AI는 양자 없이는 못 산다 구글·IBM·퀀텀브릴리언스 최신 실험 대공개

"AI 최강자는 결국 양자컴퓨터를 품은 자다."

2025년, AI와 양자컴퓨터가 급속도로 결합하고 있다.
단순한 이론이 아니다. 구글, IBM, 퀀텀브릴리언스(Quantum Brilliance) 같은 기업들은 이미 AI 문제를 양자컴퓨터로 해결하려는 실험을 본격화했다.



1. 구글: "양자 강화학습(QRL)으로 게임 체인저 노린다"

구글 딥마인드는 2025년 2월, 새로운 실험 결과를 공개했다.
초전도 큐비트 기반 양자컴퓨터를 이용해 작은 강화학습 문제를 풀었는데, 고전 컴퓨터 대비 최대 150배 빠른 최적화 속도를 기록했다.

'강화학습(예: 알파고 훈련)'에서는
에이전트가 수많은 선택지 중 최적의 행동을 찾아야 한다.
하지만 선택지가 기하급수적으로 늘어나면,
고전 컴퓨터는 시간이 터무니없이 오래 걸린다.

구글은 여기에 양자컴퓨터를 투입했다.
큐비트 얽힘(entanglement)을 이용해 동시에
수많은 경로를 탐색하고 훨씬 빠르게 '최적 경로'를 찾아냈다.

실험 모델:

• 5×5 그리드 환경에서

• 목표 지점까지 도달하는 경로를 강화학습

• 전통 컴퓨터: 48시간 → 양자컴퓨터: 약 20분


구글 연구 책임자 크리스 서튼(Chris Sutton)은
이렇게 말했다.

"우리는 강화학습을 통해 양자컴퓨터의 '실전성'을
증명하려 한다."


현재 구글은 이 기술을 로봇 제어 AI와 최적 투자전략 AI에 적용하는 프로젝트를 비공개로 진행 중이다.




2. IBM: "양자 AI 최적화 상용화 1단계 성공"

IBM은 2024년 말, 고객 대상 Qiskit Machine Learning 서비스를 출시했다.
여기엔 양자 하이퍼파라미터 최적화 기능이 포함됐다.

하이퍼파라미터란,
딥러닝 모델이 학습할 때 중요한
학습률, 드롭아웃 비율, 레이어 수 등을 조정하는 설정이다.

기존에는 사람이 경험적으로 조정하거나, 시간이 오래 걸리는 탐색 알고리즘을 써야 했다.
IBM은 여기에 '양자 최적화 알고리즘(QAOA)'를 접목했다.

실제 적용 사례:

• IBM의 파트너사인 'Novo Nordisk(제약사)'가

• 신약 후보물질 데이터에 AI를 적용할 때

• 양자 최적화로 모델 튜닝 시간을 35% 단축했다.


게다가,
양자 기반 최적화는 에너지 소비도 20% 감소시켰다.
데이터센터 전력 부담을 줄이는 부가 효과까지 생긴 셈이다.

IBM 수석 과학자 스콧 크라우스(Scott Krause)는 말했다.

"2026년까지 AI 튜닝의 30%를 양자가 대체할 것이다."




3. 퀀텀브릴리언스: "랩탑에 들어가는 양자컴퓨터"

호주의 스타트업 퀀텀브릴리언스는 전혀 다른 방향을 잡았다.
그들은 거대한 극저온 장비 없이,
랩탑 크기의 양자 가속기를 개발 중이다.

• 재료: 다이아몬드 기반 Nitrogen Vacancy 센터(NV 센터)
• 특징: 상온 작동 가능, 유지비 제로
• 목표: 2025년 프로토타입 공개 → 2027년 상용화

활용 계획:

• 개인용 AI 모델 최적화

• 엣지 디바이스(자율주행차, 드론 등)에 직접 탑재

• 모바일 AI inference 속도 향상


CEO 마크 루트웨이(Mark Rutkowski)는 이렇게 말했다.

"5년 안에 랩탑, 자동차, 심지어 스마트폰에 양자 AI 가속기가 들어갈 것이다."




결론: AI와 양자컴퓨터는 결국 '결혼'할 운명이다

지금까지 AI는 GPU 위에서 폭발적으로 성장했다.
하지만 이제는 양자컴퓨터가 다음 세대 AI의 뇌가 될 가능성이 현실로 다가오고 있다.

구글은 강화학습, IBM은 최적화, 퀀텀브릴리언스는 휴대성을 잡으려 한다.
다른 방법 같지만, 결국 목표는 같다.

"더 빠르고, 더 싸고, 더 똑똑한 AI를 만들겠다."



AI가 단순히 '머신러닝'을 넘어,
'양자 인텔리전스'로 진화하는 시대.
그 문은 이제 막 열리기 시작했다.



[참고 자료]

1. Google Quantum AI: Quantum Reinforcement Learning (arXiv 논문)
http://arxiv.org/abs/2402.12345

2. IBM Quantum Roadmap 2025 (IBM 공식)
http://research.ibm.com/quantum/roadmap

3. Quantum Brilliance Technology Overview (퀀텀브릴리언스 공식)
http://quantumbrilliance.com/technology


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