주도주 투자 부자가 되는 지름길
 
지은이 : 이가근, 홍성범 (지은이)
출판사 : 메이트북스
출판일 : 2026년 02월




    • 향후 2년 내 시장의 부를 재편할 ‘5대 핵심 섹터’와 각 섹터를 대표하는 ‘30개 주도주’를 정밀하게 분석해 담아낸 실전 지침서로, 반도체, 로봇, 스테이블코인, 원전, 양자컴퓨터 등 미래 산업의 길목을 지키는 섹터들의 핵심 종목과 ETF의 리스트를 제시해 개인 투자자들이 막막해하는 ‘무엇을 살 것인가’에 대한 명확한 해답을 내려주는 책이다.




    21세기 최대 호황중인 주식시장, 계속 이어진다

    전 세계 주식시장, 상승은 계속 이어진다
    2026년 이후에도 성장 스토리는 지속될 가능성이 크다. 이런 성장 스토리 안에서 차별화된 스토리와 실적을 보이는 섹터와 기업들의 주가 상승세는 2026년에도 더욱 가속화될 것으로 보인다. 

    2025년 한국 증시는 호황을 보이고 있다. 코스피 지수는 2025년 10월 31일 기준으로 4107포인트를 기록해서 연초 대비 71%의 상승률을 보였다. 이는 Y2K 버블로 인한 기대감이 폭증했던 1999년의 연간 상승률 83% 이후 가장 높은 연간 상승률이다. 코스피200 지수는 이보다 더 높은 상승세를 기록중이다. 연초대비 82.32%를 기록해 1990년 코스피200이 도입된 이후 가장 높은 수익률을 기록한 1999년(82.78%)과 거의 비슷한 상승률을 기록중이다.

    이 같은 증시의 상승세는 비단 우리나라만의 일은 아니다 니케이 지수도 역사적 신고가를 기록중이다. 미국의 S&P500 지수도 연초대비 상승률은 18% 선에 그쳐 평균 수준의 상승세를 보이나 저점 대비로는 40% 이상 급반등이 나오며 역시 역사적 신고가를 기록중이다.

    이 같은 증시의 훈풍은 여러가지 요인이 있겠으나 그 중 가장 큰 요인으로 꼽을 수 있는 것은 AI(인공지능)산업에 대한 기대감이라 할 수 있다. 모두가 알다시피 AI는 2025년에 등장한 기술은 아니다. 오래전부터 인공지능 산업에 대한 기대감은 꾸준하게 증가하고 있었다. 다만 ChatGPT의 성공적인 시장 안착에 따라 향후 장기적인 AI 성장에 대한 기대감이 본격화되었다고 볼 수 있다.

    AI산업의 성장은 가장 먼저 직접적으로 반도체 시장에 긍정적인 영향을 미치며 반도체 시장에 새로운 슈퍼사이클을 만들어내고 있다. 또한 AI 산업의 성장은 데이터센터의 폭증을 유발하고, 이는 곧 전력 부족을 야기하며 전력시장에도 직접적으로 영향을 미치고 있다. 전력 시장에서는 단순 발전 시장에만 영향을 미치는 것이 아닌 전력 인프라에 영향을 미치며 원자력 발전 시장을 성장시킨다.

    원자력 발전은 지금부터 이 시장에 투자를 한다 하더라도 2030년 이후에나 완공이 가능하고, 그전까지 안정적인 전력 공급 수단이 필요하다. 이를 위해 각 데이터센터에는 ESS가 필수적으로 들어가는 트렌드가 형성되면서 2차전지 시장에도 영향을 미치기 시작했다. 이 같은 이유로 반도체, 2차전지, 원자력, 전력기기를 중심으로 우리나라 증시는 큰 폭으로 상승중에 있으며, 미국 증시에서도 관련 기업들의 주가가 폭발적인 상승세를 보이고 있다.


    주식시장, 앞으로 우리가 가보지 못한 길을 갈 것
    일부에서는 이 같은 주가 상승이 과거 Y2K 때의 버블현상과 같다고 본다. 즉 조만간 AI가 가져오는 대규모 투자 사이클이 허상으로 바뀌면서 버블이 곧 꺼질 것이라는 의견이 나오고 있다.

