2025년 퀀텀컴퓨터, AI 모델 학습에 GPU 대신 꼭 필요할까? 실제 가능성과 한계는

대형 언어 모델, 학습에 얼마나 많은 계산이 필요한가

요즘 AI 분야에서 대형 언어 모델(LLM) 학습이 얼마나 많은 자원을 소모하는지가 종종 언급됩니다. 실제로 2024년에 공개된 Meta의 Llama 3.1 모델은 4050억 개의 파라미터와 15조 개의 학습 토큰을 사용했습니다. 이런 정말 거대한 규모 때문에 만약 단일 GPU만 사용할 경우, 모델 완전 학습에는 4,486년이 넘게 걸린다고 합니다.

하지만 현대 AI 연구에서는 이런 비효율을 피하기 위해 수천에서 수만 대의 GPU를 동시에 투입하는 분산 병렬 처리 방식을 씁니다. 예를 들어, 16,000개의 GPU를 동시에 활용하면 약 3개월 안에 같은 모델을 학습할 수 있습니다. GPU의 강점은 연산을 여러 개로 쪼개서 동시에 처리할 수 있어, 시간 단축 효과가 엄청납니다.

병렬 컴퓨팅, 그리고 퀀텀컴퓨터의 차별점

현재까지의 AI 모델 학습 기술은 병렬 컴퓨팅, 즉 여러 GPU로 작업을 나누는 방식에 기반해 극적인 성능 향상을 보여왔습니다. 그런데 최근 퀀텀컴퓨터(양자컴퓨터) 역시 AI 학습과 연관되어 화제가 되고 있습니다. 퀀텀컴퓨터가 전통적 병렬처리와는 어떤 부분에서 다를까요?

관건은 AI 학습을 위해 수행하는 기초 연산에 있습니다. 대부분의 딥러닝, 특히 LLM 학습에서 핵심적으로 쓰이는 계산은 행렬 곱셈입니다. 거대한 수의 실수 행렬을 빠른 속도로 곱하고 더하는 과정에서, 컴퓨터의 연산성능이 결정적인 역할을 합니다. 실제로 Llama 3.1의 학습에는 10의 25제곱(10^25)번의 플로팅포인트 연산(FLOPS)이 소요된다고 알려져 있습니다.

퀀텀컴퓨터는 고전적 비트 기반 시스템(0·1)이 아니라, 다수의 확률적 상태(0과 1이 동시에 존재 가능)를 가지는 큐비트(qubit)로 연산을 합니다. 이런 구조적 차이 때문에 GPU처럼 단순히 연산을 나눠서 병렬 처리한다는 개념이 잘 들어맞지 않습니다. 실제로 기존 AI 모델 학습용 데이터(0·1 기반)를 양자 상태로 변환하는 방법부터가 기술적 난제로 남아 있습니다.

큐비트의 현실적인 한계와 산업계 도전

이론적으로 퀀텀컴퓨터가 병렬성을 극단적으로 뛰어넘어 모든 연산을 동시에 처리할 수 있는 듯한 기대가 있지만, 실제 기술 상황은 보다 복잡합니다. 큐비트량도 2024년 기준 대부분 수백 개 수준이며, 이 중 상당수가 외부 교란에 매우 민감해 오류 발생률이 높고, 안정적인 연산이 어렵습니다. 이 때문에 오류 보정, 안정적인 코어 설계, 확장성 등 다양한 난항이 뒤따릅니다.

퀀텀컴퓨터 개발기업들도 접근 방식이 다양합니다. 이온트랩 방식, 초전도체 기술, 어닐링 방법 등 각각 장단점을 가지고 있고, 현재까지 미래지향적이지만 극강의 난이도를 가진 분야로 평가받고 있습니다. 실제로 고전 컴퓨터와 달리 오류, 유지, 확장 등에서 알고리즘과 하드웨어의 재설계가 계속 요구되는 상황입니다.

AI 학습에 퀀텀컴퓨터가 진짜 필요한가

이쯤에서 한 가지 현실적인 질문이 생깁니다. 오늘날 GPU를 활용한 병렬처리만으로도 LLM 학습이 충분히 빠르게 진행된다면, 굳이 불확실성이 높은 퀀텀컴퓨터를 도입해야 할 이유가 있을까요? 현재 대부분의 비즈니스, 사무, 데이터 분석 등 업무는 CPU 중심의 작업으로 충분하게 돌아가고 있습니다.

