언제부턴가 우리들 마음속 한편을 불편하게 만드는 것이 있습니다. 바로 오늘의 주인공 양자컴퓨터입니다. AI에 이어 차세대 기술로 주목받고 있지만, 그 복잡한 개념 때문에 이해를 포기하는 분들이 많은데요.
그래도 이제 더 이상 양자컴퓨터 공부를 미룰 수 없습니다. 세계 각국의 기업들과 연구기관들이 양자컴퓨터 개발에 총력을 기울이며, 작지만 의미 있는 성과들도 하나둘 나타나고 있기 때문입니다. 오늘은 아직까지 양자컴퓨터가 생소하신 분들을 위해 최대한 쉽고 간단하게 그 개념을 설명해드리고 자 합니다.
이해하려고 하면 안 됩니다
컴퓨터의 가장 기본적인 특징은 0과 1이라는 두 가지 신호만을 사용해 정보를 처리한다는 점입니다. 그리고 우리는 0과 1을 묶어 비트(bit)라고 부르는데요. 여러분들이 보고 계신 이 글자들과 이미지들도 컴퓨터가 보기에는 오로지 0과 1로 이루어져 있습니다.
양자컴퓨터도 0과 1일 사용하지만, 그 방법이 일반 컴퓨터와 다릅니다. 일반 컴퓨터가 항상 0 아니면 1이라는 명확한 상태만을 가질 수 있는 반면, 양자컴퓨터에서는 “누군가가 값을 관찰하기 전까지는 그 위치를 정확히 알 수 없다”라는 양자역학의 성질을 이용해, 0과 1이 동시에 존재하는 ‘중첩’ 상태에서 데이터를 처리합니다. 이러한 특별한 성질 덕분에 매우 빠른 연산이 가능해집니다.
이해를 돕기 위해 미로 찾기를 예로 들어보겠습니다. 한 번에 하나의 길만 찾을 수 있는 일반적인 컴퓨터는 모든 길을 차례대로 살펴봐야 한다면, 양자컴퓨터는 모든 경로를 동시에 탐색할 수 있어 더욱 빠르게 출구를 찾을 수 있게 됩니다.
여전히 이해가 되지 않는다고요? 사실 그게 정상입니다. 양자역학의 중첩 현상은 현대의 물리학자들조차도 완벽히 이해하지 못하는 영역이기 때문입니다. 심지어 천재 물리학자 아인슈타인도 이러한 양자역학의 확률적 성질에 대해 “신은 주사위 놀이를 하지 않는다”라며 부정하기도 했습니다.
그래서 오히려 이 현상을 너무 깊이 이해하려고 애쓰기보다는, 있는 그대로 받아들이고 점차 익숙해지는 것이 더 오히려 좋을 수 있습니다. 사실 기존 컴퓨터 동작 원리도 완벽히 모르지만 충분히 잘 활용하고 있는 것처럼 말이죠.
“양자컴퓨터란, 우리가 정확히 이해하긴 어렵지만 세상에는 명확하게 존재하는 ‘중첩’이라는 현상을 컴퓨터에 적용했고, 이를 통해 일반적인 컴퓨터에 비해 월등한 성능을 가질 수 있게 된다” 정도로만 이해하셔도 문제없을 것 같습니다.
이렇게 달라집니다
AI 시대에서 엔비디아가 각광을 받고 있는 이유는 바로 뛰어난 ‘GPU 기술’을 보유하고 있기 때문입니다. AI를 효과적으로 학습하고 운영하기 위해서는 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는데, GPU는 마치 수천 명의 계산기가 동시에 일하는 것처럼 병렬 처리가 가능해 AI 시대의 핵심 부품으로 자리 잡았습니다.
그런데 양자컴퓨터가 등장하면 어떻게 될까요? 양자컴퓨터의 등장은 이러한 계산 능력에 있어 완전히 새로운 차원을 열어줄 것으로 예상됩니다. 더 이상 엔비디아의 고성능 GPU를 구하기 위해 경쟁하지 않아도 된다는 의미입니다. 세계 각국에서 양자컴퓨터 투자 러시가 이어지고 있는 이유이기도 합니다.
