이 분야 얼마나 유망하길래 젠슨 황도 말바꿨나...AI 다음의 ‘게임 체인저’ 될 수 있을까 [더테크웨이브]

이 분야 얼마나 유망하길래 젠슨 황도 말바꿨나...AI 다음의 ‘게임 체인저’ 될 수 있을까 [더테크웨이브]

최초입력 2025.07.28 15:00:00
‘양자컴’ 선도 글로벌 방산기업 탈레스그룹 마르코 에르만 최고과학책임자 단독 인터뷰

‘양자컴’ 선도 글로벌 방산기업 탈레스그룹
마르코 에르만 최고과학책임자 단독 인터뷰
지난 3월 미국 캘리포니아주에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 회의 ‘GTC 2025’ 넷째 날.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 양자컴퓨터 상용화에 20년은 걸릴 것이라고 했던 자신의 발언에 대해 사과하며 테크업계 이목을 집중시켰습니다.
앞서 황 CEO는 지난 1월에 열린 CES 2025에서 ‘실질적으로 유용한 양자컴퓨터가 언제 나올 것으로 보느냐’는 질문에 “15년은 너무 이르고, 20년이 적당할 것”이라고 밝힌 바 있죠.
구글이 초전도 양자칩 ‘윌로’를 공개하는 등 양자컴퓨터 상용화에 대한 기대감이 크게 부풀어 있었는데 이같은 황 CEO의 발언이 나온 이후 아이온큐·리게티 등 관련 기업 주가가 폭락하는 등 시장에 큰 파장이 있었습니다.

20일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 컨벤션 센터에서 열린 GTC 2025 일환으로 개최된 양자데이에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 양자컴퓨터 기업 임원들과 대화를 하고 있다. 로이터연합뉴스.

황 CEO는 당시 발언을 언급하면서 “질문에 답한 다음 날 양자컴퓨팅 업계 주가가 60% 떨어졌다는 것을 알게 됐다”면서 당시 발언이 혁신적인 기술 개발에는 오랜 시간이 필요하다는 원론적 입장을 밝힌 것이라고 해명했습니다.
그러면서 그는 “쿠다(CUDA) 플랫폼을 구축해 오늘날의 컴퓨팅 플랫폼으로 전환하는 데 거의 20년이 걸렸기 때문에 5년, 10년, 20년이라는 범위는 나에겐 그리 긴 시간이 아니다. 양자컴퓨팅은 엄청난 잠재력과 가능성을 가지고 있지만, 이 기술은 엄청나게 복잡해 성숙해지는 데 수년이 걸린다는 것은 당연하다”고 설명했습니다.
엔비디아는 올해 최첨단 양자컴퓨팅 기술을 배우기 위해 양자컴퓨팅 관련 기업들을 초청해 GTC 역사상 처음으로 퀀텀 데이를 마련했습니다. 엔비디아는 양자컴퓨터를 위한 플랫폼(CUDA-Q)을 갖춰놓은 상태죠.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO). 매경DB

이후 황 CEO는 지난 6월 11일(현지시간) 프랑스 파리에서 열린 유럽 최대 스타트업 박람회 ‘비바테크 2025’ 및 GTC 개발자 콘퍼런스에서 “향후 몇 년 안에 흥미로운 문제들을 해결할 수 있는 영역에서 양자컴퓨터를 실제로 활용할 수 있을 것이다. 양자컴퓨터는 변곡점에 진입하고 있다”고 진단했습니다.
이 같은 발언은 전날 IBM이 “2029년까지 오류 없이 작동 가능한 대규모 양자컴퓨터를 구축하겠다”는 계획을 발표한 뒤에 나온 것입니다.
급변하는 인공지능(AI) 시대 또 다른 ‘게임 체인저’로 전 세계가 양자컴퓨팅 기술 선점에 나서고 있습니다. 기존 컴퓨팅·AI와는 차원이 다른 ‘도약’이 가능할 것이라는 기대가 나옵니다.
양자컴퓨터는 기존 컴퓨터나 슈퍼컴퓨터보다 30조배 빠른 연산 능력을 갖춰 ‘꿈의 컴퓨터’로 불립니다. 1980년대 그 개념이 처음 제시돼 40년 넘게 개발 중이죠. 정보 연산 분야 ‘게임체인저’가 될 것이란 기대감이 큽니다.
시장조사업체 마케츠앤드마케츠에 따르면 세계 양자컴퓨터 시장은 올해 13억달러(약 1조7400억원)에서 2029년 53억달러(약 7조원)로 성장할 것으로 전망됐습니다. 특히 양자컴퓨팅은 인공지능(AI) 산업과 결합해 폭발적인 시너지가 예상됩니다.
양자컴퓨터 사업은 크게 세 부류로 나뉩니다.
양자컴퓨터 하드웨어 개발, 양자컴퓨터에서 활용할 수 있는 소프트웨어와 응용프로그램 개발, 그리고 양자컴퓨터를 이용해 어떻게 문제를 해결할지를 지원해주는 서비스 등입니다. 일정 수준의 하드웨어는 이미 개발에 성공해 상업화돼 있다는 평가를 받습니다.

