Microsoft Majorana 2: AI 도움으로 개발한 양자 칩과 1,000배 안정성 도약

핵심 요약

Microsoft가 2026년 6월 2일 Build 2026 컨퍼런스에서 차세대 양자 칩 Majorana 2를 공개했습니다. 핵심 수치는 큐비트 parity lifetime입니다. 이전 세대에서 1~12밀리초에 불과하던 수치가 Majorana 2에서 평균 20초, 일부는 1분 수준까지 연장됐습니다. Microsoft는 이를 1,000배 이상의 향상이라고 설명합니다.

동시에 Microsoft는 이 칩 개발에 자사의 agentic AI 플랫폼 Microsoft Discovery의 도움을 받았다고 밝혔습니다. AI 에이전트가 약 20년치 실험 데이터를 분석하고, 측정 공정을 자동화해 측정 주기를 몇 자릿수 단축했으며, 제조 공정 최적화도 도왔다는 설명입니다. Microsoft Discovery는 같은 날 정식 출시(GA)됐습니다.

확장 가능한 양자컴퓨터 목표 시점도 당겼습니다. Microsoft는 기존 일정을 절반으로 줄여 2029년을 목표로 한다고 밝혔습니다. TNW와 PostQuantum은 기존 목표가 2033년이었다고 전해, 4년 앞당겨진 셈입니다.

Majorana 2: 큐비트 수명 1,000배 연장

Majorana 2는 위상 양자비트(topological qubit) 방식의 칩입니다. 일반적인 초전도체 큐비트와 근본적으로 다른 접근입니다. 위상학적 특성으로 보호되는 큐비트는 이론적으로 환경 노이즈와 오류에 훨씬 강합니다. Microsoft가 이 방식에 오랫동안 투자해온 이유이기도 합니다.

구체적인 소재 변화가 이번 성능 도약의 핵심입니다. Majorana 1에서 초전도체로 사용하던 알루미늄을 납(lead)으로 교체했습니다. 반도체 활성 영역도 인듐-비소(InAs)와 인듐-비소-안티모니드(InAsSb) 조합으로 업데이트됐습니다. Microsoft가 arXiv에 공개한 기술 논문(동료 심사 전 프리프린트)은 이 InAs-Pb tetron 소자에서 특성 parity 전환 시간이 약 20초이고, 일부는 분 단위에 이르렀다고 보고했습니다.

위상 갭이 커진 것도 중요한 변화입니다. 위상 갭은 위상 큐비트를 환경 노이즈와 오류로부터 보호하는 역할을 합니다. Majorana 2의 위상 갭은 전 세대 대비 2배 이상입니다. 납을 쓰면서 위상 갭이 커졌고, 그 결과가 1,000배 안정성 향상으로 나타났다고 Microsoft는 설명합니다.

큐비트가 평균 20초간 상태를 유지한다는 게 어느 정도의 의미인지를 감각적으로 이해하려면 비교가 필요합니다. Microsoft는 다른 일반적인 방식들이 큐비트 수명을 마이크로초 단위로 잰다고 비교하며, 하루 만에 꺼지던 휴대폰 배터리가 한 번 충전으로 3년 가까이 가는 수준의 개선이라고 비유했습니다. 물론 큐비트 방식과 측정 지표가 달라 직접 비교는 어렵고, 이번 수치는 아직 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트 결과입니다.

AI가 양자 칩 개발을 도왔다: Microsoft Discovery

이번 발표에서 기술 수치 못지않게 주목받은 부분이 개발 방식 자체입니다. Microsoft 양자 팀은 agentic AI 플랫폼 Microsoft Discovery를 워크플로 관리, 측정 자동화, 제조 최적화 등 개발 전반에 활용했다고 밝혔습니다.

Microsoft Discovery는 자율 에이전트 팀을 배포해 인간 전문가의 지도 아래 대규모 지식 추론, 가설 생성, 실험 최적화, 이론 검증을 연속 루프로 수행하는 시스템입니다. Microsoft가 소개한 Majorana 2 개발 사례는 크게 세 가지입니다.

첫째, 측정 공정 자동화입니다. 위상 상태를 만들려면 수백 개의 파라미터를 맞춰야 하고, 사람이 하면 이 과정과 측정이 각각 수 주씩 걸렸습니다. 팀은 Microsoft Discovery로 측정 전용 AI 에이전트를 만들어 이 주기를 몇 자릿수 단축했다고 설명합니다.

