양자컴퓨터란?
간단히 말하자면, 양자 역학에서의 양자 얽힘, 중첩, 텔레포테이션 등의 효과를 이용해 계산하는 컴퓨터를 말한다.
기존 컴퓨터가 0과 1만 구분할 수 있는 반면, 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 공존시킬 수 있다. 어떤 문제가 있을 때, 기존 컴퓨터는 0과 1의 2진법으로 이를 변환한 이후 하나씩 그 경우의 수를 순차적으로 처리해야하는 반면, 양자 컴퓨터는 이 문제들을 0과 1이 공존하는 상태에서 처리할 수 있다.
다시 말해, 기존 컴퓨터는 0과 1을 구분하는 1비트(bit) 단위로 데이터를 처리하는 반면, 양자 컴퓨터는 0과 1이 00, 01, 10, 11 등으로 중첩된 상태로 데이터를 처리할 수 있다. 이 때, 이 중첩된 단위를 "큐비트(qubit)"라고 한다.
큐비트가 얽힐수록 처리 가능한 정보량은 제곱으로 늘어난다. 100큐비트는 2의 100제곱 상태로 데이터를 처리할 수 있음을 의미한다. 때문에 이론적으로는 현재의 슈퍼컴퓨터가 수백년이 걸리는 문제도 양자 컴퓨터는 수초 내에 풀 수 있다고 한다.
양자컴퓨터가 주목받는 이유
- 24년 12월, 구글 윌로우(Willow) 칩 발표
양자컴퓨터와 관련된 기업들이 급격히 주목받게 된 데에는 2024년 12월, 구글의 양자 칩 '윌로우' 발표가 있다. 구글은 윌로우를 통해 기존에 양자컴퓨터 개발의 큰 걸림돌이었던 양자오류를 대폭 줄였다고 밝혔으며, 벤치마크를 통해 10자년이 걸릴 계산을 5분만에 끝냈다고 발표하였다. (참고로 우주 나이는 137.5억년이며, '자'는 억-조-경-해-자 순에 위치한 단위이다)
구글은 물리적 큐비트 배열을 테스트한 결과 3x3 그리드, 5x5 그리드, 7x7 그리드 단위로 규모가 커질수록 오류율을 절반 수준으로 줄일 수 있었다고 밝혔다.
평균 큐비트 수명은 5년전 발표했던 기술의 약 20마이크로초(μs)에서 68μs±13μs로 3배 이상 향상시키는 성과를 거둔 것으로 알려지는데, 큐비트 수명이 늘어난다는 것은 양자 상태(중첩, 얽힘 등)를 더 오래 유지할 수 있다는 뜻으로 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 양자 연산을 가능하게 한다.
때문에 멀게 느껴졌던, 또는 불가능으로 여겨졌던 양자컴퓨터 상용화가 눈앞에 온 것 아니냐는 기대를 만들어내며 현재의 아이온큐, 리게티 컴퓨팅 등 양자컴퓨터 관련 기업들의 주가를 폭등시킨 단초가 되었다.
* 큐비트와 윌로우
양자컴퓨터 성능을 가늠하는 지표는 큐비트의 숫자다. 큐비트가 중첩돼 많아질수록 계산 가능한 정보의 수를 늘릴 수 있다. 보통 큐비트 1개가 추가되면 계산 용량을 2배 정도 늘릴 수 있다. 구글 윌로우는 105큐비트를 탑재했다. 이는 기존에 존재하던 양자컴퓨터들의 큐비트 숫자보다 괄목할 만큼 진보한 것이다.
양자컴퓨터에서 현재 가장 중요한 것은 큐비트의 안정성이다. 큐비트는 온도나 전파, 자기장과 같은 외부 환경에 매우 민감해 오류가 발생하기 매우 쉽다. 과학계에서는 “먼지 한 톨만으로도 오류가 난다”고 표현한다. 이 때문에 큐비트의 숫자를 늘리기가 쉽지 않은데 구글 윌로우는 이 부분에서 개선책을 찾은 것으로 평가되고 있다.
- 기존 양자 기술과의 차별성
윌로우 칩의 양자오류 정정 핵심기술은 "논리적 큐비트"와 "표면코드(Surface codes)"다.
