양자 컴퓨팅은 실용성을 향해 나아가면서 올해 매우 뜨거웠습니다.
2025년에는 양자 컴퓨팅 분야에서 “언젠가”가 “곧”처럼 들리기 시작했습니다.
분석가들은 글로벌 양자 시장이 2030년까지 70억 달러 이상으로 성장해 연간 34.6%씩 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 기업에서는 최적화, 화학 및 기존 시스템에서 사실상 해결이 불가능한 기타 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 테스트하고 있습니다.
Google은 이러한 추진력에 연료를 추가했습니다.
Quantum AI 부서는 최근 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 비해 물리 시뮬레이션에서 13,000배나 놀라운 속도 향상을 주장했습니다. 큰 그림은 AI와 결합하면 양자 기술이 단순한 경쟁자가 아니라 놀라운 보완재가 된다는 것입니다.
하이브리드 파이프라인을 통해 AI 모델이 양자 결과로부터 효과적으로 학습하는 동시에 데이터 과학 및 설계에서 새로운 효율성을 실현하는 것을 볼 수 있었습니다.
이것이 바로 이번 주의 중요한 양자 혁신이 업계를 초조하게 만든 이유입니다.
AMD(Advanced Micro Devices)와 IBM(International Business Machines Corporation)의 조용한 협력으로 모두가 대화를 나누게 되었으며, 이로 인해 양자 기술이 본격적인 비즈니스 도구로 진화하는 시기가 바뀔 수 있습니다.
IBM의 혁신적인 양자 디코더는 AMD의 기성 FPGA 하드웨어에서 완벽하게 실행되었습니다.
이미지 출처: Jerod Harris/Getty Images
AMD와 IBM은 조용히 새로운 양자 이정표를 열었습니다.
엄청난 새로운 혁신으로 AMD와 IBM은 양자 기술의 가장 어려운 장애물 앞에 서게 되었습니다. 즉, 실수를 유용하게 만들 수 있을 만큼 빠르게 수정하는 것입니다.
양자 오류 수정은 아마도 이 분야에서 가장 어려운 부분일 것입니다. 이는 어두운 방에서 탁구공 수십 개를 하나도 떨어뜨리지 않고 잡는 것과 비교할 수 있습니다. 각 양자 비트는 취약하며 오류가 빠르게 누적될 수 있습니다.
IBM의 새로운 실시간 디코더는 본질적으로 이러한 오류가 확산되기 전에 오류를 감지하고 수정하는 신뢰할 수 있는 장갑입니다. 좋은 소식은 기성 AMD FPGA(Xilinx 라인의)에서 실행되며 여전히 대기 시간 목표를 거의 10배까지 달성할 수 있다는 것입니다.
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이는 디코더가 저렴한 상용 칩에서 효과적으로 실행될 수 있어 내결함성 양자 컴퓨팅이 훨씬 덜 성공적으로 보일 수 있음을 의미합니다.
IBM은 이번 결과가 2029년까지 대규모 양자 머신 Starling을 개발하겠다는 장기 계획과 직접적으로 부합한다고 밝혔습니다. 큰 긍정적인 점은 이번 성과가 예정보다 1년 앞당겨 나왔다는 것입니다.
AMD의 경우 단기적인 증분 판매보다는 검증에 대한 것이 더 중요합니다.
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우승한 디자인은 양자 제어 레이어로서 FPGA 스택의 신뢰성을 높입니다. FPGA가 양자 제어 항공기의 주류가 된다면 AMD의 강력한 임베디드 및 데이터 센터 사업은 시간이 지남에 따라 큰 이익을 얻을 것입니다.
결과적으로 투자자들은 개발에 빠르게 반응했습니다. IBM이 1월 이후 최고의 세션을 게시하는 동안 월스트리트가 매력적인 양자 각도로 기울면서 이 헤드라인은 AMD 주가를 거의 7% 상승시켰습니다.
요약 사항: IBM의 실시간 양자 디코더는 이제 AMD의 상용 FPGA에서 실행되며, 이는 이제 확장 가능한 표준 하드웨어에서 오류 수정을 쉽게 실행할 수 있다는 점을 강조합니다. 중요한 개발은 양자 제어 시스템에서 AMD의 역할을 검증하는 동시에 장기적인 데이터 센터 내러티브를 발전시킵니다. 투자자들은 이러한 움직임에 대해 보상을 했으며, 이는 신뢰할 수 있는 양자 설계 승리에 대한 시장의 욕구를 나타냈습니다. AI 수요로 인해 AMD는 도전자에서 신뢰할 수 있는 경쟁자로 변했습니다.
Nvidia는 최근 몇 년 동안 AI의 스포트라이트를 빼앗았지만 최근 AMD의 수치는 그 야망과 일치하기 시작했습니다.
칩 제조업체의 2025년 2분기 매출은 전년 동기 대비 32% 증가한 76억 9천만 달러를 기록했으며, 이는 강력한 데이터 센터 부문이 주도하여 14% 증가한 32억 달러를 기록했습니다.
또한 MI308 재고 상각액이 8억 달러임에도 불구하고 AMD는 여전히 역대 최대 규모의 2분기를 기록하며 다음 분기에도 87억 달러라는 또 다른 괴물을 기록했습니다.
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변화의 원동력은 강력한 MI300 시리즈다.
CDNA 4 아키텍처를 기반으로 개발된 AMD의 대표적인 Instinct MI350 칩은 이전 제품에 비해 최대 4배 더 많은 AI 컴퓨팅과 35배 빠른 추론을 제공하는 것을 목표로 합니다.
AMD는 이전 소프트웨어 스택에 비해 4배의 추론과 3배의 훈련 이득을 제공하는 ROCm 7.0과 함께 가장 강력한 생태계 중 하나를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
게다가 증거도 늘어나고 있다.
예를 들어, 이제 Microsoft Azure MI300X v5 인스턴스를 사용할 수 있으며 이는 AMD AI GPU의 최초의 주요 대규모 클라우드 통합을 의미합니다. 또한 가장 빠른 것으로 간주되는 El Capitan 슈퍼컴퓨터는 AMD CPU 및 GPU로 구동됩니다.
그런 다음 최대 6GW의 AMD GPU에 대한 OpenAI의 폭발적인 다년 계약의 진정한 핵심이 됩니다.
Nvidia가 여전히 대부분의 AI 컴퓨팅을 장악하고 있음에도 불구하고 올해 3,150억 달러로 급증한 하이퍼스케일러의 인상적인 자본 지출은 두 명의 승자를 위한 충분한 여지가 있음을 시사합니다.
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