양자 기술 경쟁은 기술만이 아니라誰가 이야기를 제어하는지에 관한 것

양자 기술 경쟁은 더 이상 기술만의 문제가 아니다. 그것은 인식의 문제이다. 몇 년 동안, 양자 컴퓨팅에 대한 이야기는 초기에 과도한 호평으로 인해 실망감을 불러일으켰다. 산업의 리더들처럼 Jensen Huang는 실제 양자 컴퓨팅이 몇십 년 후에 가능할 것이라고 강조했다. 그는 그의 책에 대해 이야기하는 것은 잘못된 것이 아니지만, 이 인식은 전통적인 컴퓨팅에 투자한 회사들에게 유리하다. 실제로는 양자 컴퓨팅이 의미 있는 발전을 이루고 있으며, 이야기를 제어하는 조직이 경제적이고 전략적인 이익을 얻을 것이다.

양자 컴퓨팅에 대한 대화를 구성하는 것은 순수한 기술적인 토론에서 실제 적용으로의 전환을 필요로 한다. 평균적인 경영자는 양자 상위 또는 얽힘을 이해할 필요가 없다. 그들은 양자 컴퓨팅이 전통적인 컴퓨팅이 해결할 수 없는 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 알아야 한다. 이것이 메시지가 중요한 이유이다. AI는 GPT 모델이 사람들이 그들의 능력을 직접 경험하기 전까지 비슷한 도전을 겪었다. 그 전에는 AI는 개념이었다. 이제는 도구이다. 양자 컴퓨팅에서도 같은 전환이 일어나야 한다.

양자 이야기의 형성

양자 컴퓨팅을 채택하는 가장 큰 장애물은 기술 자체가 아니라 여전히 이론적이라는 인식이다. 초기 양자 컴퓨팅의 돌파구는 너무 흥미로웠기 때문에 비현실적인 기대를 созд했다. 그 기대가 즉시 충족되지 않았을 때, 회의가 시작되었다. 이것은 양자 컴퓨팅에만 해당하는 것이 아니다. AI, 블록체인, 그리고 인터넷도 비슷한 호평과 의심의 주기를 겪었다. 회의를 넘어선 회사들은 기술이 무엇인지에 대한 대화에서 무엇을 하는지에 대한 대화로 전환함으로써 성공했다.

양자 컴퓨팅의 경우, 복잡한 개념을 구체적으로 만들기 위해 노력해야 한다. 공급망과 물류는 유용한 비유이다. COVID-19 이전에, 대부분의 사람들은 공급망에 대해 생각하지 않았다. 그런 다음, 가구 배달이 6~9 개월으로 지연되었을 때, 문제는 현실이 되었다. 일단 문제가 설명되면 – 공장 폐쇄, 선적 지연, 재료 부족 – 사람들은 이해했다. 양자 컴퓨팅도 비슷한 전환을 필요로 한다. 큐비트와 오류율에 대해 논의하는 대신, 양자 컴퓨팅이 약물 발견을 최적화하거나 금융 모델링을 개선하거나 サイバーセキュリティ를 강화할 수 있음을 설명해야 한다.

지정학적 이해

양자 컴퓨팅은 단순한 기술이 아니다. 그것은 국가 안보 자산이다. 미국과 중국 사이의 양자 연구 경쟁은 현대적인 군비 경쟁이다. 양자 우위를 먼저 달성하는 나라는 암호화, 정보, 경제적 리더십에서 전략적인 우위를 가지게 될 것이다. 정부는 이것을 인정하고 있으며, 이는 왜 국가 정책과 자금 지원이 가속화되고 있는지의 이유이다. 미국 국가 양자 이니셔티브와 중국의 양자 연구에 대한 수십억 달러의 투자는 과학적 진보만이 아니라 지배력을 확보하는 데 관한 것이다.

이 공간의 회사들에게, 이러한 지정학적 현실은リスク와 기회를 모두 제공한다. 한편으로, 국가 안보 문제로 인해 양자 연구 협력에 대한 규제와 제한이 더 엄격해질 수 있다. 다른 한편으로, 정부 자금과 전략적 제휴는 상당한 이점을 제공할 수 있다. 핵심은 국가 이익과 글로벌 협력을 균형있게 하는 것이다. 안전한 양자 응용 프로그램의 리더로 자신을 пози션하는 회사들은 정부 계약과 민간 부문 제휴를 확보하는 데优势를 가지게 될 것이다.

