소 잃고 외양간 고치는 AI, 투자가 필요한 양자컴퓨팅

 

인공지능(AI) 기술 패권을 두고 미국과 중국이 치열하게 경쟁하는 가운데, 한국을 포함한 나머지 국가들은 이를 따라잡기 위해 노력 중입니다. 하지만 AI는 이미 막대한 자본과 데이터가 필요한 기술로 자리 잡았고, 선두 주자와의 격차를 줄이는 것이 점점 더 어려워지고 있죠. 방향과 타이밍을 놓친 아쉬움이 큰 대목입니다. 어찌됐건 과거(오래지 않은)가 그렇더라도 다음 시대의 핵심 기술로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서라도 선제적으로 제대로 된 투자를 해야 하는 것 아닐까 하는 생각이 듭니다.

 

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중국, 양자컴퓨터에서도 '게임 체인저'가 되나?

최근 중국이 세계에서 가장 빠른 양자컴퓨터를 개발했다는 소식이 전해졌습니다. 중국과학기술대 판젠웨이 연구팀이 개발한 '쭈충즈(祖沖之) 3호'는 기존 슈퍼컴퓨터보다 1000조 배 빠른 속도를 자랑한다고 하죠. 이는 구글이 지난해 발표한 최신 양자 기술 (칩셋 윌로우)보다도 100만 배 빠른 속도로, 중국이 글로벌 양자컴퓨팅 경쟁에서 또 하나의 중요한 이정표를 세웠다는 평가를 받고 있습니다.

 

사실 중국은 AI뿐만 아니라 양자컴퓨팅 분야에서도 막대한 투자를 해왔습니다. 중국과학기술대(USTC)는 지난 2020년부터 '쭈충즈 프로젝트'를 추진해왔고, 이에 대한 연구 결과는 피지컬 리뷰 레터(Physical Review Letters) 같은 세계적인 학술지에 실릴 정도로 인정받았습니다.

 

이번 중국 기술진의 발표는 얼마 전 세계를 떠들썩하게 만든 '딥시크'에 이어 양자컴퓨팅에서도 게임체인저가 될 기술을 공개한 것이란 판단입니다.

 

 

딥시크 이어 쭈충즈... 中, `슈퍼컴 1000조배 속도` 양자컴 개발

 

물론 다른 의견들도 있습니다. 이번에 공개된 것이 실험실 수준의 시제품으로 양산 제품과는 거리가 멀다는 것이죠. 양자컴퓨터를 생산하는 곳들 가운데 상용화되어 고객사에 제품을 납품하는 수준은 극히 드물기도 하고, 이런 기술을 개발하고 앞으로 더 나은 기술로 나아갈 수 있는 가능성을 충분히 보여줬다고 생각했기 때문에 부정적인 이견은 제게 크게 와 닿진 않았습니다. 

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양자 컴퓨팅에서 해결해야 하는 기술적 허들

현재 세계 양자컴퓨팅 시장은 크게 초전도 방식(구글, IBM, 중국 USTC)과 이온트랩 방식 (아이온큐), 광자 방식(중국 USTC, 캐나다 Xanadu)  등으로 나뉩니다. 그런데 아직은 어떤 방식이 표준이 될지 확정되지 않은 상태입니다. 

 

현재 양자컴퓨팅의 가장 큰 기술적 딜레마는 양자 오류와 스케일링 문제입니다.

 

1) 양자 오류 (Quantum Error) 문제

 

양자컴퓨터는 큐비트(Qubit)라는 단위를 사용해 정보를 처리하는데, 큐비트는 기존 컴퓨터의 비트(0 또는 1)와 달리 0과 1을 동시에 표현하는 '중첩' 상태를 가질 수 있습니다. 하지만 큐비트는 극도로 민감한 상태라서 아주 작은 외부 환경 변화(온도, 전자기장, 진동 등)에도 쉽게 영향을 받습니다.

• 큐비트가 외부 환경과 상호작용하면 '중첩'이 깨지는 deherence 현상이 발생합니다.
• 계산 도중 오류가 발생하면 결과값이 왜곡될 수 있습니다.

이를 해결하려면 오류를 정정하는 '양자 오류 정정(Quantum Error Correction, QEC)' 기술이 필수적이지만,

• 현재 양자 오류 정정 기술은 매우 높은 오버헤드가 필요합니다.
• 1개의 논리 큐비트를 안정적으로 유지하려면 수백~수천 개의 물리 큐비트가 필요할 수도 있습니다.
• 즉, 실용적인 양자컴퓨터를 만들려면 훨씬 많은 큐비트가 필요해지는 문제가 발생합니다.
• 참고) 최근 구글이 초전도 양자 칩 Willow를 공개했는데 여기에는 큐비트를 증가시킴에 따라 오류가 기하급수적으로 줄어들게되어 있어 관심을 끌었기도 했습니다. (기사)

 

2) 스케일링(Scale-up) 문제

 

현재 양자컴퓨터는 수십~수백 개의 큐비트 수준입니다. 이번에 발표된 것도 105 큐비트 수준이며 IBM은 최초로 1000 큐비트를 넘는 양자 프로세스를 개발한 바 있습니다. (링크) 하지만 실용적인 양자컴퓨팅을 위해선 이보다 훨씬 많은 수의 큐비트 (수십,수백만 수준?)가 필요합니다.

