양자컴퓨팅, ‘대체’ 아닌 HPC·AI 결합으로 무게 옮긴다

양자컴퓨팅이 과도한 기대를 지나 고성능컴퓨팅(HPC)·인공지능(AI)과의 ‘실용적 통합’ 단계로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 업계에서는 양자 시스템이 기존 컴퓨팅을 밀어내는 대신, 슈퍼컴퓨터와 그래픽처리장치(GPU)를 보완하는 방향으로 자리 잡고 있다는 평가가 힘을 얻고 있다.

실리콘앵글 산하 더큐브(theCUBE) 방송에서 데이브 벨란테는 양자컴퓨팅, HPC, AI를 ‘제로섬 게임’으로 볼 필요가 없다고 짚었다. 그는 중앙처리장치(CPU), GPU, 그리고 양자처리장치(QPU)를 함께 활용하면 기존 방식으로는 풀기 어려웠던 문제에 접근할 수 있다고 설명했다.

이번 논의는 HPE 월드 퀀텀 데이 행사에서 진행됐다. 벨란테와 폴 길린은 양자 HPC 통합이 왜 중요해지고 있는지, 또 물리학 연구실 밖 개발자들도 양자 기술을 사용할 수 있게 해줄 소프트웨어 추상화 계층 경쟁이 왜 핵심인지에 주목했다. 시장의 관심도 독립형 양자컴퓨터 자체보다 ‘하이브리드 아키텍처’ 구축으로 옮겨가는 분위기다.

슈퍼컴퓨터와 GPU 옆으로 들어오는 양자컴퓨팅

폴 길린은 이제 시장의 질문이 ‘양자컴퓨팅이 오느냐’가 아니라 ‘어디에 어떻게 배치되느냐’로 바뀌고 있다고 진단했다. 연구자들은 양자 기술의 한계를 더 분명히 인식하고 있으며, 그 결과 기존 슈퍼컴퓨터와 GPU 인프라 안에 양자 시스템을 연결하는 방식을 찾고 있다는 것이다.

그는 연구 현장에서 양자컴퓨팅이 기존 장비를 대체하기보다 보완하는 역할에 초점이 맞춰지고 있다고 설명했다. 이는 휴렛팩커드 엔터프라이즈가 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅 인프라 투자에 속도를 내는 흐름과도 맞물린다. 양자컴퓨팅을 별도 실험 장비가 아니라 기존 HPC 포트폴리오의 연장선으로 보는 시각이 확산하고 있다는 의미다.

이 같은 접근은 상용화의 현실적인 경로로도 읽힌다. 현재 양자 하드웨어는 특정 계산에서 잠재력을 보이지만, 범용 시스템으로 독립 운영되기에는 제약이 크다. 반면 기존 HPC와 AI 환경에 특정 연산용 ‘가속기’처럼 연결하면 실제 활용 가능성이 더 빨리 커질 수 있다.

‘양자컴퓨팅의 파이썬’이 필요한 이유

업계는 하드웨어 못지않게 소프트웨어가 병목이라고 보고 있다. 길린은 개발자들이 복잡한 물리 지식 없이도 양자 시스템을 호출하고, 어려운 계산을 수행한 뒤 결과를 다시 기존 애플리케이션에 붙일 수 있게 해주는, 이른바 ‘양자컴퓨팅의 파이썬’이 필요하다고 강조했다.

그는 인터뷰를 종합한 결과, 양자컴퓨터용 소프트웨어 개발은 아직 ‘석기시대’에 가깝다고 평가했다. 더 많은 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 도구가 나오기 전까지는 양자 기술이 연구실 프로젝트 성격을 크게 벗어나기 어렵다는 뜻이다.

이는 시장 확대의 핵심 조건이 하드웨어 성능 경쟁만이 아니라는 점을 보여준다. 실제 산업 현장에서는 사용 편의성, 개발 환경, 기존 시스템과의 연동성이 확보돼야 양자 HPC 통합도 속도를 낼 수 있다. 결국 누가 더 좋은 QPU를 만들었느냐만큼이나, 누가 더 쉬운 소프트웨어 계층을 구축하느냐가 중요해지고 있다.

독립형보다 하이브리드가 먼저 열릴 가능성

글로벌 슈퍼컴퓨팅 센터들이 독립형 양자 시스템보다 하이브리드 구조에 베팅하는 이유도 여기에 있다. 이미 갖춰진 HPC와 AI 인프라 위에 양자 기능을 점진적으로 얹는 방식이 비용과 효율, 실제 도입 측면에서 더 현실적이기 때문이다.

양자컴퓨팅은 여전히 초기 단계 기술이지만, 방향성은 조금씩 선명해지고 있다. ‘모든 것을 바꾸는 단독 플랫폼’보다는 HPC와 AI를 보완하는 특화 기술로 먼저 자리 잡을 가능성이 크다. 시장이 기대만으로 움직이던 국면에서 벗어나, 실제 통합과 활용 방안을 따지는 단계로 들어섰다는 점에서 이번 논의는 의미가 있다.