    하지만 Y2K와 지금의 상황은 많이 다르다고 볼 수 있다. 단순히 ‘내러티브(narrative, 서사가 버블이냐, 아니냐)’로 평가하기는 이르다. 적어도 자본시장에 몸을 담고 있는 투자자라면 현재의 상황이 숫자상으로 버블인지, 아니면 진정한 투자 아이디어에서 방향성을 함께하는 것인지로 판단해야 할 것이다.

    S&P500 기업들에 속한 테크기업들의 ROE(자기자본이익률)를 살펴보면 Y2K 때와 비교해서 수익성은 50% 이상 높으나 밸류에이션은 60% 수준에도 못 미치고 있다. 적어도 버블이라고 한다면 수익성은 낮되 밸류에이션이 더 높거나, 아니면 과거 버블 때와 비슷한 수준이라도 보여야 한다. 하지만 현재의 상황은 정반대다. 어떤 특정한 외생변수가 갑자기 튀어나와서 상황이 언제 어떻게 급격히 바뀌지 않는 한은, 적어도 지금의 상황이 단순한 내러티브적 상상력으로만 주가가 오르고 있는 것이 아님을 알 수 있다.

    이 같은 성장 스토리는 2025년의 증시 상승에 반영된 부분도 있겠으나 2026년 이후에도 이 같은 성장 스토리는 지속될 가능성이 크다. 이런 가운데 차별화된 스토리와 실적을 보이는 섹터와 기업들의 주가 상승세는 앞으로도 더욱 가속화될 것으로 보인다. 여기서는 2026년 이후 글로벌 증시에서 가장 돋보일 섹터를 ‘로봇, 스테이블코인, 원전, 양자 컴퓨터, 방산, AI’로 예상하며 이에 대한 투자 아이디어를 공유하고자 한다.


    주식시장을 강력하게 이끌 주도주, 로봇
    로봇 산업, 새로운 100년을 열다
    2026년에는 인건비 상승과 고령화를 맞이하는 선진국을 중심으로 휴머노이드 로봇이 본격 성장할 것으로 보인다. 여기에 더해 AI의 급격한 발전은 휴머노이드 로봇 산업 성장을 더욱 강하게 이끌 것이다. 

    인간의 로봇에 대한 로망은 수십 년째 꾸준히 이어져왔다. 이미 수많은 산업 현장에서 생산 자동화를 위한 로봇이 활용되고 있고, 일상의 다양한 영역에서도 로봇이 실용화되고 있다. 그럼에도 불구하고 ‘인간을 닮은, 인간처럼 생각하는 로봇’에 대한 갈망은 여전히 크며, 꾸준히 영화와 대중문화의 중요한 소재로 다뤄져왔다.

    영화 <스타워즈>의 R2D2처럼 단순한 바퀴 달린 깡통 로봇에서 출발해 윌 스미스 주연의 <아이, 로봇>에서는 인간의 골격 구조를 닮은 정교한 로봇들이 등장했고, <엑스 마키나>에서는 인간의 피부와 거의 똑같은 섬유를 입힌 로봇이 등장해 인간과 구분하기 어려운 존재로 묘사되었다. 이처럼 로봇은 단순한 상상의 산물에서 점차 ‘인간과의 경계’를 허무는 방향으로 진화하며 우리의 상상력을 자극해왔다.

    마치 영화 속 이야기로만 남을 것 같았던 휴머노이드 로봇의 시대는 이제 현실로 다가오고 있다. 향후 5년 이내에 오히려 영화보다 더 영화 같은 로봇 산업의 태동기가 우리 눈앞에서 현실로 펼쳐질 것이다.

    2000년대 이후 로봇 산업이 주로 하드웨어 중심의 발전을 거듭해왔다면, 이제는 생성형과 추론형 AI의 등장이 소프트웨어적 진보를 견인하며 판도를 완전히 바꾸고 있다. 2025년이 본격적으로 이 두 축이 융합을 시작한 해였다면, 2026년은 그 시너지가 폭발하며 휴머노이드 로봇 시장의 본격적인 원년으로 기록될 가능성이 높다.

    휴머노이드 로봇의 로망이 실현될 2026년
    국제로봇연맹(IFR: International Federation of Robotics)의 자료에 따르면 2024년 전 세계 산업용 로봇 신규 설치 대수는 약 65만 대로 10년 전보다 두 배 이상 늘어났다. 서비스 로봇 분야 역시 2024년 300억 달러 규모를 넘어섰고, 매년 두 자릿수 성장을 이어가고 있는 것으로 추정된다. 

