양자컴퓨팅 vs 슈퍼컴퓨팅

이번 글에서는 양자컴퓨팅(Quantum Computing)과 슈퍼컴퓨팅(Supercomputing)의 기본 개념과 작동 원리부터 시작해, 두 기술의 성능과 에너지 효율, 문제 해결 방식의 차이를 알아보겠습니다. 또한 각 기술이 특히 강점을 보이는 활용 분야와, 2025년 현재 양자컴퓨팅 기술의 수준 및 주요 기업들의 연구 동향을 살펴볼 텐데요. 마지막으로 IBM, 구글, 인텔 등 선도 기업들과 전문가들이 예상하는 양자컴퓨터 상용화 시기에 대해 정리해보겠습니다. 복잡한 내용이지만, 가능한 한 부드러운 흐름으로 일상적인 비유와 예시를 들어 쉽게 풀어보겠습니다.
 

1. 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅의 정의와 작동 원리

슈퍼컴퓨팅은 말 그대로 현존하는 가장 강력한 성능의 컴퓨팅을 의미합니다. 슈퍼컴퓨터는 일반적인 컴퓨터 수천∼수만 대를 한 데 묶어 놓은 거대한 시스템으로, 병렬 처리로 엄청난 속도의 연산을 수행합니다techtarget.com. 예를 들어, 2022년 기준 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터였던 미국 오크리지 국립연구소의 프론티어(Frontier)는 초당 1퀸틸리언(10^18) 회의 계산을 처리할 수 있습니다techtarget.com. 이는 엑사플롭스(exaFLOPS)급 성능으로 불리며, 1초에 1조 × 1조 번의 연산을 한다는 뜻입니다. 슈퍼컴퓨터는 여러 대의 CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치) 등을 병렬로 연결하여 마치 거대한 하나의 컴퓨터처럼 동작하며, 매우 복잡한 계산을 빠르게 처리하도록 설계되어 있습니다. 슈퍼컴퓨팅의 핵심은 병렬 처리로, 수많은 프로세서들이 동시에 각기 부분 작업을 수행함으로써 전체 작업을 단축하는 방식입니다.
양자컴퓨팅은 양자역학의 원리를 이용한 완전히 새로운 방식의 컴퓨팅입니다. 기존 컴퓨터가 정보를 비트(bit)로 표현하여 0 또는 1의 상태만 가지는 반면, 양자컴퓨터는 큐비트(qubit)라는 단위를 사용합니다. 큐비트는 0과 1을 동시에 표현할 수 있는 중첩 상태를 가지며techtarget.com, 관측하기 전까지는 여러 상태가 겹쳐 있다고 볼 수 있습니다. 쉽게 비유하면, 일반 비트가 책상의 불이 꺼진(0) 또는 켜진(1) 램프처럼 하나의 상태만 취하는 것이라면, 큐비트는 불이 꺼지면서 동시에 켜져 있는 램프와 같다고 할 수 있습니다. 고전 컴퓨터에서는 램프가 한 번에 꺼져있거나 켜져있는 한 가지 상태이지만, 양자컴퓨터의 램프는 우리가 들여다보기 전까지는 두 상태가 겹쳐 있는 셈입니다. 이러한 양자중첩(superposition) 덕분에 큐비트 여러 개를 이용하면 동시에 여러 가지 경우를 고려한 계산이 이론적으로 가능해집니다techtarget.com. 또 한 가지 중요한 원리로 양자 얽힘(entanglement)이 있는데, 이는 두 큐비트의 상태가 서로 연결되어 한 큐비트의 상태가 결정되면 다른 큐비트도 즉시 그에 맞춰 결정되는 현상입니다techtarget.com. 얽힘을 활용하면 큐비트들이 마치 팀을 이룬 듯이 상호작용하여 고전 컴퓨터와는 전혀 다른 방식으로 정보를 처리할 수 있게 됩니다.
슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터의 하드웨어 구성도 큰 차이가 있습니다. 슈퍼컴퓨터는 전통적인 실리콘 반도체 칩(프로세서)들을 대규모로 연결한 것이므로, 커다란 데이터센터와 비슷한 환경에 설치됩니다. 일반적으로 슈퍼컴퓨터는 상온의 환경에서 작동하며, 데이터센터의 적정 온도(약 18~27℃)만 유지하면 됩니다techtarget.com. 반면 양자컴퓨터는 극저온의 특수한 환경이 필수적입니다. 큐비트가 양자 상태를 제대로 유지하려면 외부의 열이나 전자기적 잡음이 거의 없어야 하기 때문인데요. 예를 들어 현재 가장 보편적인 양자컴퓨터 기술인 초전도 큐비트는 큐비트를 담은 칩을 영하 273℃에 가까운 온도(절대온도 0K 부근)까지 냉각해야 합니다techtarget.com. 이 온도는 우주 심연보다도 차가운 수준으로, 이를 위해 양자컴퓨터는 여러 겹으로 구성된 특수 냉동장치(딜루션 냉장고)를 사용합니다.
 
양자컴퓨터 내부의 모습은 마치 황금색 샹들리에나 복잡한 기계식 시계태엽을 연상시킵니다. 사진은 IBM의 양자컴퓨팅 시스템 내부로, 여러 층의 원형 금속 선반들이 아래로 갈수록 온도를 낮추며 큐비트를 극저온으로 유지하는 구조입니다. 맨 아래 가장 차가운 층에 양자 프로세서 칩(수십수백 개의 큐비트가 집적된 칩)이 장착되고, 위쪽 층으로 올라올수록 온도가 조금씩 높아지며 전원선, 신호선 등이 연결되어 있습니다. 이러한 복잡한 냉각 구조와 배선은 양자 상태를 간섭 없이 유지하고 큐비트를 제어·측정하기 위한 필수 요소입니다. 겉보기에는 황금빛 솜사탕 기계처럼 생겼지만, 이 내부에 담긴 큐비트 칩이 양자컴퓨팅의 두뇌 역할을 합니다. 반대로 슈퍼컴퓨터는 거대한 캐비닛(랙) 수십수백 개가 체스판처럼 줄지어 늘어선 모양을 하고 있습니다. 각 캐비닛에는 수천 개의 일반 프로세서와 메모리 등이 빽빽이 들어차 있고, 이를 냉각하기 위해 강력한 에어컨이나 수냉식 쿨링 시스템이 사용됩니다. 슈퍼컴퓨터는 그 크기만 운동장 절반 수준에 달하기도 하지만, 그 안에서 일어나는 원리는 일반 컴퓨터와 똑같이 0과 1의 전기신호 연산입니다.
정리하면, 슈퍼컴퓨팅은 고전적인 병렬 계산의 극한이라고 볼 수 있고, 양자컴퓨팅은 양자물리 법칙을 활용한 새로운 계산 방식입니다. 슈퍼컴퓨터는 이미 완성된 기술로 수십 년간 발전해왔으며, 날씨 예측부터 우주 시뮬레이션까지 다양한 분야에 쓰이고 있습니다. 반면 양자컴퓨터는 이제 막 태동하여 원리 실증과 프로토타입 개발 단계에 있는 기술로, 큐비트의 양자특성(중첩과 얽힘)을 활용해 기존에 불가능하던 계산을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.