논리적 큐비트는 여러 개의 물리적 큐비트 간에 서로 정보를 보정할 수 있도록 연계해 오류를 감지하고 방지하는 기술이다. 표면 코드는 논리적 큐비트를 구현하는 과정에서 핵심적인 기술이다.
큐비트를 3x3 등 2차원 격자형태로 배치함으로써 양자가 외부환경과 상호작용하며 발생하는 디코히런스(Decoherence)나 게이트 오류 등을 방지하고 안정적인 계산을 유지할 수 있도록 돕는다.
구글은 두 기술을 비롯한 다양한 기술을 활용해 양자 오류 정정 기술이 성공적으로 작동할 수 있는 오류율의 임곗값을 넘어섰다며 상용화까지 상당한 진척을 거뒀다고 강조했다.
- 기존 컴퓨터 vs 양자 컴퓨터
양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터보다 빠르다는 건 무조건 맞는 말은 아니다. ‘특정 상황에서 빠르다’가 가장 정확한 표현으로, 특히 다양한 경우의 수를 고려해야 하거나 최적화가 필요한 경우, 양자컴퓨터가 유리하다.
기존의 슈퍼 컴퓨터는 0과 1로 짜여진 무수한 경우의 수를 만들고 이를 하나씩 계산해 나간다.
하지만 양자컴퓨터는 경우의 수를 따지지 않는다. 가장 최적의 결과가 관측되는 순간, 그 하나의 결과를 도출한다. 이는 계산 자체가 빨랐다기보다 '중첩' 현상을 활용해 계산의 횟수가 적어져서, 또는 감히 표현한다면 경우의 수를 따지는 계산의 횟수라는 개념이 사라졌기 때문에 가능한 일이다.
슈퍼컴퓨터는 연산력이 좋은 컴퓨터를 병렬하여 만든다. 한 대의 컴퓨터가 푸는 데 1분 걸리는 문제가 있다고 해보자. 컴퓨터 1대로 1000문제를 푼다면 1000분이 걸린다. 하지만 100대를 병렬해 풀면 10분에 끝난다.
현재의 엔비디아가 가장 각광받는 이유중의 하나가 바로 이 병렬 연산에 있어 가장 성능이 뛰어난 칩을 만들어내기 때문이다.
반면 양자컴퓨터는 한 대의 컴퓨터가 1000문제를 동시에 푼다. 때문에 한 번 계산할 때 걸리는 시간이 중요하다. 특정 이벤트에 대해 양자컴퓨터가 한번에 계산하는 시간이 많이 걸리고, 병렬로 구성된 슈퍼컴퓨터가 이를 처리해내는 시간이 양자컴퓨터보다 짧거나 비슷했다면, 이 경우 양자컴퓨터가 병렬 구성의 슈퍼컴퓨터보다 성능이 뛰어났다고 하기 어려울 것이다.
양자컴퓨터의 핵심 키워드
- 중첩
입자가 동시에 여러 상태로 존재한다는 의미다.
고전물리학이 적용된 거시 세계에서 동전은 앞면 혹은 뒷면 중 하나로 결정된다. 앞면인 동시에 뒷면인 상태는 있을 수 없다. 하지만 동전을 양자역학 세계로 옮기면 동전이 빙글빙글 돌며 앞면인 동시에 뒷면으로 존재한다. 다만 우리가 이를 측정하려 손을 대는 순간 중첩 상태는 붕괴되고 동전은 앞면 혹은 뒷면 중 하나의 값을 갖는다. 측정, 간섭, 개입, 관찰, 방해가 없다면 양자역학 속 세상은 중첩이 ‘디폴트(필수)’라는 의미다.
중첩을 활용하면 병렬 연산이 가능하다. 큐비트는 양자역학적으로 중첩된, 0이면서 동시에 1인 상태다. 단 7개의 큐비트만 갖춘 양자컴퓨터도 2의 7승인 128가지 연산을 동시 처리할 수 있다.
이러한 현상을 대표적으로 상징하게 된 것이 '슈뢰딩거의 고양이'이다.
1시간 뒤 상자를 열었을 때, 고양이는 어떤 상태로 존재하는가? 살아있는 상태인가, 혹은 죽어있는 상태인가?
