AI 다음으로 떠오르는 양자? 양자컴퓨팅이란?

1 서론

요즘 사회를 움직이는 핵심 키워드는 단연코 인공지능이다. 이미 산업 전반에서 AI가 차세대 먹거리로 부상했고 실제로 대규모 데이터를 분석하거나 예측 모델을 개선하는 데 큰 역할을 하고 있다. 그런데 미래 기술의 판을 바꿀 수도 있다고 주목받는 분야가 또 있다. 바로 양자컴퓨팅이다. 

 

AI 다음으로 떠오르는 혁신 축으로 불리는 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터의 연산 방식과 전혀 다른 양자역학 원리를 활용해 데이터 처리 속도를 극적으로 끌어올릴 가능성을 지녔다. 이번 글에서는 양자컴퓨팅이 무엇인지 그리고 AI와 어떤 시너지를 낼 수 있는지 차근차근 살펴보며 앞으로 펼쳐질 미래상을 써보자 한다.

 

2 양자컴퓨팅의 원리

양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터가 0과 1만으로 정보를 표현하는 방식에서 벗어난다. 양자역학에 기반해 중첩 상태를 활용하는 큐비트라는 개념을 이용하며 여기에 얽힘이라는 특수 현상을 결합해 지수적으로 확장된 연산 능력을 구현한다. 단순 계산으로 치면 기존 슈퍼컴퓨터가 아주 오랜 시간 동안 풀어야 할 문제를 짧은 순간에 처리할 수도 있다. 이런 강력한 성능이 기대되는 이유는 큐비트가 여러 상태를 동시에 표현할 수 있기 때문이다. 문제 해결 과정에서 발생하는 경우의 수를 병렬로 탐색해 기존 방식보다 훨씬 빠르게 결과를 얻는 방식이다.

문제는 큐비트가 외부 충격이나 온도 변화 등 작은 요인에도 쉽게 민감하게 반응한다는 점이다. 이 때문에 양자 오류 정정 기술과 극저온 환경 유지 장치 등 복잡하고 비용이 많이 드는 인프라가 필요한 상황이다. 그럼에도 불구하고 전 세계 거대 기업과 연구 기관은 이 가능성을 매우 높게 평가하고 있고 또한 막대한 자원과 인력을 투자하고 있다.

 

3 AI와 양자의 만남

양자컴퓨팅이 꼭 AI를 대체한다는 의미는 아니다. 오히려 AI가 막대한 데이터를 효율적으로 학습하고 예측 정확도를 높이는 과정을 가속하는 데 양자컴퓨팅이 활용될 수 있다. 예컨대 딥러닝 모델을 학습할 때 필요한 매개변수 조정을 양자 알고리즘으로 시행하면 기존 방법보다 훨씬 빠른 속도로 최적 해를 구할 수 있을 것이라는 기대가 있다.

이런 융합 시나리오가 실현된다면 대규모 텍스트 또는 이미지 분석처럼 방대한 자원이 필요한 AI 작업에서 속도 면에서 유의미한 개선이 일어날 가능성이 크다. 더 나아가 지금까지 불가능하다고 여겨졌던 복잡한 시뮬레이션이나 정밀 예측 모델도 구현할 수 있게 될 전망이다.

 

4 미래 산업 구조의 변화

양자컴퓨팅의 도래가 실제로 이루어진다면 산업 전체의 구조가 바뀔 것이다. 예를 들어 금융 분야에서는 투자 포트폴리오 구성이나 리스크 분석 등 연산량이 거대한 업무를 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있다. 재해나 금융 위기 시 시나리오도 다수의 경우를 동시에 시뮬레이션해 최고의 대응 전략을 도출할 수 있을 것이다.

물류나 교통에서도 복잡한 네트워크 최적화가 중요해졌다. 전 세계를 오가는 물류 경로와 이를 실어 나르는 다양한 운송 수단을 효율적으로 배치하려면 연산 능력이 필수인데 양자컴퓨팅으로 그 계산을 순간적으로 할 수 있다면 비용 절감과 시간 단축 효과가 상당할 것으로 보인다.

 

5 보안과 암호 체계의 재편

이미 암호 보안 업계에서는 양자컴퓨터의 막강한 해독 능력이 이슈가 되고 있다. 기존 공개키 기반 암호는 소인수분해나 이산대수 문제의 어려움에 기반을 두는데 양자 알고리즘을 통해 이를 빠르게 풀 수 있는 길이 열리면 보안 체계 전체가 흔들릴 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 그래서 최근에는 양자 내성 암호 연구에 속도가 붙고 있으며 주요 국가들도 표준화 추진과 실용화 검토에 나서고 있다.

