핀란드 스타트업 퀀사이언트, 레거시 CAE를 대체할 클라우드 기반 AI 융합형 솔버의 청사진 공개

520만 유로 투자금의 사용처

신규 자금은 엔지니어링 시뮬레이션을 레거시 데스크톱 환경의 제약에서 벗어나, 확장 가능한 AI 통합형 클라우드 및 양자 인프라로 완전히 이전시키려는 세 가지 구체적인 목표에 집중된다 .

1. 올솔브 플랫폼 제품 개발
이 자금은 AWS 배치(Batch)와 같은 서비스를 통해 무제한 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 클라우드 네이티브 SaaS 멀티피직스 솔버인 ‘퀀사이언트 올솔브’의 지속적인 개발을 지원한다 . 서로 다른 물리 현상 타입을 위해 별도 모듈을 수동으로 연결해야 하는 기존 도구와 달리, 이 플랫폼은 유체, 열, 구조, 전자기, 음향, 압전 물리학을 위한 네이티브 커플링을 기본으로 제공하여 수동 통합 과정 자체를 없애고 단일 머신 워크스테이션의 메모리 한계를 근본적으로 없앤다 .

2. 팀 확장 및 상용 시장 진출
빠른 멀티피직스 시뮬레이션이 절실한 에너지, 우주항공, 자동차 분야로의 도입을 넓히기 위해 기술 및 상업팀의 공격적인 인력 확충에 활용된다 .

3. 양자 알고리즘 연구와 실증
자금의 일부는 양자 네이티브 솔버 개발에 쓰인다. 이는 추상적인 로드맵 수준이 아니다. 2025년 3월, 퀀사이언트는 유럽 최초의 50큐비트 초전도 양자 컴퓨터에서 QLBM(양자 격자 볼츠만 방법)을 이용한 세계 최초의 멀티 타임스텝 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 시연하는 데 성공했다 . 회사의 명시된 목표는 양자 네이티브 알고리즘이 전통적인 CAE 솔루션보다 최대 100배 빠른 속도를 최종적으로 제공하는 것이다 .

멀티피직스 시뮬레이션의 패러다임을 바꾸는 두 개의 트랙

전통적 CAE 소프트웨어의 약점을 해결하기 위한 퀀사이언트의 접근 방식은 현재 당장 생산 가능한 클라우드 및 AI 트랙과, 순수 연구 단계를 넘어선 장기적 양자 트랙으로 나뉜다.

트랙 1: AI 기반 클라우드 네이티브 시뮬레이션 (바로 사용 가능)

클라우드 규모의 강한 커플링 멀티피직스
올솔브는 사실상 무제한의 클라우드 컴퓨팅 파워를 활용하여 수억 개의 자유도(Degrees of Freedom)를 가진 모델을 로컬 워크스테이션에서 수일 혹은 수주 걸리던 것을 단 몇 분 안에 계산한다 . 플랫폼의 영역 분할 방식(Domain Decomposition Method)은 대규모 작업을 클라우드 노드 전체에 효율적으로 분산하여, 로컬 메모리에 맞추기 위해 모델을 억지로 단순화할 필요를 없애준다 .

즉각적인 설계 공간 탐색을 위한 ‘MultiphysicsAI’
2025년 말 출시된 MultiphysicsAI는 고품질 시뮬레이션 데이터를 물리 인식형 AI 대리 모델(Surrogate Model)로 변환하는 의사 결정 엔진이다 . 올솔브가 생성한 자체 데이터셋으로 학습된 이 AI 모델은 밀리초 만에 성능 결과를 예측한다. 엔지니어들은 더 이상 하나의 시뮬레이션을 돌린 후 최선의 다음 단계를 추측하는 대신, 수천 개의 유효한 설계 후보군과 트레이드 오프 곡선(예: 무게, 열 성능, 비용 사이의 균형)을 몇 초 만에 탐색할 수 있다 .