拥挤한 시장에서의 차별화

양자 컴퓨팅 회사들은 브랜딩 문제를 겪고 있다. 많은 회사들이 최고의 큐비트, 가장 확장 가능한 플랫폼, 또는最高의忠実度를 보유하고 있다고 주장한다. 그러나 대부분의 구매자들에게 이러한 주장은 의미가 없다. 전통적인 기업 기술과 달리, 구매자들이 기술적인 заслуг만으로 평가할 수 있는 양자 컴퓨팅은 아직 너무 복잡하다. 이것이 차별화가 원시적인 성능 지표를 넘어서야 하는 이유이다.

이 공간의 성공적인 회사들은 애플의 플레이북에서 배운다. 기술적인 능력을 강조하는 대신, 애플은 단순성과 사용자 경험에 초점을 맞췄다. 큐비트 수를 강조하는 대신, 양자 컴퓨팅 회사들은 응용 프로그램과 문제 해결에 초점을 맞출 수 있다. 양자 컴퓨팅을 기반으로 하는 금융 모델링 또는 제약 연구의 리더로 자신을 пози션하는 회사는 단순히 최고의 하드웨어를 보유하고 있다고 주장하는 회사보다 훨씬 더 두드러진다. 제휴도 중요한 역할을 한다. 주요 산업 플레이어와 제휴하는 것은 신뢰성을 추가하고 실제적인 증거를 제공한다.

인재 문제

양자 컴퓨팅 인재 풀은 작다. 물리학 박사 학위가 매년 증가하는 좋은 소식이지만, 추정에 따르면 10,000명 미만의 박사들이 이 분야에서积極적으로 일하고 있으며, 그 중 많은 사람들이 금융 및 기타 산업에 흡수되었다. 이것은 회사들이 고객을 위해 경쟁하는 것만이 아니라, 양자 컴퓨팅의 미래를 구축할 사람들을 위해 경쟁한다는 것을 의미한다.

이 공간의 최상위 인재를 끌어들이는 것은 경쟁적인 급여 이상을 필요로 한다. 고용주 브랜딩이 중요하다. 연구 허브로 자신을 пози션하는 회사, 최고의 대학과 협력하는 회사, 그리고 명확한 경력 성장 경로를 제공하는 회사는 최고의 인재를 확보하는 데 더好的 기회를 가지게 될 것이다. 양자 산업도 인재 파이프라인을 확장해야 한다. 훈련 프로그램, 인턴십, 학술 기관과의 제휴는 장기적인 성장에 중요하다.

채택 장벽을 극복하다

대부분의 기업은 양자 기술에 대해 호기심이 있지만 투자하기를 주저한다. 가장 큰 장벽은 ROI이다. 경영자들은 양자 컴퓨팅이 언제 측정 가능한 가치를 제공할지 알고 싶다. 현재, 그 타임라인은 불분명하다. 이것은 AI의 초기에 회사들이 AI 개발에보다 AI 효율성에서 더 많은 돈을 지출했을 때와 비슷하다. 그 방정식은 AI에 대해 바뀌고 있으며, 양자 컴퓨팅에 대해서도 바뀔 것이다.

채택을 가속화하기 위해, 회사들은 메시지를 전환해야 한다. 기술이 얼마나 발전했는지에 초점을 맞추는 대신, 실제 비즈니스 문제를 어떻게 해결하는지에 초점을 맞출 수 있다. 제약 회사들은 양자 오류 수정에 대해 관심이 없다. 그들은 새로운 약물 화합물을 더 빠르게 찾는 것에 관심이 있다. 금융 회사들은 양자 알고리즘을 이해할 필요가 없다. 그들은 더好的 위험 모델링을 필요로 한다. 이 연결을 명확히 할 수 있는 회사는 초기 기업 채택을 주도할 것이다.

양자 기술 경쟁은 단순히誰가 최고의 기술을 구축하는지에 관한 것이 아니다. 그것은誰가 가장 설득력 있는 이야기를告诉하는지에 관한 것이다. 양자 컴퓨팅은 이론에서 현실로 전환하고 있지만, 구식 인식이 채택을 늦추고 있다. 이야기를 추상적인 과학에서 실제 적용으로 전환하는 회사들은 이 산업의 미래를 정의할 것이다. 정부, 기업, 투자자들은 주목하고 있다. 문제는誰가 무엇을 볼 것인가이다?