<앵커>
젠슨 황 엔비디아 CEO의 한 마디에 미국과 우리증시에서 양자 관련주가 폭락했습니다.
양자컴퓨터를 개발하는 회사나 전문가들은 젠슨 황의 발언에 곧바로 반박하고 나섰는데요,
도대체 누구 말이 맞는 건지, 양자컴은 과연 게임체인저가 될 수 있을지, 산업부 홍헌표 기자와 알아보겠습니다.
젠슨 황의 발언은 많이 알려졌는데, 반박하는 의견은 어떤 내용인가요?
<기자>
젠슨 황에 반박하는 전문가들은 양자컴퓨터는 지금도 여러 곳에서 잘 쓰이고 있다고 말합니다.
실제로 현재 전문 분야에서 사용중인 양자컴은 기존 컴퓨터의 성능을 극대화해서 과거에는 할 수 없던 일들을 하고 있습니다.
마케팅이나 물류, 보안, 금융분야에서 양자컴을 주로 도입 중입니다.
특히 마스터카드나 HSBC 같은 글로벌 금융사들은 포트폴리오 최적화나 파생상품 가격 결정, 사이버 보안 등에 양자컴퓨터를 활용하고 있습니다.
지난해 기준 양자 컴퓨터 관련 시장규모는 9조원에 이르고 있고, 2031년에는 32조원을 넘을 것이라는 전망입니다.
젠슨 황도 이를 모르지는 않았을텐데요, 상용화 시점에 간극이 생긴 건 '유용한' 양자컴퓨터에 대한 인식의 차이로 해석됩니다.
젠슨 황이 말한 '유용한' 양자컴퓨터는 지금 엔비디아의 GPU 수준으로 굉장히 고도화되고 오류나 단점이 보완된 단계로 보수적으로 언급했다는 겁니다.
<앵커>
그렇다면 지금 이미 활용되고 있는 양자컴퓨터 관련 사업과 젠슨 황의 시각에서 보는 20년 뒤의 양자컴퓨터 관련 사업은 어떻게 달라지는 걸까요?
<기자>
양자컴퓨터의 두뇌인 QPU는 지금의 AI 성능보다 훨씬 빠르고 정확한 분석이 가능합니다.
QPU가 더욱 고도화 되면 기존 수퍼컴퓨터보다 30조배 이상 빠른 연산이 가능합니다.
즉, 수퍼컴퓨터로도 몇 년이 걸리는 데이터를 양자컴은 몇 초 만에 처리할 수 있는 겁니다.
현재는 데이터를 뽑아내는 것에서 최적화를 하는 방향으로 쓰고 있거나, 보안에 활용하는 정도인데, 장기적으로는 기초과학이나 우주항공, 바이오 등에서도 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다.
AI의 성능이 천문학적으로 빨라지면 우주항공, 자율주행, 신약개발 등에서 지금과는 차원이 다른 기여를 할 것으로 보입니다.
<앵커>
5년이든 20년이든 결국 양자컴퓨터가 상용화 되는 날이 올텐데, 그러면 현재 GPU와 AI칩 시장에서 독점적인 기술을 갖고 있는 엔비디아도 긴장해야하는 것 아닙니까?
<기자>
그렇습니다. 결국은 GPU가 CPU를 대체한 것처럼 머지않아 QPU가 GPU를 능가하는 날이 올 것이라는 전망입니다.
이렇게 되면 AI 시장을 주도하고 있는 엔비디아의 지위가 점차 흔들릴 수 있다는 목소리도 나옵니다.
물론 엔비디아도 손을 놓고 있지는 않습니다.
젠슨 황은 양자컴퓨터 산업에서 엔비디아가 분명한 역할을 할 것이라고 이야기 했는데요,
젠슨 황의 이야기 들어보시겠습니다.
[젠슨 황 / 엔비디아 CEO : 우리는 고전적인 양자의 일부가 되기에 완벽한 회사입니다. 현재 전 세계 거의 모든 양자 컴퓨팅 회사가 우리와 함께 일하고 있습니다. 양자 고전적인 CUDA-Q라고 부르기 때문에 CUDA를 양자로 확장해 알고리즘 시뮬레이션, 아키텍처 시뮬레이션, 아키텍처 자체 생성 및 언젠가 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 사용할 것입니다.]
엔비디아도 가능한 한 빨리 이 분야에서 성공하고, 미래의 컴퓨터를 만드는 데 도움을 주고 싶다고 말했습니다.
<앵커>
전세계가 양자컴퓨터 개발에 매달리고 있는데, 우리나라의 기술력은 어디까지 왔습니까?
<기자>
양자컴퓨터의 기술은 미국이 압도적입니다.
미국은 이미 1,000큐비트가 넘는 컴퓨터를 개발했습니다. 큐비트는 양자 컴퓨터를 계산하는 기본 단위입니다.
중국과 캐나다가 500큐비트, 유럽은 140큐비트인데, 우리나라는 아직 20큐비트로 걸음마 단계에 불과합니다.
어제(9일) 정부는 7년 내에 1,000큐비트급 양자컴퓨터를 개발하겠다고 밝혔습니다.
올해 양자사업 예산도 전년대비 50% 늘어난 1,980억원으로 늘렸고, 민관, 학계까지 공동으로 참여하는 연구도 활발히 할 예정입니다.
또 우리나라는 한미 양자기술협력센터를 설치했는데, 미국과의 공동연구를 통해 선진국과의 격차를 좁힌다는 목표입니다.
<앵커>
잘 들었습니다.