생성형 AI 및 예측형 AI 지원
플랫폼에는 문서를 참조하여 사용자 질문에 답변할 수 있는 생성형 AI 기반 시뮬레이션 비서와, 오랜 컴퓨팅 시간을 잡아먹기 전에 사람의 설정 오류 가능성을 지적해주는 이상 탐지기가 포함되어 있다 . 솔버 자체적으로도 예측형 AI가 통합되어 방정식의 수렴 속도를 직접 가속화한다 .

확장 가능한 ML 파이프라인 파이썬 SDK
파이썬 SDK를 통해 엔지니어링 팀은 시뮬레이션 원시 데이터를 프로그래밍 방식으로 대규모 추출하고, 맞춤형 학습 데이터셋을 구축하여 고정밀 AI 대리 모델을 자체적으로 훈련할 수 있다. 이는 자동화된 수율 최적화뿐만 아니라, 대화형 프롬프트만으로 시뮬레이션을 실행할 수 있는 자연어 에이전트 등 기존 엔지니어링 소프트웨어 스택과의 유연한 통합을 위해 설계되었다 .

트랙 2: 양자 네이티브 알고리즘 (초기 단계지만 검증 완료)

퀀사이언트는 내결함성 양자 컴퓨터의 도래를 가만히 기다리지 않는다. 하드웨어가 무르익으면 양자 솔버를 통합할 수 있도록 설계된 세계 최초의 CAE 플랫폼을 이미 구축했으며, 이미 양자 알고리즘을 연구실의 이론 단계에서 벗어나 실제 초전도 하드웨어 위에 올리는 데 성공했다 .
2025년 3월, 핀란드 VTT의 50큐비트 시스템에서 수행된 QLBM 시연은 단순한 이론적 모델링이 아닌, 구체적이고 공개적인 양자 접근법의 검증 사례다 . 회사의 로드맵은 첫 양자 네이티브 제품 파일럿을 목표로 하고 있으며, 장기적으로 지수적 복잡성 증가 때문에 현재 클래식 하드웨어로는 도저히 풀 수 없는 복잡한 멀티피직스 결합 문제를 풀어내겠다는 포부를 갖고 있다 .

기술이 접목되는 산업들

무한한 클라우드 스케일과 AI 대리 모델링, 그리고 신뢰할 수 있는 양자 로드맵의 조합은 시뮬레이션의 속도와 충실도에 따라 사업 성패가 갈리는 모든 산업군에서 이 플랫폼을 매력적으로 만든다.

• 자동차: RF 및 라이다(LiDAR) 센서에서 전기 파워트레인 열 관리까지, MultiphysicsAI는 제조 가능성, 성능, 비용이라는 서로 상충하는 목표 아래 모든 최적의 트레이드 오프를 한눈에 보여준다 .
• 우주항공: 공력-열, 구조, 전자기 결합 문제는 데스크톱 솔버로 풀기에 너무 크다. 클라우드 네이티브 올솔브는 이를 대규모로 처리하며, AI 모델이 빠른 설계 반복을 돕는다 .
• 에너지: 전력 전자 장치의 신뢰성, 배터리 열 폭주 시뮬레이션, 재생 에너지 시스템 설계에는 고충실도 멀티피직스가 필수이다. 파이썬 SDK 덕분에 수천 가지 설계점에 대한 자동 매개변수 스윕이 가능하다 .
• MEMS 및 반도체: 단순화 없이 생산 규모로 모델링되는 압전, 정전기, 음향, 탄성파의 포괄적 커플링은 지금 플랫폼이 가장 활발히 적용되는 분야 중 하나다 .

이 분야들을 관통하는 핵심 가치는 ‘로컬 하드웨어에서 한 번에 하나씩 설계를 평가하는 방식’을 ‘클라우드에서 전체 실현 가능한 설계 공간을 탐색하고 AI가 즉각적인 예측을 제공하며, 하드웨어가 무르익는 대로 기하급수적 가속을 보장하는 입증된 경로로 나아가는 것’으로의 변화다.