- 얽힘
얽힘은 두 개 이상 입자가 강하게 연결돼 하나의 입자 상태가 정해지면 다른 입자 상태도 즉시 결정되는 현상이다. 얽힘 상태인 두 입자는 아무리 멀리 떨어져 있어도 연결된다. 이론적으로는 지구에서 달까지 떨어진 거리, 혹은 그 이상도 가능하다.
중첩이 컴퓨터의 병렬 연산을 가능하게 했다면 얽힘은 효율적인 정답 도출을 돕는 식이다.
컴퓨터에 논리 게이트(NOT, AND, OR)가 있듯 양자컴퓨터에도 양자 게이트(단일·다중 게이트)가 있어 얽힘을 제어한다. 게이트는 말 그대로 큐비트 상태를 변환시키는 일종의 알고리즘이다. 예를 들어 다중 게이트 중 하나인 CNOT 게이트(Controlled-NOT 게이트)를 쓰면 하나의 큐비트가 1일 때 다른 큐비트 상태를 0으로 반전시킬 수 있다. 얽힘을 제어하고 활용해 원하는 값을 도출할 수 있다는 의미다.
단, 얽힘은 그야말로 민감하고 예민한 현상이다. 늘 오류 발생 가능성을 지닌다. 얽힘 정도가 조금만 느슨해도 예상과 다른 결과값이 나올 수 있다.
- 오류
얽힘과 동반되는 것이 바로 양자오류(Quantum Error)다.
양자컴퓨터 개발 과정에서 가장 큰 문제점으로 꼽혔다. 특히 큐비트가 늘어날수록 양자오류 발생 가능성도 높아질 수밖에 없어 해결 불가능한 요소라는 지적이 있었다.
이에 각종 기업들이 ‘양자오류 정정(Quantum Error Correction·QEC)’ 기술을 개발해왔고, 구글이 2023년 2월 네이처지에 QEC 기술 시연에 성공했다는 논문을 발표했다. 큐비트 일부를 처음부터 QEC 용도로 할당하면 큐비트 개수가 늘수록 오히려 오류 발생은 줄어들 것이라는 주장이었다.
그리고 마침내 2024년 12월, 구글이 ‘윌로우’를 발표하며 이론을 증명했다고 밝히게 된다. QEC 기술을 활용했더니 큐비트가 늘수록 오류가 줄었고, 이를 기반으로 만들어낸 것이 105큐비트의 '윌로우'인 것이다.
양자컴퓨터의 대표적인 두가지 방식
- 초전도
먼저 구글과 IBM, 마이크로소프트 등 굵직한 빅테크가 집중하는 "초전도 방식(Superconducting Qubit)"이다. 전기 회로 형태로 큐비트를 구현한다. 다만 한 가지 조건이 있는데, 회로를 초전도 상태로 만들어야 한다.
초전도는 금속 등을 극저온 환경(-273.15℃)으로 냉각하면 전기 저항이 0이 되는 현상을 말한다. 일반적인 금속에선 전자가 전기 저항을 받으며 충돌, 전자의 양자 성질이 깨지지만 초전도 상태에선 전기 저항이 없어 전자의 양자 성질이 잘 깨지지 않는다. 이 때문에 큐비트 칩을 대형 냉각기 안에 집어넣는 모양새로 운용된다.
(맞다.. 지난 2023년 세간을 떠들썩하게 했던, 상온 초전도체 "LK-99"가 바로 이럴 때도 쓰일 수 있다.. 진짜 상온 초전도체였다면..)
초전도 방식은 장단점이 극명하다. 일단 확장 가능성(Scalability)이 높다. 회로로 이뤄진 칩을 만들고, 이를 냉각기에 넣는 방식인 만큼 기존 반도체 공정 활용이 가능해서다. 또한 마이크로파를 이용하는 만큼 게이트 조작에 필요한 시간도 상대적으로 짧은 편이다.
다만 대형 냉각기가 필요해 소형화에는 한계가 존재한다는 점, 상대적으로 외부 잡음 노출과 오류 발생 가능성이 높다는 게 문제로 꼽힌다. 구글과 IBM 등이 QEC 기술에 힘을 쏟는 이유다.
