트럼프 행정부는 양자 컴퓨팅 기업에 대한 지분 확보를 원한다

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트럼프 행정부는 연방 자금 지원을 받는 대가로 IonQ, Rigetti, D-Wave와 같은 양자 컴퓨팅 기업의 지분을 인수하기 위한 협상을 진행 중이다.
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각 회사는 하워드 루트닉이 이끄는 상무부 반도체 연구개발 사무국으로부터 최소 1천만 달러를 지원받을 예정이다.
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이번 조치는 트럼프 대통령이 앞서 인텔에 90억 달러의 보조금을 주식으로 전환하여 10%의 지분을 확보한 데 이은 것입니다.
월스트리트저널에 따르면 트럼프 행정부는 최소 7개 양자 컴퓨팅 기업의 지분 인수를 위해 적극적으로 협상을 진행 중이다.
상무부는 IonQ, Rigetti Computing, D-Wave Quantum과 연방 자금 지원을 지분 참여로 교환하는 방안을 협상 중이며, 이 계획이 실현되면 워싱턴은 "국가의 기술적, 경제적 강점에 매우 중요한" 분야의 주주가 될 수 있을 것으로 보인다
아이온큐(IonQ, $IONQ)를 비롯한 대부분의 주요 양자 컴퓨팅 관련 14% 이상 급등했습니다. 올해 들어 해당 부문의 기업 가치가 크게 상승했지만, 최근 몇 주 동안 상승세가 다소 둔화되었었습니다.
미국 정부는 기업당 최소 1천만 달러를 지원하고 있으며, 퀀텀 컴퓨팅(Quantum Computing Inc.)과 아톰 컴퓨팅(Atom Computing) 등 더 많은 기업들이 유사한 계약을 검토 중입니다.
협상에 참여한 관계자들은 이번 새로운 자금 지원은 하워드 루트닉 상무장관이 바이든 행정부가 배정했던 수십억 달러를 재분배하기 위해 개편한 반도체 연구 개발 사무국에서 관리될 것이라고 밝혔다고 한다.
목표는 양자 컴퓨팅, 반도체, 첨단 소재와 같은 분야에서 미국의 지배력을 강화할 수 있는 기업에 자금을 지원하는 것입니다. 트럼프dent 과 루트닉 모두 납세자의 돈이 민간 기업을 지원하는 데 사용된다면, 그 기업이 성공했을 때 국민도 재정적으로 혜택을 받아야 한다고 주장해 왔습니다.
트럼프 대통령은 이달 초 "정부가 자금과 신뢰를 제공한다면, 그 이익을 정부도 나눠 가져야 한다"고 말했다.
상업은 공평을 추구하지, 무상 지원을 추구하지 않는다
지난 8월, Cryptopolitan 보도했습니다 워싱턴이 약 90억 달러에 달하는 보조금을 지분으로 전환하여 인텔의 지분 10%를 확보함으로써 정부가 인텔의 최대 주주가 되었다고
이번 계약은 미국 내 몇 안 되는 희토류 생산 업체 중 하나와의 유사한 계약과, 에너지부가 연방 대출을 받는 대가로 리튬 스타트업 기업의 주식을 매입할 수 있는 워런트를 받은 또 다른 계약에 이은 것입니다.
전 에너지부 관료이자 보어 퀀텀 테크놀로지의 전 CEO였던 폴 다바 상무부 차관이 현재 논의를 주도하고 있습니다. 상무부 대변인은 보어 퀀텀이 어떤 자금 지원 패키지에도 포함되지 않을 것이라고 확인했습니다.
다바르의 경력은 상무부가 양자 컴퓨팅의 기술적 측면을 깊이 이해하고 이러한 거래 구조를 결정하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 월스트리트 저널이 검토한 문서에 따르면, 자금 지원 계약에는 직접적인 지분 투자 외에도 로열티, 지적 재산권 라이선스, 수익 공유 또는 워런트가 포함될 수 있습니다.
업계 관계자들은 말합니다 . 퀀텀 컴퓨팅(Quantum Computing Inc.)의 CEO인 유핑 황(Yuping Huang)은 이러한 잠재적 협력 방안이 기술 도입을 가속화하는 "흥미로운 발걸음"이라고 평가했습니다.
리게티 컴퓨팅 대변인은 자사가 "정부의 자금 지원 기회에 대해 지속적으로 협의 중"이라고 밝혔고, D-Wave의 정부 관계 담당인 앨리슨 슈워츠는 "정부가 직면한 가장 어려운 문제를 해결하고 투자 수익을 창출할 수 있는 시스템을 판매하고자 한다"고 말했습니다. 아톰 컴퓨팅과 아이온큐는 모두 이번 협상에 대해 논평을 거부했습니다.
한편, IBM, 마이크로소프트, 구글과 같은 기업들은 기존 시스템으로는 불가능한 계산을 수행할 수 있는 기계를 개발하기 위해 경쟁하고 있다.
구글의 양자 컴퓨터는 현재 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 13,000배 더 빠르다고 구글은 밝혔으며, 이는 중국의 최고 슈퍼컴퓨터보다도 빠른 속도입니다.
분석가들은 양자 시스템이 신약 개발, 재료 과학 및 화학 모델링 연구 속도를 높일 수 있다고 말합니다.
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