호로 해석된다. 현재는 차세대 시스템인 Advantage2를 개발 중이며 큐비트 수와 연결성, 안정성 등 하드웨어 성능을 지속적으로 개선하고 있다. 또한 Leap™ 클라우드 플랫폼을 통해 누구나 QUBO 기반 문제를 양자 어닐링 방식으로 계산할 수 있도록 하는 Quantum-as-a-Service(QaaS) 모델을 통해 양자 기술의 대중화를 시도하고 있다.

 

D-Wave의 기업 연혁과 기술 전략에 대한 더 자세한 정보는 공식 홈페이지 소개 페이지에서 확인할 수 있다.

 

---

2. 양자 어닐링 (Quantum Annealing)의 원리와 D-wave의 기술 방식

D-Wave가 다른 양자 컴퓨터 기업들과 가장 차별화되는 지점은 바로 ‘양자 어닐링(Quantum Annealing)’ 방식을 채택했다는 점이다. 대부분의 기업이 사용하는 게이트 기반(gate-based) 양자 컴퓨터와는 전혀 다른 기술 철학이다. 이 선택은 단순한 기술적 차이가 아니라 D-Wave의 전체 전략 방향을 결정짓는 중요한 요소다.

 

그렇다면 양자 어닐링이란 무엇이며, 왜 D-Wave는 이 방식을 선택했을까?

 

양자 어닐링은 복잡한 최적화 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 데 특화된 방식이다. 문제를 일종의 ‘에너지 지형(energy landscape)’으로 바꾸고, 시스템이 자연스럽게 가장 낮은 에너지 상태로 이동하면서 최적의 해답을 찾게 한다. 이 방식은 자연계의 ‘안정된 상태로의 이동’이라는 물리적 원리를 모방한 것이다.

 

예를 들어보자. 도시 20개를 순회하는 가장 효율적인 배송 경로를 찾아야 한다고 해보자. 고전 컴퓨터는 가능한 모든 경로를 계산해 가장 짧은 거리를 찾는다. 하지만 경로 수는 기하급수적으로 증가해 계산이 매우 복잡해진다. 반면 양자 어닐링은앞서 설명한 방식처럼 여러 해를 동시에 탐색해 최적해를 빠르게 찾는다

 

이 과정에서 중요한 개념이 바로 ‘양자 터널링’이다. 고전 알고리즘은 하나의 해에서 다음 해로 이동할 때 언덕을 넘어야 하는데 반해, 양자 어닐링은 높은 장벽을 통과하는 듯한 터널링 현상을 통해 국소 최솟값(local minimum)에 갇히지 않고 더 나은 해로 이동할 수 있다. 이 점이 복잡한 최적화 문제에 유리하게 작용한다.

 

양자 어닐링의 구조적 특징은 큐비트 간의 연결성(connectivity)에서도 나타난다. D-Wave의 시스템은 큐비트들을 그래프 형태로 연결하여 복잡한 제약 조건을 반영할 수 있게 한다. 연결성이 높을수록 다양한 문제를 더 정확히 모델링할 수 있기 때문에 D-Wave는 하드웨어 업그레이드 때마다 큐비트 수뿐만 아니라 연결 구조도 함께 개선해왔다.

 

D-Wave 역시 초전도체 기반 큐비트를 활용하며 이와 관련된 핵심 개념인 조셉슨 효과는 아래 글에서 쉽게 정리해두었다.

👉 조셉슨 효과란? 초전도 큐비트와 양자 컴퓨터의 작동 원리 완전 정리

 

그렇다면 D-Wave가 게이트 기반 방식 대신 양자 어닐링을 선택한 이유는 무엇일까?

 

게이트 기반 방식은 이론적으로 어떤 계산이든 할 수 있는 범용성을 지녔지만 큐비트의 정확한 제어와 에러 보정(error correction)이 어렵고 아직은 기술적 난이도가 매우 높다.

 

반면 양자 어닐링은 적용 범위가 좁을 수 있지만 특정 문제에서는 지금 당장 사용할 수 있다는 실용성이 강점이다. 특히 이진 최적화, 조합 문제, 제약 조건이 많은 스케줄링 문제 등 현실에서 자주 등장하는 복잡한 문제에 매우 적합하다.

 

결과적으로, D-Wave는 “범용 양자 컴퓨터를 완성하겠다”는 목표보다, “특정 문제를 양자적으로 해결할 수 있는 도구를 먼저 만들자”는 방향을 택한 것이다. 이러한 실용 중심의 전략은 기업과 연구소들이 D-Wave에 관심을 갖게 만든 중요한 이유이기도 하다.