- 이온트랩
또 다른 방식은 아이온큐와 허니웰인터내셔널(자회사 퀀티넘) 등이 주력하는 "이온트랩(Trapped Ion)"이다. 이온트랩은 말 그대로 전자기장을 이용해 이온(전하를 띤 원자)을 진공 용기에 가두고 이를 큐비트로 활용하는 방식이다.
이온트랩도 장단점이 분명하다. 장점으로는 상대적으로 오류 발생 가능성이 적다. 전자기장으로 이온을 확실하게 묶어두기 때문에 비교적 안정적인 셈이다. 또 초전도 방식과 달리 상온에서 이용 가능한 점이 특징이다. 이온트랩이 단기 상용화 가능성이 높다고 평가받는 이유다.
다만 상대적으로 느린 조작 속도와 확장성이 걸림돌이다. 전자기장으로 잡아둘 수 있는 이온의 수가 제한되기 때문이다. 확장성 한계는 이온트랩 진영의 최대 고민거리다.
양자컴퓨터의 영향범위
- 블록체인
구글 윌로우가 발표되고 비트코인 시장이 급락한 적이 있다. 비트코인의 가장 강력한 기반인 암호화가 양자컴퓨터로 인해 순식간에 해독될 수 있다는 우려 때문이다. 구글은 가상화폐에 쓰이는 암호 알고리즘을 깨려면 400만큐비트가 필요하고 적어도 10년이 걸릴 것이라고 밝혔으나, 반대로 말하면 10년뒤에 가능할 수도 있다는 뜻임에 암호화폐 시장이 가장 큰 영향을 받고 있다.
실제로 이더리움의 창시자, 비탈릭 부테린은 몇해전 한 컨퍼런스에서 양자컴퓨터가 나오면 어떡하냐는 질문에 기존 암호화 알고리즘은 쓸모없어진다고 한 적 있다. 물론 이에 대비하여 양자 저항을 위한 여러 업그레이드를 진행중인것으로 알려진다.
- 인공지능 (Artificial Intelligence)
양자 AI는 양자컴퓨터와 AI를 결합하는 것이다. AI의 기본인 인공신경망 학습은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 반복하는 과정이다. 양자컴퓨터는 이런 계산을 병렬적으로 수행하기 때문에 학습 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있다. 방대한 데이터를 분석하고 학습 속도를 향상시켜 인공지능의 예측 및 의사결정을 더욱 정교하게 만들 수 있다.
AI 분야의 급격한 성장에 동반된 현실적인 문제도 있다. 현재 반도체는 물리적 한계에 가까워지고 있다. 반도체가 집적될수록 생기는 전력난도 문제다. 현재 가장 강력한 성능을 가진 미국 오크리지 국립연구소의 슈퍼컴퓨터가 쓰는 전력은 미국 내 3만 가구의 전력 수요와 맞먹는다. 반면 같은 연산능력을 보일 때 양자컴퓨터는 최대 1000배 적은 에너지로도 가능하다.
- 화학 및 약물 개발 (Chemistry and Drug Discovery)
양자컴퓨팅은 기존 슈퍼컴퓨터로 처리할 수 없는 복잡한 화학 시뮬레이션 문제를 해결한다다. 약물 분자 및 물질 시뮬레이션의 정확도를 높이고, 새로운 재료와 약물을 개발할 수 있는 가능성을 열어준다.
2024년 구글의 단백질 구조 예측 AI 모델인 알파폴드2를 개발한 구글 딥마인드 관계자들이 노벨화학상을 수상했다. 양자컴퓨터가 여기에 결합한다면, 알파폴드2는 약물과 단백질 구조의 상호작용을 예측하여 신약 후보 물질을 발굴할 때 강력한 도구가 된다. 복잡한 분자 시뮬레이션이 가능해져 신약 후보 물질의 효능과 안전성을 더욱 정확하게 예측하고, 새로운 작용 기전을 가진 약물을 개발할 수 있다.
양자컴퓨터 관련주
양자컴퓨터 산업은 (1)장치를 비롯한 외형을 만드는 하드웨어(HW) 제조, (2)양자컴퓨터 전용 프로그래밍 언어 등을 만드는 소프트웨어(SW) 개발, (3)양자컴퓨터를 판매하는 서비스 산업으로 크게 구분된다.