마르코 에르만 박사. 탈레스그룹

이번주 <더테크웨이브>에서는 양자컴퓨팅 분야에서 세계적인 선도 기업 중 하나인 유럽 최대 방산업체 탈레스그룹에서 최고과학책임자(Chief Scientific Officer)를 맡고 있는 마르코 에르만(Marko ERMAN) 박사를 만나 AI와 양자기술의 현재와 미래, 상호보완적 시너지에 대한 혜안을 구했습니다.
그는 지난 30여 년간전통 통신산업에서부터 최신 양자·AI 기술에 이르기까지 변곡점마다 현장을 지켜본 인물로 탈레스의 과학 기술 연구와 개발을 총괄하고 있습니다.
오랜만에 한국을 찾은 그는 “AI와 양자는 각기 완전히 다른 기술이지만, 특정 응용 분야에서는 두 영역이 만나 상상 이상의 ‘하이브리드 혁신’을 낳을 수 있다”고 진단했습니다. 대규모 데이터를 분석하면서도, 복잡한 수학 문제를 한 번에 풀어낼 수 있는 미래형 문제해결 방식이 대표적입니다.
그는 “AI 신경망 학습의 속도와 에너지 효율성을 양자컴퓨팅이 크게 높일 수 있으며, 탑재 환경에 따라 서로가 보완재로 작동한다”고 설명했습니다. 양자기술의 상업화가 ‘센서’·‘위치추정’ 등 현실적 분야에서 먼저 이뤄질 것이라는 전망입니다.
탈레스의 기술철학 밑바탕엔 “혁신은 보이지 않는 곳에서 조용히 이뤄진다”는 인식이 깔려있습니다. AI와 양자가 결국 우리의 일상·산업 깊숙이 녹아들면서도, 소비자가 직접 그 ‘기술명’을 체감하지 않는 시기가 올 것이라는 관측입니다.
다음은 그와의 일문일답.
양자컴퓨터와 AI의 시너지는
-이번 한국 방문의 목적과, 한국의 기술 산업에 대한 인상이 궁금합니다.
=한국과는 30년 이상 인연이 있습니다. 초기에는 통신 산업 분야에서 한국을 접했죠. 탈레스에서도 22년 동안 꾸준히 한국과 협업했습니다. 이번에도 주요 논의와 미팅을 위해 방문했고, 특히 인공지능(AI), 양자(Quantum) 영역에 각별한 관심을 갖고 많은 전문가들과 교류할 수 있었습니다.
한국의 높은 기술수준 및 적극적이고 역동적인 분위기가 인상적이었습니다. 현지 파트너들의 도움으로 꽉 찬 일정 속에 한국의 AI, 양자 분야 현황을 파악할 수 있는 계기가 됐습니다.
-최근 화두인 AI와 양자컴퓨팅이 융합될 시 어떤 시너지 효과를 낼 수 있다고 보나요.
=AI는 방대한 데이터에서 연관성을 분석하고 패턴을 추출하는 데 강점이 있습니다. 통계적 방법론 기반이라 해답이 항상 절대적으로 유일하진 않지만 ‘최선’의 답을 신속하게 찾을 수 있죠.
반면, 오류 정정이 가능한 양자컴퓨터는 매우 복잡한 수학 및 최적화 문제에 대해 정확한 해답을 도출할 수 있습니다. AI가 데이터 집약적 학습에 많은 시간과 에너지를 소모할 때, 양자컴퓨팅은 특정 연산을 가속하거나 효율을 극대화하는 데 기여할 수 있는 것이지요.
실제로 위성에서 수집하는 SAR(합성개구 레이더) 영상을 처리할 때 AI와 양자컴퓨팅을 결합하는 하이브리드 모델을 연구 중입니다. 또 다른 가능성은 양자 구조에 특화된 새로운 프로그래밍 방식, 즉 ‘양자 머신러닝’ 개발로도 이어질 수 있습니다.
-그렇다면 구체적으로 양자 머신러닝은 무엇이고 실제 어떤 하드웨어에서 작동하나요.
=양자컴퓨터에는 세 가지 주요 형태가 있습니다. 상업용으로 나와 있는 ‘양자 어닐링(annealing)’, 아날로그 구조의 ‘NISQ(노이즈 중간규모)’, 그리고 오류 정정이 가능한 디지털 양자컴퓨터(Quantum Gate) 등입니다. 각각 적용 가능한 알고리즘과 활용 범위가 다릅니다.
모든 수학 문제가 양자컴퓨터로 풀리는 것은 아니므로 범용 PC처럼 생각하기는 어렵습니다. 양자 머신러닝은 주로 아날로그 양자컴퓨터에서 특정 유형의 문제해결에 특화돼 있습니다. 일부 문제에 매우 뛰어나지만, 범용적·일상적 문제 처리엔 제한적입니다.

