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[IT뉴스][인터뷰] “양자는 만능 기술 아니라 적절한 문제 해결하는 도구”

온카뱅크관리자

2026-04-30 09:07:36

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [SAS 2026] 빌 위소츠키 SAS 수석 퀀텀 아키텍트 "양자기술, 금융권 요구 높아" 
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 [그레이프바인(미국)=디지털데일리 이상일기자] SAS가 창립 50주년을 기념해 미국 텍사스주 그레이프바인에서 4월 27일부터 30일(현지시간)까지 열리는 글로벌 데이터 및 AI 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026’에서 기업의 양자 인공지능(AI) 도입을 지원하는 실습 플랫폼 ‘SAS 퀀텀 랩(SAS Quantum Lab)’ 프리뷰를 공개했다.
 SAS 퀀텀 랩은 올해 4분기 SAS 바이야(SAS Viya) 고객을 대상으로 제공될 예정이다.
 퀀텀 AI는 기존 양자 하드웨어에서 머신러닝 알고리즘을 구동해 복잡한 연산·최적화 문제를 처리하는 접근이다. 수 시간 걸리던 작업을 수 분 내에 처리하거나 기존 하드웨어만으로는 해법을 찾기 어려웠던 문제를 비즈니스 성과로 전환할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 다만 높은 기대와 달리 기업들의 실제 투자로는 아직 본격적으로 이어지지 못하는 상황이다.
 빌 위소츠키(Bill Wisotsky) SAS 수석 퀀텀 아키텍트는 인터뷰를 통해 현재 퀀텀 AI의 초기 수요가 특히 금융과 최적화 영역에서 뚜렷하게 나타나고 있다고 설명했다.
 그는 “금융서비스 기업들은 사기 탐지, 파산 예측, 담보 최적화, 포트폴리오 최적화 같은 영역에서 양자 AI에 많은 비용과 자원을 투입하고 있다”며 “현재 양자 기술을 가장 적극적으로 앞으로 밀어붙이는 산업 중 하나가 금융”이라고 말했다.
 SAS가 전 세계 글로벌 리더 500여 명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 2026년 현재 퀀텀 AI 도입의 최대 장애물로는 ‘실제 비즈니스 활용 사례에 대한 불확실성’이 꼽혔다. 2025년 조사에서 1위였던 ‘높은 초기 도입 비용’은 2위로 내려갔다. 숙련된 전문 인력 부족, 지식 및 이해도 부족, 퀀텀 AI 솔루션의 제한적 가용성, 명확한 규제 가이드라인 부재 등이 뒤를 이었다.
 위소츠키 수석 아키텍트는 이 지점에서 퀀텀 AI를 ‘기술 우선’이 아니라 ‘문제 적합성’ 관점에서 봐야 한다고 강조했다.
 그는 “SAS의 목표는 결국 고객에게 가치를 제공하는 것”이라며 “그 가치가 양자에서 나온다면 좋지만, 그렇지 않다면 고전 알고리즘을 쓰면 된다”고 말했다. 실제로 SAS는 고객사가 양자가 필요하다고 판단한 최적화 문제를 먼저 기존 최적화 전문가에게 검토하게 하고, 문제를 재정의하는 것만으로 1분 30초 만에 해결한 사례도 있었다고 설명했다.
 SAS 퀀텀 랩은 이러한 장벽을 낮추기 위해 설계됐다. 양자 물리학 전문가가 아니더라도 기업 사용자가 아이디어를 탐색하고 테스트하며 검증할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.
