"생성형 인공지능(AI) 성능 향상을 위해 양자컴퓨터가 주목받고 있습니다. 양자컴퓨터가 AI 연산 성능을 획기적으로 높일 수 있지만, 그만큼 에너지 소비량도 상당합니다. 광양자 컴퓨터는 AI 모델 학습·추론에 드는 에너지 소비를 줄이고 모델 성능을 높이는 개발 환경을 제공할 수 있습니다."

김유석 콴델라 코리아 대표는 10~12일 서울 코엑스에서 열리는 '디지털혁신페스타(DINNO) 2024'의 '디노 퀀텀포럼 2024' 컨퍼런스에서 광양자 컴퓨터 특장점을 이같이 밝혔다.

김 대표는 향후 기업들이 AI 연산을 높이기 위해 양자컴퓨터를 채택할 것이라고 봤다. 이 기술이 현존하는 일반 컴퓨터보다 AI 모델과 추론 속도를 높일 수 있어서다.일반적으로 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 처리하지 못하는 복잡한 연산 문제를 빠르게 해결할 수 있다. AI 학습 과정에서 가장 중요한 요소 중 하나가 '행렬 연산'인데, 양자컴퓨터는 이를 더 빠르게 수행 가능하다.다만 양자컴퓨팅 기술에 한계가 있다. 에너지·비용 효율성이 낮다. 우선 양자컴퓨팅 하드웨어(HW)는 잡음을 없애기 위해 극저온에서만 있어야 한다. 이때 냉각 시스템 구축에 높은 비용이 든다.

김 대표는 "양자컴퓨팅 큐비트는 양자 상태를 잃고 컴퓨팅 연산 정확도를 떨어뜨리기 쉽다"며 "이 문제를 해결하기 위해 오류 수정 코드(quantum error correction)가 연구되고 있지만, 여전히 완벽치 않다"고 지적했다. 이 외에도 양자컴퓨터에서 사용 가능한 큐비트의 수는 제한적이다. 또 큐비트 오류 수정·하드웨어 구축 어려움 등 효율적인 사용이 어렵다.

그는 광양자 컴퓨터가 기존 양자컴퓨터 한계를 보완할 수 있다고 강조했다. 광양자 컴퓨터는 빛 입자인 '광자'로 연산을 수행하는 시스템이다. 광자가 큐비트 역할을 한다. 김 대표는 "광자는 중첩 상태뿐 아니라 얽힘 등 양자적 특성을 획기적으로 갖췄다"며 "양자 연산에 매우 적합하다"고 평가했다.김 대표는 광양자 컴퓨터가 온도에 크게 영향을 받지 않는다는 점도 특장점으로 꼽았다. 기존 양자컴퓨터와 달리 극저온 냉각 장치가 불필요하다는 의미다.

그는 "광양자 컴퓨팅 시스템은 유지비와 운영 비용을 절감할 수 있다"며 "더 간단한 시스템으로도 작동 가능한 환경 구축까지 조성한다"고 설명했다. 이어 "광양자 컴퓨터는 에너지 소모 큰 AI 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 강점으로 작용할 수 있다"고 덧붙였다.

현재 콴델라는 프랑스 남부 메시(Massy) 지역에서 공장을 운영하고 있다. 매년 5~10대의 광양자 컴퓨터를 생산하고 있다. 프랑스의 OVH 클라우드, 캐나다 퀘벡의 엑사이온(Exaion) 등과 손잡고 에너지 문제 해결을 위한 공동 연구를 진행하고 있다. 내년까지 유럽의 HPC 센터에 장비를 공급할 계획이다.​