2. 속도, 에너지 효율, 문제 해결 방식 비교

양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅을 논할 때 가장 흥미로운 부분은 “어느 쪽이 더 빠른가?”일 것입니다. 하지만 이 질문에 대한 답은 간단하지 않습니다. 두 기술은 해결하는 문제의 종류와 계산 방식이 워낙 다르기 때문에, 성능(속도)과 효율을 직접 비교하려면 좀 더 구체적인 맥락이 필요합니다. 또한 에너지 소모량과 문제 해결 접근법에서도 두 기술은 큰 차이를 보입니다. 하나씩 쉬운 비유와 함께 살펴보겠습니다.

• 속도와 계산 능력: 슈퍼컴퓨터는 범용 계산에서는 양자컴퓨터보다 압도적으로 빠릅니다. 예를 들어 슈퍼컴퓨터는 방대한 양의 데이터를 차례로 혹은 병렬로 처리하는 데 최적화되어 있어, 기후 모델 시뮬레이션이나 AI 모델 학습 같은 작업을 현 단계의 양자컴퓨터로는 수행할 수 없는 속도로 처리합니다. 그러나 특정 수학적 문제들에 한해서는 양자컴퓨터가 이론적으로 천문학적으로 빠른 속도를 낼 수 있습니다techtarget.comtechtarget.com. 2019년 구글은 자사 53큐비트 양자프로세서 시카모어(Sycamore)를 이용해, 기존 슈퍼컴퓨터로는 1만 년 걸릴 계산을 200초(약 3분) 만에 해냈다고 발표했습니다en.wikipedia.org. 비록 나중에 IBM이 “특정 알고리즘을 활용하면 그 문제를 슈퍼컴퓨터로 며칠 내 풀 수 있다”고 반박하긴 했지만en.wikipedia.org, 그래도 몇 년 vs 몇 분 수준의 격차인 것은 분명했죠. 이 이벤트는 양자컴퓨터가 특정 상황에서 슈퍼컴퓨터를 능가함을 처음 보여준 사례로, 흔히 “양자 우월성(quantum supremacy)” 달성이라고 불립니다. 물론 이 사례의 문제는 실제 응용보다는 이론적 의미가 큰 특수한 문제였습니다. 하지만 이어서 2023년에는 구글 연구진이 70큐비트 양자컴퓨터로 일부 계산을 6초 만에 끝냈는데, 같은 계산을 당시 세계 최강 슈퍼컴퓨터(프론티어)로 하면 47년 걸릴 것이라는 결과를 발표하기도 했습니다veridify.com. 이렇듯 양자컴퓨터는 적절한 알고리즘만 있다면 지수적으로 더 빠른 계산이 가능하며, 이는 슈퍼컴퓨터의 선형적 성능 향상과 본질적으로 다릅니다techtarget.com. 다만 현재의 양자컴퓨터는 큐비트 수가 적고 오류가 많아, 이러한 속도 우위가 발휘되는 경우는 극히 제한적입니다. 한 마디로: 오늘 당장엔 슈퍼컴퓨터가 대부분의 작업에 더 빠르지만, 미래에는 양자컴퓨터가 특정 문제에서 게임체인저가 될 잠재력을 지니고 있습니다.
• 문제 해결 방식: 두 기술은 문제를 푸는 접근 방식부터 다릅니다. 슈퍼컴퓨터는 기본적으로 정해진 알고리즘에 따라 모든 계산을 하나하나 해보는 방법을 극한까지 병렬화한 것입니다. 예를 들어 미로 찾기 문제를 풀 때 슈퍼컴퓨터는 수천 명의 탐험가를 투입해 각자 다른 길을 동시에 전진하도록 하여 가장 빨리 출구를 찾는 방법이라고 할 수 있습니다. 반면 양자컴퓨터는 한 사람이 양자현상을 활용해 미로의 모든 길을 한꺼번에 탐색하는 방법에 가깝습니다. 양자 알고리즘은 모든 경로를 실제로 다 가보는 것은 아니지만, 중첩 상태에서 모든 경로의 가능성을 겹쳐놓고 잘못된 답은 간섭효과로 소거하며 정답만 남기는 식의 특이한 방법을 사용합니다. 이러한 양자식 풀이법은 확률적인 성격을 띠어서, 한 번 실행으로 완벽한 답을 얻기보다 여러 번 반복 실행하여 결과를 통계적으로 얻는 경우가 많습니다. 예를 들어 양자컴퓨터에 어떤 문제를 풀라고 하면, 답을 바로 한 번에 주기보다 정답일 확률이 높은 상태를 출력하므로 여러 차례 측정하여 가장 많이 나온 결과를 답으로 취하는 식입니다. 반면 슈퍼컴퓨터는 같은 계산을 하면 매번 동일한 결정적(deterministic) 결과가 나옵니다techtarget.comtechtarget.com. 그러므로 슈퍼컴퓨터의 계산은 재현성과 신뢰성이 높지만, 양자컴퓨터의 계산은 확률적인 특성을 갖고 결과 해석에 추가 단계가 필요할 수 있습니다. 한편, 슈퍼컴퓨터는 문제가 너무 복잡하면 입력 경우를 하나하나 다 따져보는 브루트포스(brute force) 접근으로는 시간과 자원이 부족해 계산을 포기해야 합니다. 반면 양자컴퓨터는 양자 알고리즘을 활용하면 고전 알고리즘으로는 사실상 불가능한 거대한 조합 탐색도 효율적으로 수행할 수 있는 길이 열립니다pasqal.compasqal.com. 이런 근본적인 접근 차이 때문에, 두 기술은 풀기 쉬워하는 문제 유형도 다릅니다. 양자컴퓨터는 복잡한 최적화 문제, 소인수분해 같은 수학 문제, 분자의 양자상태 시뮬레이션 문제 등에서 이론적인 강점을 보이는 반면, 슈퍼컴퓨터는 거대한 행렬 연산이나 미분방정식 계산처럼 연속적이고 대규모 데이터 병렬처리에 강점을 보입니다.
• 에너지 효율 및 규모: 슈퍼컴퓨터는 엄청난 전력을 소모합니다. 최신 슈퍼컴퓨터들은 연산 성능뿐 아니라 전력 효율도 중요하게 여기지만, 그럼에도 불구하고 상상을 초월하는 전력이 들죠. 예를 들어 앞서 언급한 프론티어 슈퍼컴퓨터는 일일 평균 전력소모가 약 504메가와트시(MWh)에 달합니다. 이는 미국 평균 가정 1만7천 가구가 하루 종일 쓰는 전력에 해당하는 양입니다pasqal.com. 이렇게 전력을 많이 쓰지만, 워낙 계산량이 방대하다 보니 전력당 계산 효율은 오히려 기존보다 개선된 것이라는 평가도 있습니다pasqal.com. 반면 현재의 양자컴퓨터는 규모가 작고 연산에 필요한 큐비트 수가 적어서, 절대적인 전력 소비는 훨씬 적습니다. IBM 등의 초전도 양자컴퓨터 시스템이 전체 냉각장치까지 포함해 약 25kW(킬로와트) 정도 전력을 쓰는 것으로 알려져 있는데pasqal.com, 이는 하루 약 600kWh로 환산되며 슈퍼컴퓨터 프론티어의 1/1000 수준에 불과합니다pasqal.com. 물론 이 수치는 어디까지나 현재 수십~수백 큐비트 수준의 양자컴퓨터에 해당하며, 양자컴퓨터가 대형화될 경우 냉각과 제어에 더 많은 전력이 필요할 것입니다. 또한 에너지 효율을 논할 때 단순 전력 소모보다 동일한 문제를 푸는 데 드는 에너지로 비교해야 공정합니다. 양자컴퓨터가 만약 슈퍼컴퓨터로 1년 걸릴 계산을 1시간 만에 끝낼 수 있다면, 중간에 냉동기를 가동하는 전력이 커도 결과적으로 문제 하나당 든 에너지는 훨씬 적을 수 있습니다. 이러한 “양자 에너지 우위(quantum energy advantage)”는 아직 이론적 단계의 논의이지만, 미래에 양자컴퓨터가 적은 에너지로 거대한 계산을 수행하여 친환경적인 컴퓨팅을 구현할 잠재성도 기대되고 있습니다pasqal.com. 한편 슈퍼컴퓨터는 규모가 커질수록 전력 소모와 발열 증가에 한계가 있어, 전력 대비 성능을 높이는 것이 중요한 과제입니다. 요약하자면, 현재는 슈퍼컴퓨터가 훨씬 많은 전력을 쓰지만 그만큼 일을 해내고 있고, 양자컴퓨터는 전력은 적게 들지만 아직 해낼 수 있는 일 자체가 제한적인 상태라고 할 수 있습니다.