양자컴퓨터 구현방식. 매경DB

※부연설명
AI는 대량의 데이터에 대한 상관관계 분석 및 패턴 추출에 특화되어 있습니다. 이는 통계적·확률적 해석에 기반합니다. 대부분 ‘최적의 답변(best solution)’에 근접한 답을 도출하지만, ‘절대 정답’임을 보장하지는 않습니다.
반면, 양자컴퓨팅(특히 오류정정가능한 양자컴)은 아주 복잡한 수학문제(정확한 해가 존재하는 문제)에 매우 강력하다는 평가입니다. 하지만 AI처럼 많은 데이터를 대량으로 핸들링하거나 처리하는 데 적합하지 않죠.
각 기술의 근본 성격이 매우 다르지만, 예컨대 AI 딥러닝의 데이터, 시간, 에너지 집약적인 학습 단계에서 양자컴퓨팅이 일부 연산을 가속하는 ‘조력자’로 기능할 수 있다는 분석입니다.
또 다른 방향은 ‘양자 머신러닝’이라는 새로운 연구분야입니다. 이는 양자컴퓨터의 특성을 살려 전에 없던 새로운 종류의 기계학습 신경망·알고리즘을 개발하는 시도로 주목됩니다.

오픈AI가 검토중인 하드웨어 사업. 양자컴퓨터 역시 포함 돼 있다. 매경DB

-AI나 양자기술이 사회와 산업에 어떤 파급효과를 줄 것으로 예상하나요.
=AI와 양자 등 첨단기술은 결과적으로 다양한 산업과 일상서비스에 ‘기술이 보이지 않으면서도 내재된’ 형태로 자연스럽게 파고들 것이라고 생각합니다.
예컨대 훨씬 정밀한 의료 장치, 뛰어난 자율 항법, 초정밀 보안, 개선된 기상 예측, 초소형 MRI 등 혁신적 서비스가 보편화될 수 있습니다. 소비자는 ‘기술 그 자체’가 아닌 ‘실질적 효용’을 체감할 것입니다. ChatGPT와 같은 대중적 변곡점보다는 점진적, 누적적 혁신이 오래 지속될 것으로 전망합니다.
-탈레스는 현재 어떤 영역에서 인공지능과 양자기술을 연구·사업화하고 있나요.
=탈레스는 인공지능과 양자기술 모두 30년 이상 깊이 있는 투자와 연구개발을 이어왔습니다. AI, 센서, 통신, 양자 컴퓨팅 알고리즘, 포스트양자암호 등 다양한 분야를 포괄적으로 연구하고 있습니다. 다각도로 상업화와 연구개발(R&D)을 추진하고 있습니다.
-AI와 양자 양쪽 모두에서 ‘에너지’ 소모 문제가 대두되고 있습니다. 탈레스는 이에 어떻게 대응하고 있나요.
=최근 AI, 특히 딥러닝 모델의 연산은 막대한 전력 소모와 연계되어 있습니다. 모든 기업이 ‘전력 효율화’를 중요한 R&D 과제로 삼고 있는 이유이기도 합니다.