둘째, 약 20년치 데이터 분석입니다. 거의 20년에 걸쳐 여러 형식으로 쌓이고 사일로에 갇혀 있던 실험 데이터를 AI 에이전트가 가로질러 분석했습니다. Microsoft 양자 부문 CVP Zulfi Alam은 한 사람이 이만큼의 데이터를 한눈에 볼 수 없기 때문에, 인간이 보지 못하는 상관관계를 에이전트가 찾아낸다고 설명했습니다.

셋째, 제조 공정 지원과 결함 탐지입니다. 알루미늄을 납으로 바꾸는 소재 연구 자체는 agentic AI 등장 이전부터 진행됐지만, 팀은 새 소자의 제조 관리에 AI를 활용했고 앞으로의 Majorana 소재 연구에는 Discovery를 더 폭넓게 쓰고 있다고 밝혔습니다. 제조 공정의 원시 데이터를 걸러 보정되지 않은 온도 센서 값을 찾아낸 사례도 소개됐습니다.

Microsoft 기술 펠로 Chetan Nayak은 "agentic AI가 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들었다"고 말했습니다. 다만 Alam은 AI가 권고만 할 뿐 결정은 하지 않으며, 항상 과학자가 루프 안에 있다고 강조했습니다.

Microsoft Discovery는 지난 1년간 생명과학, 화학·소재, 에너지, 제조, 소비재 분야에서 고객 활용 사례가 나왔다고 Microsoft는 밝혔습니다. 이번 정식 출시로 기업 고객이 이 플랫폼을 쓸 수 있게 됐고, 개인이 GitHub Copilot 계정으로 무료로 내려받아 쓰는 Microsoft Discovery 앱도 초기 프리뷰로 나왔습니다.

과학계 반응: 환영과 회의 사이

발표 직후 물리학계의 반응은 엇갈렸습니다.

소재 개선 자체는 비교적 좋은 평가를 받습니다. 20초 수준의 parity lifetime은 Microsoft가 arXiv에 올린 기술 논문(동료 심사 전 프리프린트)에 담겼고, Microsoft의 위상 큐비트 주장에 회의적인 PostQuantum의 Marin Ivezic도 납으로의 소재 교체와 parity 수명 개선은 실제 성과로 보인다고 평가했습니다. 다만 그는 측정이 프로토타입 소자의 나노와이어 하나에서 이뤄졌고, 여러 소자에서의 재현성은 아직 제시되지 않았다고 지적했습니다.

논쟁의 핵심은 다른 곳에 있습니다. Microsoft가 실제로 위상 큐비트(topological qubit)를 구현했는지가 여전히 미해결 문제입니다. 발표 직후 여러 저명한 물리학자들이 새 데이터가 기존의 근본적 의문을 해소하지 못한다고 지적했습니다. 세인트앤드루스대의 Henry Legg는 큐비트를 입증하려면 X와 Z 측정이 모두 필요한데 이번 논문에는 Z 측정만 담겼다고 지적하며, 제시된 데이터 어디에도 위상 큐비트나 Majorana 입자의 존재를 증명하는 것은 없다고 말했습니다.

Science News는 "마이크로소프트의 양자 칩이 업그레이드됐다. 비판자들은 여전히 회의적이다"라는 제목으로 이런 반응을 전했습니다. 같은 기사에서 아르곤 국립연구소의 Kartiek Agarwal은 "환상적인 진전"이라며 Majorana 입자라는 해석을 뒷받침한다고 평가했습니다. Scientific American도 피츠버그대 Sergey Frolov 등 물리학자들의 비판적 반응을 전했습니다.

2018년의 전례도 이 회의론에 힘을 싣습니다. 당시 Microsoft의 지원을 받은 델프트공대 연구팀이 Nature에 Majorana 입자의 증거를 보고했지만, 외부 연구자들이 데이터가 선별적으로 제시됐다고 문제를 제기한 끝에 2021년 논문이 철회됐습니다. 이 경험이 외부 연구자들의 검증 요구를 더 강하게 만들고 있습니다.

Majorana 2의 성과가 진정한 위상 큐비트인지, 아니면 위상 보호 효과를 모방하는 다른 현상인지는 동료 심사와 독립적인 검증이 이뤄져야 알 수 있습니다.