위의 차이점을 이해하기 쉽도록 표로 정리하면 다음과 같습니다.

비교 항목슈퍼컴퓨터 🖥️양자컴퓨터 ⚛️

정보 단위	비트(Bit) – 0 또는 1의 이진 상태	큐비트(Qubit) – 0과 1의 중첩 상태
작동 원리	병렬 처리 (수많은 프로세서가 분산 계산)	양자 중첩과 얽힘으로 동시다발 계산
계산 속도 특성	대부분의 일반 문제에서 매우 빠름 (선형 성능 확장)	일부 특정 문제에서 지수적 속도 우위 가능en.wikipedia.org
결과 특성	결정론적 결과 (항상 동일한 출력)	확률적 결과 (여러 번 실행해 해석 필요)
운용 환경	데이터센터급 환경 (수십 °C, 공조/수냉 냉각)	극저온 및 진공 등 민감한 환경 (밀리켈빈 냉각)techtarget.com
전력 소모	매우 높음 (수 메가와트급, 한 도시 규모 전력 소비)pasqal.com	비교적 낮음 (수십 킬로와트 내외, 냉각 포함)pasqal.com
현재 발전 단계	성숙기 기술 (상용화 완료, 실사용 중)	태동기 기술 (실험 단계, 제한적 이용)

 

표에서 보듯, 양자컴퓨터는 여러 면에서 기존 슈퍼컴퓨터와 패러다임이 다른 기술입니다. 따라서 경쟁 관계라기보다, 잘 활용하면 상호 보완적인 관계가 될 수 있다는 점도 기억할 만합니다. IBM 등에서 주장하는 “양자 중심 슈퍼컴퓨팅(quantum-centric supercomputing)”란 개념도, 궁극적으로는 강력한 슈퍼컴퓨터에 양자컴퓨터를 결합하여 서로의 장점을 살린 하이브리드 컴퓨팅을 지향합니다tomorrowdesk.com. 즉, 한쪽이 다른 쪽을 완전히 대체하기보다는, 어떤 부분은 양자가 빠르게 처리하고 다른 부분은 고전 컴퓨터가 처리하는 식으로 협업하는 미래를 그리고 있는 것입니다.

3. 각각의 강점이 두드러지는 활용 분야

위에서 언급했듯이, 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅은 각기 잘 할 수 있는 일과 어려운 일이 다릅니다. 이는 마치 비행기와 배를 비교하는 것과 비슷한데요. 비행기는 하늘을 빠르게 날아 장거리 이동을 단축시킬 수 있지만 바다 위에 오래 떠 있을 순 없고, 배는 하늘을 날 수 없지만 막대한 화물을 실어 나를 수 있는 것처럼, 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터도 적용하기에 적합한 문제 분야가 구별됩니다. 아래에서 양자컴퓨팅이 특히 유리한 분야와 슈퍼컴퓨팅이 강점을 지니는 분야를 몇 가지 예시와 함께 살펴보겠습니다.
🔹 양자컴퓨팅에 유리한 분야:

