AI 시대, 양자칩의 등장은 무엇을 의미하나

인공지능(AI)은 이미 우리 사회 곳곳에서 막대한 데이터를 활용해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM), 영상·음성 생성 AI 같은 초거대 AI 모델들은 범용 컴퓨팅 한계를 시험하며 빠르게 진화하고 있습니다. 이런 시점에 마이크로소프트가 발표한 ‘Majorana 1’ 양자칩은, AI와 양자 사이에 새로운 시너지를 불러올 ‘게임체인저’로 떠오르고 있습니다.

AI 시대, 기존 하드웨어의 한계가 두드러지다

AI 모델이 거대해질수록 GPU나 CPU 같은 기존 하드웨어는 연산 성능과 전력 소모 면에서 한계가 뚜렷해지고 있습니다. 수주~수개월씩 걸리는 대규모 학습, 천문학적 전력비 등은 AI가 한 단계 도약하기 위해서는 전혀 다른 연산 기술이 필요하다는 점을 시사해 왔습니다. 이런 한계 상황에서 양자컴퓨팅이 주목받는 이유는, 큐비트가 가진 ‘양자적 병렬성’을 기반으로, 고전 컴퓨터가 다루기 어려운 복잡한 계산(초대규모 최적화, 분자 시뮬레이션 등)을 빠르게 처리할 잠재력이 있기 때문입니다.

MS, 양자칩 ‘마요라나 1’ 발표… “실용 가능성”을 증명하다

양자컴퓨터는 오랜 기간 연구되어 왔지만, 주로 이론적 가능성이 강조되거나 실험실 수준의 소규모 시범 장치로 소개되는 경우가 많았습니다. 그런데 최근 마이크로소프트가 선보인 ‘마요라나 1’ 칩은, 양자 에러를 대폭 낮추는 ‘토폴로지 기반’ 설계를 통해 실제 상용화를 위한 한 걸음을 내디뎠다는 평을 듣습니다. 이 칩의 사례는 “양자연산이 정말로 규모 있는 형태로 실현 가능해질 수 있다”는 뜻을 구체적으로 보여주는 사례이기도 합니다.

AI와 양자의 결합, 어디까지 가능할까?

AI 시대에 양자칩이 발표되었다는 사실이 가지는 가장 큰 의미는, 두 기술이 결합했을 때 훨씬 더 강력해질 잠재력에 있습니다. 특히 다음과 같은 측면에서 큰 변화를 기대할 수 있습니다.

첫째, 초거대 AI 모델 학습 가속화라는 측면입니다. AI 모델이 점점 더 대규모 데이터와 복잡한 연산을 필요로 하는 상황에서, 토폴로지 양자칩이 특정 연산을 분담해준다면 전체 학습 속도를 크게 단축할 수 있습니다. 이는 곧, 동일한 자원으로 더 큰 규모의 모델을 시도할 수 있음을 의미하며, AI 연구·산업 전반의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다.

둘째, 범용 최적화 문제 해결 능력이 향상된다는 점입니다. AI가 직면하는 주요 과제 중 하나는 복잡한 최적화 문제입니다. 기존 고성능 컴퓨팅로는 연산량이 폭증해 계산 시간이 오래 걸리거나, 근사해결에 의존해야 하는 경우가 흔합니다. 하지만 양자연산을 활용한다면, 훨씬 적은 자원으로 더 빠른 탐색과 최적화가 가능해집니다. AI 알고리즘이 그 결과를 학습·활용함으로써, 기존에는 불가능해 보였던 수준의 문제들도 해결할 수 있는 길이 열릴 수 있습니다.

마지막으로, 실시간 에러 보정을 통해 양자컴퓨팅 특유의 취약함을 상당 부분 완화할 수 있습니다. 양자칩은 주변 환경이나 노이즈에 매우 민감해, 에러율을 낮추기가 쉽지 않습니다. 그런데 최근에는 AI가 양자칩에서 발생하는 측정 데이터를 실시간으로 분석해, 노이즈 패턴이나 에러 발생 확률을 빠르게 예측하고 보정 루틴을 구동하는 방법이 주목받고 있습니다. 즉, AI가 작은 잡음이나 오차 문제를 기계학습으로 보정할 수 있게 되어, 대규모 양자컴퓨팅을 현실에 더 가깝게 만들 수 있다는 것입니다.

DARPA와의 협력으로 상용화 속도를 높인다

마이크로소프트가 미 국방고등연구계획국(DARPA)의 평가 프로그램에 참여하고, 최종 단계까지 진출한 사실도 눈길을 끕니다. 국방 분야뿐 아니라 민간 산업 전반에서까지 최첨단 과학기술을 육성하는 DARPA의 인증은, 해당 양자칩이 기술적 잠재력, 국가 전략적 가치, 그리고 상업적 활용도 면에서 높은 점수를 받았음을 의미합니다. 이는 곧 거대 자본과 인프라 지원을 발판으로, 실제 ‘대규모 양자컴퓨터’를 상용화하는 데 필요한 연구·개발 속도가 한층 빨라질 가능성을 시사합니다.

양자컴퓨팅의 가능성과 함께 온 한계와 난제들

양자컴퓨팅을 통해 AI 시대의 병목을 해결할 가능성이 열렸다고 해서, 모든 문제가 한꺼번에 사라지는 것은 아닙니다. 예를 들어, 대규모 양자칩을 안정적으로 관리하기 위한 냉각·제어 설비는 여전히 고가이고 복잡합니다. 게다가 양자칩 제조 공정이 커질수록 예기치 못한 노이즈나 재료 상의 변수가 드러날 수 있다는 우려도 제기됩니다. AI가 많은 측정 데이터를 처리·자동화한다고 해도, 윤리적·보안적 문제는 물론, 일부 기업·기관에 기술이 집중되어 편중 현상이 발생할 가능성도 배제하기 어렵습니다.

그럼에도 양자칩 등장의 의미가 큰 이유

그동안 “AI는 무한정 커질 수 없다”라는 의견과 “양자컴퓨터는 실현이 어렵다”는 회의론이 공존해 왔습니다. 그런데 이번 마요라나 1 칩의 발표와 같은 소식들은, 두 영역이 서로를 보완하고 함께 진화할 길이 열렸음을 시사합니다. 특히 “측정만으로 양자 연산의 안정성을 높이는” 마요라나 큐비트(토폴로지 아키텍처) 접근은, 대규모 양자컴퓨터를 비교적 단순·안정적으로 구현하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

AI 업계가 하루가 다르게 고성능 연산을 요구하는 만큼, 이를 뒷받침할 새로운 패러다임의 하드웨어가 필요하다는 점은 더욱 분명해졌습니다. AI 시대에 양자칩이 발표되었다는 사실은, 단순히 “양자컴퓨팅이 또 한 번 언급됐다”는 정도가 아닙니다. 초거대 AI 모델이 클라우드 인프라에서 운영되는 흐름과 맞물려, 최적화·시뮬레이션·암호화 같은 핵심 연산의 속도·정확도를 획기적으로 끌어올릴 수 있는 실마리가 보이기 때문입니다.