AI와 양자컴퓨터

미래를 여는 두 개의 계산 혁명
인공지능과 양자컴퓨터라는 두 핵심 기술이 어떻게 문명의 계산 방식을 바꾸고 있는지를 입체적으로 설명한다. AI는 데이터를 이해하고 예측하며 스스로 학습하는 능력을 통해 산업과 사회 전반의 의사결정 구조를 재편하고 있다. 동시에 양자컴퓨터는 고전 컴퓨터로는 풀기 어려운 문제를 새로운 계산 패러다임으로 해결하며 미래 기술의 가능성을 열고 있다. 이 책은 AI와 양자컴퓨터를 각각의 기술로 분리해 설명하는 데서 그치지 않고, 두 기술이 결합될 때 어떤 새로운 메커니즘과 혁신이 나타나는지를 집중적으로 다룬다. AI는 양자 시스템의 제어와 오류 보정을 돕고, 양자컴퓨터는 AI의 연산 병목을 돌파하는 기반이 된다. 이러한 ‘양자 AI’는 금융, 신약 개발, 기후 모델링, 최적화 문제 등에서 게임 체인저가 될 잠재력을 지닌다. 복잡한 수식과 이론 대신 핵심 개념과 실제 사례를 중심으로 구성해, 비전공자도 두 기술의 흐름과 의미를 이해할 수 있도록 안내한다. AI와 양자컴퓨터를 연결해 사고하는 힘을 기르는 데 초점을 둔 책이다.

AI와 양자컴퓨터가 각각 무엇을 바꾸고 있으며, 두 기술의 융합이 어떤 새로운 혁신을 만들어 내는지를 설명한다. 기초 개념부터 산업 사례까지를 아우르며, 양자 AI라는 새로운 패러다임 속에서 우리가 준비해야 할 미래의 방향을 제시한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

최종수
숭실대학교 IT대학 AI융합학부 교수다. 삼성전자 DS부문 산학협력교수와 숭실대학교 AI융합학부 겸임교수로 근무했다(2023.9∼2025.8). 캐나다 오타와대학교 전기공학 및 컴퓨터과학부에서 인공신경망과 신호처리 연구로 박사학위를 받았다. 삼성전자 통신연구소와 DMC연구소에서 이동통신 표준기술을 연구하였고, 국제 이동통신 기술 표준을 만드는 국제 기술협력 표준화 단체인 3GPP에서 삼성전자 Delegate로 활동했으며(2005∼2014), 3GPP TSG-GERAN 부의장을 역임했다(2007∼2011), 같은 기간에 삼성전자 영국연구소 Standards & Technology Enabling Director로 근무했다(2009∼2011). 이후 삼성전자 System LSI 사업부에서 Exynos 브랜드로 알려진 Mobile SoC 제품 마케팅 디렉터(2014∼2021)와 AVP사업팀에서 Advanced Package 마케팅 전략을 리드했다(2022∼2023). 현재 인공지능 반도체와 인공지능 응용 기술을 연구하고 있다.

미래를 여는 두 열쇠, AI와 양자컴퓨터

01 I의 이해
02 양자컴퓨터의 이해
03 AI와 양자컴퓨터의 만남
04 양자 AI
05 AI로 구현하는 양자 시뮬레이션
06 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅
07 양자 AI를 위한 소프트웨어와 플랫폼
08 양자 AI의 산업 응용
09 기술적 도전과 윤리적 고찰
10 미래 전망과 사회적 영향

앞으로 AI는 더욱 강력한 연산 능력, 적은 데이터로도 학습할 수 있는 효율적 모델, 사람 수준의 추론 능력 등 다양한 방향으로 진화할 것으로 전망된다. 특히 최근에는 AGI를 향한 연구가 활발하며, 이는 특정 작업에 한정된 기존의 ANI를 넘어, 다양한 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 AI를 지향하고 있다. 한 예로 구글 딥마인드는 로봇 조작, 이미지 캡셔닝, 게임 플레이 등 600여 가지의 다양한 작업을 처리하는 AI 모델 Gato를 개발했다. Gato와 같은 AI 모델은 규모를 확장해 가면 AGI에 가까워질 수도 있다.
－01_“AI의 이해” 중에서

양자컴퓨터 기술을 AI 기술 개발에 활용한 연구 결과들은 놀라운 성능을 보인다. 특정 문제에서 고전 컴퓨터와 비교하여 계산이 기하급수적으로 빠른 양자컴퓨터의 장점을 활용한 ‘양자 AI(quantum AI, QAI)’다. 중첩과 얽힘을 활용한 양자컴퓨터가 가지는 연산 이점을 활용하여 고전 컴퓨터로 해결하기 어려운 복잡한 문제를 획기적으로 처리할 수 있는 양자 우위를 활용하는 양자 AI는 기계 학습, 인공 신경망, 대규모 언어 모델 등의 AI 연구와 개발에 활용되고 있다. 실제 실험에서 기존 AI 모델이 2만 번 학습해야 도달하는 성능을 양자컴퓨터 기반 AI 모델은 단 26번 학습으로 달성한 사례도 보고됐다. 또한 양자컴퓨터는 기존 방식으로는 처리하기 어려운 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 파악할 수 있어 새로운 AI 발전 가능성을 제시하고 있다.
－03_“AI와 양자컴퓨터의 만남” 중에서

하이브리드 양자ᐨ고전 컴퓨팅 전략은 단지 기술적 한계를 보완하는 차원을 넘어, 양자컴퓨팅의 성능을 실용적으로 끌어올리는 핵심 방법론으로 자리를 잡고 있다. VQE의 경우, 분자의 바닥상태 에너지 계산을 위해 양자 회로로 파라미터화된 상태를 생성하고, 고전 알고리즘이 그 상태를 반복적으로 최적화함으로써 점점 정확한 에너지를 도출해 낸다. 이러한 방식은 NISQ 하드웨어에서 실행할 수 있으면서도 양자 우위를 실현할 가능성을 열어주었고, 현재 화학, 물리, 재료 과학, 금융 분야 등 다양한 실험적 시도에 적용되고 있다.
－06_“하이브리드 양자-고전 컴퓨팅” 중에서

양자 AI가 가진 압도적 연산 능력과 AI의 자율성이 결합할 경우, 사람의 예상 범위나 실시간 관리 체계를 벗어나는 ‘통제 불가능한 AI’ 출현에 대한 우려가 실제로 제기되고 있다. 연구자들은 고차원 최적화, 자율 의사 결정 등에서 AI가 스스로 목표를 재구성하거나, 미처 사람이 테스트하지 않은 조건에서 예측 불가한 결과와 방향성을 형성할 수 있다고 경고한다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트(AI agents 또는 agentic AI), 대규모 AI 자동화 및 강화 학습 시스템이 양자컴퓨팅으로 초고속 학습과 추론을 할 경우, 양자 AI는 사람이 이해하기 힘든 형태의 블랙박스화, 책임 소재 부재, 알고리즘 편향, 악의적 활용 등 위험의 스펙트럼이 넓어진다.
－09_“기술적 도전과 윤리적 고찰” 중에서