今年3月、米カリフォルニア州で開かれたNVIDIAの年次開発者会議「GTC2025」の4日目。
NVIDIAのジェンソン·ファン最高経営者(CEO)が量子コンピュータの商用化に20年はかかると言った自分の発言に対して謝罪し、テック業界の耳目を集中させました。
先立ってファンCEOは1月に開かれたCES2025で「実質的に有用な量子コンピュータがいつ出てくると見るか」という質問に「15年はあまりにも早く、20年が適当だろう」と明らかにした経緯があります。
グーグルが超伝導ヤン·ジャチプ「ウィロ」を公開するなど量子コンピュータ商用化に対する期待が大きく膨らんでいたが、このようなファンCEOの発言が出てきた以後、アイオンキュー·リゲティなど関連企業株価が暴落するなど市場に大きな波紋がありました。
ファンCEOは当時の発言に言及しながら「質問に答えた翌日、量子コンピューティング業界の株価が60%下がったということを知ることになった」とし、当時の発言が革新的な技術開発には長い時間が必要だという原論的立場を明らかにしたものだと釈明しました。
それと共に彼は「クーダ(CUDA)プラットフォームを構築し、今日のコンピューティングプラットフォームに転換するのにほとんど20年がかかったため、5年、10年、20年という範囲は私にはそれほど長い時間ではない。 量子コンピューティングは途方もない潜在力と可能性を持っているが、この技術は非常に複雑で成熟するのに数年かかるということは当然だ」と説明しました。
NVIDIAは今年、最先端の量子コンピューティング技術を学ぶために量子コンピューティング関連企業を招待し、GTC史上初めてクォンタムデーを設けました。 NVIDIAは量子コンピュータのためのプラットフォーム(CUDA-Q)を備えている状態です。
以後、ファンCEOは6月11日(現地時間)、フランス·パリで開かれたヨーロッパ最大スタートアップ博覧会「ビバテック2025」およびGTC開発者コンファレンスで「今後数年内に興味深い問題を解決できる領域で量子コンピュータを実際に活用できるだろう。 量子コンピュータは変曲点に進入している」と診断しました。
このような発言は前日IBMが「2029年までにエラーなく作動可能な大規模量子コンピュータを構築する」という計画を発表した後に出たものです。
急変する人工知能(AI)時代、また別の「ゲームチェンジャー」で全世界が量子コンピューティング技術の先取りに乗り出しています。 既存のコンピューティング·AIとは次元が異なる「跳躍」が可能だという期待が出てきます。
量子コンピュータは既存のコンピュータやスーパーコンピュータより30兆倍速い演算能力を備え「夢のコンピュータ」と呼ばれます。 1980年代にその概念が初めて提示され、40年以上開発中です。 情報演算分野「ゲームチェンジャー」になるだろうという期待が大きいです。
市場調査会社のマーケッツ·アンド·マーケッツによると、世界の量子コンピュータ市場は今年13億ドル(約1兆7400億ウォン)から2029年53億ドル(約7兆ウォン)に成長すると予想されています。 特に量子コンピューティングは人工知能(AI)産業と結合し、爆発的なシナジー効果が予想されます。
量子コンピュータ事業は大きく3つのカテゴリーに分けられます。
量子コンピュータハードウェアの開発、量子コンピュータで活用できるソフトウェアとアプリケーションの開発、そして量子コンピュータを利用してどのように問題を解決するかを支援するサービスなどです。 一定水準のハードウェアはすでに開発に成功し、商業化されているという評価を受けています。
今週の<ザ·テックウェーブ>では、量子コンピューティング分野で世界的なリーディングカンパニーの一つであるヨーロッパ最大の防衛産業企業、タレスグループで最高科学責任者(Chief Scientificer)を務めるマルコ·エルマン(Marko ERMAN)博士に会い、AIと量子技術の現在と未来、相互補完的シナジーに対する慧眼を求めました。