• 암호해독 및 사이버 보안: 양자컴퓨터의 등장은 현행 암호체계를 흔들 큰 변수입니다. 예를 들어 RSA 암호의 안전성은 큰 숫자를 소인수분해하기 어려운 데 기반하는데, 충분히 큰 양자컴퓨터는 쇼어(Shor)의 알고리즘을 통해 이런 소인수분해 문제를 기존 슈퍼컴퓨터로 수조 년 걸릴 계산도 몇 시간~몇 분 만에 해결할 수 있다고 예측됩니다veridify.com. 이는 곧 현존하는 공개키 암호가 깨질 수 있다는 뜻이어서, 포스트퀀텀 암호에 대한 연구도 활발히 진행 중입니다. 양자컴퓨팅의 강력함을 가장 극적으로 보여주는 분야가 바로 이런 암호해독이며, 이는 보안 측면에서는 위협이지만 한편으로 난공불락의 암호를 설계하거나 양자암호 통신을 구현하는 기회가 되기도 합니다.
• 복잡한 최적화 문제: 물류 경로 최적화, 스케줄링, 금융 포트폴리오 최적화 등 경우의 수가 폭발적으로 늘어나는 문제들에 양자컴퓨터가 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다pasqal.com. 대표적으로 여행하는 세일즈맨 문제(TSP)나 공장 생산 공정 최적화 같은 NP-난해 문제들은 입력 규모가 커지면 슈퍼컴퓨터로도 최적해를 찾기 어려운데요. 양자 어닐링(quantum annealing)이나 변분적 양자 알고리즘 등을 통해 최적해에 가까운 답을 빠르게 찾는 연구가 진행 중입니다. 이미 양자컴퓨팅 기업 D-Wave는 양자어닐링 기법으로 수천 큐비트 규모의 시스템을 상용 공급하여, 일부 최적화 문제를 푸는 데 활용되고 있습니다. 향후 금융(리스크 최적화, 시뮬레이션), 교통(실시간 차량 경로 최적화), 제조(공정 스케줄링) 등의 분야에서 양자컴퓨팅이 새로운 솔루션을 제공할 것으로 보입니다.
• 화학 및 신물질 시뮬레이션: 양자컴퓨터의 또 다른 강점 분야는 분자 수준의 시뮬레이션입니다. 분자의 성질은 양자역학으로 기술되는데, 많은 입자가 얽힌 분자나 소재의 정확한 양자 상태를 고전 컴퓨터로 시뮬레이션하는 것은 지수적으로 어려워집니다. 그러나 양자컴퓨터는 본질적으로 양자 시스템이기 때문에, 다른 양자 시스템을 모사(simulation)하는 데 자연적으로 적합합니다pasqal.com. 예를 들어 신약 개발에서 새로운 후보 물질이 단백질과 결합하는지, 차세대 배터리 소재의 분자 구조가 어떻게 거동하는지를 양자컴퓨터로 시뮬레이션하면 훨씬 정확한 결과를 빠르게 얻을 수 있다는 기대가 있습니다. 2020년 구글 연구진은 12큐비트 양자컴퓨터로 화학 분자의 바닥상태 에너지를 계산하는 등 양자화학 분야의 가능성을 시사하기도 했습니다en.wikipedia.org. 이처럼 의료, 재료과학, 화학공학 분야에서 양자컴퓨터는 현존 슈퍼컴퓨터로 못 푸는 문제를 풀 열쇠가 될 수 있습니다.
• 인공지능 및 머신러닝: 아직은 개념 검증 수준이지만, 양자기계학습(Quantum Machine Learning)도 유망 분야로 꼽힙니다. 양자컴퓨터를 이용해 거대한 연산량을 갖는 AI 모델의 학습을 가속하거나, 양자 데이터에 특화된 새로운 알고리즘을 개발하려는 시도가 있습니다. 예컨대 양자컴퓨터로 빅데이터에서 특징을 빠르게 추출하거나, 양자 뉴럴네트워크를 구현하는 아이디어들이 연구 중입니다techtarget.com. 2025년 현재까지는 뚜렷한 성과가 나온 것은 아니지만, 구글, IBM 등이 “양자 + AI”를 미래 산업의 한 축으로 바라보고 있어 지속적인 투자가 이뤄지고 있습니다.

🔹 슈퍼컴퓨팅에 강점이 있는 분야:

• 기상 예측과 기후 모델링: 슈퍼컴퓨터의 고전적 응용 분야로 일기 예보를 빼놓을 수 없습니다. 전 지구의 대기와 해양 상태를 미세한 격자 단위로 계산하려면 엄청난 연산이 필요한데, 슈퍼컴퓨터의 병렬처리 능력이 이를 가능케 합니다. 실제로 많은 나라에서 국가 기상청의 슈퍼컴퓨터를 운용 중이며, 날씨 시뮬레이션 정확도는 슈퍼컴퓨터 성능과 비례해 향상되었습니다. 지구온난화 등의 기후 변화 예측도 수십 년 치를 모사하기 위해 장기간의 슈퍼컴퓨터 연산이 필요합니다.
• 과학 및 공학 시뮬레이션: 천문학, 물리학, 공학 분야의 첨단 연구는 슈퍼컴퓨터 없이는 불가능한 경우가 많습니다. 예를 들어 우주 천체물리 시뮬레이션(은하 형성 시뮬레이션, 블랙홀 병합 등), 미세소자 전자현상 시뮬레이션, 신소재 분자 동력학 등은 방대한 계산을 요구합니다. 또한 고에너지 물리에서는 가상 충돌 실험 데이터를 분석하거나, 핵융합 연구에서 플라즈마를 수치모사하기 위해 슈퍼컴퓨터가 활용됩니다. 공학적으로는 항공기/자동차의 유체역학(CFD) 해석, 건축 구조 해석, 지진 시뮬레이션 등도 슈퍼컴퓨터의 힘을 빌려 이뤄지고 있습니다. 이러한 연속적인 해석학적 계산에 양자컴퓨터는 적합하지 않으며, 전통적인 수치해석 알고리즘을 돌리는 데는 슈퍼컴퓨터가 최선입니다.
• 빅데이터 분석과 AI 트레이닝: 최근 부각되는 분야로, 인공지능(AI)과 빅데이터 분석에 슈퍼컴퓨터가 적극 활용되고 있습니다. 거대한 규모의 데이터세트를 처리하거나, 딥러닝 모델 같은 AI 모델을 학습시키는 일은 수천 개의 GPU를 동원한 슈퍼컴퓨터 클러스터에서 수행됩니다. 예컨대 챗GPT 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 데数万 개의 GPU를 갖춘 슈퍼컴퓨팅 인프라가 사용됩니다. 데이터 병렬처리와 고속 입출력이 필요한 이러한 작업은 양자컴퓨터로는 현재 도저히 할 수 없는 일이며, HPC(고성능 컴퓨팅) 아키텍처가 적합합니다. 따라서 IT 산업 현장에서의 AI 서비스 개발, 금융권의 실시간 데이터 분석, 인터넷 서비스 로그 처리 등은 슈퍼컴퓨팅 기술의 영향력이 큰 영역입니다.
• 산업 디자인 및 테스트: 제품이나 구조물을 실제 만들지 않고 컴퓨터로 미리 시험해보는 CAE(Computer Aided Engineering) 분야에서도 슈퍼컴퓨터가 필수적입니다. 자동차 충돌 시험을 시뮬레이션하여 안전도를 예측하거나, 반도체 공정에서 나노미터 단위의 양자효과를 포함한 TCAD 시뮬레이션을 돌리는 등, 산업계의 R&D에서도 슈퍼컴퓨팅 자원이 투입됩니다. 이러한 작업들은 넓은 범위의 매개변수를 연속적으로 변화시키며 최적 조건을 찾는 일종의 탐색 문제인데, 현재로서는 전통 컴퓨팅이 더 효율적입니다. 다만, 장차 양자컴퓨팅이 발전하면 일부 영역에서 양자 시뮬레이션의 도움을 받을 가능성도 있습니다.