양자컴퓨터 역시 처음에는 전력 소모가 획기적으로 낮을 수 있다고 기대했지만, 실제로 상용화를 위해 수천~수억 개의 큐비트와 오류 정정 회로를 구현해야 하다 보니 전체 시스템의 전력 예산이 상당히 커집니다. 예를 들어 쇼어(Shor) 알고리즘을 이용해 4000비트 암호키를 실제로 깨려면 수백만~수억 큐비트가 필요합니다.
이에 따른 에너지 소비 분석이 필수적입니다. 탈레스는 프랑스에서 주도한 BACQ 컨소시엄 등 국제 프로젝트를 통해 양자컴퓨터의 성능 예측과 실제 전력 소모 평가 기준을 마련하고 있습니다. 한국 스타트업의 참여도 언제든 환영합니다.
탈레스가 주목하는 양자기술은
-탈레스가 집중하는 양자기술 R&D 분야와 향후 시장 비전이 궁금합니다. 10년 뒤 생태계에 대한 전망은요.
=탈레스는 센서, 통신, 양자컴퓨터, 포스트양자암호 등 다양한 양자 영역에 전략적 투자를 확대하고 있습니다. 상업화가 가장 빠를 분야는 ‘센서’입니다.
예컨대 기존 GPS도 위성 내 원자시계 기반으로 동작하는데, 탈레스는 더 정밀한 차세대 원자시계와 양자 관성센서 개발에 박차를 가하고 있습니다. 양자 관성센서는 GPS 신호가 닿지 않는 지하, 바다, 굴착 현장 등에서도 극도로 정밀한 위치 측정이 가능합니다.
또한 유럽에서 양자 통신망 구축에도 앞장서고 있습니다. 양자컴퓨터의 상용화(FTQC)는 아직 시간이 더 필요하지만, 다양한 기술 플랫폼(초전도, 이온트랩, 실리카, 광자 등)에 대해 다수의 파트너와 경험을 축적하고 있습니다.
-본격적인 양자컴퓨터 시대가 되면 사이버보안, PQC(포스트양자암호) 대응 전략은 어떻게 바뀌게 될까요.
=실제 사이버 위협의 3분의 2가 ‘신원 도용’ 등 전통 암호와 직접적 무관한 사회공학적 위험으로부터 비롯됩니다.
탈레스는 생체인증(지문, 홍채, 얼굴), 행동 기반 인증(입력 습관, 이용 패턴 등) 등 다양한 신원식별 기술에도 역점을 두고 있습니다. PQC는, 양자컴퓨터가 현재의 암호체계를 깨뜨릴 가능성에 대비한 차세대 암호체계를 의미합니다.
미국 등에서 표준화가 진행 중이며, 탈레스 알고리즘도 차기 표준 후보로 채택 돼 있습니다. 여신카드, 여권, SIM카드, 운전면허 등 각종 보안 디바이스에는 현행-포스트양자 암호를 모두 지원하는 이중 체계가 필수입니다. 이를 저비용, 저성능 칩에도 효율적으로 구현하기 위해 하드웨어·소프트웨어 일체형 고효율 설계에 집중하고 있습니다.
막 오른 글로벌 ‘양자경쟁’