    2025년까지 전 세계 산업용 로봇 재고는 300만 대를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 자동화 확산에 기인한다. 전체 글로벌 로봇 시장은 2025년까지 2,750억 달러에 이를 것으로 집계되며, 특히 AI 통합 로봇 시장은 2025년까지 1,900억 달러 규모의 시장 기회를 창출할 것으로 추정한다. 다만 각 기관별로 시장의 규모 집계가 큰 차이가 있는데, 이는 카테고리와 로봇의 범주에 따른 차이로, 전체적인 시장의 확산과 성장률은 모두 동일한 방향성을 가지고 있는 점은 분명하다.

    최근 로봇 산업의 성장세는 다음과 같은 몇 가지 구조적 요인에서 비롯된다. 

    첫째, 인건비 상승과 고령화다. 제조 현장에서 숙련 노동자 확보가 어려워지면서 기업들은 자동화를 통한 생산성 향상을 모색하고 있다. 둘째, 인공지능AI과 센서 기술의 발전이다. 로봇이 단순 반복을 넘어 ‘판단’과 ‘학습’을 할 수 있게 되면서 활용 범위가 예전에 비해 폭발적으로 넓어졌다. 셋째, 국가 차원의 정책적 지원과 국가 전략 산업 지정이다. 미국, 중국, 유럽, 한국, 일본 모두 로봇 산업을 4차 산업혁명의 핵심 축으로 보고 있다. 넷째, 로봇 부품의 가격 하락과 표준화다. 고성능 액추에이터 및 센서의 대량 생산 체계가 갖춰지면서 로봇 제작 단가가 낮아지고 있으며, 이는 중소기업의 로봇 도입 장벽을 낮추는 핵심 요인으로 작용하고 있다.


    주식시장을 강력하게 이끌 주도주, 스테이블코인
    스테이블코인의 정의와 장점에 대해 알아보자
    스테이블코인의 주요 장점으로 꼽히는 가치의 안정성과 디지털 전송성, 프로그래머블, 그리고 가시성과 투명성 등에 대해 설명함으로써 스테이블코인이란 무엇인지 정의한다.

    스테이블코인이란 이름 그대로 ‘가치가 안정된(Stable) 암호화폐(coin)’이다. 화폐로 통용되기 위해서는 1) 물건이나 가치의 교환 수단으로 사회 구성원들의 인정을 받아야 하고, 2) 재화와 서비스의 가치를 통일된 단위로 측정·비교할 수 있어야 하며, 3) 현재의 구매력을 미래로 이전할 수 있는 수단이 되어야 한다. 기존 암호화폐들은 극심한 가격 변동성으로 화폐로서의 기능을 수행할 수 없었다. 스테이블코인은 이러한 문제를 해결하기 위한 시도로 등장했다.

    스테이블코인은 일반적으로 특정자산, 예를 들면 법정 화폐에 가치를 연동(Peg)시켜 1:1 비율로 유지되도록 설계된다. 예를 들어 가장 대표적인 스테이블코인인 USDT, USDC는 미국 달러화와 1:1 비율을 유지하도록 관리된다. 이러한 특징 덕분에 스테이블코인은 가치를 저장해 구매력을 미래로 이전하는 기능과 재화와 서비스의 가치를 측정·비교하는 화폐로서의 기본적인 기능을 수행할 수 있다. 아직은 스테이블코인이 실물 경제에서 교환의 매개체로는 잘 쓰이지 않고 있지만, 다양한 블록체인 생태계에서는 기축 암호화폐의 역할을 수행하고 있다.

    스테이블코인은 본질적으로 디지털자산의 기술적 장점과 전통 화폐의 안정성을 결합한 금융 수단이라 말할 수 있다. 블록체인을 기반으로 해 투명한 거래 내역과 스마트 계약을 통한 자동화가 가능하면서도, 사용자는 가치 변동에 대한 우려 없이 자산을 보유하고 거래할 수 있다. 이러한 점을 고려할 때 실물 경제, 전통 금융 시스템과 블록체인 생태계를 이어주는 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

    스테이블코인의 장점
    스테이블코인은 다음과 같은 장점들을 통해 디지털자산 생태계와 실물 경제의 연결고리 역할을 하며 향후 디지털자산 생태계의 확장에 첨병 역할을 할 것으로 전망된다.

