양자컴퓨팅, 황금일터로 뜬다…4년 새 채용 450% 폭증

인공지능(AI) 기술이 빠르게 확산되면서 단순·반복적인 IT 업무가 자동화되고 있다. 그 결과 기존 개발자나 엔지니어의 일자리가 줄어드는 현상이 뚜렷해지고 있다.

반면 양자컴퓨팅 분야는 완전히 다른 흐름을 보인다. 북미와 유럽을 중심으로 채용 수요와 연봉이 가파르게 상승하고 있으며 국내를 포함한 아시아 지역에서도 투자와 인재 확보 경쟁이 가속화되고 있다.

특히 이 분야는 기존 IT와 개념과 업무 방식이 달라 AI가 당분간 대체하기 어려운 영역으로 꼽히며, 다양한 직무와 높은 보상을 무기로 차세대 유망 일자리로 자리 잡는 추세다.

11일 업계에 따르면 글로벌 빅테크는 AI 효율화를 이유로 대규모 구조조정을 진행 중이며, 국내 기업들도 개발자 채용을 줄이는 대신 양자 분야 인재 확보에 나서고 있다.

업계에 따르면 글로벌 빅테크 기업들은 AI 기술 도입에 따른 효율화 작업의 일환으로 인력 감축을 이어가고 있다. 국내 기업들 역시 개발자 채용을 줄이는 대신, 양자 분야 등 미래 기술 인재 확보에 집중하고 있다.

올해 5월 말 기준, 마이크로소프트·아마존·메타 등 세계 주요 기술 기업에서 발표된 감원 규모는 약 7만5천 명에 달한다. 지난해 같은 기간 약 5만5천 명보다 35% 이상 늘었다. 감원 대상은 영업·마케팅 부서를 비롯해 개발, 엔지니어링, 경영 부문까지 다양하다.

업계는 이러한 감원 배경으로 AI 인프라에 대한 대규모 투자와 인력 효율화 압박 그리고 AI가 기존 업무를 대체하면서 나타난 구조적 변화를 꼽는다. 채용 확대보다 조직 재편·비용 절감·효율성 극대화가 우선되면서 AI와 자동화 역량을 중심으로 인력을 재배치하는 모습이다.

반면 양자컴퓨팅 분야의 일자리 수요는 전 세계적으로 빠르게 늘고 있다. 링크드인에 따르면 2020년부터 2024년까지 양자가 포함된 직무 공고는 180% 증가해 2024년 중반 8천400건을 넘어섰다. 또 다른 조사에서는 같은 기간 450% 이상 증가했다고 분석하며 올 한 해에만 신규 양자 관련 일자리가 1만 개 이상 창출될 것으로 전망했다.

북미·유럽이 주요 채용 중심지지만, 중국과 인도를 중심으로 한 아시아권에서도 정부와 산업계의 적극적인 투자와 인재 확보 경쟁이 이어지고 있다.

양자 분야 채용이 급증하는 가장 큰 이유는 산업 성장 속도에 비해 인력이 턱없이 부족하기 때문이다. 미국 양자경제개발컨소시엄(QED-C)은 2030년까지 10만 명 이상의 추가 양자 전문 인력이 필요하다고 내다봤다.

현재 글로벌 기업의 35% 이상이 양자 프로젝트를 진행하고 있지만, 전문 인력 부족으로 일정이 지연되는 사례가 많다. 일부 구직자는 한 번에 여러 기업으로부터 채용 제안을 받는 경우도 적지 않다.

이러한 희소성과 전문성 덕분에 연봉 수준도 높다. 미국의 경우 양자컴퓨팅 엔지니어는 연 12만5천18만 달러, 박사급 연구원은 15만~25만 달러 이상을 받는다. 초급 직무라도 8만~12만 달러 수준이며 유럽에서는 초급 엔지니어가 10만 달러 이상, 고급 전문가는 30만 달러 이상을 받는 경우도 나타나고 있다.

양자컴퓨팅 관련 직무는 ▲양자 소프트웨어 엔지니어 ▲양자 알고리즘 개발자 ▲양자 하드웨어 엔지니어 ▲양자 기계학습 전문가 ▲양자 보안·암호 전문가 등으로 다양하다.

박사학위를 필수로 요구하지 않는 경우도 많으며 프로그래밍 실력과 기본적인 양자 지식만 갖춰도 진입할 수 있는 직무가 늘고 있다. 많은 기업이 입사 후 자체 교육 프로그램을 통해 양자 역량을 강화한다.

AI는 방대한 데이터로 학습해 패턴을 찾아내는 데 강점이 있다. 그러나 양자컴퓨팅 분야는 산업 전체 데이터셋 규모가 작고, 하드웨어와 알고리즘이 표준화되지 않은 초기 단계다. 기종과 아키텍처마다 최적화 방식이 다르고, 많은 기술이 소수 연구소·기업에서 비공개로 개발되기 때문에 AI가 학습할 수 있는 공개 데이터가 제한적이다.

또한 양자 알고리즘은 문제 구조에 대한 이해와 수학적 모델링이 필수이며, 물리적 제약과 수학적 최적화를 동시에 고려해야 한다.

현재 생성형 AI는 기존 알고리즘의 변형이나 결합에는 능하지만 새로운 계산 모델이나 수학적 증명을 창출하는 데는 한계가 있다. 이런 이유로 AI는 양자 분야에서 보조 역할에 머물고 있다.