2029년 상용 양자컴퓨터, 어떻게 봐야 하나

Microsoft는 이번 결과를 근거로 확장 가능하고 실용적인 양자컴퓨터라는 목표를 2029년까지 달성하겠다고 밝혔습니다. 기존 일정을 절반으로 줄인 것으로, 외신이 전한 기존 목표 2033년보다 4년 앞당긴 수치입니다.

업계 맥락을 보면 2029년이라는 목표는 여전히 야심 차지만, 경쟁사들도 비슷한 시점을 내걸고 있습니다. IBM은 2029년까지 논리 큐비트 200개로 1억 개 게이트를 실행하는 대규모 내결함성 양자컴퓨터 Starling을 내놓겠다는 로드맵을 제시했습니다. Google은 Willow 칩으로 오류 정정 연구를 이어가며 2029년까지 유용한 오류 정정 양자컴퓨터를 만든다는 목표를 밝혀 왔습니다. 각 회사의 접근법이 달라 직접 비교는 어렵지만, 주요 기업들이 2029년 전후를 목표 시점으로 내세우고 있는 셈입니다.

Microsoft는 이런 기계가 보건, 식량 공급, 지속가능성, 에너지 생산 등에서 지금은 풀기 어려운 문제를 다룰 수 있다고 설명합니다. 또 Microsoft는 DARPA의 US2QC 프로그램 최종 단계에 오른 두 회사 중 하나로, 이 단계에서 위상 큐비트 기반 내결함성 프로토타입을 만들 계획이라고 밝혔습니다.

한 가지 기억할 점은 2029년 목표와 지금 공개된 데이터 사이의 거리입니다. PostQuantum의 분석처럼 이번 논문은 프로토타입 소자의 나노와이어 하나에서 parity를 측정한 특성 분석 실험이며, 2큐비트 연산, 오류 정정, 논리 큐비트 같은 단계는 아직 데이터로 제시되지 않았습니다.

AI와 양자의 교차점

이번 발표의 가장 흥미로운 시사점은 기술 수치 자체보다 방향성에 있습니다.

AI와 양자컴퓨팅의 관계는 지금까지 주로 한 방향으로 논의됐습니다. 양자컴퓨터가 AI 훈련을 가속할 것이라는 방향입니다. 하지만 Majorana 2 개발 사례는 역방향을 보여줍니다. AI가 양자 하드웨어 연구 자체를 앞당기는 데 기여했다는 것이 Microsoft의 설명입니다.

Microsoft Discovery가 수행한 작업, 즉 20년치 데이터에서 패턴을 찾고, 가설을 생성하고, 실험 공정을 최적화하는 것은 전통적으로 숙련된 연구자들의 영역입니다. agentic AI가 그 사이클 일부를 보조할 수 있다는 게 이번 사례로 구체화됐습니다.

이 접근법은 양자컴퓨팅에만 국한되지 않습니다. 실험 사이클이 길고, 축적된 데이터가 방대한 영역이라면 적용 가능성이 열려 있습니다. 신약 개발, 반도체 소재, 배터리 화학이 대표적인 후보입니다. 실제로 Microsoft는 생명과학, 화학·소재, 에너지 등에서 Discovery 고객 사례가 나오고 있다고 밝혔고, 화학 기업 Syensqo가 반도체 제조용 차세대 유체 개발에 이 플랫폼을 쓰고 있다고 소개했습니다.

Majorana 2가 진짜 위상 큐비트인지에 대한 논쟁이 어떻게 결론 나든, AI가 물리 연구 실험실의 작업 방식을 바꾸기 시작했다는 이 사례는 충분히 주목할 가치가 있습니다.

참고

• Microsoft Newsroom: Majorana 2, made more reliable with Microsoft Discovery agentic AI
• Microsoft Quantum: Majorana 2 scalable quantum processor blog
• arXiv: 20 Second Parity Lifetime in an InAs-Pb Tetron Device
• Science News: Microsoft's quantum chip got an upgrade. Critics are still skeptical
• Scientific American: Microsoft's new quantum computer chip has a fundamental problem
• PostQuantum: Microsoft Majorana 2: 20-Second Qubits, Same Questions
• TNW: Microsoft used agentic AI to make its quantum chip 1,000 times more reliable
• HPCwire: Microsoft unveils Majorana 2 quantum chip, targets 2029
• IBM: How IBM will build the world's first large-scale, fault-tolerant quantum computer
• PostQuantum: Google quantum computing profile