 위소츠키 수석 아키텍트는 “양자 알고리즘을 개발하려면 양자물리학자처럼 수학과 선형대수를 이해해야 하는데 일반적인 비즈니스 사용자는 그런 배경을 갖고 있지 않다”며 “그래서 우리는 알고리즘을 개발하고 테스트할 수 있는 환경을 제공하려는 것”이라고 설명했다.
 핵심 기능은 세 가지다. 산업별 활용 사례에 대해 고전(Classical), 양자(Quantum), 하이브리드 방식의 결과를 나란히 비교하는 비교 분석 기능, 현재 테스트 기준 100배 이상의 속도 향상과 99%의 비용 절감을 지원하는 성능·비용 최적화 기능, 질문 응답과 샘플 코드 제공이 가능한 가상 퀀텀 AI 튜터가 포함된다.
 특히 성능·비용 개선은 SAS 바이야의 분산 컴퓨팅 아키텍처와 맞물려 있다. 위소츠키 수석 아키텍트는 “양자 컴퓨터에서 알고리즘을 바로 실행해 테스트하고 매번 조정하면, 실제 운영이 아니라 테스트 단계에서만 수십만 달러의 비용이 발생할 수 있다”며 “퀀텀 랩은 SAS 바이야의 CAS 워커를 양자 시뮬레이터처럼 활용해 고도로 병렬화 가능한 양자 알고리즘을 여러 워커에 분산시켜 빠르게 튜닝하도록 한다”고 말했다.
 SAS는 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 별개의 대체 관계가 아니라 하나의 스펙트럼으로 보고 있다. 검증된 고전 컴퓨팅이 한쪽 끝에 있고, 실험적이지만 지수적 연산 잠재력을 가진 양자 컴퓨팅이 다른 한쪽 끝에 있으며 대부분의 기업 문제는 그 사이에서 고전·양자·하이브리드 접근을 조합해 풀어야 한다는 것이다.
 위소츠키 수석 아키텍트는 양자 컴퓨팅이 향후 개인용 노트북에 직접 탑재되기보다는 클라우드 기반 인프라에서 CPU, GPU, QPU가 역할을 나눠 처리하는 방식으로 활용될 가능성이 높다고 봤다.
 그는 또 SAS가 양자 하드웨어를 만들거나 QPU 보정·제어 기술을 개발하는 회사가 아니라, 기업 업무에 양자 기술을 연결하는 애플리케이션 계층에 위치한다고 설명했다. 양자 프로세서는 냉각, 보정, 오류 관리 등 별도의 하드웨어 생태계를 필요로 하지만 SAS의 역할은 고객이 보유한 데이터와 업무 문제에 대해 양자 접근이 실제로 도움이 되는지를 판단하고 실행 가능한 분석 환경을 제공하는 데 있다는 것이다.
 적합한 문제군도 비교적 분명하다. 위소츠키 수석 아키텍트는 머신러닝과 최적화, 특히 변수 간 관계가 복잡하고 조합 가능한 경우의 수가 많은 문제를 주요 후보로 꼽았다. 금융권의 사기 탐지·파산 예측·포트폴리오 최적화, 공급망과 물류 최적화, 이동 경로 최적화, 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션 등이 대표적이다.
 결국 SAS 퀀텀 랩의 방향은 기업이 양자 AI를 ‘당장 전면 도입할 기술’로 보기보다 어떤 문제에 양자가 적합하고 어떤 문제는 기존 고전 알고리즘으로 충분한지 검증하는 데 있다.
 위소츠키 수석 아키텍트는 퀀텀 AI가 기존 통계·분석·비즈니스 인텔리전스 기능을 대체하지는 않을 것이라고 선을 그었다. 양자는 SAS의 기존 분석 체계 안에 추가되는 새로운 선택지이며 매우 복잡한 관계와 조합 최적화가 필요한 특정 문제를 해결하는 데 쓰일 가능성이 크다는 설명이다.
 한편 SAS는 퀀텀 랩을 통해 기업들이 실제 양자 하드웨어에 대규모 비용을 투입하기 전에 활용 가능성을 검증하고, 고전·양자·하이브리드 접근을 비교하며 향후 퀀텀 AI 기술이 성숙했을 때 활용할 자체 지식재산권(IP)을 준비할 수 있도록 지원한다는 계획이다.
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