순금 샹들리에 라는 별칭을 가진 양자컴퓨터 IBM 퀀텀. 매경DB

-양자컴퓨터 분야에서 10년내로 ‘챗GPT처럼 세상을 바꿀 순간(ChatGPT 모먼트)’가 올 수 있을까요.
=꼭 그렇게 보진 않습니다. 앞서 말한 것처럼 양자컴퓨터는 ‘특정’ 문제만 대단히 빠르게 풀 수 있는 ‘특화된 고성능 기기’라고 볼 수 있습니다. 모두가 실생활에서 PC처럼 쓰는 범용기기로 단기간에 자리잡기는 쉽지 않죠.
양자기술이 구체적 서비스(더 좋은 의료이미징, 뛰어난 항해정밀도 등)에서는 혁신을 불러오겠지만 ‘양자컴퓨터 내장’이란 마케팅은 실제 큰 의미가 있지 않을 수 있습니다. 대신 사람들이 (기술 개발에 따른) 결과를 누릴 수 있을 것입니다.
다시 말해 ‘확 보이는 기술 변환점’보다 점진적 혁신에 가깝고 챗GPT처럼 모든 사람이 즉각 체감하는 대중적 변곡점은 오지 않을 가능성이 큽니다.
-양자컴퓨터 등 퀀텀 기술 경쟁 구도에서 중국, 미국, 유럽 등 각국의 기술수준을 어떻게 평가하십니까.
=중국도 AI, 양자 등 다수의 기술에서 큰 진전을 이뤄내고 있습니다. 성과와 속도, 규모 모두 존중해야 할 수준이지만, 기적적인 수준까지는 아니라고 평가합니다. 미국과 유럽, 스타트업을 포함한 다수의국과 기업 역시 각 분야에서 강점이 있습니다.
-퀀텀 경쟁 역시 소수의 ‘빅테크’가 독점하는 구도로 짜여질까요.
=소비자(B2C) 영역뿐 아니라 항공우주, 원자력, 반도체, 산업로봇 등 산업 분야까지 보면, 기술력을 소수의 ‘빅테크’만이 좌우하지 않을 것으로 봅니다.
항공, 원자력, 산업로봇, 반도체 등 고급 분야에서는 유럽도 결코 뒤지지 않죠. 스타트업의 혁신성도 매우 높기 때문에 ‘몇몇 거대기업만이 답’은 아닙니다. 탈레스는 관제, 항공, 보안 등 실제 배치가 가능한 영역에서의 실질적 활용을 중시하고 있습니다.
양자 생태계 키우기 위해 정부가 할일

3대 게임체인저 기술 이니셔티브 개요. 매경DB

-AI·양자 등 미래기술 생태계 육성을 위한 정부의 역할은 무엇일까요.
=AI와 양자 모두 데이터가 가장 중요합니다.
AI와 양자기술 모두 ‘최고 품질의 데이터 인프라’와 ‘데이터의 신뢰성과 프라이버시 보호’가 핵심이라는 공통점이 있습니다. 정부는 국민 데이터와 프라이버시를 보호하고, 공정하고 신뢰성 있는 데이터가 집적·활용될 수 있는 인프라, 환경을 만들어야 하죠.
양자기술 역시 국가 전략·주권기술로서 의미가 큽니다. 신뢰할 만한 글로벌 파트너와의 개방적 협업이 중요합니다. 학계-산업-공공기관이 연대하고, 데이터 활용 편의성·권리보호를 함께 고려하는 균형점이 필요하다고 봅니다.
-한국과 향후 ‘실질적’ 기술협력 공동연구를 확대할 수 있을까요. 탈레스의 조건과 기대가 궁금합니다.
=탈레스는 단순히 ‘좋은 대학, 좋은 실험실’이 있다는 이유만으로 즉시 협업하진 않습니다. 실질적인, 장기적 협력에는 정책적 관심, 비즈니스 가치, 우수 인재, 생태계 전체의 조화 등 여러 전제조건이 필요합니다. 앞으로 한국과의 구체적 프로젝트, 실질적인 기술협력에 대해 기대를 갖고 있습니다.
마르코 에르만 박사는

탈레스그룹 개요. 매경DB

마르코 에르만 박사는 현재 탈레스그룹에서 수석과학책임자(Chief Scientific Officer)를 맡고 있습니다.
그는 연구 부문의 칸막이(silos)를 허무는 것에 일가견이 있습니다. 그룹 내에서 3개의 혁신 플랫폼을 신설해 각 사업부의 요구에 맞춰 기술을 적응·최적화하는 성과를 내고 있습니다.
그는 17건의 특허를 보유하고 있으며, 국제 기술 저널 및 주요 학회에 150편 이상의 논문을 발표한 연구자이기도 합니다. 이와 같은 기술과 경영적 성과를 인정받아 ‘블롱델 메달(Médaille Blondel)’을 수상한 바 있습니다.
프랑스 기술아카데미(French Academy of Technology) 회원이자 프랑스 레지옹 도뇌르 기사(Knight of the Legion d’Honneur)에 서훈됐습니다.

<황순민 기자의 ‘더테크웨이브’> 연재를 시작합니다. 기술(Tech)이 세상을 더 나은 곳으로 만들리라 믿습니다. 혁신적인 서비스로 인류를 진보시키는 최신 기술 동향과 기업 사례를 소개하겠습니다. 네이버 기자페이지를 구독하시면 다음 기사를 쉽게 받아보실 수 있습니다.

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