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출처: 바이라인 네트워크
양자컴퓨터는 우리가 매일 쓰는 노트북처럼 곁에 두고 쉽게 사용하는 기기가 아닙니다. 전통 방식으로는 풀 수 없었던 난제를 푸는 용도입니다.
전통적인 방식의 컴퓨터로는 불가능했던 연산의 한계를 뛰어넘는 양자우위(Quantum Advantage) 가 현실화되고 있습니다. IBM은 양자컴퓨터가 금융과 제조 등 다양한 산업군에서 수조원 규모의 비즈니스 잠재력을 입증하고 있다고 발표했습니다. 아직 본격적인 상용화 이전인 연구 단계임에도 불구하고 말입니다.
IBM APAC 퀀텀 커넥트 2026
19일 서울 콘래드호텔에서 열린 ‘IBM APAC 퀀텀 커넥트 2026’ 기자간담회에서 페트라 플로리주네 IBM 퀀텀 글로벌 세일즈 총괄 디렉터는 “엄밀하게 얘기하자면 아직까지 양자컴퓨팅이 프로덕션에 적용된 건 아니며 기술 자체는 아직 리서치 단계에 있다”고 밝혔습니다. 그러나 “미래에는 프로덕션까지 적용해 활용하는 것을 목표로 하고 있다”고 덧붙였습니다.
금융 분야 사례
IBM에 따르면, 양자컴퓨터는 아직 연구 단계지만 기업들이 체감하는 가치는 이미 천문학적이며, 가장 두드러진 성과를 보이는 곳은 금융업계입니다.
플로리주네 총괄 디렉터는 글로벌 금융그룹 HSBC 의 사례를 들어 “HSBC는 채권 트레이딩을 최적화하는 데 양자컴퓨팅을 활용해 실제 비즈니스 가치를 찾고자 했다”고 설명했습니다. 기존 히스토리와 데이터를 가지고 양자컴퓨팅을 이용해 예측 가능성을 검증했을 때, 고전 컴퓨팅에 비해 34% 정도 결과가 더 좋았으며, 이를 금전적으로 환산하면 수십억 달러 규모의 가치가 발생한다고 강조했습니다.
제조 분야 사례
제조 업계에서도 슈퍼컴퓨터로 풀지 못했던 난제 해결에 양자컴퓨터를 테스트하고 있습니다. 플로리주네 총괄 디렉터는 “보잉은 항공기의 침식·부식 문제를 해결하기 위해 새로운 소재를 찾아내는 분야에서 양자컴퓨팅을 활용할 수 있다”고 전했습니다.
AI와 양자컴퓨터의 차이
IBM 퀀텀 디렉터(박사) 백한희는 AI와 양자컴퓨터의 차이를 다음과 같이 설명했습니다.
- AI: 엄청난 양의 학습 데이터가 필요하며, 예시가 많을수록 계산 정확도가 향상됩니다.
- 양자컴퓨터: 특정 형식의 구조를 가진 데이터가 있으면 학습 없이도 정확한 계산이 가능합니다. 작은 데이터셋으로도 효율적인 연산이 가능해, 데이터가 부족한 신종 바이러스나 분자 구조 시뮬레이션 같은 미지의 영역에서 유용합니다.
백 박사는 코로나19 사례를 들어, 당시 고성능컴퓨터(HPC) 센터들이 연합해 바이러스 분자 구조를 분석했지만 양자컴퓨터는 사용되지 않았다고 언급했습니다. 그는 “슈퍼컴퓨터가 코로나19 백신 개발에 기여했듯, 양자컴퓨터도 향후 완전히 새로운 바이러스나 미지의 분자 구조 시뮬레이션 등 거대한 난제를 해결하는 데 쓰일 것”이라고 강조했습니다.
향후 전망: 하이브리드 컴퓨팅 시대
다양한 산업 분야에서 양자컴퓨터 실증 사례가 이어지면서, 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라 환경 구축도 구체화되고 있습니다. IBM은 미래 컴퓨팅 환경이 기존 CPU, GPU와 QPU(양자처리장치)가 결합하는 하이브리드 형태로 진화할 것이라고 전망했습니다. 일본에서는 이미 슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터를 통합한 하이브리드 시스템이 구축되어 연구진과 일부 기업에 제공되고 있다고 덧붙였습니다.
백 박사는 “앞으로는 워크플로우 디자인이나 컴퓨팅 리서치 매니지먼트의 소프트웨어 통합이 굉장히 중요하다”며 “전체적으로 컴퓨팅 아키텍처가 개발되어 CPU, GPU, QPU 세 가지 프로세서를 통합해 자연스럽게 사용할 수 있을 것”이라고 전망했습니다.
글. 바이라인네트워크