종합하면, 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 풀기 어려운 새로운 문제들을 푸는 데 강점을 보이고, 슈퍼컴퓨팅은 기존 방식으로 풀 수 있는 문제를 매우 큰 규모로 빠르게 푸는 데 강점을 보입니다techtarget.com. 현재는 양자컴퓨터가 초기 단계이므로 실용적으로는 슈퍼컴퓨터의 활용 범위가 압도적으로 넓지만, 향후 양자기술의 발전에 따라 일부 분야는 양자컴퓨터가 게임 체인저로 떠오를 수 있습니다. 중요한 것은 이 둘을 꼭 이분법적으로 누가 누구를 이긴다고 보기보다는, 문제 유형에 따른 적재적소의 활용과 더불어 결합 활용의 가능성을 고려하는 것입니다. 실제로 많은 전문가들은 “양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터를 완전히 대체하기보다는, 기존 슈퍼컴퓨터의 한계를 보완하며 새로운 공동 작업 모델을 만들 것”이라고 예상합니다.

4. 2025년 기준 양자컴퓨팅 기술의 현재 수준

이제 2025년 현재 양자컴퓨팅 기술이 어디까지 와 있는지 간략히 정리해보겠습니다. 슈퍼컴퓨팅은 이미 오랜 세월 발전해온 분야로, 현재 지구상에는 여러 대의 엑사스케일(Exascale) 슈퍼컴퓨터(초당 10^18 회 연산급)까지 등장한 상태입니다. 반면 양자컴퓨팅은 아직 실험실과 프로토타입 단계에 머물러 있으며, 전 세계 연구기관과 기업들이 활발히 개발 경쟁을 벌이고 있습니다. 주요 플레이어별로 현황을 살펴보겠습니다.