실제로는 AI 학습이 가진 만족스러운 병렬처리 효율성 때문에, 퀀텀컴퓨터가 반드시 GPU를 대체해야 할까에 대한 회의론도 커지고 있습니다. 오히려, 퀀텀컴퓨터의 잠재력이 더 발휘될 수 있는 분야(예: 특정 형태의 최적화, 약물 설계, 보안 등)에 적용하는 쪽이 현실적이라는 목소리도 많아지는 추세입니다.

양자컴퓨터 산업, 기대와 우려가 공존

현재 퀀텀컴퓨터에 대한 기대가 AI 산업 자체의 폭발적인 투자와 연결되어 불필요한 과대평가 혹은 신기루처럼 보인다는 지적도 있습니다. 실제로 퀀텀컴퓨터 시장은 아직 걸음마 단계이고, 수년에 걸친 스케일업 경쟁도 구체적인 비즈니스 성과로 이어지지 않았습니다.

과거 GPU가 CPU 시장을 대체할 수 있었던 건 게임·그래픽 분야라는 뚜렷한 실질적 수요와 성장 동력이 있었기 때문입니다. 지금은 AI의 자금력이 일부 퀀텀컴퓨터 개발로 흘러가고 있지만, 병렬 컴퓨팅의 견고한 실용성이 워낙 높아 혁신의 필요성이 크지 않다는 지적 역시 타당성을 가집니다.

새로운 알고리즘과 기술 혁신, 앞으로 기대할 수 있는 점

현재 퀀텀컴퓨터 업체와 연구기관들은 큐비트의 질 향상, 오류 최소화, 새로운 양자 알고리즘 개발에 사력을 쏟고 있습니다. GPU와 마찬가지로, 처음에는 틈새시장이나 산재된 문제에서 퀀텀컴퓨터만이 풀 수 있는 실질적 효과를 입증하면 그 성장세가 본격화될 가능성도 분명하게 존재합니다.

그리고 퀀텀컴퓨터와 GPU의 상호보완적 사용방식 역시 앞으로 관심을 받을 영역입니다. AI 모델의 병목이 되는 부분이나, 고전 컴퓨터로 처리가 극도로 어려운 특정 문제 등에서 새로운 조합 방식이나 하이브리드 접근이 활발하게 논의될 가능성도 충분합니다. 하지만, 현재로서는 구체적 기술적 벽이 너무 높기 때문에, 빠른 시일 내에 대규모 AI 학습 업무가 양자컴퓨터로 전환되는 시나리오는 제한적으로 보입니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

AI 모델 학습에 있어 퀀텀컴퓨터의 잠재적인 역할은 많은 기대를 받고 있지만, 실제로 당장 GPU 기반 병렬처리보다 효율적이라고 단정짓기는 어렵습니다. 큐비트 기술이 발전하는 속도와, 알고리즘 및 하드웨어의 불확실성 때문에 대형 언어모델에 바로 적용하기에는 한계가 분명합니다. 특히, 데이터의 양자상태 인코딩, 오류율 관리, 대량 큐비트 실현 등에서 요구되는 기술은 아직 본격적인 사업화 단계에 도달하지 못한 상황입니다.

그렇다고 퀀텀컴퓨터 자체가 무의미하다는 뜻은 아닙니다. 다만, GPU 처럼 일상적인 대규모 AI 학습을 대체할 기술로 자리잡으려면 산적한 문제들이 많다는 점을 인식해야겠지요. 오히려 AI 산업의 실질적인 병목이나, GPU로 풀기 어려운 수학적 문제에서 효용성을 평가해보고, 단계적으로 활용방안을 모색하는 접근이 현실적이라고 느껴집니다.

현재로서는 AI와 퀀텀컴퓨터 모두 각자 발전 과정에 있으며, 병렬 컴퓨팅의 강점과 양자컴퓨터의 가능성 사이에서 균형있는 판단과 투자가 중요한 시점임을 실감합니다. 커다란 기술적 도전과 함께, 실제 사업에서 얼마나 유의미한 성과를 낼 수 있을지 지속적으로 지켜볼 필요가 있습니다.

출처 및 참고 :