[출처: KIC글로벌혁신센터 https://www.kicchina.org/]
양자컴퓨터
양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터를 능가하는 초고속 연산을 할 수 있어 ‘궁극의 컴퓨터’로 불린다. 슈퍼컴퓨터를 포함한 기존 컴퓨터는 0또는 1중 하나의 값만을 표현할 수 있는 비트(Bit)를 기본 단위로 하는 이진법으로 정보를 처리한다. 이에 반해 양자컴퓨터는 0과 1이 중첩된 정보 단위인 '큐비트'(Qubit)로 복잡한 정보를 한순간에 처리한다. 큐비트 단위가 높아지면 높아질수록 연산속도는 기하급수적으로 빨라진다.
만약 양자컴퓨터가 8개 큐비트를 사용한다면 8비트 일반 컴퓨터보다 연산속도가 256배 더 빠르고, 16개 큐비트를 쓴다면 16비트 컴퓨터보다 약 6만5000배 더 빠르다. 70~100큐비트면 현존하는 최고 사양의 슈퍼컴퓨터보다 연산속도가 빠르다. 만약 인공지능(AI)에 양자컴퓨터 기술을 접목시킨다면 AI 학습속도가 수백배 빨라질 수 있다.
AI 시장이 커질수록 결국 막대한 계산량을 처리할 수 있는 양자컴퓨팅 기술 발전이 필요하다는 인식이 커지고 있다. 올해 미국 정책 당국은 AI와 양자컴퓨터 분야를 국가 전략 산업으로 지정했고, 유엔(UN)도 2025년을 ‘세계 양자기술의 해’로 지정했다.
[출처: 전자신문 https://www.etnews.com/]
양자컴퓨터의 진가
양자컴퓨터는 결국 어마어마한 경우의 수가 존재하는, 그 속에서 최적화를 필요로 하는 분야에서 진가를 드러낸다. 가장 대표적인 것이 암호해독이다.
현존하는 암호화 시스템은 대부분 RSA방식을 따르고 있다. 매우 큰 수는 소인수분해하기 어렵다는 점에 착안한 기술로, RSA 암호화에는 보통 100자리 이상의 소수가 사용된다. 이를 소인수분해하는 데에만 슈퍼컴퓨터로 수십년이 걸리는데 양자컴퓨터는 몇 분내로 끝낼 수 있는 것이다.
국방 분야에서 특히 양자컴퓨터에 대한 투자가 활발히 일고 있는 이유다. 적국의 암호화된 정보를 해킹해 국가기밀을 파악하는 용도로 사용할 수 있다.
최근 각광받는 분야는 신약 개발이다. 양자컴퓨터는 복잡한 분자 시뮬레이션을 가능케 해 단백질 구조와 약물이 어떻게 상호작용하는 지 예측할 수 있다. 이를 통해 새로운 작용 기전을 가진 신약 후보 물질을 찾아낼 수 있다.
기존의 신약 개발은 후보 물질을 찾는 데에만 엄청난 시간과 노력을 들여야 했다. 하지만 양자컴퓨터의 시뮬레이션으로 이러한 과정을 대폭 축소할 수 있게 되면서 더욱 신속한 신약 개발이 실현될 것으로 기대된다.
[출처: 동아일보 https://www.donga.com/]
빅테크, 스타트업들의 움직임
빅테크들도 양자컴퓨터 투자를 본격화 하기 시작했다. 구글은 최근 슈퍼컴퓨터가 10셉틸리언(10의24제곱)년 걸리는 문제를 5분 만에 풀어내는 양자컴퓨터를 개발했다고 발표했다.
IBM은 작년 말, 신형 양자칩 ‘퀀텀 헤론’을 공개했다. 2021년 출시된 127큐비트급 제품과 비교해 동일 연산 작업 시간을 112시간에서 2.2시간으로 대폭 단축한 제품이다.
구글, IBM외에도 아마존, MS, 메타 등의 빅테크 업체들이 양자컴퓨팅 시장에 뛰어 들고 있다.
뉴욕증시 스타트업 중에서는 아이온큐, 실스큐, 리게티, 디웨이브 등이 있다.
이른바 뉴욕증시 양자컴퓨팅 스타트업 4인방은 구글, IBM, 아마존, MS, 메타등의 빅테크 업체들보다 주가 변동폭이 크다.
빅테크 업체들이 여러 사업을 동시에 하는데 반해 위 스타트업들은 양자컴퓨팅에 올인하는 만큼 양자컴퓨팅 관련 소식에 변동 폭이 훨씬 더 큰 것이다.
내 데스크탑을 양자컴퓨터로 쓰는 날이 올까?
전문가들은 양자컴퓨터가 지금의 일반 컴퓨터를 완전히 대체하지는 않을 것으로 내다보고 있다. 양자컴퓨터는 일반 컴퓨터가 쉽게 접근할 수 없는 복잡한 계산에서 강점을 지니지만, 단순 계산에 있어서는 고전 컴퓨터가 오히려 나은 성능을 보여주기도 하기 때문이다.
또한 큐비트가 외부 환경에 매우 취약하다는 점에 있다. 온도, 전파, 자기장 등에 매우 민감해 조금만 작동 환경이 틀어져도 오류가 발생한다. 심지어 이 큐비트를 유지하는 것조차 쉽지 않다.
그럼에도 불구하고 양자컴퓨터에 주목할 수밖에 없는 이유는, AI를 구동하는 지금의 컴퓨팅 인프라가 막대한 에너지를 소비하는 방식으로 돌아가고 있기 때문이다. 양자컴퓨터는 AI의 학습 방식인 딥러닝 등을 단순화시키면서, 에너지효율은 높이고 성능은 뛰어난 AI를 실현할 수 있다.
