양자 우위 현실화…신약·소재·금융 분야 적용 가속
양자컴퓨팅 기술이 실험실을 넘어 산업 현장으로 스며들고 있는 가운데, 신약 개발과 소재, 금융, 모델링 등 다양한 분야로 해당 기술이 확산될 잠재력이 크다는 전문가들의 의견이 나왔다. 30일 서울 코엑스에서 열린 '퀀텀3.0-양자이득 어디까지 왔나' 포럼에서는 콴델라·큐노바·SDT·오리엔텀 등 기업들이 양자컴퓨터의 실제 활용 가능성과 한계를 진단했다. 발표자들은 이미 특정 영역에서 양자 우위가 구현되고 있다고 강조하는 동시, 본격 도입을 위해서는 교육·프로그램·트레이닝 센터 등 인프라 확충이 필수적이라고도 역설했다. 기업분야에서 첫 주제발표자로 나선 광자 기반 양자컴퓨터를 개발 기업 콴델라는 양자 컴퓨터가 실제 산업 현장에 일부 도입됐으며, 추후 본격 도입될 것으로 내다봤다. 다만, 산업계에 완전 적용되기 위해서는 프로그램, 트레이닝 센터 등 인프라 구축이 필요하다는 의견이다. 콴델라는 현재 해당 인프라를 구축하며 양자 시대를 대비하고 있다. 김유석 콴델라 한국지사장은 “산업계에 적용하기 위한 프로그램을 만들어서 고객과 논의를 하는 중”이라며 “트레이닝 센터도 이제 오픈돼 있다. 양자 기술에 대한 교육을 할 수 있는 과정도 있다”고 말했다. 그러면서 “양자 컴퓨터가 들어가서 특정 부분의 성능을 발휘하는 제품은 지금도 나오고 있다”면서도 “배터리, 헬스케어 등 분야에 활용되는 것에는 다소 시간이 걸릴 것”이라고 봤다. 이미 양자 우위를 실현하고 있다는 의견도 나왔다. 김재완 큐노바 최고제품잭임자(CPO) 전무는 “올해는 많은 기업이 투자받으며 양자 시장 자체가 엄청나게 커졌다”며 “양자컴퓨팅이 양자 우위를 실현할 수 있는 것은 현재로, 특정한 유즈케이스와 특정 산업에서 소프트웨어적으로 양자 우위를 달성할 수 있다”고 진단했다. 이어 “개발하고 있는 알고리즘이 정확도를 유지하면서 시간을 줄이거나 같은 시간과 같은 비용으로 더 좋은 정확도를 계산할 수 있다면 양자 우위를 달성한 것으로 생각한다”고 설명했다. 김 전무는 양자컴퓨팅은 ▲신약 개발·소재 ▲언어모델(GPT) ▲수치 해석 ▲금융 모델링 등에 주로 응용되고 있으며 최근에는 양자컴퓨팅 자체로서 우위를 점하기보다 고전적인 GPU·CPU를 같이 활용해 계산 작업에 사용하고 있다고 말했다. 특히 큐노바는 HI-VQE 알고리즘으로 양자 우위를 실현했다고 강조했다. 그는 “고전 알고리즘과 순수한 양자 알고리즘 간의 단점을 보완하고 장점을 살리는 방법으로 비용을 줄이고 속도를 늘리며 성능과 계산의 정확도를 유지하는 방법을 사용하고 있다”고 밝혔다. 금융 분야에 적용된 사례도 소개됐다. 금융 AI 전문기업 오리엔텀의 추정호 기술본부장은 “ELS와 같은 복잡한 파생상품은 기존 몬테카를로 방식으로는 막대한 연산량이 필요하다”며 “양자컴퓨터를 활용하면 가격 산정과 리스크 관리의 효율성을 크게 높일 수 있다”고 설명했다. 추 본부장은 JP모건, 골드만삭스 등 글로벌 금융사들이 이미 채권 거래와 포트폴리오 최적화에 양자 알고리즘을 적용 중이라고 소개했다. 오리엔텀은 연세대학교와 함께 하이브리드 알고리즘 연구 및 파일럿 프로젝트를 진행하고 있으며, 실제 테스트에서도 유의미한 결과를 확인했다고 설명했다. 오리엔텀은 향후 금융 전반으로 연구를 확장해 2030년까지 다양한 알고리즘을 담은 미들웨어 플랫폼을 완성한다는 목표다. 추 본부장은 “양자 기술은 금융업계의 연산 패러다임을 바꿀 것”이라며 “산업적 활용 가능성은 충분하다”고 강조했다. 다만 양자컴퓨터에도 한계는 존재한다. 시간이 지남에 따라 큐비트 주파수, 위상, 게인 등이 서서히 변하는 '드리프트' 현상이 발생하기 때문이다. 이를 극복하기 위해 AI를 상호 보완적으로 활용해야 한다는 의견이다. 김은성 SDT 최고기술책임자(CTO)는 “드리프트 현상을 해결하기 위해서는 캘리브레이션이 필요하지만, 현재는 사람이 직접 하는 상황”이라고 지적했다. 이에 캘리브레이션의 속도가 느려지고, 다시 드리프트가 발생해 '밑 빠진 독에 물 붓기'와 같은 비효율적인 문제가 발생한다는 것이다. 김 CTO는 이를 해결하기 위한 대안으로 AI를 활용한 '지능형 캘리브레이션'을 제안했다. 그는 “단순 자동화에서 실시간으로 데이터를 해석하고 판단하는 지능화로 발전해 환경 변화에 즉각 대응할 수 있다”며 “이를 통해 운영 효율성 및 확장성을 극대화하고 실시간 피드백 루프를 통해 수백·수천 개 큐비트 파라미터를 자동 조정해 일관된 성능을 보장할 수 있다”고 덧붙였다.
