2026년 엔비디아는 최고의 양자 컴퓨팅 종목인가?

투자자들은 '매그니피센트 7'의 일부 기업들에 있어 생성형 AI와 병행하여 양자 기술을 구축하는 것이 얼마나 중요한지 인지하지 못하고 있을 수 있다. 구글 (GOOG) (GOOGL), 아마존 (AMZN), 그리고 마이크로소프트 (MSFT)는 각각 윌로우(Willow), 오셀롯(Ocelot), 마요라나(Majorana)로 명명된 독자적인 양자 프로세서를 개발해 왔다. 구글 퀀텀 AI 팀의 윌로우 연구는 회로 성능 개선을 위해 오류 수정을 활용했던 이전 참여자들에 비해 우수한 결과를 냈다. 구글은 또한 주가 상승의 기폭제가 된 뛰어난 무작위 회로 샘플링(RCS) 벤치마크 결과를 발표했다. 다만 연구진은 이번 성과가 기술 개발의 첫 단계에 불과하다는 점을 강조했다.

따라서 이러한 가능성이 실현될 실제 타임라인이 중요하다. 업계의 많은 이들은 기존 연산 대비 진정한 실용적 양자 우위가 2030년 이전에 확보될 것이라 믿지 않으며, 상당수는 유의미한 양자 기술의 진보를 보려면 2040년대 중반까지 기다려야 할 것으로 보고 있다.

현재 기업 수준에서 양자 컴퓨팅은 여전히 실험 중심의 시도이며, 대다수 기업은 연구 개발 단계에 머물러 있다. 구체적으로 아이온큐(IonQ)와 리게티(Rigetti)는 이온 트랩과 초전도체를 활용한 게이트 기반 시스템을 개발 중인 반면, 디웨이브(D-Wave)의 양자 어닐링 시스템은 최적화 문제에 주력하고 있다.

궁극적으로 이들 기업은 큐비트 개발 및 활용과 관련된 가장 어려운 물리적 과제들을 해결해 나가고 있으며, 이에 따라 수행되는 모든 작업은 향후 양자 컴퓨터의 상업적 도입을 위한 토대가 된다.

2026년 엔비디아(NVDA)는 고전적 슈퍼컴퓨팅 기술과 양자 하드웨어 사이에서 "범용 가교" 역할을 할 명확한 양자 컴퓨팅 전략을 수립했다. 엔비디아는 독자적인 양자 프로세서(QPU) 개발에 집중하는 대신, 양자-고전 컴퓨터 하이브리드 시스템이 효과적으로 작동할 수 있도록 돕는 필수적인 소프트웨어 및 하드웨어 "접착제"를 생산하는 데 주력하고 있다.

엔비디아의 주요 양자 컴퓨팅 사업 분야와 제품은 CUDA-Q, cuQuantum, NVQLink, DGX Quantum 및 NVAQC다.

1. CUDA-Q (소프트웨어 플랫폼)

CUDA-Q는 하이브리드 컴퓨팅의 "운영체제" 역할을 하는 오픈 소스 기반의 QPU 독립형 플랫폼이다. 개발자들은 이를 통해 CPU, GPU, QPU 전반에서 실행되는 코드를 단일 환경(C++ 또는 Python)에서 작성할 수 있다. 2026년 기준, 이 플랫폼은 IonQ, Rigetti, IQM 등을 포함해 전 세계에 공개된 양자 프로세서의 약 75%와 통합되어 있다. 또한 작업 배분을 자동화하여 고부하 수학적 시뮬레이션은 GPU로, 특정 양자 작업은 QPU로 각각 전송한다.

2. cuQuantum (시뮬레이션 SDK)

연구자들은 대규모 양자 하드웨어가 아직 개발되지 않은 상황에서 엔비디아 GPU를 통해 양자 회로의 예상 동작을 시뮬레이션하게 된다. 연구자들은 cuQuantum 프레임워크와 엔비디아 GPU 가속 라이브러리(예: cuStateVec 및 cuTensorNet)를 사용하여 기존 CPU 방식보다 수천 배 빠르게 양자 회로를 시뮬레이션할 수 있다. 최근 출시된 cuQuantum 소프트웨어 최신 버전(v25.11)에는 양자 오류 정정(QEC) 개발과 더 크고 강력한 양자 컴퓨팅 시스템 설계에 중요한 역할을 하는 양자 회로 내 무작위 파울리 연산자(Pauli operator) 및 스테이빌라이저(stabiliser)의 전파 시뮬레이션 기능 등이 포함되었다.

3. NVQLink (하드웨어 인터커넥트)

2025년 말 발표된 NVQLink는 양자 컴퓨팅의 "지연 시간 병목 현상"을 해결하기 위해 설계된 고속 하드웨어 아키텍처다. GPU와 양자 시스템 컨트롤러 사이에 4마이크로초(μs) 미만의 직접적인 저지연 연결을 제공한다. 이러한 속도는 "큐비트"가 양자 상태를 잃기(결어긋남) 전에 고전적 GPU가 오류 데이터를 처리하고 양자 프로세서로 보정값을 다시 보내야 하는 양자 오류 정정 분야에서 필수적이다.