彼は過去30年間、伝統通信産業から最新の量子·AI技術に至るまで変曲点ごとに現場を見守った人物で、タレスの科学技術研究と開発を総括しています。
久しぶりに韓国を訪れた彼は「AIと両者はそれぞれ完全に異なる技術だが、特定応用分野では二つの領域が出会い想像以上の『ハイブリッド革新』を産むことができる」と診断しました。 大規模なデータを分析しながらも、複雑な数学問題を一度に解くことができる未来型問題解決方式が代表的です。
彼は「AIニューラルネットワーク学習の速度とエネルギー効率性を量子コンピューティングが大きく高めることができ、搭載環境に応じて互いが補完材として作動する」と説明しました。 量子技術の商業化が「センサー」·「位置推定」等、現実的分野で先になされるという展望です。
タレスの技術哲学の土台には「革新は見えないところで静かになされる」という認識が敷かれています。 AIと両者が結局、私たちの日常·産業の深くに溶け込みながらも、消費者が直接その「技術名」を体感しない時期が来るという観測です。
以下は彼との一問一答。
-今回の韓国訪問の目的と、韓国の技術産業に対する印象が気になります。
=韓国とは30年以上の縁があります。 初期には通信産業分野で韓国に接しました。 タレスでも22年間、地道に韓国と協業してきました。 今回も主要な議論とミーティングのために訪問し、特に人工知能(AI)、量子(Quantum)領域に格別の関心を持って多くの専門家と交流することができました。
韓国の高い技術水準と積極的でダイナミックな雰囲気が印象的でした。 現地パートナーの助けでぎっしり詰まった日程の中で、韓国のAI、量子分野の現況を把握できるきっかけになりました。
-最近話題のAIと量子コンピューティングが融合する時、どのようなシナジー効果を出せると思いますか。
=AIは膨大なデータから関連性を分析し、パターンを抽出するのに強みがあります。 統計的方法論に基づいているので、答えが常に絶対的に唯一とは限りませんが、「最善」の答えを迅速に見つけることができます。
一方、エラー訂正が可能な量子コンピュータは、非常に複雑な数学および最適化問題に対して正確な解答を導き出すことができます。 AIがデータ集約的な学習に多くの時間とエネルギーを消耗する時、量子コンピューティングは特定の演算を加速したり効率を極大化するのに寄与できるのです。
実際、衛星から収集するSAR(合成開口レーダー)映像を処理する際、AIと量子コンピューティングを結合するハイブリッドモデルを研究しています。 もう一つの可能性は、量子構造に特化した新しいプログラミング方式、つまり「量子機械学習」の開発にもつながる可能性があります。
-では、具体的に量子機械学習とは何であり、実際にどのようなハードウェアで動作しますか。
=量子コンピュータには 3 つの主要な形態があります。 商業用として出ている「量子アニーリング(annealing)」、アナログ構造の「NISQ(ノイズ中間規模)」、そしてエラー訂正が可能なデジタル量子コンピュータ(Quantum Gate)などです。 それぞれ適用可能なアルゴリズムと活用範囲が異なります。
すべての数学問題が量子コンピュータで解けるわけではないので、汎用PCのように考えることは難しいです。 量子機械学習は、主にアナログ量子コンピュータで特定のタイプの問題の解決に特化しています。 一部の問題に非常に優れていますが、汎用的·日常的な問題処理には制限的です。
※不燃説明
AIは大量のデータに対する相関分析およびパターン抽出に特化しています。 これは統計的·確率的解釈に基づいています。 ほとんどの場合、「最適な答え(best solution)」に近い答えを導出しますが、「絶対正解」であることを保証するものではありません。
反面、量子コンピューティング(特にエラー訂正可能な量子コンピュータ)は非常に複雑な数学問題(正確な解が存在する問題)に非常に強力だという評価です。 しかし、AIのように多くのデータを大量にハンドリングしたり処理したりするのに適していません。