엔비디아 역시 양자컴퓨터가 자신들의 사업 기반을 흔들 수 있는 기술임을 인식하고 있기 때문에, 최근 구글과 협력하여 개발에 박차를 가하고 있습니다. 물론 양자컴퓨터의 활용 분야는 비단 AI 분야에 국한되지 않습니다. 컴퓨터가 현대 산업의 근간이 되고 있는 것처럼, 양자컴퓨터의 등장은 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 불러올 것으로 기대됩니다.
대표적으로는 다음과 같은 분야에서의 혁신이 예상됩니다.
1) 신약 개발의 가속화
새로운 약물을 개발할 때는 수많은 분자 조합을 시뮬레이션해야 합니다. 양자컴퓨터는 이 모든 조합을 동시에 분석할 수 있어, 개발 기간을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다. 코로나 시대와 같이 긴급한 상황에서 특히 빛을 발할 것으로 기대됩니다.
2) 물류 최적화
단일 국가에서 물류 네트워크에서 최적의 경로를 찾는 것은 지금도 여전히 어렵습니다. 내비게이션의 실시간 최적 경로가 여전히 완벽하지 않은 이유이기도 합니다. 당연히 전 세계적인 물류 네트워크 통제는 더욱 복잡한데요. 양자컴퓨터는 모든 가능한 경로를 동시에 분석해 최적의 경로를 실시간으로 찾아낼 수 있게 됩니다.
3) 보안 체계의 대전환
양자컴퓨터의 발전은 현재 널리 사용되는 RSA, 이산대수 기반의 암호화 방식에 큰 위협이 될 것으로 전망합니다. 기존 컴퓨터로는 암호를 해독하는 데 수백 년이 걸리지만, 양자컴퓨터가 등장하면 순식간에 가능해질 수 있기 때문입니다. 이를 대비해 ‘양자내성암호’ 같은 새로운 보안 체계의 발전이 활발해질 것으로 예상됩니다,
이 밖에도 금융, 기후, 에너지 등 양자컴퓨터가 혁신을 가져올 분야는 무궁무진합니다.
여기까지 발전했습니다
최근 몇 년간 대중의 관심은 주로 직관적으로 이해하기 쉬운 AI 기술에 쏠려 있었지만, 그 사이 양자컴퓨터 기술도 많은 발전을 이뤄왔습니다. 양자컴퓨터는 크게 게이트형과 어닐링형으로 구분되는데요. 게이트형은 쉽게 말해 기존의 컴퓨터를 한 단계 진화시킨 형태로, 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다. 반면, 어닐링형은 특정 유형, 특히 최적화 문제를 해결하는데 특화되어 있습니다.
양자 게이트형의 대표주자는 IBM입니다. 양자컴퓨터 성능을 가늠하는 기준은 여러 가지가 있지만, 가장 대표적인 지표는 ‘큐비트 수’입니다. 쉽게 말해 큐비트가 많을수록 성능이 더 뛰어나다는 의미인데요. IBM은 이 분야에서 세계 최초로 1000 큐비트 이상의 프로세서 ‘콘도르(Condor)’를 선보이며 기술력을 입증했고, 지난 8월 공개된 Technology Magazine 조사에서도 1위를 차지했습니다.
한편, 양자 어닐링형은 초기에 비주류로 여겨졌습니다. 양자 게이트형이 일반 컴퓨터의 기본 소자인 논리 게이트를 양자역학 원리로 재구성했다면, 어닐링형은 완전히 다른 접근 방식을 택했기 때문입니다. 학계에서는 단순히 조합 최적화 문제를 빨리 푸는 알고리즘 정도로 치부했고, 활용 범위가 좁다며 ‘반쪽짜리 컴퓨터’라는 비판을 하기도 했습니다. 그러나 어닐링형을 채택한 D-Wave가 기존 컴퓨터보다 3600배 빠른 처리 속도를 기록하면서 분위기가 반전됐습니다. 특히, 가능성을 알아본 구글이 자신들의 연구개발에 사용하겠다고 나서면서 양자컴퓨터의 한 분야로 인정받고 있습니다.