• IBM: 양자컴퓨팅 분야를 선도하는 기업으로, 지난 몇 년간 매년 큐비트 수를 대폭 늘린 양자 프로세서를 발표해왔습니다. IBM은 2021년 127큐비트 Eagle 프로세서, 2022년 433큐비트 Osprey 프로세서에 이어, 2023년 1121큐비트 규모의 Condor 프로세서를 선보이며 처음으로 큐비트 1000개 돌파를 이뤘습니다ibm.com. 1000개 이상의 큐비트를 가진 범용 양자컴퓨터 칩을 공개한 것은 IBM이 세계 최초로, 양자컴퓨팅 하드웨어 개발에서 중요한 이정표로 평가됩니다. 다만 Condor 칩의 경우 아직 오류 보정 없이 단순 증가시킨 물리 큐비트 수라서, 실제로 얼마나 “양자 우위”를 입증할진 두고 볼 문제입니다. IBM은 큐비트 수와 함께 큐비트 품질(정확도) 향상에도 초점을 맞추고 있는데요. 2023년 발표한 133큐비트 Heron 프로세서는 큐비트들 사이의 크로스타alk(상호 간섭)을 거의 제거하고 게이트(양자 논리 연산) 정확도를 크게 높였다고 합니다ibm.com. IBM은 이러한 고품질 모듈들을 향후 수천 개 규모로 모아서 양자컴퓨터 성능을 확장하는 모듈러 아키텍처를 추진 중입니다tomorrowdesk.comtomorrowdesk.com. 또한 양자 소프트웨어 프레임워크(Qiskit)와 클라우드 서비스(IBM Quantum Network)를 통해 전 세계 연구자들이 IBM 양자컴퓨터에 원격 접속해 실험할 수 있도록 하는 등, 생태계 구축에도 앞장서고 있습니다. 종합적으로 2025년 현재 IBM은 양자컴퓨팅 하드웨어 규모와 소프트웨어 플랫폼 모두에서 업계 리더로 자리매김하고 있습니다.
• 구글(Google): 2019년 “양자 우월성” 실험을 발표하며 크게 주목받은 구글은, 이후에도 양자컴퓨팅 연구를 꾸준히 이어오고 있습니다. 구글의 양자컴퓨팅 부문인 Google Quantum AI는 50여 개 큐비트 규모의 초전도 양자프로세서 Sycamore를 개선해오며, 오류 보정과 스케일 업에 주력하고 있습니다. 구글은 2022년 자사가 개발 중인 차세대 양자프로세서 “브리슬콘(Bristlecone)”과 “윌로우(Willow)” 등에 대한 계획을 언급한 바 있으며, Willow 칩의 경우 105큐비트 규모로 기존 Sycamore보다 발전된 설계를 목표로 합니다spinquanta.com. 2023년 초에는 구글 연구진이 양자 오류 수정의 실질적 진전을 이뤘다는 논문을 발표해 화제가 되었습니다. 이 실험에서는 17개의 물리 큐비트로 하나의 오류 수정된 논리 큐비트를 구성하여, 오류율을 줄이는 데 처음으로 성공을 거두었다고 합니다. 이러한 결과는 규모를 키울수록 오류율이 감소한다는 것을 보여준 최초의 사례로, “양자 오류 정정의 이정표”로 평가받았습니다. 구글은 향후 수년 내에 수백 큐비트 급 프로세서를 개발하고, 100만 큐비트 이상의 실용적 양자컴퓨터를 2030년대 초반까지 달성한다는 비전을 밝히고 있습니다fortune.com. 또한 구글은 양자컴퓨팅 기술을 클라우드(Google Cloud)를 통해 제공하고 기업들이 활용케 하는 전략도 갖고 있습니다. 전반적으로 구글은 논문과 연구성과 중심으로 양자컴퓨팅을 주도하는 모습이며, IBM과 함께 기술 경쟁을 펼치는 대표 주자입니다.
• 인텔(Intel): CPU 제조의 강자인 인텔도 양자컴퓨팅 연구에 매진하고 있습니다. 다만 인텔은 IBM, 구글과는 약간 다른 고유한 경로를 걷고 있는데요. 인텔은 주류인 초전도 방식 외에 실리콘 스핀 큐비트 기술에 집중하고 있습니다fierceelectronics.comfierceelectronics.com. 실리콘 스핀 큐비트는 기존 반도체 공정으로 제작 가능한 장점이 있어서, 인텔은 자사의 반도체 제조 역량을 활용해 대량생산 가능한 양자칩을 궁극적으로 만들겠다는 목표를 갖고 있습니다fierceelectronics.comfierceelectronics.com. 인텔은 2023년 6월 12일 큐비트 실리콘 양자칩 “터널 폴스(Tunnel Falls)”를 공개하며 연구기관에 제공하기 시작했습니다fierceelectronics.com. 이 칩은 상용 제품이 아니라 연구용 테스트칩이지만, 인텔에게는 수년에 걸친 연구의 결실이자 양자컴퓨터용 반도체 공정 검증이라는 의미가 있습니다. 인텔의 관점에서 현재 양자컴퓨팅은 아직 상용 이득을 주기엔 이르고, 긴 안목으로 기본기술을 다져야 할 단계입니다fierceelectronics.com. 인텔 양자 하드웨어 총책임자 제임스 클라크는 “상업적으로 유의미한 양자기술의 다음 퀀텀 점프(quantum leap)는 아마도 5년쯤 뒤일 것”이라고 언급했는데요. “수천 개의 물리 큐비트를 묶어 논리 큐비트를 만들 수 있게 되는 때가 5년 정도 후에 올 것이며, 그 이후에도 실제 상용 솔루션을 내려면 여러 개의 논리 큐비트가 필요하다”고 전망했습니다techmonitor.aitechmonitor.ai. 이는 2030년 전후까지는 진정한 양자 상용화가 어렵고, 그때까지는 연구개발에 집중하겠다는 인텔의 현실적인 시각을 보여줍니다. 요약하면, 인텔은 현재 큐비트 수에서는 선두주자들보다 뒤처졌으나 반도체 공정 기반 양자칩의 스케일업 가능성에 집중하여 장기적 경쟁력을 확보하려 하고 있습니다.
• 그 외 기업 및 연구: 이외에도 리게티 컴퓨팅(Rigetti), 아이온큐(IonQ), 퀀텀시스템즈(Xanadu), 디웨이브(D-Wave) 등 스타트업부터, 아마존(AWS 브라켓)과 마이크로소프트(Azure Quantum) 같은 클라우드 기업, 그리고 구글, IBM과 경쟁하는 중국의 과학자들까지 전 세계에서 양자컴퓨터 개발에 뛰어들고 있습니다biforesight.comthequantuminsider.com. 캐나다의 D-Wave는 5000큐비트가 넘는 양자어닐링 머신을 이미 상용화하여 특정 최적화 문제에 활용 중이고, IonQ는 트랩트 이온(trapped-ion) 방식으로 양자컴퓨터를 만들고 있으며 양자 분야 최초로 뉴욕증시에 상장되기도 했습니다. 중국에서는 2020년과 2021년 잇따라 광자(포톤) 기반 양자우월성 실험 발표가 나와 학계를 놀라게 했고, 2021년에는 60여 큐비트 초전도 양자컴퓨터를 시연했다고 알려졌습니다. 유럽에서도 Pasqal(프랑스), IQM(핀란드) 같은 스타트업과 여러 대학 컨소시엄이 양자컴퓨터를 연구 중이며, 일본 역시 도쿄대-IBM 협력센터를 통해 IBM 시스템 원(Quantum System One)을 도입하는 등 분주합니다. 대한민국도 양자컴퓨팅 원천기술 연구와 인력양성을 국가 전략으로 세우고 있는데, 아직 국내에서는 소규모 연구와 일부 스타트업 활동 정도이며, 주로 미국 등 외국산 양자컴퓨터를 클라우드越 사용하여 알고리즘을 실험하는 단계입니다. 종합적으로 2025년 현재 양자컴퓨팅 분야는 전세계 수십 개 팀이 각양각색의 기술로 경쟁하는 춘추전국 시대라 할 수 있습니다.

한편 슈퍼컴퓨팅 분야에서는 2020년대를 기점으로 거대한 성과가 나타나고 있습니다. 바로 앞서 언급한 엑사플롭스 슈퍼컴퓨터의 등장인데요. 미국 프론티어(2022), 유럽 LUMI(2022), 중국의 미공개 엑사급 시스템들, 그리고 2024년 가동 예정인 미국 LLNL의 엘 카피탄(El Capitan) 등이 그 주인공입니다. 이는 슈퍼컴퓨터가 마침내 초당 10의 18제곱 회 계산 시대를 열었음을 의미합니다. 슈퍼컴퓨터 랭킹을 발표하는 TOP500 리스트에 따르면, 2023년 기준 1위 프론티어는 1.1엑사플롭스, 2위 일본 후가쿠(Fugaku)는 0.44엑사플롭스, 3위 미국 IBM 세라토가(Summit)는 0.148엑사플롭스의 성능을 냅니다techtarget.comtechtarget.com. 슈퍼컴퓨팅은 여전히 무어의 법칙을 이어받아 점진적 성능 향상을 거듭하고 있으며, 특히 GPU 가속, 고속인터커넥트, AI 전용 하드웨어 등이 접목되어 새로운 양상의 발전을 보이고 있습니다. 그리고 앞서 이야기한 대로, 이러한 슈퍼컴퓨터와 향후 양자컴퓨터를 결합하는 시도도 초기 단계지만 시작되고 있습니다tomorrowdesk.com.

