E.ON 양자팀, D-Wave로 P2P 에너지 거래에서 양자 스케일링 우위 조짐 확인

소규모·고학력 팀 구성과 출발점

E.ON Digital Technology의 양자컴퓨팅 프로그램은 전원 물리학 또는 양자컴퓨팅 분야 박사 학위 소지자 5명으로 이루어진 소규모 팀이 운영하고 있다. 팀은 2020년 무렵 이사회 요청으로 시작되었으며, 당시 회사 내 데이터·AI 부서가 고전적 방법론으로 개발하던 최적화 도구들을 검토하는 방식으로 잠재적 양자 활용 사례를 탐색했다. 에너지 도메인 지식은 입사 후 습득하는 구조를 택했다. 오미라는 이사회가 양자컴퓨팅의 현 단계와 한계를 명확히 파악하고 있으며, 내부 기대치를 의도적으로 낮추어 관리하고 있다고 밝혔다.

문제 선별 기준: 계산 복잡도가 핵심

팀이 프로젝트로 채택하는 문제의 판단 기준은 데이터 규모가 아니라 계산 복잡도다. Gurobi 같은 고전 솔버를 사용할 때 문제 크기에 따라 실행 시간이 지수적으로 늘어나는 경우에만 양자컴퓨팅 적용을 검토한다. 현재 하드웨어 환경에서 최적화 작업 실행에는 수 시간이 아닌 수 분이 소요되며, 클라우드 접근 방식이 대부분의 용도에 수십 년간 충분할 것으로 팀은 전망하고 있다. 실시간 전력망 균형 조정처럼 엄격한 SLA가 요구되는 응용 분야에 한해 전용 하드웨어 도입이 고려될 수 있다고 덧붙였다.

P2P 에너지 거래 연합 형성 실증

팀이 가장 주목하는 성과는 P2P 에너지 거래를 위한 연합 형성(coalition formation) 문제다. Aqarios, 뮌헨 루트비히 막시밀리안 대학교(LMU Munich), 옥스퍼드 대학교, 독일인공지능연구소(DFKI)와 공동으로 수행한 이 프로젝트에서 D-Wave 양자 어닐러를 활용한 실험 결과, 고전 방법론 대비 양자 스케일링 우위의 조짐이 관측되었다. 팀은 이를 사업적으로 의미 있는 최초 수준의 실증 사례 중 하나로 평가하고 있다. 다만 오류 내성 양자컴퓨팅이 실현되기 전까지 즉각적인 상업적 수익 창출은 어렵다는 점도 명확히 선을 그었다.

내부 생태계 구축: 교육과 상향식 수요 발굴

E.ON은 15개 유럽 국가에서 사업을 영위하는 만큼, 내부 사업부에 양자컴퓨팅 개념을 이해시키는 작업이 필수적이었다. 팀은 사내 강의 시리즈, 워크숍, 교육 프로그램을 운영하며 각 사업부 엔지니어와 협력 구조를 갖추어 왔다. 현재는 사업부 담당자들이 먼저 양자팀에 문의하는 방식도 정착되고 있으며, 팀은 접수된 문제를 근미래 하드웨어 적합 여부 또는 오류 내성 기술 필요 여부를 기준으로 분류하는 절차를 거친다.

선제 구축의 중요성과 한계 경고

오미라는 지금 양자컴퓨팅 내부 역량 구축을 시작하는 것이 이미 너무 늦을 수 있다는 견해를 표명했다. 조직 설득, 지식 습득, 활용 사례 발굴에는 긴 시간이 소요되며, 오류 내성 양자컴퓨터가 등장하더라도 어느 문제에 적용할지 파악하는 데 별도의 학습이 필요하다는 이유에서다. 이 선행 역량 없이는 기술 도입 속도에서 뒤처질 수 있으며, 이른바 선점 우위가 산업 내에서 중요하게 작용할 것이라고 강조했다.