지표 사전

투입 대비 산출 에너지 비율. Q=1이 과학적 손익분기이며, 발전소는 1을 크게 넘어야 한다. 핵융합이 얼마나 가까운지 말해주는 단일 숫자.

목표 Q ≈ 10 — 상업 발전소에 필요한 공학적 이득

플라즈마가 얼마나 뜨거워지는가. 핵융합 점화·유지에는 태양 중심의 약 10배 온도가 필요하다.

고성능 플라즈마를 얼마나 오래 유지하는가. 정상상태 운전이 물리 실증에서 실제 발전소로 가는 다리다.

밀도 × 온도 × 가둠시간 — 플라즈마가 점화에 얼마나 가까운지 말해주는 물리 성능지표이자, 서로 다른 가둠 방식을 한 축에서 가장 공정하게 비교하는 척도. 손익분기에 ~10²¹, D-T 발전소에 ~5×10²¹ 필요. 자기가둠 기록(JT-60U)은 1990년대 이후 깨지지 않았다. 관성가둠 NIF는 과도적이고 정의가 달라 에너지 이득 Q로 추적한다.

목표 ≈5×10²¹ — D-T 발전소에 필요한 삼중곱

핵융합 기업에 투입된 누적 민간 자본 — 상업 핵융합이 손에 닿는다고 투자자들이 보는지를 보여주는 가장 분명한 신호.

연간 발표된 동료심사 핵융합 논문 수(OpenAlex 기준), arXiv 프리프린트로 교차검증. 분야 진전 속도의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

현재까지 발표된 단일 프로세서의 최대 물리적 qubit 수. 원시 개수일 뿐 품질을 말하지 않는다.

목표 ≈1,000,000 — RSA-2048 해독 추정치 (오류정정 포함)

오류정정을 거쳐 실제로 쓸모 있는 qubit. 가장 중요한 숫자이자, 물리적 qubit과 가장 자주 혼동되는 숫자.

목표 ≈1,000,000 — 내고장성 암호해독에 필요한 논리적 qubit

2-qubit 연산이 성공하는 비율. 실용적 오류정정의 임계점은 약 99.9%(“three nines”).

목표 99.99% — “four nines” — 여유 있는 내고장성

연간 양자기술 스타트업 투자액(민간+공공), McKinsey Quantum Technology Monitor 기준 — 자본이 분야에 얼마나 빠르게 들어오는지 보여주는 가장 분명한 지표.

연간 발표된 동료심사 양자컴퓨팅 논문 수(OpenAlex 기준). 분야 진전 속도의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

전 세계 계통연계 상업용 소형모듈원전(SMR) 기수. 현재는 러시아·중국만 운영하며, 서방의 첫 호기는 ~2030년 목표.

연간 발표된 동료심사 SMR 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

주요 휴머노이드 로봇 개발사의 공개 누적 민간 투자액 — 자본이 이 분야를 얼마나 진지하게 보는지의 신호. 대표주자: 2025년 390억 달러 가치의 Figure AI.

주요 개발사의 연간 휴머노이드 출하 대수 — 실제 상업화의 가장 분명한 신호. Omdia 2025 랭킹 기준 중국이 약 30배 우위: AgiBot 5,168대 vs Tesla·Figure·Agility 각 ~150대.

연간 발표된 동료심사 휴머노이드 로봇 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

주당 유료 무인 운행 수 — 로보택시 수요의 가장 분명한 신호. 미국 운행량 선두는 Waymo.

운전자 없이 완전 자율로 누적 주행한 거리(Waymo) — 안전성 주장을 뒷받침하는 실세계 경험치.

연간 발표된 동료심사 자율주행 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

선두 발사사의 연간 궤도 발사 횟수 — 재사용이 우주비행을 희귀에서 일상으로 바꿨다는 가장 분명한 신호. SpaceX는 2025년 궤도 임무 165회로 전 세계 나머지를 합친 것보다 많았습니다.

가장 저렴한 발사체로 1kg을 지구 저궤도(LEO)에 올리는 공개 가격 — 재사용이 끌어내리고 있는 대표 숫자. 우주왕복선은 약 kg당 54,500달러, 재사용 Falcon 9은 약 2,600달러이며, Starship은 훨씬 낮은 값을 목표로 합니다.

목표 ~$200/kg — 저렴·빈번한 대형 수송을 위한 Starship의 공언 목표.

단일 1단 부스터가 수행한 최다 발사 횟수 — 궤도 로켓이 단순 회수가 아니라 진짜 재사용 가능함을 보여주는 가장 어려운 증거. SpaceX 부스터 B1067은 2025년 12월 32회 비행에 도달했습니다.

연간 발표된 동료심사 재사용 발사체 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

각 기업의 이식형 뇌-컴퓨터 인터페이스를 받은 누적 인원 — 이 분야가 동물에서 사람으로 넘어갔다는 가장 분명한 신호. Synchron이 10명으로 앞서고, Neuralink는 5명을 이식했습니다.

