마이크로소프트의 ‘마요라나 2’ 양자 칩은 연구개발(R&D) 분야에서 의지적 AI의 사례 연구로 활용되고 있다

이번 주 마이크로소프트의 ‘마조라나 2(Majorana 2)’ 양자 칩이 공개되었는데, 이 칩이 보여준 수치는 그 의미를 파악하기가 정말로 어려울 정도입니다. 1세대보다 1,000배 더 신뢰할 수 있는 큐비트, 마이크로초 단위로 측정되는 업계 표준에 비해 평균 20초에 달하는 큐비트 수명, 그리고 2029년까지 상용화 가능한 양자 컴퓨터 개발을 목표로 하는 업데이트된 로드맵이 그것입니다. 이러한 수치 뒤에는 마이크로소프트의 ‘디스커버리(Discovery)’ 에이전틱 AI가 자리 잡고 있으며, 이 플랫폼이야말로 이번 발표에서 더 중요한 부분일 수 있습니다.

더 쉽게 설명하자면, 대부분의 기존 양자 칩은 취약한 계산 상태를 단 몇 분의 1초 동안만 유지하다가 잃어버립니다. 반면 마조라나 2는 최대 1분 동안 이를 유지할 수 있습니다. 마이크로소프트는 이를 하루 만에 방전되는 휴대폰 배터리가 아니라, 한 번 충전으로 거의 3년 동안 지속되는 배터리에 비유합니다.

Majorana 2는 과학 연구 개발을 위한 마이크로소프트의 에이전트형 AI 플랫폼인 ‘마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)’의 지원을 받아 개발되었으며, 이 플랫폼 역시 이번 주부터 일반에 공개되었다. 이러한 시기는 의도된 것이다. 이 양자 칩은 해당 플랫폼이 실제로 작동한다는 것을 마이크로소프트가 입증하는 증거 역할을 한다.

마이크로소프트 디스커버리 에이전틱 AI가 실제로 이룬 성과

일반적인 설명은 AI가 칩을 설계했다는 것입니다. 하지만 현실은 더 미묘하며, 어쩌면 더 흥미롭습니다. 초전도 재료를 알루미늄에서 납으로 변경하기로 한 결정—마이크로소프트에 따르면 신뢰성 향상에 가장 크게 기여한 단일 변경 사항—은 AI의 권고가 아니라 수년간의 전통적인 재료 연구에서 비롯된 것이었습니다.

마이크로소프트 디스커버리의 에이전트들이 처리한 것은 그와 관련된 모든 것이었습니다. 즉, 제조 워크플로우 관리, 이전에는 각각 몇 주가 소요되던 측정 작업의 자동화, 거의 20년에 걸친 분산된 연구 데이터의 통합, 그리고 그 방대한 양과 다양한 정보 속에서 어떤 연구자 한 명도 파악할 수 없었던 상관관계를 도출해 낸 것입니다.

마이크로소프트의 양자 부문 기업 부사장인 줄피 알람(Zulfi Alam)은 “이 데이터에 AI 에이전트를 적용하면, 에이전트는 본질적으로 우리가 인간으로서 볼 수 없는 상관관계를 재구성하고 식별해 낼 수 있습니다. 그토록 방대한 데이터를 아우르는 폭넓은 시각을 가진 사람은 아무도 없기 때문이죠”라고 말했다.

이러한 관점은 서사를 “AI가 칩을 만들었다”는 것에서 더 정확한 표현인 “에이전트형 AI가 실험 주기를 단축시켰다”로 전환한다는 점에서 중요합니다. 칩의 결정 구조에 대한 올바른 원자 수준의 공식을 찾기 위해 광범위한 시행착오가 필요했을 작업이, AI 기반 시뮬레이션을 통해 단 한 번의 표적 실험으로 축소될 수 있었습니다.

“새로운 질서 속에서 시뮬레이션을 통해 확률이 매우 높은 목표를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 그 지식을 바탕으로, 이상적으로는 단 한 번의 실험만으로도 충분합니다,”라고 알람은 말했다.