 

---

3. D-Wave는 IBM, Google – 게이트 기반과 양자 어닐링 방식의 차이

양자 컴퓨터 기업이라면 모두 비슷한 기술을 개발하고 있을 것처럼 보이지만 실제로는 접근 방식과 전략이 뚜렷하게 다르다. 특히 D-Wave는 게이트 기반(gate-based) 방식을 사용하는 IBM, Google과 달리 양자 어닐링(Quantum Annealing)이라는 특화된 방식을 채택해 차별화되고 있다.

 

이러한 차이는 단순한 기술 방식의 차원을 넘어 양자 알고리즘 실행 가능성, 에러 보정(QEC) 전략, 상용화 방향성까지도 서로 다른 결과를 만든다.

 

3.1 게이트 기반 vs 양자 어닐링 – 기술 목표의 차이

IBM과 Google은 범용 양자 컴퓨터를 목표로 하고 있다. 이들은 양자 논리 게이트를 조합해 계산을 수행하는 게이트 기반 양자 컴퓨터를 개발 중이며, 이론적으로 모든 양자 알고리즘을 실행할 수 있는 범용성을 지닌다.

 

반면, D-Wave는 특정 목적에 최적화된 양자 어닐링 방식을 사용한다. 이 방식은 복잡한 조합 최적화 문제를 빠르게 해결하는 데 강점을 갖고 있으며 “범용성”보다는 “실용성”에 중점을 둔 기술 철학을 보여준다. 즉, D-Wave는 지금 당장 쓸 수 있는 양자 컴퓨터를 만드는 데 집중하고 있는 것이다.

 

3.2 양자 알고리즘 실행 가능성 비교

게이트 기반 컴퓨터는 Shor 알고리즘(소인수분해), Grover 알고리즘(검색 최적화) 등 다양한 양자 알고리즘을 실행할 수 있도록 설계된다. 하지만 높은 정확도와 긴 양자 상태 유지 시간이 필요하다는 점에서 아직은 연구 중심 단계에 머물러 있다.

 

반면, D-Wave의 양자 어닐링 컴퓨터는 범용 알고리즘을 실행하진 못하지만 Ising 모델이나 QUBO(Quadratic Unconstrained Binary Optimization)로 변환 가능한 문제에 매우 효과적이다.

 

즉, 복잡한 스케줄링, 물류, 포트폴리오 최적화처럼 실제 산업 현장에서 자주 발생하는 문제를 빠르게 풀 수 있다는 점에서 실용성이 돋보인다.

 

💡 요약

• 게이트 기반: 이론적으로 범용 알고리즘 실행 가능하지만, 높은 정확도와 QEC 필요
• 양자 어닐링: 범용성은 낮지만 최적화 문제에는 실용적

 

3.3 QEC(양자 오류 정정) 접근 방식 차이

게이트 기반 방식의 주요 기술 과제는 큐비트 오류(노이즈) 제어다. IBM과 Google은 이를 해결하기 위해 QEC(Quantum Error Correction) 기술을 개발 중이며 하나의 논리 큐비트를 안정적으로 유지하기 위해 수십 개 이상의 물리 큐비트가 필요하다.

 

D-Wave의 양자 어닐링 방식은 구조적으로 QEC 없이도 계산이 가능하도록 설계되어 있다. 터널링 기반의 계산 방식 덕분에 일정 수준의 노이즈에는 견디는 특성이 있으며, 그 대신 시스템 안정성과 코히런스 시간을 점진적으로 개선하는 방향으로 발전해왔다.

 

3.4 클라우드 양자 컴퓨팅 서비스 비교

IBM과 Google은 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다. 예를 들어 IBM은 IBM Quantum 포털과 Qiskit 오픈소스를 운영하며 연구자와 개발자가 직접 게이트 기반 양자 회로를 설계하고 실행할 수 있게 돕고 있다.

 

D-Wave는 Leap™이라는 독자적인 클라우드 플랫폼을 운영 중이다. Leap에서는 사용자가 QUBO 형식의 최적화 문제를 입력하면 Advantage 시스템이 이를 어닐링 방식으로 처리해 결과를 반환한다.

 

이 플랫폼은 양자 컴퓨팅에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되어 있으며 실제 기업들이 상용 목적으로 활용하는 서비스형 양자 컴퓨팅(Quantum-as-a-Service)의 대표 사례로 평가받고 있다.