5. 양자컴퓨터 상용화 전망 및 개발 로드맵

마지막으로, 양자컴퓨터는 언제쯤 우리의 일상이나 산업 현장에서 쓰이게 될지에 대한 전망을 알아보겠습니다. 사실 정확한 시점을 예측하기는 매우 어렵지만, 주요 기업들과 업계 전문가들의 로드맵을 통해 대략적인 예상 일정을 가늠해볼 수는 있습니다.

• IBM의 로드맵: IBM은 비교적 구체적인 양자컴퓨팅 발전 로드맵을 공개해왔습니다. IBM에 따르면 2025년까지는 현재의 노이즈가 있는 중규모(NISQ) 양자컴퓨터를 슈퍼컴퓨터와 연동해 실용적인 양자 이점(quantum advantage)을 시현하는 것을 목표로 하고 있습니다tomorrowdesk.comibm.com. 그리고 2027년경에는 1000개 이상의 물리 큐비트로 1만 개 게이트 규모의 양자회로를 실행하여, 일정 분야에서 고전컴퓨터를 확실히 앞서는 “과학적 양자우위” 달성하겠다고 합니다ibm.comibm.com. 결정적으로, 2029년까지는 최초의 완전 오류보정 양자컴퓨터(fault-tolerant quantum computer)를 구현하여 고객에게 제공하는 것이 IBM의 목표입니다ibm.com. 2029년에 등장할 IBM 양자컴퓨터는 200여 개의 논리 큐비트(수만 물리 큐비트로 구성)를 갖춰 1억 개 이상의 양자게이트 연산을 안정적으로 실행할 수 있을 것으로 전망됩니다ibm.comibm.com. 이후 2033년 이후로는 수천 개 논리 큐비트(실제 물리 큐비트 수로 치면 수백만 개 이상)를 갖춘 양자 중심 슈퍼컴퓨터를 완성해, 본격적인 실용 시대를 열겠다는 청사진을 그리고 있습니다ibm.com. 요약하면 IBM은 “2020년대 후반에 실용화의 문을 열고 2030년대 초반에 완전한 양자컴퓨팅을 실현”하는 로드맵을 제시한 셈입니다. 물론 이런 계획이 정확히 맞아떨어질지는 미지수이지만, 현재까지 IBM이 로드맵 상의 기술적 마일스톤(큐비트 수 증가 등)을 비교적 충실히 달성해온 점을 고려하면 꽤 신빙성 있게 받아들여지고 있습니다fortune.comtechtarget.com.
• Google(Alphabet)의 전망: 구글은 공식 로드맵을 세세히 밝히진 않았지만, 2025년 초에 “앞으로 5년 내 양자컴퓨터로만 가능한 실제 문제 해결 사례를 보여주겠다”고 언급한 바 있습니다sustainabletechpartner.com. 구글 양자하드웨어 책임자도 “낙관적으로 보아 5년 이내에 양자컴퓨팅으로만 풀 수 있는 실제 세상 문제들이 등장할 것”이라고 밝혔습니다sustainabletechpartner.com. 이로 미뤄볼 때 구글은 2030년 전후를 양자컴퓨팅 상용화의 분기점으로 예상하는 듯합니다. 실제로 구글은 내부적으로 “6년 내 실용적 양자컴퓨터 달성”을 목표로 세우고 (2025년 기준) 자원 투자를 늘리고 있다는 소식도 들립니다. 또한 구글은 양자컴퓨팅 어플리케이션 개발에도 무게를 실어, 화학, 물류, 머신러닝 등의 분야에서 양자알고리즘 연구를 병행하고 있습니다. 양자 우월성 시연 이후 구글은 다소 조용했지만, 이는 기반 기술인 오류보정에 집중하고 있었기 때문으로 보입니다. 2030년까지 실용적 양자컴퓨팅을 구현하겠다는 구글의 행보는, IBM과 대체로 유사한 시계를 가리키고 있습니다.
• Intel 및 기타 전문가 견해: 인텔은 앞서도 언급했듯 상용화까지 상당한 시간이 남았다는 쪽에 무게를 둡니다. 인텔 수석과학자는 “획기적 진전은 5년 뒤, 그 후에도 상용 수준 되려면 시간이 더 걸릴 것”이라고 했는데techmonitor.ai, 이는 2030년대 초반~중반을 염두에 둔 발언으로 해석됩니다. 실제 업계의 많은 사람들은 “완전한 양자컴퓨터(오류보정 구현)”가 나오기까지 적어도 10년, 아마 15~20년은 걸릴 거라고 예상합니다. 특히 현재 기술로는 수백만 개의 물리 큐비트가 있어야 쓸만한 수십 개 논리 큐비트를 얻는 수준인데, 이를 만들 공정 기술, 오류율 개선, 비용 등을 고려하면 갈 길이 멉니다. 한편으로 투자자나 정부 차원의 기대는 더 앞당겨진 경우도 있습니다. 일부 낙관론자들은 “2020년대 중반이면 양자컴퓨팅이 산업에 임팩트를 주기 시작할 것”이라고 전망하기도 합니다. 예를 들어 양자 스타트업들의 기술로드맵을 보면 2025~2027년경 양자우위 시현, 2030년 전후 상용 제품 출시 같은 목표가 나옵니다sustainabletechpartner.comthequantuminsider.com. 유럽의 IQM사는 2030년까지 실용적인 FTQC(Fault-Tolerant Quantum Computer)를 목표로 제시했고mitsloan.mit.edu, 캐나다 Xanadu는 2026년 양자우위를 내다보는 등 각자의 타임라인이 존재합니다. 하지만 전반적으로 “2030년 이전에 완벽히 상용화되긴 어렵고, 2020년대 후반부터 부분적 상용 서비스가 시작될 것”이라는 정도가 컨센서스에 가깝습니다. 이는 IBM과 구글의 계획과 궤를 같이 하죠.
• 양자컴퓨팅 상용화의 형태: 양자컴퓨터가 정말 나오면 어떻게 쓰이게 될지도 생각해볼 점입니다. 아마도 일반 소비자에게 직접 판매되는 것이 아니라, 클라우드 상의 고성능 서비스 형태로 제공될 가능성이 높습니다. 이미 IBM, 아마존, 마이크로소프트 등은 양자 컴퓨팅 클라우드 서비스를 운영하며, 개발자나 기업이 웹을 통해 양자컴퓨터에 접속해 프로그램을 돌려볼 수 있게 하고 있습니다. 초기 상용화도 이 연장선에서, 예컨대 “어떤 회사가 IBM에 돈을 주고 화학 시뮬레이션을 양자컴퓨터로 수행해 얻은 결과를 받는” 식이 될 수 있습니다. 따라서 일반인이 양자 노트북을 들고 다니는 일은 한참 요원하며, 대신 기업과 연구소 중심으로 특정 문제 해결을 위한 솔루션으로서 양자컴퓨팅이 서서히 스며들 전망입니다. 그리고 양자컴퓨터의 가격 역시 초기에는 천문학적이겠지만 (현재 IBM 시스템 원 한 대 설치에 수십억 원 이상 추산), 클라우드 렌탈 모델을 통해 비용을 분산시킬 것입니다.
• 상용화까지 남은 과제: 기술적 관점에서 양자컴퓨팅이 풀어야 할 과제는 명확합니다. 더 많은 양질의 큐비트 확보, 오류보정 기술 완성, 양자-고전 하이브리드 알고리즘 개발, 양자인터넷(분산 양자컴퓨팅) 등이 그것입니다. 특히 오류보정(Fault Tolerance)은 상용화의 성패를 가르는 핵심으로, 오류를 정정하지 않고는 큐비트 수를 늘려도 금세 잡음 때문에 쓸모없어지기 때문입니다. 다행히도 2020년대 들어 오류보정의 실마리가 보이고 있고, 실용화 목표 시점(2030 전후)에 맞춰 각국 연구가 가속화되고 있습니다. 또 하나는 킬러 앱(Killer Application) 발굴인데, 양자컴퓨터로 무엇을 할 것인지 명확해야 투자가 계속됩니다. 현재 가장 많이 거론되는 건 역시 RSA 암호 해독이지만, 이는 부정적 동기도 되기에 양날의 검입니다. 긍정적인 활용처로는 신약 개발, 신소재 개발, AI 혁신 등이 꼽히며, 관련 분야 기업들과 양자컴퓨팅 기업이 협업해 초기 성과 사례를 만들려는 시도가 늘고 있습니다.