측정 문제, 해결됨

연구팀이 설명하는 보다 구체적인 성과 중 하나는 큐비트 측정과 관련이 있습니다. 이는 반도체 와이어에 수십억 개의 전자가 짝수 개인지 홀수 개인지를 판단하여 양자 상태를 감지하는 과정입니다. 수작업으로 수행할 경우 이 작업에는 몇 주가 소요됩니다. 마이크로소프트는 몇 년 전 초기 머신러닝 기술을 활용해 이를 자동화하려 시도했으나 실패했습니다.

마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)를 기반으로 한 에이전트형 AI를 통해, 연구팀은 이 과정을 자동적이고 지속적으로 수행하는 특화된 에이전트를 개발했으며, 이는 개별 연구자가 따라잡을 수 없는 속도로 큐비트 상태의 3차원 지도를 구축하고 있다.

“에이전틱 AI를 활용해 측정을 자동화한 것은 판도를 바꾼 결정적인 계기였습니다.”라고 알람은 말했다. 이 에이전트는 수백 개의 매개변수에 걸쳐 전압 조정을 동시에 병렬로 처리하는데, 이는 선형적이고 구조적인 사고방식을 가진 인간 연구원들이 할 수 없는 일이다.

양자 프로그램을 이끌고 있는 마이크로소프트의 기술 펠로우 체탄 나약(Chetan Nayak)은 이러한 변화가 지대한 영향을 미쳤다고 말했다. “에이전트형 AI는 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들었으며, 이제 우리 워크플로의 매우 자연스러운 일부가 되었습니다.”

마이크로소프트 디스커버리, 일반 기업으로 확대

이 모든 것을 뒷받침하는 플랫폼이 이제 기업 고객에게도 제공됩니다. Microsoft Discovery는 과학 연구를 위한 전문 AI 에이전트, 연구 및 추론 워크플로를 위한 Discovery Engine, 그리고 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스를 결합한 플랫폼입니다. GitHub Copilot 계정을 통해 로컬에서 사용할 수 있는 무료 ‘마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)’ 앱도 초기 프리뷰 단계에 들어갔으며, 이는 동일한 유형의 에이전트 기반 워크플로를 실행하고자 하는 개별 연구자들의 진입 장벽을 낮춰줍니다.

상업적 메시지는 분명합니다. 양자 팀이 개발 일정을 단축하는 데 사용했던 것과 동일한 기능 스택이 이제 집중적인 R&D를 수행하는 모든 조직에서 이용할 수 있게 되었습니다. 마이크로소프트는 이미 생명과학, 화학 및 소재, 에너지, 제조 분야에서 이 플랫폼이 도입된 사례를 확인했습니다. 예를 들어, Syensqo는 반도체 제조를 위한 차세대 유체 개발에 이 플랫폼을 활용하고 있습니다.

2029년 목표, 맥락 속에서 살펴보기

마이크로소프트가 수정한 양자 기술 로드맵에 대해서는 편집상의 주의가 필요합니다. 회사는 마조라나 2(Majorana 2)의 진척 상황을 바탕으로 목표를 2033년에서 2029년으로 앞당겼는데, 이는 상당한 가속화이지만, 양자 로드맵은 과거에도 낙관적인 일정 단축이 반복되어 온 전례가 있습니다. ‘1,000배’라는 신뢰성 수치는 구체적으로 마조라나 1의 큐비트에 비해 개선된 수준을 의미할 뿐, 근본적으로 다른 아키텍처를 사용하는 IBM이나 구글의 경쟁 기술에 대한 직접적인 벤치마크는 아닙니다.

나약(Nayak) 본인은 이에 대한 점진적인 성격을 솔직하게 인정했다. “작년에 비해 우리는 어디까지 왔는가? 우리는 1,000배 더 나아졌습니다.” 이는 전년 대비 의미 있는 이정표입니다. 이것이 2029년까지 유틸리티급 양자 컴퓨팅에 도달하는 데 필요한 속도를 유지할 수 있을지는 마이크로소프트를 포함해 그 누구도 아직 답할 수 없는 질문입니다.

참조: 영국 과 독일, 양자 슈퍼컴퓨팅 상용화 계획

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