 

3.5 D-Wave, IBM, Google의 산업 전략 비교

IBM과 Google은 장기적인 기술 주도권 확보를 목표로 연구 개발 중심 전략을 이어가고 있다. 반면, D-Wave는 현실의 문제를 먼저 해결하는 문제 중심 전략을 기반으로 이미 다양한 산업에 양자 어닐링을 적용하고 있다.

 

실제로 D-Wave는 Volkswagen, DENSO, NEC, 포스코 등과의 협업을 통해 교통 최적화, 공정 설계, 바이오 물질 설계, 금융 포트폴리오 구성 등 구체적인 과제를 수행해 왔다.

 

이러한 사례는 양자 컴퓨터가 더 이상 실험실 안에 머무르지 않고 산업 현장에서 실제로 활용되고 있음을 보여주는 증거다.

 

✅ 정리하자면

 

D-Wave는 양자 어닐링 기반의 특화형 양자 컴퓨터를, IBM과 Google은 게이트 기반의 범용 양자 컴퓨터를 지향한다. 이러한 기술 방식의 차이는 단순한 구조 차이를 넘어 알고리즘 실행 가능성, 오류 정정 방식, 산업 적용 전략, 상용화 속도 등 다양한 측면에서 서로 다른 노선을 만들어낸다. D-Wave의 전략은 “먼 미래의 가능성”이 아닌, 지금 당장 사용할 수 있는 양자 컴퓨팅 솔루션을 제공한다는 점에서 독자적인 의미를 지닌다.

 

게이트 기반 양자 컴퓨터의 대표주자인 아이온큐(IonQ)에 대한 분석은 아래 글에서 자세히 다루고 있다. 

👉 [아이온큐 따라가기 1편] 아이온큐(IonQ)는 어떻게 세계 최초 상장 양자 컴퓨터 기업이 되었을까?

 

---

4. 상용 양자 컴퓨터 실제 사례 - D-wave의 산업 적용 현황

양자 컴퓨터가 현실 문제에 사용되려면 단순한 기술 시연을 넘어서 실제 기업과 기관이 적용할 수 있는 수준이 되어야 한다. D-Wave는 바로 이 지점에서 의미 있는 진전을 보여준 기업이다.

 

양자 어닐링 방식을 기반으로 한 D-Wave 시스템은 다양한 산업 현장에서 실험적 적용을 넘어 상용화 단계에 근접한 사례들을 만들어내고 있다.

 

4.1 교통 최적화 – Volkswagen 프로젝트

2017년, 독일 자동차 제조사 Volkswagen은 D-Wave와 협력해 도시 내 교통 신호 최적화 프로젝트를 진행했다. 대상 도시는 포르투갈의 리스본이었고, 시내 버스 26대의 경로를 실시간으로 계산하여 교통 정체를 최소화하는 최적 경로를 제시하는 것이 목표였다.

 

전통적인 방식으로는 이 문제를 해결하기 위해 수천 가지 경로 조합을 계산해야 하지만, D-Wave의 양자 어닐링 시스템은 이를 에너지 최적화 문제로 바꾸어 몇 초 안에 가능한 해를 도출했다.

 

실제 실험에서는 신호 체계를 개선함으로써 버스 도착 시간의 안정성 향상, 교차로 혼잡도 감소라는 결과를 얻었으며 이는 양자 컴퓨터가 실시간 교통 운영에 적용될 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로 평가된다.

 

 

Volkswagen은 D-Wave와의 협업을 통해 양자 컴퓨팅을 활용한 교통 흐름 최적화 프로젝트를 진행하였다. 이에 대한 자세한 내용은 Volkswagen Group의 공식 보도자료에서 확인할 수 있다.

 

4.2 공정 최적화 – DENSO의 제조라인 시뮬레이션

일본의 글로벌 자동차 부품사 DENSO는 2021년 D-Wave와 협업하여 QUBO 모델을 통해 공정 데이터를 재구성했다. 공장 내 생산 장비 간의 작업 순서를 어떻게 배치하느냐에 따라 생산 시간, 에너지 사용, 비용이 달라지기 때문에, 이 문제는 고전적으로도 매우 어려운 조합 최적화 문제에 해당한다.

 

DENSO는 이 문제를 QUBO(이차 무제약 이진 최적화) 형태로 모델링해 D-Wave 시스템에 투입했고, 기존의 휴리스틱 알고리즘보다 짧은 시간 안에 더 높은 효율의 스케줄링 솔루션을 도출하는 데 성공했다.

 

특히 양자 방식은 다양한 제약 조건(설비 간 거리, 기계 가동 시간 등)을 동시에 고려할 수 있어 실제 공장 환경과 더 가까운 문제 해결이 가능했다는 점이 핵심이다.