그렇다면 한국의 발전 상황은 어떨까요? 기업 중심으로 발전하고 있는 글로벌과 달리 국내에서는 정부와 학계의 주도로 발전을 꾀하고 있습니다.
먼저, 순수 국내 기술로는 한국표준과학연구원(KRISS)이 개발한 20 큐비트 모델이 가장 앞서 있습니다. KRISS는 2026년까지 50 큐비트 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있는데요. 일반적으로 100 큐비트 이상 되어야 상용화가 가능하다고 평가되는 만큼, 아직까지는 가야 할 길이 멀었다고 볼 수 있습니다.
또한 연세대에서는 ‘IBM 퀀텀 시스템 원’을 설치 소식을 알려왔습니다. 국가로는 다섯 번째, 전 세계 대학 중에서는 두 번째로 도입한 사례입니다. 탑재된 모델은 127 큐비트 성능을 보유한 ‘이글(Eagle)’ 프로세서이며, 연세대는 이를 통해 바이오 업체와 협업하여 난치병 신약 개발과 항암 치료 연구를 하겠다는 계획을 발표했습니다.
아직은 불안합니다
양자컴퓨터는 엄청난 잠재력을 가진 기술이지만, 현재로서는 한계도 명확합니다. 가장 큰 문제는 큐비트의 불안정성입니다. 큐비트는 주변 환경의 아주 작은 변화에도 쉽게 영향을 받기 때문에, 양자 상태를 오래 유지하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 극저온(-273도)을 만들거나, 새로운 방법을 고안해야 하는데 아직까지 뚜렷한 해결책을 찾지 못하며 상용화에 애를 먹고 있습니다.
또한 현재의 양자컴퓨터는 오류 발생률도 높습니다. 기존 컴퓨터가 거의 완벽한 정확도로 계산을 수행하는 것과 달리, 양자컴퓨터는 아직 많은 계산 오류를 보이고 있습니다. 이러한 문제들로 실제로 의미 있는 계산을 수행하기까지는 더 많은 기술적 진보가 필요한 상황입니다.
지금까지 양자컴퓨터의 기본 개념부터 발전 상황, 그리고 앞으로 해결해야 할 과제들까지 함께 알아보았습니다. 어떤가요? 이제 양자컴퓨터에 대해 조금은 익숙해지셨나요? 이해하지 못했더라도 괜찮습니다. 오늘은 양자컴퓨터와 안면을 텄다는 것만으로도 충분히 의미 있는 시간이었다고 생각합니다.
마지막으로 이 글을 작성하면서 가장 많은 도움을 받은 김상욱 교수님의 말씀으로 마치려고 합니다.
“양자역학이 가진 모호함이 불편할 수도 있겠지만, 저는 이제 전혀 불편하지 않습니다. 이세돌 바둑기사와 대국을 했던 알파고 기억나세요? 당시 알파고의 수에 의문을 표했던 바둑기사들이 많았어요. 알파고가 둔 수들이 이해가 안 된다며 질 거라는 이야기들도 나왔어요. 하지만 알다시피 알파고가 승리했습니다.
즉, 인공지능을 이해할 수 없어도 승리는 알파고가 했다는 사실을 목격한 겁니다. 이 사건을 통해, 이기고 지는데 우리의 이해가 왜 중요하지?라는 생각을 했어요. 양자역학은 수학적으로 완벽합니다. 단지 우리가 이해를 못 할 뿐입니다. 인간은 우주를 이해하기 위해 만들어진 존재는 아니에요. 지금까지 쌓여온 인간의 지식만큼 이해할 뿐입니다.”
*위 글은 ‘테크잇슈’ 뉴스레터에 실린 글입니다.
테크잇슈는 제가 직접 만드는 쉽고 재밌는 IT 트렌드 레터입니다.
IT 이슈 모음과 위와 같은 칼럼을 전달드리고 있으니, 관심 있는 분들은 구독 부탁드립니다 🙂
해당 글은 Tech잇슈님과 모비인사이드의 파트너십으로 제공되는 기사입니다.