    * 가치 안정성
    스테이블코인의 가장 중요한 특징은 바로 가치 안정성이다. 비트코인이나 이더리움 같은 일반적인 암호화폐는 가격 변동성이 매우 커서 일상적인 결제 수단으로 사용하기 어려웠다. 결제가 진행되기 위해 구매자의 지갑에서 판매자의 지갑으로 전송되는 그 짧은 시간에도 가치가 크게 변할 수 있다는 것은 구매자와 판매자 모두에게 큰 리스크로 작용하기 때문이다.

    다른 디지털자산들과 차별화되는 스테이블코인의 핵심적인 특징은 담보 자산을 보유하거나 알고리즘 설계를 통해 가치의 극단적 등락을 방지하고 목표로 하는 가치 수준을 일정하게 유지하는 것이다. 이러한 특징으로 인해 스테이블코인은 기존의 암호화폐와 달리 사용자에게 안정적인 가치를 보장해준다. 따라서 결제·정산·대출 등의 금융 활동에서 실질적인 사용이 가능하고, 현재의 구매력을 안전하게 미래로 이전하는 역할을 수행할 수 있다.

    *블록체인 기반의 디지털 전송성
    스테이블코인은 블록체인 위에서 작동한다. 따라서 국경의 제약 없이 인터넷만 연결되어 있다면 24시간 언제든 전 세계 누구에게나 즉시 송금할 수 있다. 중간자가 개입하지 않고 체인 상에서 즉시 진행되기 때문에 기존 금융 시스템보다 빠르고 저렴한 송금이 가능하다. 특히 국가 간 송금이나 크로스체인 금융에서 기존 금융의 송금 시스템인 스위프트(SWIFT) 대비 뚜렷한 강점을 가진다.

    스테이블코인을 활용한 해외송금은 기존 스위프트 기반 해외송금 방식에서 나타난 시간과 비용상의 비효율성을 제거하는 것이 가능하다. 이는 1) 네트워크마다 다소 차이는 있으나 현실적으로 실시간 송금이 가능하고, 2) 각종 은행들과 스위프트를 거치지 않는 만큼 송금 수수료, 중개 수수료, 전신료 등의 비용이 수반되지 않으며, 3) 네트워크를 거치는 과정에서 소액의 수수료만을 부담하기 때문이다.

    * 프로그래머블 머니
    스테이블코인은 ‘스마트 계약(Smart Contract)’이라는 기술을 통해 다양한 금융 서비스에 활용될 수 있다. 스테이블코인을 프로그래머블 머니(Programmable Money)라고도 표현하는데, 여기서 ‘프로그래머블’이란 특정 조건이 충족되면 미리 정해둔 규칙에 따라 자동으로 코인이 전송되거나 사용되도록 코딩할 수 있다는 의미이다. 예를 들어 스마트 계약에 기반한 대출 서비스에서는 담보물이 일정 가치 이하로 떨어지면 자동으로 청산이 이루어지도록 설정할 수 있다. 

    이러한 장점은 은행이나 증권사 없이 금융 서비스를 제공하는 DeFi(Decentralized Finance 탈중앙 금융)에서 집중적으로 활용되며, 다양한 블록체인 애플리케이션에서 스테이블코인 중심의 생태계가 성장할 수 있는 기술적 기반이 되었다.

    * 가시성과 투명성
    스테이블코인의 준비금(reserve) 현황과 거래 내역은 블록체인 원장에 투명하게 공개되어 누구나 쉽게 확인할 수 있다. 발행사는 주기적으로 준비금 감사 보고서를 공개해 투자자들에게 발행량만큼의 담보 자산을 실제로 보유하고 있음을 증명해야 한다. 이러한 스테이블코인의 가시성과 투명성은 중앙화된 금융 시스템과 달리 신뢰를 제3의 기관에 의존하지 않고 직접 검증할 수 있게 해준다.


