Majorana 2 양자칩: AI가 설계한 1,000배 신뢰성 도약과 2029년 목표

큐빗이 1분을 버틴다는 것의 의미

양자컴퓨터의 핵심 단위인 큐빗(qubit)은 극도로 불안정하다. 조금만 외부 환경에 노출되어도 계산 상태를 잃어버리는 이 특성은 양자컴퓨팅 상용화의 가장 큰 걸림돌이었다. 경쟁사들의 초전도 큐빗이 수십 마이크로초(100만분의 1초) 단위로 붕괴되는 것에 반해, Microsoft가 2026년 6월 공개한 Majorana 2 칩의 큐빗은 평균 20초, 최장 1분까지 안정 상태를 유지한다.

마이크로소프트 기술 펠로우 Chetan Nayak은 이 차이를 배터리에 비유했다. "하루 버티던 배터리가 갑자기 3년을 버티는 것과 같습니다." 전세대 Majorana 칩 대비 1,000배, 경쟁사 제품 대비로는 수백만 배에 달하는 수명 연장이다.

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어떻게 가능했나: 납 초전도체와 위상 큐빗

Majorana 2의 핵심 기술은 두 가지다. 첫째는 초전도체 재료의 교체다. 기존 알루미늄 초전도체를 납(lead) 으로 바꾸면서 우주에서 날아오는 방사선(우주선, cosmic ray) 간섭에 대한 내성이 대폭 향상됐다. 우주선은 기존 양자 시스템에서 큐빗 오류의 주요 원인 중 하나였다.

둘째는 위상 큐빗(topological qubit) 접근법이다. 위상 큐빗은 양자 정보를 입자의 '위상적 성질'에 분산 저장함으로써, 외부 교란에 구조적으로 강한 특성을 가진다. 마이크로소프트는 2018년 Majorana 제로 모드 관찰을 주장했다가 2021년 논문을 철회한 바 있다. 2025년 Majorana 1 출시로 동료 검토(peer review)를 통과하며 신뢰를 회복했고, Majorana 2는 그 연장선에 있다.

각 큐빗의 크기는 1mm의 1/100, 작동 속도는 1마이크로초다.

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AI가 양자칩을 설계했다

Majorana 2 개발에서 주목할 또 다른 요소는 에이전트 AI(agentic AI)의 역할이다. Microsoft Discovery 플랫폼의 자율 AI 에이전트 팀이 개발 전 과정에 깊숙이 개입했다.

• 측정 자동화: 수주가 걸리던 큐빗 측정 프로세스를 대폭 단축
• 데이터 분석: 20년치 실험 데이터를 분석해 숨겨진 패턴 발견
• 공정 최적화: 제조 시뮬레이션으로 생산 수율 향상
• 오류 탐지: 보정되지 않은 온도 센서 오류를 자동 감지

"에이전트 AI는 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들어 있습니다." — Chetan Nayak, Microsoft 기술 펠로우

이는 단순한 도구 활용이 아니다. AI가 실험 설계, 데이터 해석, 제조 최적화까지 담당하는 AI-양자 공진화(co-evolution) 구조다. 더 나은 AI가 더 나은 양자컴퓨터를 만들고, 더 나은 양자컴퓨터가 또 더 나은 AI를 구동하는 선순환이 시작되고 있다.

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2029년: 상용 양자컴퓨터의 현실적 목표

Microsoft는 이번 성과를 바탕으로 확장 가능한(scalable) 양자컴퓨터 달성 목표를 2033년에서 2029년으로 4년 앞당겼다. 단순한 PR이 아니라, 큐빗 신뢰성 향상이 오류 정정(error correction)에 필요한 큐빗 수를 기하급수적으로 줄인다는 기술적 논리가 뒷받침한다.

성공할 경우 기대되는 응용 분야는 광범위하다.

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경쟁 구도: 양자컴퓨팅 전쟁 가열

마이크로소프트의 발표는 뜨거워지는 양자컴퓨팅 시장의 한 단면이다. Quantinuum은 143억 달러 기업가치로 IPO를 준비 중이고, IBM은 Anderson 양자칩 파운드리에 10억 달러를 투입했다. 미국 정부도 양자 기업들에 20억 달러의 지원을 약속했다.

다만 위상 기반 접근법은 여전히 '가장 논쟁적인 방식'으로 꼽힌다. 2029년 목표 달성 여부와 1,000배 개선 수치는 독립적인 엄격한 검증을 통과해야 한다.

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Microsoft Discovery: AI 과학의 개방

이번 발표와 함께 Microsoft Discovery 플랫폼이 일반에 공개됐다. 자율 AI 에이전트 팀이 과학 연구 전 과정을 가속화하는 이 플랫폼은 엔터프라이즈급 보안·거버넌스와 Azure 통합을 지원한다. GitHub Copilot 계정이 있으면 무료 미리보기로 이용 가능하다.

첫 기업 고객 Syensqo는 이미 반도체용 차세대 냉각 유체 개발에 Discovery를 활용 중이다.

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Majorana 2는 양자컴퓨팅의 오랜 병목인 큐빗 안정성을 AI의 힘으로 뚫어낸 사례다. 2029년이 현실이 될지는 미지수지만, AI와 양자컴퓨팅이 서로를 견인하는 시대가 시작됐다는 사실만큼은 분명해 보인다.