 

4.3 생명과학 – 약물 설계 최적화

생명과학 분야에서도 양자 어닐링의 잠재력이 실험되고 있다. 미국의 양자 응용 연구 기업 Menten AI는 D-Wave와 협력해 분자 배열을 양자 최적화 방식으로 탐색했다 구체적으로는 특정 단백질 구조에 결합할 수 있는 아미노산 배열 조합을 찾아내는 문제인데 가능한 조합 수가 천문학적으로 많기 때문에 고전적 계산으로는 탐색이 어렵다.

 

Menten AI는 이 문제를 양자 어닐링 방식에 맞게 수학적으로 모델링했고 양자 어닐링이 실제 후보 분자 발굴 속도를 크게 줄이는 데 성공했다. 이러한 방식은 향후 신약 후보 물질 개발의 속도와 비용을 절감할 수 있는 방법으로 주목받고 있다.

 

 

4.4 금융 최적화 – 포트폴리오 구성 문제

D-Wave는 미국과 일본의 금융 기관들과 함께 투자 포트폴리오 구성 최적화 문제에도 양자 어닐링을 적용했다. 금융 분야에서 포트폴리오를 구성할 때는 수익률, 리스크, 자산 간 상관관계, 정책 제약 조건 등 복합적인 요소를 동시에 고려해야 한다. 이는 고전 알고리즘으로도 시간이 오래 걸리는 문제다.

 

D-Wave의 시스템은 이 문제를 QUBO 형태로 변환해 계산했으며 시장 조건 변화에 따라 빠르게 포트폴리오를 재조정할 수 있는 가능성을 제시했다. 이러한 방식은 특히 고빈도 거래, 리스크 분산 전략 수립, ESG 기준 편입 포트폴리오 구성 등에 활용 가능성이 있다.

 

 

4.5 클라우드 플랫폼 Leap™ – 상용화의 중심

D-Wave의 기술이 실제 산업 문제에 적용될 수 있었던 배경에는 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 플랫폼인 Leap™의 역할이 크다. Leap은 D-Wave가 제공하는 Quantum-as-a-Service(QaaS) 모델로 사용자는 인터넷만 연결되어 있다면 누구나 이 플랫폼에 접속해 양자 어닐링 기반 최적화 문제를 실행할 수 있다.

 

Leap 플랫폼은 단순한 데모용 서비스가 아니다. 기업 고객들은 자사의 복잡한 물류·생산·금융 문제를 QUBO 포맷으로 변환하여 업로드하고, D-Wave의 Advantage 시스템이 이를 어닐링 방식으로 계산해 실질적인 해답을 도출한다.

 

현재 Leap™은 북미, 유럽, 아시아 등지에서 수천 명의 개발자와 수백 개의 산업 고객이 실제 업무에 활용하고 있는 플랫폼이며 양자 접근성을 대폭 낮춘 상용 서비스형 양자 컴퓨팅 모델로 평가받는다. 또한 다양한 SDK와 Python 라이브러리를 함께 제공해, 개발자 친화적인 환경을 조성하고 있다.

 

Leap을 통해 양자 컴퓨터는 실험실을 넘어 클라우드를 통해 현실 문제에 적용 가능한 기술로 자리 잡고 있다. D-Wave는 이 Leap 플랫폼을 통해 양자 기술의 민주화와 상용화를 동시에 추구하고 있는 셈이다.

 

 

정리하자면 D-Wave는 물류, 제조, 생명과학, 금융 등 다양한 산업 분야에서 실제로 양자 컴퓨터를 적용한 가장 대표적인 초기 사례 중 하나를 만들어내고 있다.

 

특히 양자 어닐링 방식이 특정 최적화 문제에서 고전 알고리즘보다 빠르고 효율적인 해법을 제시할 수 있다는 점은 양자 기술이 연구실을 벗어나 현실의 문제 해결 수단으로 진입하고 있다는 신호로 해석할 수 있다.

 

물론 아직 양자 컴퓨터가 모든 문제를 더 잘 푸는 것은 아니다. 하지만 D-Wave는 지금 이 순간에도 실제 사용 가능한 기술을 통해 양자 컴퓨팅의 실용화를 가장 앞에서 시도하고 있는 기업 중 하나임은 분명하다.

 

---

5. 지금 D-Wave를 주목해야 하는 이유와 미래 전망

양자 컴퓨터에 대한 관심이 커지고 있지만 아직은 대부분이 ‘가능성’에 머물러 있다. 그런 가운데 D-Wave는 ‘지금도 쓸 수 있다’는 것을 입증하고 있는 기업이다. 물론 이 기술이 완벽하다고는 할 수 없지만 최적화 문제 해결이라는 명확한 타깃 안에서는 꾸준히 진화하고 있다.