요약하자면, 양자컴퓨터의 실용적 상용화는 2020년대 후반에서 2030년대 초반 사이에 초기 형태로 이루어질 가능성이 높습니다. IBM은 2029년을 못박고 있고ibm.com, 구글은 5년 내(2025~2030년) 현실 문제 해결을 자신하고 있으며sustainabletechpartner.com, 인텔은 2030년대 초중반을 내다봅니다techmonitor.ai. 이는 결국 비슷한 시간대를 가리키고 있는데, 그때까지 슈퍼컴퓨터는 계속 우리 곁에서 활약할 것입니다. 사실 양자컴퓨터가 등장해도 슈퍼컴퓨터의 역할이 완전히 사라지지는 않을 것입니다. 오히려 IBM가 말하는 “양자-고전 결합 슈퍼컴퓨팅” 형태로, 양자컴퓨터는 기존 슈퍼컴퓨터에 탑재되는 특수 가속기처럼 쓰일 공산이 큽니다tomorrowdesk.com. 궁극적으로 복잡한 문제는 고전 컴퓨터+양자 컴퓨터가 협력해서 푸는 하이브리드 시대가 오는 것이지요. 이는 마치 GPU가 등장해도 CPU가 여전히 존재하며 협업하는 것과 비슷한 이치입니다.

맺음말: 앞으로의 전망

정리하면, 슈퍼컴퓨팅은 현재 우리 기술로 현실 세계의 크고 작은 문제를 해결하는 튼튼한 일꾼이고, 양자컴퓨팅은 아직 걸음마 단계지만 잠재력만큼은 엄청난 미래의 해결사입니다. 슈퍼컴퓨터는 이미 기상예보부터 신약개발까지 사회 곳곳에서 활약하며 그 가치가 입증되었고, 양자컴퓨터는 이제 막 그 가능성을 실험으로 보여주기 시작한 단계입니다. 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅의 관계는 경쟁이라기보다, 서로 잘하는 분야를 달리하는 보완재 관계로 보는 게 맞을 것입니다techtarget.com. 특히 양자컴퓨터가 실용화되면 슈퍼컴퓨터와 유기적으로 연동하여 기존에 풀지 못했던 난제를 함께 풀어나갈 것으로 예상됩니다.
기술 발전 속도를 볼 때, 10년 전만 해도 실험적이던 양자컴퓨터가 이제 100큐비트 규모를 넘겼고ibm.com, 슈퍼컴퓨터는 엑사플롭스를 돌파했듯이techtarget.com, 앞으로 10년 후에는 우리가 상상도 못한 협업상이 전개될지 모릅니다. “양자”라는 단어가 주는 신비로움과, “슈퍼”가 주는 압도감이 만나 어떤 새로운 패러다임을 만들어낼지 매우 흥미로운데요. 물론 양자컴퓨팅이 현실의 기술로 완성되기까지는 아직 인고의 시간이 필요하고, 그동안 슈퍼컴퓨팅 기술도 더욱 향상되어 있을 것입니다. 언젠가 양자컴퓨터가 상용화되어 우리의 문제를 해결해주는 날이 오면, 오늘날 논의되던 양자와 슈퍼컴퓨터의 비교도 역사의 한 페이지가 되겠지요. 그때까지는 이 두 분야의 발전을 모두 지켜보며, 각 기술이 만들어낼 새로운 가능성에 대비하는 지혜가 필요할 것입니다.
끝으로, 기술의 경쟁 구도를 넘어 양자와 고전의 조화로운 공존을 기대해 봅니다. 양자컴퓨팅은 슈퍼컴퓨팅의 한계를 확장해주고, 슈퍼컴퓨팅은 양자컴퓨팅이 자리 잡을 디딤돌이 되어 줄 것입니다. 두 기술 모두 인류의 계산 능력을 극한까지 끌어올려, 우리가 풀고자 하는 커다란 문제들 – 난치병 치료, 기후변화 해결, 우주 기원 규명 등 –에 한 걸음 더 다가서게 해주길 희망합니다. 앞으로 양자컴퓨터가 우리 삶에 얼마나 스며들지, 그리고 슈퍼컴퓨터와 어떤 멋진 콜라보레이션을 보여줄지, 함께 기대해보면서 글을 마치겠습니다.