    주식시장을 강력하게 이끌 주도주, 양자 컴퓨터
    양자 컴퓨터의 핵심 기술은 바로 이것이다
    큐비트(Qubit)
    양자 컴퓨터의 연산은 양자 알고리즘으로 큐비트를 변환해 정보를 처리하기 때문에 높은 신뢰도를 가진 큐비트를 구현하는 것이 핵심 과제다. 큐비트는 미세한 입자 상태를 통해 구현되므로 큐비트 수가 늘어날수록 외부 영향에 의한 오류 발생 가능성이 커진다는 한계가 있다. 따라서 하드웨어 분야에서는 큐비트의 안정성 확보와 오류율 개선을 위한 연구 개발이 집중되고 있다.

    * 초전도 큐비트(Superconducting Qubit)
    초전도 큐비트는 극저온에서 전기 저항이 0이 되는 초전도체 물질의 양자적 특성을 활용한다. 얇은 알루미늄이나 나이오븀과 같은 초전도체 박막을 특정 회로 형태로 만들어, 마이크로파 펄스를 가해 큐비트의 양자 상태(0과 1)를 조작한다. 마치 인공 원자처럼 행동하도록 설계된 이 회로는 연산 속도가 매우 빠르다.

    기존의 반도체 기술을 활용하기 때문에 기술적인 개발 난이도가 다소 낮다는 장점이 있지만, 상온 초전도체가 구현되지 않아 극저온의 환경이 필요하다는 것이 큰 제약으로 작용하고 있다. 구글의 ‘시커모어’나 IBM의 ‘이글’ 프로세서, 그리고 리게티 컴퓨팅의 퀀텀 컴퓨터가 이 방식을 사용하고 있다.

    * 이온 트랩(Ion Trap)
    이온 트랩 방식은 진공 상태에서 레이저를 이용해 원자에서 전자를 떼어낸 이온을 큐비트로 사용한다. 전자기장으로 이온들을 공중에 띄워 안정적으로 가두어놓고, 고정밀 레이저 펄스로 이온들의 양자 상태를 조작해 얽힘 상태를 만든다. 각 이온이 하나의 큐비트 역할을 하므로 큐비트 간의 간섭을 최소화하면서도 높은 정확도를 달성할 수 있다는 장점이 있다.

    다만 시스템이 복잡하고 한번 구축한 시스템을 확장하는 것이 어렵다는 단점이 지적되고 있다. 한국인에게 가장 친숙한 양자 컴퓨터 회사인 아이온큐(IonQ)와 퀀티넘(Quantinuum)이 이 기술을 선도하고 있다.

    * 광자 방식(Photonic Qubit)
    광자 방식은 빛의 입자인 광자를 큐비트로 사용한다. 광자의 편광, 위상, 경로와 같은 물리적 속성을 양자 정보로 인코딩하며, 빔 스플리터나 위상 지연기 같은 광학 소자를 통해 양자 연산을 수행한다. 빛의 속도로 정보가 전달되므로 연산 속도가 매우 빠르고, 외부 환경의 영향을 거의 받지 않아 안정적이다. 또한 상온에서 작동할 수 있어 극저온 냉각 시스템이 필요 없다는 큰 장점이 있다.

    그렇지만 빛의 퍼지는 속성 때문에 광 손실이 크게 일어나며, 광자 간의 상호작용을 유도하기 어렵다는 단점이 존재한다. 매사추세츠공과대학교 MIT와 사이퀀텀(PsiQuantum) 등이 활발하게 연구 개발을 하고 있으나 아직까지 상용화 단계의 제품은 출시되지 않고 있다.

    * 스핀 방식(Spin Qubit)
    스핀 방식은 반도체 물질에 존재하는 전자 스핀의 양자 상태(위 또는 아래)를 큐비트로 활용한다. 보통 실리콘이나 갈륨 비소 같은 반도체 칩 안에 매우 작은 양자점을 만들고, 이 안에 전자를 가두어 그 스핀 상태를 제어한다. 이 방식은 기존 반도체 제조 공정과 유사해 대량 생산에 유리하며 확장성도 높을 것으로 기대된다. 하지만 짧은 정보 유지 시간, 제어 균일성 확보의 어려움 등으로 대규모 회로로의 확장이 어려울 것이라는 한계가 있다. 현재까지 이 분야에서는 인텔이 가장 활발한 연구를 진행하고 있다.

