[ AI 플러스 ] AI 양자 컴퓨터 란 
 인공지능 ( AI ) 은 빠른 연산 능력 에 좌우 된다 . AI 고도 화 를 위해 컴퓨터 성능 을 향상 시키 려는 노력 이 이어지 고 있 다 . 현존 컴퓨터 는 기술 한계 에 도전 받 고 AI 머신 러닝 에서 도 취약점 을 드러냈 다 . 세계 각국 은 양자 컴퓨터 로 현존 컴퓨터 를 대체 하 려는 경쟁 에 뛰어들 었 다 . 
 반도체 집적회로 성능 이 18 개월 마다 2 배 증가 한다는 ' 무어 의 법칙 ' 이 한계 에 직면 했 다 . 컴퓨터 연산 능력 을 높이 기 위해서 는 논리 회로 양 을 늘려야 하 며 , 이 는 반도체 칩 에 보다 많 은 트랜지스터 를 집적 해야 함 을 의미 한다 . 
 1971 년 인텔 프로세서 에 사용 된 트랜지스터 는 2300 개 였 지만 2016 년 에 는 32 억 개 로 늘 었 다 . 한정 된 면적 에 보다 많 은 트랜지스터 를 집적 하 느라 원자 크기 로 축소 , 이른바 ' 터널 현상 ' 을 초래 했 다 . 전자 가 회로 를 따라 흐르 지 않 고 회로 밖 으로 빠져나가 면서 전류 제어 가 곤란 해졌 다 . 연산 능력 확대 를 위해서 는 프로세서 양 을 늘려야 했 지만 이 는 과도 한 전력 소모 를 초래 했 다 . 세계 최고 성능 슈퍼컴퓨터 는 축구장 절반 을 차지 하 며 연간 3 만 가구 가 사용 할 전력 을 소모 한다 . 
 머신 러닝 에서 도 현존 컴퓨터 는 한계 를 드러낸다 . AI 핵심 기술 인 머신 러닝 은 인간 이 명확히 프로그램 을 설정 하 지 않 아도 학습 할 수 있 는 능력 을 의미 한다 . 머신 러닝 에 는 크 게 정답 을 주 고 학습 자료 를 분석 하 는 방법 과 정답 을 주 지 않 고 분석 하 는 방법 이 있 는데 , 후자 를 수행 하 는 데 는 분류 되 지 않 은 많 은 데이터 가 제공 되 므로 계산 에 많 은 시간 과 에너지 를 소모 한다 . 
 현존 컴퓨터 한계 를 극복 하 고 AI 성능 을 위해 ' 궁극 의 컴퓨터 ' 로 불리 는 양자 컴퓨터 가 기대 를 받 고 있 다 . 양자 컴퓨터 는 현존 컴퓨터 대비 에너지 소모량 이 500 분 의 1 에 불과 하 면서 도 계산 능력 은 뛰어날 것 으로 예측 된다 . 
 양자 컴퓨터 는 디지털 0 과 1 을 동시 에 표현 하 는 ' 중첩 ' 원리 와 양자 의 동시 움직임 을 의미 하 는 ' 얽힘 ' 성질 을 이용 해 병렬 처리 가 가능 하 다 . 현존 컴퓨터 에서 는 0 과 1 을 순차 계산 해야 하 지만 양자 컴퓨터 는 한 번 에 0 과 1 을 계산 할 수 있 으며 그 수 는 이론 적 으로 무한히 늘릴 수 있 다 . 콩 을 골라내 는 작업 에 비유 하 면 현존 컴퓨터 가 빠른 속도 로 콩 을 한 개 씩 집어내 는 동안 양자 컴퓨터 는 큰 채 로 치 는 것 과 비슷 하 다 . 아무리 집어내 는 속도 가 빨라도 채 로 치 는 것 보다 빠를 수 는 없 다 . 물론 현존 컴퓨터 에서 도 병렬 처리 가 가능 하 지만 이 를 위해서 는 컴퓨터 여러 대 를 한 몸 처럼 연결 해야 한다 . 그러나 거대 한 슈퍼컴퓨터 수백 대 를 연결 할 때 필요 한 노력 을 생각 한다면 양자 컴퓨터 우월성 을 확인 해 줄 뿐 이 다 . 
 양자 컴퓨터 가 주목 을 받 은 계기 는 유용 한 알고리즘 이 발견 된 덕분 이 다 . 1994 년 벨 연구소 의 피터 쇼어 는 양자 컴퓨터 로 소인수 분해 를 해치우 는 ' 양자 연산 알고리즘 ' 을 개발 해냈 고 , 이 는 양자 컴퓨터 유용 성 을 증명 하 는 명백 한 사례 다 . 기술 완성도 가 높 아 지 며 양자 비트 ( 큐비트 ) 를 자유 롭 게 다루 고 , AI 를 위한 알고리즘 이 개발 된다면 양자 컴퓨터 는 AI 성능 이 한 단계 도약 하 는 데 중요 한 역할 을 할 것 으로 기대 된다 .