各技術の根本的な性格が非常に異なりますが、例えばAIディープラーニングのデータ、時間、エネルギー集約的な学習段階で量子コンピューティングが一部の演算を加速する「助力者」として機能できるという分析です。
もう一つの方向は、「量子機械学習」という新しい研究分野です。 これは量子コンピュータの特性を生かし、かつてない新しい種類の機械学習ニューラルネットワーク·アルゴリズムを開発する試みとして注目されます。
-AIや量子技術が社会と産業にどのような波及効果を与えると予想しますか。
=AIと量子など先端技術は結果的に多様な産業と日常サービスに「技術が見えなくても内在した」形態で自然に入り込むと思います。
例えば、はるかに精密な医療装置、優れた自律航法、超精密セキュリティ、改善された気象予測、超小型MRIなどの革新的なサービスが普遍化することができます。 消費者は、「技術そのもの」ではなく、「実質的効用」を体感するでしょう。 ChatGPTのような大衆的変曲点よりは漸進的、累積的な革新が長く持続すると展望します。
-タレスは現在、どのような領域で人工知能と量子技術を研究·事業化していますか。
=タレスは、人工知能と量子技術の両方とも30年以上、深みのある投資と研究開発を続けてきました。 AI、センサー、通信、量子コンピューティングアルゴリズム、ポスト量子暗号など多様な分野を包括的に研究しています。 多角的に商業化と研究開発(R&D)を進めています。
-AIと量子の両方で「エネルギー」消耗問題が台頭しています。 タレスはこれにどう対応していますか。
=最近のAI、特にディープラーニングモデルの演算は莫大な電力消耗と連携しています。 全ての企業が「電力効率化」を重要なR&D課題としている理由でもあります。
量子コンピュータもやはり最初は電力消耗が画期的に低くなりうると期待したが、実際に商用化のために数千~数億個のキュービットとエラー訂正回路を具現しなければならないために全体システムの電力予算がかなり大きくなります。 例えば、ショア(Shor)アルゴリズムを利用して4000ビット暗号キーを実際に破るには数百万~数億キュービットが必要です。
これに伴うエネルギー消費の分析が不可欠です。 タレスは、フランスが主導したBACQコンソーシアムなどの国際プロジェクトを通じて、量子コンピュータの性能予測と実際の電力消耗評価基準を設けています。 韓国スタートアップ企業の参加もいつでも歓迎します。
-タレスが集中する量子技術R&D分野と今後の市場ビジョンが気になります。 10年後の生態系に対する展望は。
=タレスは、センサー、通信、量子コンピュータ、ポスト量子暗号など、さまざまな量子領域への戦略的投資を拡大しています。 商業化が最も早い分野は「センサー」です。
例えば、従来のGPSも衛星内の原子時計を基盤に動作しますが、タレスはより精密な次世代原子時計と量子慣性センサーの開発に拍車をかけています。 量子慣性センサーはGPS信号が届かない地下、海、掘削現場などでも極度に精密な位置測定が可能です。
また、ヨーロッパにおける量子通信網の構築にも取り組んでいます。 量子コンピュータの商用化(FTQC)はまだ時間が必要ですが、多様な技術プラットフォーム(超伝導、イオントラップ、シリカ、光子など)に対して多数のパートナーと経験を蓄積しています。
-本格的な量子コンピュータ時代になると、サイバーセキュリティ、PQC（ポスト量子暗号）対応戦略はどう変わるのでしょうか。
=実際、サイバー脅威の3分の2が「身元盗用」等、伝統暗号と直接的関係のない社会工学的危険から始まります。
タレスは生体認証(指紋、虹彩、顔)、行動基盤認証(入力習慣、利用パターンなど)など多様な身元識別技術にも力点を置いています。 PQCは、量子コンピュータが現在の暗号体系を破る可能性に備えた次世代暗号体系を意味します。
米国などで標準化が進行中であり、タレスアルゴリズムも次期標準候補として採択されています。 与信カード、パスポート、SIMカード、運転免許など各種セキュリティデバイスには、現行-ポスト量子暗号をすべてサポートする二重システムが必須です。 これを低コスト、低性能チップにも効率的に実現するため、ハードウェア·ソフトウェア一体型高効率設計に集中しています。