또한 양자 암호 통신 기술을 활용하면 지금보다 훨씬 나은 통신망을 구축할 수 있다는 의견이 있다. 양자 키 분배 같은 기술로 도청 및 정보 탈취 가능성을 원천적으로 차단하자는 것이다. 그런 점에서 보안 분야야말로 양자컴퓨팅이 가장 먼저 상용화될 수 있는 영역으로 꼽힌다.

 

6 의학과 신소재 분야의 혁신

의약 분야에서도 양자컴퓨팅은 해결사가 될 수 있다. 약물을 개발하기 위해서는 분자 단위 상호작용과 단백질 구조 등을 정밀하게 예측해야 하는데 기존 컴퓨팅으로는 시간이 너무 오래 걸렸다. 양자컴퓨팅은 다차원 상태를 동시에 고려해 시뮬레이션할 수 있어 신약 후보 물질 선별이나 부작용 예측이 훨씬 빨라지고 정확해질 것으로 예상된다.

신소재 공학도 마찬가지다. 다양한 화합물 조합과 물성 분석을 단시간에 처리해 원하는 특성을 가진 소재를 만들 수 있다면 에너지 혁명이라 불릴 만한 결과물이 나오리라는 기대가 크다. 에너지 저장소자나 고효율 태양전지 같은 분야에서도 양자컴퓨팅에 기반을 둔 혁신이 일어날 수 있다.

 

7 대중화 가능성과 남은 과제들

양자컴퓨팅은 분명 꿈의 기술처럼 여겨지지만 넘어야 할 산도 많다. 먼저 큐비트가 안정적으로 작동하도록 유지하는 기술이 여전히 정교하지 못하고 비용이 매우 높다. 또 오류 교정 기술이 완전히 확립되지 않아 규모를 크게 확장하기가 쉽지 않다. 냉각 설비와 같은 물리적 인프라도 일반적인 컴퓨팅 장비에 비해 훨씬 복잡하다.

그럼에도 불구하고 주요 기업과 정부 차원에서 꾸준히 기술을 발전시키고 프로토타입을 공개하는 사례가 늘고 있다. 세계 경제를 좌우하는 선도 기업들은 이미 양자컴퓨팅을 활용한 자료 분석이나 알고리즘 개발에 참여 중이며 적은 양자 컴퓨팅 클라우드를 시도하는 곳도 있다. 이대로 연구가 진전되고 인프라가 확충된다면 대중화 시점을 불가능한 이야기로만 치부할 수는 없을 것이다.

 

8 결론

AI 시대를 이끈 주인공이 딥러닝이었다면 그다음 주자는 누가 될까라는 질문에 많은 전문가가 양자컴퓨팅을 지목한다. 물론 AI가 선보인 실질적 성과와 비교하면 양자컴퓨팅은 아직 해결해야 할 기술적 과제와 높은 진입 장벽을 안고 있다. 하지만 이러한 난관이 오히려 근본적으로 기존 방식과는 전혀 다른 연산 패러다임을 제시하는 양자컴퓨팅의 가치와 잠재력을 돋보이게 한다.

곧 도래할 미래에는 AI와 양자컴퓨팅이 손잡고 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하는 세상이 펼쳐질 수도 있다. 지금 거론되는 수준보다 훨씬 더 파격적이고 다차원적인 분석 및 예측이 가능해진다는 뜻이다. 이는 우리가 접하게 될 새로운 산업 생태계를 예고하는 것이기도 하다. 결국 키워드는 융합이고 협력이다. 기업과 정부 연구소가 힘을 합쳐 양자 하드웨어를 개선하고 적절한 소프트웨어 프레임워크를 마련하며 보안 체계까지 확립한다면 아직은 먼 이야기처럼 들리는 양자컴퓨팅의 대중화를 기대해 볼 만하다.

이제 실험실 안에서 얼어붙은 큐비트로만 머물지 않고 사회 전반으로 확장될 양자컴퓨팅 시대가 조금씩 다가오고 있다. AI 다음을 궁금해하는 이들에게 양자컴퓨팅은 매우 유망한 답안이 될 것이며 서로 다른 분야로 확장되는 파급력을 통해 새로운 기술 혁명의 서막을 열어줄 것으로 보인다.