4. DGX Quantum (하이브리드 시스템 아키텍처)

엔비디아는 퀀텀 머신스(Quantum Machines)와 같은 기업들과 협력하여 물리적 하드웨어 시스템인 DGX Quantum을 구축한다. 이 시스템은 이스라엘 양자 컴퓨팅 센터와 여러 미국 국립연구소 등 글로벌 연구 센터에서 신약 개발 및 재료 과학 분야의 1세대 실용 규모 양자 애플리케이션을 개발하기 위한 "워크벤치"로 활용되고 있다.

5. NVAQC (연구 및 생태계)

엔비디아 가속 양자 컴퓨팅 연구 센터(NVIDIA Accelerated Quantum Computing Research Center)는 생태계 구축의 허브 역할을 한다. 엔비디아는 벤처 캐피털 부문을 통해 퀀티뉴엄(Quantinuum), 큐에라(QuEra), 사이퀀텀(PsiQuantum) 등 선도적인 양자 스타트업에 투자하여 이들의 차세대 하드웨어가 엔비디아 스택과 기본적으로 호환되도록 보장하고 있다.

업계의 다른 기업들과 대조적으로 NVIDIA는 QPU 분야에서 완전히 다른 경로를 개척해 왔다. 가능한 최상의 QPU를 개발하려고 시도하는 대신 NVIDIA는 양자 컴퓨팅과 가속(고전이라고도 불리는) 컴퓨팅 솔루션의 완전한 생태계를 구축하는 데 집중하고 있으며, 하이브리드 시스템을 위한 소프트웨어와 하드웨어 구성 요소를 모두 통합하여 미들웨어를 통해 이들을 서로 연결할 예정이다.

CUDA-Q 솔루션은 애플리케이션 개발자가 전체 스택을 다시 개발할 필요 없이 CPU, GPU 및 QPU에서 작동하는 애플리케이션을 제작할 수 있게 해준다. 또한 NVQLink는 데이터가 매우 빠른 속도로 흐르는 고속 데이터 경로를 통해 QPU와 GPU 간에 저지연 및 고대역폭 연결을 제공하여 원활한 통신을 가능하게 한다.

이러한 가교 전략은 어떤 양자 프로세서 설계나 큐비트 아키텍처가 표준 형식이 되더라도 승자가 될 준비를 할 수 있게 한다는 점에서 NVIDIA에 신중한 헤지 수단이 된다. 또한 NVIDIA의 가교 방식은 전체 생태계를 지원하기 위해 제공하는 다양한 도구들과도 잘 부합하는데, 그중 하나인 cuQuantum은 엔지니어가 GPGPU 가속 컴퓨팅을 사용하여 양자 워크플로우를 개발할 수 있도록 돕는 소프트웨어 개발 키트다. 이를 통해 엔지니어들은 차세대 양자 시스템 구축에 이미 익숙한 소프트웨어 개발 프레임워크를 활용할 수 있게 된다.

또한 2023년 3월 NVIDIA는 최첨단 세대의 NVIDIA GPU와 Quantum Machines의 양자 하드웨어를 결합한 DGX Quantum을 공개했으며, 연구 과학자들이 양자 컴퓨팅의 힘을 활용하는 도구에 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. NVIDIA는 DGX Quantum을 통해 실질적인 혁신을 추진할 채비를 마쳤으며, 연료 효율적인 제트 항공기 엔진 개발을 지원하고 제약 및 건강 관련 제품 개발을 간소화하고 있다.

상황을 더 넓은 관점에서 조망하면, 이러한 견해를 뒷받침하는 거시적 지원 체계가 있음을 알 수 있습니다. 엔비디아의 실적은 빅테크 기업들이 AI와 관련해 지출하는 비용에 크게 좌우될 것이며, 이들 기업은 자본 지출(CapEx)을 지속적으로 가속화할 것으로 보입니다. 현재 자본 지출 곡선의 기울기는 하이퍼스케일 데이터 센터(특히 구축 부문)와 네트워킹 및 칩 조달이 최우선 과제임을 보여줍니다.

골드만삭스에 따르면 하이퍼스케일러들은 2026년까지 AI 인프라에 총 5,000억 달러에 가까운 금액을 지출할 것으로 예상되며, 맥킨지는 AI 인프라 시장 규모가 2020년대 말까지 약 7조 달러에 달할 수 있다고 전망합니다. 따라서 이는 단기적으로 엔비디아에 매우 긍정적인 소식입니다.

더욱 중요한 점은, AI 인프라의 형성이 엔비디아에 다년간의 구조적 성장 주기를 제공한다는 것입니다. 향후 몇 년 동안 양자 컴퓨팅이 전체 AI 논의에서 더욱 중요한 비중을 차지하게 됨에 따라 엔비디아 제품에 대한 막대한 수요는 지속될 것입니다. CUDA-Q와 NVQLink는 아직 회사의 핵심 연산 및 네트워킹 분야에 비해 비중이 크지 않으나, AI 인프라 시대를 거듭할수록 양자 컴퓨팅에 대한 추구는 점점 더 중요해질 전망입니다.

