슈퍼컴퓨터로도 풀기 어려운 계산 문제를 단숨에 해결할 수 있다면 인공지능(AI)은 어떻게 진화할까. 그 상상력의 끝에 '양자기술'이 있다. 최근 몇 년간 전 세계 학계 및 산업계는 양자컴퓨터과 양자통신 그리고 이를 토대로 한 양자·AI 융합 연구에 눈을 돌리고 있다. 이미 구글·IBM·마이크로소프트 등이 양자 하드웨어를 활용한 AI 모델 실험을 진행 중이며 국내 연구기관들도 관련 프로젝트를 본격화하고 있다.

양자기술은 여전히 어렵고 추상적으로 느껴지지만, 그 원리는 우리 일상과 닿아 있다. 호수 위 겹치는 물결처럼 입자들이 움직이며 '중첩'과 '상쇄'를 반복한다. 이 현상을 계산과 통신에 적용하려는 시도가 양자기술이다.

핵심은 '연산 단위'다. 기존 디지털 기술은 '비트(bit)'에 기반해 0 또는 1 하나의 상태만 처리하지만, 양자기술은 '큐비트(qubit)'를 통해 두 상태를 동시에 다룬다. 특히 양자컴퓨터 내 큐비트를 활용하면 AI의 복잡한 패턴을 빠르게 계산할 수 있다. AI 연산 구조의 양자화가 주목받는 이유도 이 때문이다.

갈 길은 아직 멀다. 큐비트는 극도로 민감해 오류 없이 제어하기 어렵고 이를 구현하는 장치 역시 극저온과 고진공 등 까다로운 조건을 요구한다. 다만 양자 컴퓨터의 기술적 난제가 해결될 경우 파급력은 상상을 초월할 수 있다. 최근 기술개발 속도가 상당히 빠르다는 점도 기대를 높이는 요소다.

김용수 한국과학기술연구원(KIST) 양자기술연구단 단장은 "양자컴퓨터의 상용화까지 꽤 오랜 시간이 걸릴 것이란 걸 부정할 수 없지만 최근 10년간 구글과 IBM 등 글로벌 기업의 대규모 투자로 인해 상상할 수 없을 정도로 빠르게 기술이 발전해왔다"며 "예상보다 앞당겨질 가능성을 배제할 수 없고, 향후 양자컴퓨터 응용이 현실화한다면 계산 능력은 △신약 개발 △신소재 설계 △배터리 효율 예측 △항암제 개발 등 정밀한 시뮬레이션이 필요한 분야에 특히 유용할 것"이라고 말했다.

아울러 '한국의 양자 기술이 아직 초급 단계'라는 평가에 대해선 "미국과 중국을 제외한 대부분 국가는 비슷한 한계를 겪고 있다"고 진단했다.

이어 김 단장은 "지금은 4~5년 차이일 수 있지만 이 상태가 지속되면 10년 이상 벌어질 수 있다"며 "미국은 구글·IBM 등 기업 주도형 모델, 중국은 판 지엔웨이 교수 중심의 국가 주도형 모델을 구축하고 있는 반면 한국은 분산된 리더십과 부족한 산업화 체계로 인해 추격이 쉽지 않다"고 강조했다. 단순 시간적 차이가 아닌 투자 규모와 정책 집중도에서 오는 '구조적 격차'에 주목해야 한다는 지적이다.

돌파구는 있다. 그는 한국의 강점인 반도체 공정 기술을 중심으로 양자 기술 경쟁력을 확보할 수 있다고 봤다. 김 단장은 "큐비트 역시 일종의 정밀 소자"라며 "기존 반도체 인프라와 인력을 활용해 '국산 소자 기반의 양자 큐비트'를 개발한다면 한국만의 차별화 전략이 가능할 것이고 선진국의 양자 기술을 따라가기보다 우리가 잘할 수 있는 분야에 집중, 특화된 경쟁력을 확보해야 한다"고 조언했다.​