구글은 왜 양자 우월성을 다시 꺼냈을까? Willow 실험의 의미

Willow 칩, 그리고 우리가 이해해야 할 진짜 의미

2025년, 구글은 다시 한번 ‘양자 우월성(Quantum Supremacy)’이라는 논쟁적인 단어를 꺼내 들었습니다.
2019년 Sycamore 칩으로 세상을 놀라게 한 이후, Willow라는 새로운 칩을 통해

 

"슈퍼컴퓨터로 수십억 년 걸릴 계산을 단 몇 분 만에 끝냈다"고 주장했죠.

 

하지만 과연 이 실험은 어떤 의미일까요?
그리고 그것이 지금 우리에게 어떤 영향을 줄 수 있을까요?

라면물도 5분인데?

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1. '양자 우월성'이란 무엇인가?

양자 우월성이란 기존 슈퍼컴퓨터로는 실현 불가능하거나 너무 오래 걸리는 계산을,
양자 컴퓨터가 훨씬 빠르게 수행했을 때 이를 입증하는 개념입니다.

 

2019년 구글은 53큐비트 Sycamore 칩으로 슈퍼컴퓨터가 수천 년 걸릴 계산을 200초 만에 수행했다고 발표하며
‘양자 우월성’을 세계 최초로 입증했다고 주장했습니다.

 

그러나 이 실험은 ‘실제로 쓸모 있는 계산이었는가’라는 비판도 동시에 받았고,
IBM은 자사 슈퍼컴퓨터로 충분히 가능하다고 반박하며 논란이 생겼습니다.

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2. Willow는 어떤 실험이었나?

Willow 칩은 구글이 자체 개발한 차세대 양자 칩으로, 70큐비트 이상의 성능을 지녔습니다.

이 칩을 이용한 실험에서는 복잡한 수학적 구조를 지닌 무작위 양자 회로를 활용하여,
기존 슈퍼컴퓨터로는 수십억 년이 걸리는 계산을 단 몇 분 안에 처리했다고 발표했습니다.

 

구글은 Willow 실험이 단순한 속도 실험이 아니라, 양자 컴퓨터가 실제 문제를 해결할 수 있는 기반 기술임을 보여주고자 했습니다.
특히 회로의 복잡도를 증가시키고, 더 많은 큐비트를 안정적으로 연결함으로써,
실제 산업계에서 요구하는 수준의 연산 구조에 접근했다고 설명했습니다.

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3. Willow 칩은 무엇이 다른가?

이 칩의 특징은 단순히 큐비트 수를 늘리는 것이 아니라,
계산의 구조와 알고리즘을 더 정밀하게 설계한 실험이라는 데에 있습니다.

• 더 정교한 양자 회로를 사용해 에러율을 줄이고
• 기존보다 훨씬 현실적인 문제에 접근해 실용성 확대를 시도했습니다

결과적으로 Willow는 “이론적으로만 가능하던 계산”이 아니라 “현실적 난제를 푸는 데 필요한 잠재력”을 다시 보여준 셈입니다.

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4. 왜 다시 양자 우월성을 꺼냈을까?

구글의 이번 발표는 단순한 기술 실험 그 이상입니다.
그 배경에는 양자 컴퓨팅 주도권 확보 경쟁,

그리고 투자 시장에 대한 명확한 ‘신뢰 회복 시도’가 깔려 있습니다.

• 2024년 이후 Microsoft, IBM, IonQ 등 경쟁사들이 기술 상용화에 앞서기 시작
• 구글은 연구 중심이란 평가를 넘어 '실용화 가능성'을 증명해야 하는 압력 존재
• Willow 실험은 단순 속도보다 구조적 계산 능력 진화를 보여주는 방식으로 설계됨

즉, 이번 실험은 기술보다 구글의 전략 변화를 보여주는 지표입니다.

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5. 우리에게 어떤 의미가 있을까?

Willow 같은 기술은 아직 일반 소비자가 직접 접하긴 어렵지만, 그 영향은 이미 다양한 산업으로 스며들고 있습니다.

• AI 학습 최적화: 더 복잡한 모델을 빠르게 훈련시킬 수 있는 연산 능력
• 암호 해독·보안: 기존 암호 체계에 대한 위협과 동시에 새로운 보안 체계 개발
• 신약 개발 및 화학 시뮬레이션: 실험실이 아닌 시뮬레이션 기반 물질 예측 가능성

즉, Willow는 먼 미래의 기술이 아니라,

지금 우리가 겪는 기술 문제를 해결하는 데 직접적인 영향을 줄 수 있는 '계산 도구'로 진화 중입니다.

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보여주기 실험일까, 진짜 변화의 신호일까?

Willow 실험은 단순히 더 빠른 양자 칩을 만들었다는 의미를 넘어,
구글이 양자 기술을 어떻게 현실화하고 있는지 보여주는 전략적 발표입니다.

 

과거 Sycamore가 "양자는 정말 빠르다"는 것을 보여줬다면,
Willow는 "양자는 이제 실제 문제를 풀 수 있다"는 가능성을 제시했습니다.

 

다음 글에서는 상장사 중 가장 빠르게 상용화를 시도하고 있는 기업,
IonQ의 기술 구조와 사업 모델을 살펴보겠습니다.