1월 21일 기준 NVDA 주가에 대해 어떻게 생각하십니까? 현재 NVDA 주식은 선행 주가수익비율(Forward PE ratio) 24배 수준에서 거래되고 있으며, 기존 성장 지표와 월가의 전망치를 고려할 때 매우 매력적인 수준으로 보입니다.

또한 AI 기술이 비즈니스 생태계 전반으로 계속 확산됨에 따라, 양자 컴퓨팅이 NVDA의 거시적인 장기 성장 전략 내에서 또 다른 강력한 축이 될 것으로 믿습니다. 향후 몇 년간 NVDA 주식 매수를 고려 중인 투자자들은 향후 밸류에이션 확대 가능성에 주목해야 하며, NVDA를 장기 보유에 적합한 종목으로 바라볼 필요가 있습니다.

양자 컴퓨팅은 아원자 수준에서 객체의 확정된 상태가 존재하지 않음을 설명하는 중첩을 포함한 양자 역학의 원리를 활용한다. 이는 특정 유형의 계산에서 전통적인 컴퓨팅 방식에 비해 성능이 대폭 향상될 수 있는 잠재력으로 이어진다. 다만 해당 기술은 2025년 현재 여전히 주로 개발 단계에 있다. 양자 시스템 구축 속도와 비용의 개선, 그리고 학계와 소프트웨어 개발자가 양자 시스템을 다룰 수 있게 해주는 클라우드 기반 솔루션의 등장은 양자 시스템에 접근할 수 있는 인구수를 증가시켰다.

구글은 프로젝트 'Willow'를 통해 모든 현재 알고리즘이 양자 기반 시스템을 사용하는 알고리즘으로 교체될 때까지 오류 수정 알고리즘의 성능이 계속 개선될 것임을 입증했으며, 양자 기반 시스템에서 도출된 알고리즘은 현재의 양자 컴퓨팅 플랫폼에 원활하게 통합될 예정이다. 따라서 구글의 Willow가 달성한 RCS 벤치마크 점수가 해당 분야에서 이전에 테스트된 모든 프로젝트 중 최고 수준을 나타내는 것은 놀라운 일이 아니나, 이는 실용적인 목적을 위한 양자 시스템 개발 경로에서 여전히 시작 단계일 뿐이다.

양자 컴퓨팅의 미래는 불확실하지만, 퓨어 플레이(pure play)는 위험성이 높기 때문에 분산된 포트폴리오를 구성하는 것이 합리적이다.

또한 업계에서 소프트웨어가 크게 성장하고 있는 한편 하드웨어와 소프트웨어 통합 구축에 전념하는 기업들도 있으며, 이들은 양자 컴퓨팅 분야에서 계속해서 중요한 역할을 할 것이다. 이와 유사하게 양자 컴퓨팅 시장에 추가적으로 노출되기 위한 방법으로 Defiance Quantum이라는 양자 상장지수펀드(ETF)가 존재한다. 양자 경쟁 우위를 달성하기까지 오랜 시간이 걸릴 수 있기 때문에, 일부 전문가들은 2030년까지 광범위한 양자 우위가 나타나지 않을 것이라고 믿는 반면, 다른 전문가들은 2040년대 중반까지 걸릴 것으로 예상한다.

따라서 이미 현금 흐름을 창출하고 있는 일부 기업과 위험성이 있는 퓨어 플레이 기업 등 여러 기업에 투자 자본을 분산하는 것이 유리할 수 있다. 이 두 가지 유형의 기업을 모두 포함하는 분산된 접근 방식은 투자자가 양자 컴퓨팅 투자를 시작하기에 좋은 방법이다.

2026년 Nvidia는 가장 매력적인 양자 컴퓨팅 투자처인가? 많은 투자자에게 그 답은 '그렇다'일 가능성이 높다. Nvidia는 양자 처리 장치(QPU)를 직접 제작하는 것이 아니라 CUDA-Q, NVQLink, cuQuantum 및 DGX Quantum과 같은 제품을 통해 양자 및 고전 컴퓨팅이 함께 작동하는 데 필요한 인프라를 구축하고 있다. AI 인프라 분야에 집중하는 초기 단계 기업으로서 Nvidia는 해당 부문의 지출 증가로 인한 혜택을 받을 가능성이 높으며, 퓨어 양자 플레이와 관련된 위험 없이 양자 기업에 투자할 수 있는 방안을 제공한다.

따라서 투자자는 Nvidia 주식을 보유하면서 엄선된 양자 기업이나 ETF에 투자할 수 있다. 만약 2026년 양자 투자 전략의 기초로 단일 주식을 고려하고 있다면, Nvidia는 상장 기업 중 규모, 전략, 영속성 측면에서 최고의 조합이 될 가능성이 높다. 또한 Nvidia의 주가가 양자 컴퓨팅으로 가는 가교 역할을 반영하지 않은 채 주로 핵심 AI 사업에 의해 움직이고 있다면, 이는 장기 주주들에게 다른 양자 투자 대비 잠재적으로 유리한 투자 위치를 제공할 수 있다.

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