 

또한 NASDAQ에 상장되어 있어 기술뿐 아니라 투자 관점에서도 주목할 만한 기업이다. 양자 어닐링이라는 독특한 방식으로 빠르게 상용화에 다가가고 있는 D-Wave는, 양자 컴퓨팅이 현실로 다가오는 과정을 이끄는 중요한 존재다.

 

---

📌 핵심 요약

• D-Wave는 1999년 캐나다에서 설립된 양자 컴퓨터 기업으로 양자 어닐링 방식을 실용화한 대표적인 사례이다.
• 2011년 발표된 D-Wave One 시스템을 통해 양자 기술이 이론을 넘어 산업 응용 단계로 진입할 수 있음을 보여주었다.
• D-Wave의 양자 어닐링(Quantum Annealing) 방식은 최적화 문제 해결에 특화되어 있으며 게이트 기반 컴퓨터와는 기술 전략이 다르다.
• IBM, Google이 범용성을 추구하는 반면 D-Wave는 지금 당장 산업 현장에서 쓸 수 있는 실용성을 앞세운다.
• Volkswagen, DENSO, Menten AI 등 다양한 산업에서 실제 적용 사례를 확보하고 있으며 Leap™ 클라우드 플랫폼을 통해 기업들이 직접 양자 계산을 수행할 수 있다.
• 2022년에는 NASDAQ(QBTS) 상장을 통해 기술력과 상업성을 동시에 인정받았다.

 

---

🔗 함께 보면 좋은 글

👉 Advantage2를 이해하려면 꼭 알아야 할 Advantage1 이야기

Advantage2를 이해하려면 꼭 알아야 할 Advantage1 이야기

 

👉 Advantage2 완전 분석: D-Wave의 Zephyr 기반 차세대 양자 컴퓨터

Advantage2 완전 분석: D-Wave의 Zephyr 기반 차세대 양자 컴퓨터

 

👉 조셉슨 효과란? 초전도 큐비트와 양자 컴퓨터의 작동 원리 완전 정리

조셉슨 효과란? 초전도 큐비트와 양자 컴퓨터의 작동 원리 완전 정리

 

👉 [아이온큐 따라가기 1편] 아이온큐(IonQ)는 어떻게 세계 최초 상장 양자 컴퓨터 기업이 되었을까?

[아이온큐 따라가기 1편] 아이온큐(IonQ)는 어떻게 세계 최초 상장 양자 컴퓨터 기업이 되었을까?

 

---

❓ FAQ 

Q1. D-Wave는 어떤 방식의 양자 컴퓨터를 쓰나요?

D-Wave는 양자 어닐링(Quantum Annealing) 방식을 사용합니다. 이 방식은 문제를 에너지 지형으로 바꿔 가장 낮은 에너지 상태(최적해)를 찾는 데 최적화되어 있습니다.

Q2. 양자 어닐링과 게이트 기반 양자 컴퓨터는 뭐가 다른가요?

게이트 기반 방식은 논리 연산을 수행하는 범용 양자 컴퓨터로, 이론적으로 모든 양자 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 반면, 양자 어닐링은 특정 최적화 문제를 빠르게 해결하는 데 특화되어 있어 범용성은 낮지만 실용성이 높습니다.

Q3. D-Wave는 IBM이나 Google보다 기술이 앞선 건가요?

D-Wave와 IBM, Google은 서로 다른 기술 노선을 걷고 있기 때문에 단순 비교는 어렵습니다. D-Wave는 양자 어닐링 방식으로 최적화 문제에 집중하며, IBM과 Google은 게이트 기반 방식으로 범용성을 추구합니다. 각각의 방식은 목적과 활용 분야에 따라 강점이 다릅니다.

Q4. D-Wave는 실제로 어디에 쓰이고 있나요?

Volkswagen의 교통 최적화, DENSO의 제조 스케줄링, 바이오 분야의 단백질 설계, 금융 포트폴리오 최적화 등 다양한 산업 분야에서 실험적 적용을 넘은 상용 사례가 존재합니다.

Q5. D-Wave의 시스템을 일반인이 사용해볼 수 있나요?

가능합니다. D-Wave는 Leap이라는 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 플랫폼을 운영 중이며, 개발자나 기업이 온라인으로 접속해 문제를 제출하고 계산 결과를 받아볼 수 있습니다.