젠슨 황 엔비디아 CEO의 한 마디에 미국과 우리증시에서 양자 관련주가 폭락했습니다.
양자컴퓨터를 개발하는 회사나 전문가들은 젠슨 황의 발언에 곧바로 반박하고 나섰는데요,
도대체 누구 말이 맞는 건지, 양자컴은 과연 게임체인저가 될 수 있을지, 산업부 홍헌표 기자와 알아보겠습니다.
젠슨 황의 발언은 많이 알려졌는데, 반박하는 의견은 어떤 내용인가요?
<기자>
젠슨 황에 반박하는 전문가들은 양자컴퓨터는 지금도 여러 곳에서 잘 쓰이고 있다고 말합니다.
실제로 현재 전문 분야에서 사용중인 양자컴은 기존 컴퓨터의 성능을 극대화해서 과거에는 할 수 없던 일들을 하고 있습니다.
마케팅이나 물류, 보안, 금융분야에서 양자컴을 주로 도입 중입니다.
특히 마스터카드나 HSBC 같은 글로벌 금융사들은 포트폴리오 최적화나 파생상품 가격 결정, 사이버 보안 등에 양자컴퓨터를 활용하고 있습니다.
지난해 기준 양자 컴퓨터 관련 시장규모는 9조원에 이르고 있고, 2031년에는 32조원을 넘을 것이라는 전망입니다.
젠슨 황도 이를 모르지는 않았을텐데요, 상용화 시점에 간극이 생긴 건 '유용한' 양자컴퓨터에 대한 인식의 차이로 해석됩니다.
젠슨 황이 말한 '유용한' 양자컴퓨터는 지금 엔비디아의 GPU 수준으로 굉장히 고도화되고 오류나 단점이 보완된 단계로 보수적으로 언급했다는 겁니다.
<앵커>
그렇다면 지금 이미 활용되고 있는 양자컴퓨터 관련 사업과 젠슨 황의 시각에서 보는 20년 뒤의 양자컴퓨터 관련 사업은 어떻게 달라지는 걸까요?
<기자>
양자컴퓨터의 두뇌인 QPU는 지금의 AI 성능보다 훨씬 빠르고 정확한 분석이 가능합니다.
QPU가 더욱 고도화 되면 기존 수퍼컴퓨터보다 30조배 이상 빠른 연산이 가능합니다.
즉, 수퍼컴퓨터로도 몇 년이 걸리는 데이터를 양자컴은 몇 초 만에 처리할 수 있는 겁니다.
현재는 데이터를 뽑아내는 것에서 최적화를 하는 방향으로 쓰고 있거나, 보안에 활용하는 정도인데, 장기적으로는 기초과학이나 우주항공, 바이오 등에서도 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다.
AI의 성능이 천문학적으로 빨라지면 우주항공, 자율주행, 신약개발 등에서 지금과는 차원이 다른 기여를 할 것으로 보입니다.
<앵커>
5년이든 20년이든 결국 양자컴퓨터가 상용화 되는 날이 올텐데, 그러면 현재 GPU와 AI칩 시장에서 독점적인 기술을 갖고 있는 엔비디아도 긴장해야하는 것 아닙니까?
<기자>
그렇습니다. 결국은 GPU가 CPU를 대체한 것처럼 머지않아 QPU가 GPU를 능가하는 날이 올 것이라는 전망입니다.
이렇게 되면 AI 시장을 주도하고 있는 엔비디아의 지위가 점차 흔들릴 수 있다는 목소리도 나옵니다.
물론 엔비디아도 손을 놓고 있지는 않습니다.
젠슨 황은 양자컴퓨터 산업에서 엔비디아가 분명한 역할을 할 것이라고 이야기 했는데요,
젠슨 황의 이야기 들어보시겠습니다.
[젠슨 황 / 엔비디아 CEO : 우리는 고전적인 양자의 일부가 되기에 완벽한 회사입니다. 현재 전 세계 거의 모든 양자 컴퓨팅 회사가 우리와 함께 일하고 있습니다. 양자 고전적인 CUDA-Q라고 부르기 때문에 CUDA를 양자로 확장해 알고리즘 시뮬레이션, 아키텍처 시뮬레이션, 아키텍처 자체 생성 및 언젠가 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 사용할 것입니다.]
엔비디아도 가능한 한 빨리 이 분야에서 성공하고, 미래의 컴퓨터를 만드는 데 도움을 주고 싶다고 말했습니다.
<앵커>
전세계가 양자컴퓨터 개발에 매달리고 있는데, 우리나라의 기술력은 어디까지 왔습니까?
<기자>
양자컴퓨터의 기술은 미국이 압도적입니다.
미국은 이미 1,000큐비트가 넘는 컴퓨터를 개발했습니다. 큐비트는 양자 컴퓨터를 계산하는 기본 단위입니다.
중국과 캐나다가 500큐비트, 유럽은 140큐비트인데, 우리나라는 아직 20큐비트로 걸음마 단계에 불과합니다.
어제(9일) 정부는 7년 내에 1,000큐비트급 양자컴퓨터를 개발하겠다고 밝혔습니다.
올해 양자사업 예산도 전년대비 50% 늘어난 1,980억원으로 늘렸고, 민관, 학계까지 공동으로 참여하는 연구도 활발히 할 예정입니다.
또 우리나라는 한미 양자기술협력센터를 설치했는데, 미국과의 공동연구를 통해 선진국과의 격차를 좁힌다는 목표입니다.
<앵커>
잘 들었습니다.
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