    논리적 큐비트와 양자 오류 보정
    현재 양자 컴퓨터에서 사용되는 물리적 큐비트는 외부 환경의 작은 잡음에도 매우 민감해 양자 상태가 쉽게 깨지는 양자 오류가 자주 발생한다. 이 오류는 양자 계산의 정확도를 크게 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 양자 컴퓨터의 가장 큰 문제점인 양자 오류를 감지하고 수정해 양자 계산의 정확도를 높이는 데 필수적인 기술이 양자 오류 보정(QEC: Quantum Error Correction)이다.

    고전 컴퓨터에서는 오류를 쉽게 보정할 수 있었다. 하지만 양자 컴퓨터에서는 이 간단한 방법이 통하지 않는다. 복제 불가능성 정리(No-Cloning Theorem)로 알 수 없는 양자 상태를 완벽하게 복제하는 것이 불가능하기 때문이다. 따라서 고전적인 다수결 투표 방식으로는 양자 오류를 보정할 수 없다.

    QEC는 이 문제를 해결하기 위해 여러 개의 물리적 큐비트를 묶어 하나의 논리적 큐비트(Logical Qubit)를 구성하는 방법을 사용한다. 논리적 큐비트는 마치 여러 개의 백업 시스템을 가진 하나의 안정적인 시스템과 같다. QEC는 크게 3가지 과정을 통해 오류를 보정한다.

    인코딩(Encoding): 하나의 양자 정보(논리적 큐비트)를 여러 개의 물리적 큐비트에 분산해 저장한다.

    측정(Measurement): 각 물리적 큐비트의 상태를 직접 측정하지 않고 보조 큐비트(Ancilla Qubits)를 사용해 오류가 발생했는지만 간접적으로 감지한다. 이 과정은 양자 상태를 파괴하지 않고 오류의 종류와 위치에 대한 정보를 얻는 것이 핵심이다.

    수정(Correction): 보조 큐비트에서 얻은 정보(오류 신드롬)를 바탕으로 해당 오류를 수정하는 연산을 물리적 큐비트에 적용한다. 이러한 과정을 통해 물리적 큐비트에 오류가 발생하더라도 전체 시스템인 논리적 큐비트의 양자 상태는 보호된다.

    현재의 양자 컴퓨터는 ‘NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)’ 단계에 머물러 있어 큐비트의 수가 적고 오류율이 높다는 단점이 존재한다. 이러한 수준의 장치로는 복잡한 QEC 알고리즘을 효율적으로 구현하기 어렵다. 하지만 QEC 기술이 발전하면 양자 컴퓨터는 오류 허용(Fault-Tolerant) 단계로 진입할 수 있다. 이는 아무리 복잡한 계산이라도 오류를 효과적으로 보정하며 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있음을 의미한다. QEC의 발전은 양자 컴퓨터가 실용적인 문제를 해결하고, 양자 인터넷과 같은 미래 기술의 기반을 마련하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

    트랜스파일링
    양자 컴퓨터에서 각각의 큐비트는 자유롭게 연결되어 있지 않다. 어떤 큐비트는 바로 옆에 있는 큐비트와 상호작용할 수 있지만 멀리 떨어진 큐비트와는 직접 연결되지 않는 식이다. 이러한 하드웨어 연결성의 제약 문제로 인해 만들어진 양자 회로를 그대로 실행할 수 없을 때가 많다.

    트랜스파일링은 이런 하드웨어의 제약을 고려해 복잡하게 얽힌 회로를 재배치하고 불필요한 단계를 줄여주는 작업을 의미한다. 예를 들어 멀리 있는 큐비트끼리 상호작용할 때 그 사이에 다른 큐비트들을 이용해 정보가 전달되도록 회로를 바꿔주는 식이다. 이 과정을 거치면 계산 과정이 단순해지고 오류가 줄어들어 전체적인 양자 컴퓨터의 성능이 향상된다.

    양자 알고리즘
    양자 컴퓨팅에서는 모두 ‘간섭을 설계해 정답 후보의 확률을 키우는’ 방식이 사용된다. 그리고 어떠한 간섭을 설계하느냐에 따라 각기 다른 문제 유형에서 강점을 가지게 된다. 이러한 간섭의 알고리즘을 양자 알고리즘이라고 한다.

    쇼어 알고리즘, 그로버 알고리즘, 그리고 변분 양자 알고리즘은 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 하는 대표적인 양자 알고리즘이다.