 

그러나 큐비트 수를 늘리는 것은 매우 어렵습니다.

• 초전도 방식(구글, IBM) : 극저온(-273°C) 환경이 필요해 대형 냉각 시스템이 필수입니다. 언론에 소개되는 양자컴퓨터의 거대한 형상은 작은 양자칩을 극저온으로 만들기 위한 외부 장치 때문입니다. -_-;
• 이온 트랩 방식(IonQ, Honeywell) : 레이저로 큐비트를 제어해야 하는데, 큐비트가 많아질수록 시스템이 복잡해집니다.
• 광자 방식(Xanadu, 중국 USTC) : 양자 광학 장비가 정밀해야 하고, 잡음이 많아지면 오류 발생할 수 있습니다. 

즉, 큐비트를 늘릴수록 하드웨어적인 한계와 오류 정정의 어려움이 증가하는 문제가 있습니다.

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AI 패권 경쟁에서 뒤처진 한국, 양자컴퓨터 연구에 집중 투자해야 하지 않을까?

AI, 이제 따라잡기 어려운 게임이 됐다

AI 기술은 단순히 뛰어난 알고리즘을 개발한다고 해서 성공할 수 있는 분야가 아닙니다. 막대한 양의 데이터, 초고성능 반도체, 어마어마한 연산 능력이 모두 맞물려야 하기 때문이죠. 

 

구글, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 미국 기업들은 물론이고, 중국도 정부 차원에서 AI 연구에 천문학적인 금액을 투자하고 있습니다. 반면 한국은 AI 반도체, 초거대 AI 모델, 데이터 인프라 등에서 선두권 국가들과 비교해 경쟁력이 부족한 상황입니다. 삼성전자와 네이버, 카카오 같은 기업들이 AI 연구를 진행하고 있지만, 이들이 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 'Gemini' 같은 모델을 내놓기는 어렵다.

 

결국 이미 앞서가는 국가들을 따라잡기보다는 새로운 기술로 돌파구를 찾는 것이 더 현명한 전략이 아닐까? 하는 생각을 할 수 밖에 없게 됩니다. 

 

양자컴퓨터, 아직 판이 완전히 굳어진 것은 아니다

AI와 달리 양자컴퓨팅은 아직은 상대적으로 개발 초기 단계라고 합니다. 물론 중국과 미국이 가장 앞서가고 있지만, 여전히 여러 국가가 연구를 진행할 여지가 있습니다. 특히 양자 네트워킹, 양자 내성 암호 등 우리나라에서 선도적으로 치고 나가는 분야도 있다고 알려져 있습니다. 그러니 기초 연구와 실용 기술 개발에 집중한다면 충분히 승산이 있지 않을까요?

 

한국, 양자컴퓨터에 적극 투자해야 한다

 

그렇다면 한국은 어떻게 해야 할까요? 전문가들은 다음과 같은 의견을 제시하고 있었습니다. 

1. 국가 차원의 장기적 투자
   • AI 분야에서 이미 격차가 벌어진 만큼, 양자컴퓨팅을 미래 전략 기술로 선정하고 집중 육성해야 한다.
   • 현재 KAIST, 서울대 등 일부 대학과 연구소에서 양자 연구를 진행 중이지만, 정부 차원의 대규모 투자가 절실하다.
2. 산업과 연계한 실용 기술 개발
   • 양자컴퓨터는 단순히 빠른 연산을 넘어 신약 개발, 금융 최적화, 사이버 보안, 기후 예측 등 다양한 산업에 적용될 수 있다.
   • 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 기업들과 협력해 양자컴퓨터 하드웨어 개발도 추진할 필요가 있다.
3. 글로벌 협력 강화
   • 양자컴퓨팅은 한 국가가 독자적으로 개발하기 어려운 기술이다.
   • 한국이 미국, 유럽 등과 공동 연구 및 기술 협력을 강화하면 글로벌 시장에서 중요한 역할을 할 수 있다.

 

그런데... 어찌 내용만 놓고보면 AI 분야하고 다를바가 없어 보입니다. ^^; 

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AI 기술 패권 경쟁에서 한국이 뒤처진 것은 아쉬운 현실입니다. 권투 시합이라면 아예 체급이 다른 선수끼리 경기를 해야 하는 상황이기 때문에 억울한 측면도 있다고 생각합니다. 하지만 AI만이 전부는 아닙니다.

미래 기술의 흐름을 보면, 양자컴퓨팅과 양자네트워크가 새로운 게임 체인저가 될 가능성이 큽니다. 지금이라도 국가 차원의 적극적인 투자와 전략적인 접근이 필요하다고 생각됩니다.

 

미국과 중국이 선점한 AI 시장을 따라잡는 것보다, 아직 판이 굳어지지 않은 양자컴퓨팅에서 기회를 찾는 것이 더 현실적인 전략이 아닐까요? 지금이 바로 한국이 새로운 기술 패권 경쟁에서 도전장을 내밀어야 할 때일 수도 있습니다.