-量子コンピュータ分野で10年以内に「チャットGPTのように世の中を変える瞬間(ChatGPTモーメント)」が来ることができるでしょうか。
=必ずしもそうとは思いません。 前述したように量子コンピュータは「特定」問題だけを非常に速く解くことができる「特化された高性能機器」と見ることができます。 皆が実生活でパソコンのように使う汎用機器として短期間で定着することは容易ではありません。
量子技術が具体的サービス(より良い医療イメージング、優れた航海精度など)では革新を呼び起こすでしょうが、「量子コンピュータ内蔵」というマーケティングは実際に大きな意味がないかもしれません。 代わりに、人々は（技術開発による）結果を享受することができるでしょう。
言い換えれば「確実な技術変換点」より漸進的革新に近く、チャットGPTのようにすべての人が直ちに体感する大衆的変曲点は来ない可能性が高いです。
-量子コンピュータなどの量子技術競争の構図で、中国、アメリカ、ヨーロッパなど各国の技術水準をどう評価しますか。
=中国もAI、量子など多数の技術で大きな進展を遂げています。 成果と速度、規模ともに尊重しなければならない水準だが、奇跡的な水準まではないと評価します。 米国と欧州、スタートアップを含む多数の国と企業もやはり各分野で強みがあります。
-クォンタム競争もやはり少数の「ビッグテック」が独占する構図に組まれるでしょうか。
=消費者(B2C)領域だけでなく航空宇宙、原子力、半導体、産業ロボットなど産業分野まで見れば、技術力を少数の「ビッグテック」だけが左右しないと見ます。
航空、原子力、産業ロボット、半導体などの高級分野ではヨーロッパも決して引けを取らないでしょう。 スタートアップの革新性も非常に高いため、「いくつかの巨大企業だけが答え」ではありません。 タレスは管制、航空、保安など実際の配置が可能な領域での実質的活用を重視しています。
-AI·量子など未来技術の生態系育成に向けた政府の役割は何でしょうか。
=AIと両者ともにデータが最も重要です。
AIと量子技術ともに「最高品質のデータインフラ」と「データの信頼性とプライバシー保護」が核心だという共通点があります。 政府は国民データとプライバシーを保護し、公正で信頼性のあるデータが集積·活用できるインフラ、環境を作らなければなりません。
量子技術もやはり国家戦略·主権技術として意味が大きいです。 信頼できるグローバルパートナーとのオープンなコラボレーションが重要です。 学界-産業-公共機関が連帯し、データ活用便宜性·権利保護を共に考慮する均衡点が必要だと思います。
-韓国と今後の「実質的」技術協力の共同研究を拡大できるでしょうか。 タレスの条件と期待が気になります。
=タレスは単に「良い大学、良い実験室」があるという理由だけで直ちに協業することはありません。 実質的な長期的協力には、政策的関心、ビジネス価値、優秀な人材、生態系全体の調和など、様々な前提条件が必要です。 今後、韓国との具体的なプロジェクト、実質的な技術協力について期待しています。
マルコ·エルマン博士は現在、タレスグループで首席科学責任者(Chief Scientific Officer)を務めています。
彼は研究部門の仕切りを取り壊すことに一家言があります。 グループ内で3つの革新プラットフォームを新設し、各事業部のニーズに合わせて技術を適応·最適化する成果を出しています。
彼は17件の特許を保有しており、国際技術ジャーナルおよび主要学会に150編以上の論文を発表した研究者でもあります。 このような技術と経営的成果が認められ、「ブロンデルメダル(Médaille Blondel)」を受賞しています。
フランスの技術アカデミー(French Academy of Technology)の会員であり、フランスのレジオン·ドヌール騎士(Knight of the Legion d'Honneur)に叙勲されました。