- 하드웨어
하드웨어 제조업체는 양자컴퓨터 핵심 요소인 큐비트, 지원 시스템, 제어 전자장치 등을 만든다. 구글, 아이온큐, IBM, 마이크로소프트, 디웨이브 등이 대표적이다. 다만, 이들 중 구글과 MS 등은 하드웨어와 소프트웨어 개발을 모두 담당하기도 한다.
- 소프트웨어
소프트웨어는 크게 시스템 소프트웨어와 애플리케이션 소프트웨어로 분류된다.
시스템 소프트웨어 공급업체는 양자컴퓨터를 위한 논리 프로그래밍 언어와 컴파일러(프로그래밍 언어 번역 프로그램), 오류 수정 소프트웨어를 제공한다. 즉, 양자컴퓨터 구동을 위한 소프트웨어 개발에 집중한다. 애플리케이션 공급업체는, 양자컴퓨터 기능을 응용한 금융·제약 산업용 소프트웨어를 만드는 회사다.
양자컴퓨터 소프트웨어 기업 대표 주자로는 양자컴퓨터 OS(운영체제) 개발사 CQC, 양자 제어 엔지니어링 프로그램 제공사 Q-CTRL, 양자 애플리케이션 제조사 자파타컴퓨팅, QCware 등이 있다.
- 서비스
서비스는 제공 방식에 따라 ‘온프레미스’와 ‘클라우드’로 나뉜다. 온프레미스 방식은 고객이 직접 컴퓨터를 구매한 뒤, 자체 시설에 설치하는 방법이다. 클라우드는 양자컴퓨터 서비스를 필요할 때만 사용하는 ‘구독권’을 판매하는 방식이다.
아마존 웹서비스(AWS), MS Azure 등 기존 클라우드 컴퓨터 서비스업체들이 서비스를 제공한다.
참고. 양자컴퓨터의 역사
- 1965년: 리처드 파인만과 양자컴퓨터의 시작
리처드 파인만은 1960년대 중반 양자전기역학 연구에서 양자컴퓨터 개념을 처음 제시하며, 현대 양자컴퓨팅의 기초를 닦았다. 그는 반입자가 시간을 거슬러 움직이는 일반 입자라는 예측을 통해 양자 시스템과 2진수 간 관계 연구의 기틀을 마련했다.
- 1980~1985년: 범용 양자 컴퓨터의 개념 정립
1982년 파인만은 자연 시뮬레이션에 양자역학을 적용해야 한다고 주장하며 관심을 끌었다. 1985년에는 데이비드 도이치가 튜링 기계에 양자 이론을 결합한 범용 양자 컴퓨터 개념을 제안, 양자 계산 이론의 기초를 세웠다. 이는 양자 컴퓨팅의 본격적인 발전을 위한 기반이 됐다.
- 1994~2000년: 혁신적인 양자 알고리즘
피터 쇼어는 기존 암호화 방식을 위협할 만큼 빠른 소인수 분해 알고리즘(쇼어 알고리즘)을 개발해 양자컴퓨팅의 가능성을 확장했다. 이후 그로버 검색 알고리즘과 세스 로이드의 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 등장하며 양자 알고리즘 개발이 본격화됐다. 또한, 디웨이브 시스템즈 설립으로 상업적 양자컴퓨팅 시대가 열렸다.
- 2000~2020년: 양자우월성과 상업적 발전
2001년 IBM은 쇼어 알고리즘을 7큐비트 프로세서로 구현하며 양자 컴퓨팅의 가능성을 입증했다. 2010년 디웨이브 시스템즈가 상용 양자컴퓨터를 출시했고, 2016년 IBM이 클라우드 기반 양자컴퓨팅 플랫폼을 공개했다. 다양한 기업과 연구소의 성과로 양자컴퓨팅이 실용화 단계에 접어들었다.
참고
매경이코노미(링크), 조선일보(링크), 지디넷(링크), 글로벌이코노믹(링크), CIO코리아(링크), 한국양자정보학회(링크), 포브스(링크)