양자기술 뉴스, 컴퓨터 이야기만은 아닌가요?

01무슨 일인가

9월 9일 국회에서 열린 양자 국가전략기술 포럼은 연구와 산업, 국가 기술 전략을 함께 다뤘어요. 양자기술의 범위는 계산 기계 하나보다 훨씬 넓은데, 컴퓨팅은 정보를 처리하고 통신은 정보를 주고받으며 센싱은 물리량을 측정하는 식으로 저마다 역할이 다르거든요.

양자역학, 원자나 빛처럼 아주 작은 규모의 현상을 설명하는 물리 법칙은 일상에서 보는 물체의 움직임과는 다른 성질을 다뤄요. 이걸 제어해서 계산이나 측정에 활용하려는 게 바로 양자기술이고요. 이름에 '양자'가 붙었다고 모두 같은 장치이거나 같은 속도로 완성되는 건 아니에요. 어떤 기능을 만들려는 연구인지부터 확인하면, 낯선 용어에 굳이 압도될 필요가 없어요.

양자컴퓨터는 큐비트, 양자 성질을 이용하는 정보 단위를 다뤄요. 중첩(여러 상태의 조합으로 표현되는 성질)과 얽힘(여러 양자 상태 사이의 특별한 상관관계)을 이용해서 특정 문제를 다른 방식으로 계산하는 거죠. 미국 국립표준기술연구소는 익숙한 컴퓨터를 전부 대체하기보다 함께 쓰는 쪽에 가깝다고 설명하고요. 모든 작업을 무조건 더 빨리 끝내는 만능 기계라는 뜻은 아니에요.

02왜 이렇게 됐나

쓰임이 갈리는 이유는 같은 물리 성질을 서로 다른 목적에 이용하기 때문이에요. 계산에서는 유용한 답을 얻는 연산 방법이 중요하고, 통신에서는 양자 정보를 멀리 전달하는 기술이 필요하고요. 센싱, 상태나 변화를 측정하는 기술은 아주 작은 전기장이나 자기장 등의 변화를 읽는 데 관심을 둬요. 목표가 이렇게 다르니, 성능을 비교할 때 던지는 질문도 당연히 달라져야 해요.

양자통신은 컴퓨터와 센서를 연결하는 기반이 되기도 하고, 통신 경로에서 도청을 살피는 방식도 연구해요. 그렇다고 이름만으로 모든 보안 문제가 해결된다고 이해하면 범위가 너무 넓어지죠. 어떤 정보를 어떤 장치 사이에서 전달하는지부터 봐야 하는데, 양자 정보를 먼 거리로 보내는 과정에서 손실을 줄이고 정보를 유지하는 기술은 여전히 중요한 연구 과제로 남아 있어요.

양자센서는 원자의 성질 등을 이용해 시간이나 물리량을 정밀하게 측정해요. 원자시계처럼 이미 쓰여 온 사례도 있고, 더 작은 장치나 새로운 활용을 찾는 연구도 있고요. 반면 양자컴퓨터의 계산에서는 오류를 줄이고 안정적으로 작동하게 하는 과제가 더 큰 비중을 차지해요. 그러니 센서의 측정 성과가 곧 큰 양자컴퓨터의 완성을 뜻하는 건 아니에요.

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03이 격차는 얼마나 큰가

이번 포럼이 논의한 국가 전략의 목표를 보면 한국의 위치가 드러나요. 정부는 양자기술 수준을 세계 최선도국인 미국의 85%까지 끌어올리겠다는 목표를 세웠는데, 현재 수준은 미국의 62.5%로 평가돼요. 목표와 현재 사이에는 22.5%포인트라는 간격이 남아 있는 셈이에요.

투자 규모로 보면 양자기술은 아직 큰 비중을 차지하는 분야는 아니에요. 내년도 양자기술 관련 예산은 3,700억원으로 잡혔어요. 올해(2026년) 12대 국가전략기술 전체 연구개발 예산은 8조6,000억원이었는데, 내년에는 10조원대로 늘어날 전망이라 두 수치를 그대로 견줘 비율을 낼 수는 없어요. 정부도 2028년 이후 기술 발전 속도에 맞춰 투자 규모를 더 늘리겠다고 밝혔어요.

이런 숫자들은 계산·통신·측정을 통틀은 '양자기술 전체'를 기준으로 한 값이에요. 그러니 특정 실험실의 큐비트 수나 특정 기업의 성능 발표 하나를 이 국가 단위 격차나 예산과 같은 저울에 올려 비교하면 안 돼요. 어느 세부 분야의 어떤 성과인지를 먼저 확인해야, 이 격차와 예산이 뜻하는 바를 제대로 읽을 수 있어요.

04다르게 보는 쪽도 있다

양자기술의 성과 발표를 곧이곧대로 받아들이면 안 되는 이유를 보여주는 유명한 사례가 있어요. 2019년 9월 구글은 '시커모어'라는 양자컴퓨터 칩으로 슈퍼컴퓨터가 1만년 걸릴 문제를 200초 만에 풀었다며 '양자 우월성'을 달성했다고 발표했어요.

하지만 이 주장은 곧바로 다른 쪽의 반박을 받았어요. 경쟁사인 IBM은 같은 문제를 기존 슈퍼컴퓨터로도 이틀 반이면 더 높은 신뢰도로 풀 수 있다고 반박했고요. 2021년 3월에는 중국 베이징 연구팀이 그래픽카드 60개를 5일 동안 돌려서 시커모어의 계산을 그대로 재현하는 데 성공하면서, 기존 컴퓨터로는 불가능하다던 전제 자체가 흔들렸어요.

구글의 발표가 거짓이었다는 뜻은 아니에요. 다만 우월성을 달성했다는 한 줄 발표와, 그 우월성이 다른 연구자들의 검증을 거쳐도 그대로 유지되는지는 다른 문제라는 걸 보여준 사례예요. 이번 국회 포럼에서 나온 국내 성과 역시, 발표된 숫자 자체보다 그 숫자가 어떤 조건에서 어떻게 검증됐는지를 따라가며 읽는 편이 안전해요.

05나한테 뭐가 달라지나

기술 성과가 발표돼도 당장 구매 가능한 기기로 이어지는 건 아니에요. 계산·통신·측정은 성과를 판단하는 기준부터 서로 다르거든요. 실험 조건과 기존 방법에 대한 비교 대상도 결과의 의미에 영향을 주고요. 실험실에서 확인한 결과와, 여러 환경에서 반복적으로 쓸 수 있는 서비스는 확인해야 할 조건의 범위 자체가 다르죠.

특히 큐비트 수 같은 숫자 하나만으로 성능 전체를 판단하기는 어려워요. 정보가 얼마나 안정적인지, 계산 중 오류를 어떻게 다루는지, 풀려는 문제에 맞는 방법이 있는지가 다 함께 중요하거든요. 검증된 성능과 상용화 일정이 없으면 속도나 이용 시점을 섣불리 단정할 수 없고요. 연구 목표와 현재 이용 가능한 제품의 성능, 이 둘은 엄연히 다른 이야기예요.