[심층기획] 테슬라 로보택시 무인화 확장 & Diraq·imec 8큐비트 실리콘 스핀 큐비트, 반도체 공정에서 양자컴퓨팅을 찍어내다

테슬라 로보택시, 안전요원 없는 시대를 열다 — 올랜도·탬파 확장 심층 기획

7월 21일, 테슬라의 무인 로보택시가 플로리다의 올랜도와 탬파 도로 위에 처음 모습을 드러냈다. 마이애미 진출이 불과 18일 전이었다는 점을 생각하면, 이번 확장은 테슬라가 플로리다 한 주에서만 세 개 도시로 서비스망을 넓히는 데 채 3주가 걸리지 않았다는 뜻이다. 회사의 AI 소프트웨어 부문을 이끄는 애쇼크 엘루스와미(Ashok Elluswamy)는 자신의 소셜미디어 계정을 통해 이번 올랜도·탬파 차량들이 앞좌석에 안전요원은 물론 차 안에 조작을 도울 사람 자체가 전혀 없는 상태로 운행되고 있다고 확인했다. 실제로 탑승객들이 올린 영상에서도 텅 빈 운전석이 그대로 확인되면서 이 발언은 곧바로 뒷받침됐다. 이번 확장으로 테슬라의 로보택시 네트워크는 오스틴·댈러스·휴스턴·마이애미·올랜도·탬파까지 여섯 개 도시에서 완전 무인으로 운영되고, 샌프란시스코 베이 에어리어에서는 아직 안전요원이 동승하는 방식으로 별도 운영되고 있다.

이 확장 속도를 실제 시간 흐름으로 놓고 보면 더 뚜렷하게 드러난다. 첫 무인 서비스가 시작된 오스틴(2025년 6월 22일)을 시작으로, 올해 4월 18일 댈러스와 휴스턴이 동시에 문을 열었고, 7월 3일에는 텍사스와 캘리포니아를 벗어난 첫 시장인 마이애미가 추가됐다. 그리고 이번 달 21일, 올랜도와 탬파가 합류하며 확장 간격이 눈에 띄게 좁아졌다. 아래 타임라인은 이 흐름을 정리한 것이다.

이 확장이 단순한 지역 확대 이상의 의미를 갖는 것은 테슬라가 택한 기술적 접근 방식 때문이다. 테슬라의 로보택시는 라이다와 레이더를 함께 쓰는 경쟁사들과 달리 카메라만으로 주행 판단을 내리는 순수 비전 기반 방식을 고수하고 있다. 이미 올랜도에서 라이다 기반 차량으로 서비스 중인 알파벳의 웨이모와 비교하면, 테슬라의 카메라 전용 구성은 센서 하드웨어 비용을 크게 낮출 수 있다는 장점이 있고, 바로 이 원가 구조가 짧은 기간에 여러 도시로 동시다발적으로 뻗어나갈 수 있는 배경으로 꼽힌다. 다만 이 장점은 동시에 약점으로 지목되기도 한다. 실제로 마이애미 진출 초기에는 플로리다 특유의 폭우 속에서 카메라 기반 인식 시스템이 얼마나 안정적으로 작동할지가 업계의 핵심 관전 포인트로 떠오르기도 했다. 라이다는 악천후에서도 거리 정보를 비교적 안정적으로 얻을 수 있는 반면, 카메라는 시야가 가려지는 상황에 더 취약할 수 있다는 지적이 꾸준히 나오는 지점이다.

이번 발표의 타이밍도 눈여겨볼 대목이다. 올랜도·탬파 확장은 테슬라의 2분기 실적 발표를 하루 앞두고 이뤄졌는데, 일론 머스크는 앞서 4월 실적 발표 자리에서 올해 안에 미국 12개 주에서 무인 로보택시 서비스를 제공하는 것을 목표로 제시한 바 있고, 애리조나와 네바다 등이 다음 후보지로 거론되는 상황이다. 다만 이 목표가 처음 제시됐던 일정과 비교하면 상당히 지연된 상태이기도 하다. 작년 4분기 실적 발표 당시 회사는 올해 상반기 중 댈러스·휴스턴·피닉스·마이애미·올랜도·탬파·라스베이거스 등 7개 신규 도시에 진출하겠다고 예고했지만, 실제로 상반기 안에 문을 연 곳은 댈러스와 휴스턴 두 곳뿐이었다. 결국 이번 올랜도·탬파 확장은 늦춰졌던 계획을 재가동하는 신호탄이자, 안전요원 없는 완전 무인 운행이라는 기술적 장벽을 반복적으로 통과할 수 있음을 대외에 증명하려는 시도로 볼 수 있다. 관건은 이 카메라 중심 접근이 날씨와 도로 환경이 제각각인 더 많은 도시에서도 똑같은 신뢰도로 반복될 수 있느냐이며, 그 답은 앞으로 예고된 추가 도시들에서 서서히 드러날 것으로 보인다.