단일 이식체의 기록 전극(채널) 수 — 읽을 수 있는 신경 신호량의 대략적 상한. Neuralink N1과 Precision Layer 7은 각각 1,024개로, 초기 BrainGate 어레이의 96개와 대비됩니다.

주요 BCI 개발사의 공개 누적 민간 투자액 — 자본이 이 분야를 얼마나 진지하게 보는지. Neuralink는 2025년 90억 달러 가치로 6.5억 달러 시리즈 E를 조달, 누적 약 13억 달러.

연간 발표된 동료심사 뇌-컴퓨터 인터페이스 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

FAA의 5단계 형식인증 과정에서 기체가 어디까지 왔는지 — 미국 승객 운항 전의 진짜 결승선. Joby는 2026년 4단계를 완료했고, 5단계가 인증서 자체입니다. (중국 EHang은 자율 모델로 별도 규제기관에서 이미 인증.)

목표 Stage 5 (certified) — FAA 형식증명 — 상용 승객 운항 허가.

보유 현금·등가물·확약 유동성 — 매출 전 eVTOL 업체가 인증·양산까지 버틸 수 있는지를 가르는 활주로. Archer는 약 17억 달러(2025), Toyota는 Joby에 8.94억 달러를 확약.

1회 충전 최대 항속거리 — 분야의 전략을 가르는 사양: 유인 장거리 에어택시(Joby·Archer 약 160km)와 단거리 자율 모델(EHang·Volocopter 약 30~35km).

연간 발표된 동료심사 eVTOL·전기항공 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

가장 큰 알려진 모델 학습에 쓰인 연산량(부동소수점 연산) — AI 스케일링 뒤의 가장 분명한 단일 숫자로, Epoch AI가 추적합니다. 연 약 4~5배 성장했으며, GPT-4(2023)가 첫 1e25 FLOP였고 프론티어 모델은 2025년 1e26 FLOP를 넘었습니다.

ARC-AGI-1 점수 — 사람에겐 쉽지만(~85%) AI엔 오래 어려웠던 퍼즐. 2024년 12월 OpenAI o3가 76~88%에 도달해, 이 시험에서 암기를 넘어선 첫 AI가 됐습니다. ARC-AGI-2는 더 어려운 후속으로 프론티어 모델도 아직 낮은 점수입니다. (제3자 벤치마크이며 우리 점수가 아닙니다.)

목표 ~85% (human) — ARC-AGI-1에서의 평균 인간 성능 — AI가 2024년 말 넘어선 기준선.

지역별 연간 민간 AI 투자(Stanford HAI AI Index). 2024년 미국 민간 AI 투자는 $109.1B로 중국 $9.3B의 약 12배였고, 글로벌 기업 AI 투자는 $252.3B에 달했습니다. 자본이 이 분야를 얼마나 강하게 받치는지의 신호.

연간 발표된 동료심사 거대언어모델·프론티어 AI 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

상업용 정거장이 유인 운영까지 얼마나 왔는지를 1~5단계로: 개념/협약 → 개발 → 지상 인증시험 → 궤도 진입 → 유인 상시 운영. Vast가 2026년 Haven-1 발사를 목표로 선두.

목표 Stage 5 (crewed ops) — 궤도에서의 유인·상시 상업 운영.

정거장의 가압 거주 부피(미발사 기체는 설계값) — 각 후보가 제공하는 공간 규모의 가장 분명한 척도. 참고로 ISS는 약 916 m³.

정거장이 수용하도록 설계된 인원. 소형(Vast Haven-1, 4명)부터 대형(Orbital Reef, 약 10명)까지. ISS는 약 7명.

연간 발표된 동료심사 우주정거장·미세중력 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.

파운드리가 양산 중인 가장 미세한 공정 노드. "nm" 명칭은 물리 치수가 아닌 마케팅 라벨이라 밀도와 함께 읽어야 하지만, 여전히 프런티어를 표시합니다. 2025년 3사 모두 2nm급 양산 도달(TSMC N2·삼성 SF2·인텔 18A); 수율·물량은 TSMC가 선도. 다음 목표: 1.4nm급(~2028).

수탁생산(파운드리) 시장의 매출 기준 점유율. TSMC가 약 3분의 2를 쥐고 있으며, 이 우위는 복리로 작동합니다 — 많은 물량이 다음 노드를 자금 대 격차를 벌립니다. 삼성은 멀찍이 2위, 인텔 파운드리는 신규 외부 플레이어.

팹·장비에 대한 연간 설비투자 — 프런티어에 남기 위한 가혹한 비용. 선단 팹 한 곳에 약 200~300억 달러가 들고, 이를 감당할 기업은 소수뿐. TSMC 단독 연 약 400억 달러 가이던스.

연간 발표된 동료심사 반도체 리소그래피·공정 논문 수(OpenAlex 기준). 모멘텀의 대리지표 — 자동 수집·사람 검증.