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300mm 반도체 공정에 새겨진 8개의 양자비트 — Diraq·imec 심층 분석

양자컴퓨터가 실험실 특수 장비가 아니라 지금 스마트폰 칩을 찍어내는 것과 똑같은 반도체 공장에서 만들어질 수 있다면 어떤까. 호주 퀀텀 스타트업 디랙(Diraq)과 벨기에 연구소 아이멕(imec)이 이 질문에 실질적인 답을 내놓았다. 두 기관은 UNSW 시드니와 함께 진행한 연구에서, 아이멕의 300mm 표준 CMOS 파일럿 라인에서 만든 실리콘 스핀 큐비트 8개를 하나의 선형 배열로 엮어 일관되게 제어하고 판독하는 데 성공했다고 발표했고, 이 결과는 지난 7월 13일 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 "300mm SiMOS 파운드리 제작 소자의 8큐비트 동작"이라는 제목으로 게재됐다. 디랙의 창업자 겸 최고경영자인 앤드루 주락(Andrew Dzurak) 교수는 이번 성과를 두고 "이것이 바로 양자컴퓨팅으로 가는 산업적 경로가 어떤 모습인지 보여주는 사례"라고 평가했는데, 그가 특히 강조한 부분은 불과 9개월 전 같은 공정으로 시연했던 규모에서 일관성(coherence)을 전혀 희생하지 않은 채 큐비트 수를 4배로 늘렸다는 점이었다.

이 실험이 어떻게 이뤄졌는지 들여다보면 정교함이 새삼 드러난다. 연구팀은 폴리실리콘 게이트로 정의된 8개의 양자점(quantum dot)을 90나노미터 간격으로 사슬처럼 배열했고, 핵스핀 잡음을 최소화하기 위해 실리콘-29 동위원소 잔류량을 400ppm 수준까지 낮춘 동위원소 정제 실리콘 에피층 위에 이 구조를 얹었다. 배열 양 끝에는 스핀 상태를 읽어내는 단전자트랜지스터(SET)를 배치했고, 전체 장치는 섭씨 영하 273도에 가까운 20mK(밀리켈빈) 극저온 냉동기 안에서 0.5테슬라 자기장을 걸어 전자스핀공명 방식으로 큐비트 하나하나를 개별 제어했다. 이렇게 구성된 8개의 큐비트는 다시 네 개의 2큐비트 단위 셀로 묶여 동작이 검증됐다. 이 성과가 갖는 의미를 로드맵으로 정리하면 아래와 같다.

이 접근법이 주목받는 진짜 이유는 초전도 큐비트나 이온트랩 방식과 비교했을 때 드러나는 물리적 크기의 차이에 있다. 실리콘 기반 SiMOS 양자점 하나의 크기는 일반적인 상용 트랜지스터 하나와 거의 같은 수준이어서, 이론적으로는 수백만 개의 큐비트를 손톱만 한 실리콘 칩 하나에 욱여넣을 수 있다는 뜻이 된다. 반면 구글이나 IBM이 주력해온 초전도 큐비트는 각 큐비트마다 상당한 물리적 공간과 극저온 배선이 필요하고, IonQ 등이 쓰는 이온트랩 방식도 진공 챔버라는 부피가 큰 인프라를 필요로 한다. 이번 실험이 다른 첨단 양자 하드웨어 실험실이 아니라 다국적 반도체 기업들이 실제 상용 칩을 찍어내는 아이멕의 300mm 파운드리 라인에서 이뤄졌다는 사실 자체가 실리콘 스핀 큐비트 진영이 내세우는 가장 강력한 무기다. 이미 수십 년간 축적된 반도체 산업의 공정 노하우와 공급망, 장비 인프라를 그대로 물려받을 수 있다는 뜻이기 때문이다.

물론 8개에서 100만 개로 가는 길이 순탄하지만은 않다. 디랙은 2029년까지 수천 개, 2031년까지 100만 개 이상의 큐비트로 확장하겠다는 목표를 제시했지만, 큐비트 수가 늘어날수록 개별 큐비트의 균일성을 유지하고 배선과 판독 회로를 집적하는 난이도는 기하급수적으로 커진다. 이번 논문이 보여준 것은 8개 규모에서 일관성을 유지한 채 파운드리 공정으로 재현 가능하다는 증거이지, 수천~수백만 큐비트 규모에서도 같은 품질이 유지된다는 보장은 아니다. 그럼에도 표준 반도체 공정 위에서 큐비트 수를 4배로 늘리며 성능을 그대로 지켜냈다는 사실은, 양자컴퓨팅이 특수 실험실의 진기한 장치에서 벗어나 기존 반도체 제조 생태계 위에서 스케일업될 수 있다는 실질적 가능성을 보여준 사례로 평가할 만하다.

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참고 자료

Teslarati, TeslaNorth, Yahoo Finance, TechTimes, Teslaconomics(X) 테슬라 로보택시 확장 보도 (2026.7)

imec 보도자료, The Quantum Insider, Quantum Computing Report, Nature Communications 8큐비트 관련 보도 및 논문 (2026.7)