2026년 8월 3일부터 5일까지 중국 선전에서 열린 제5회 CCF 양자컴퓨팅대회 및 제5회 대만구 양자과학포럼에는 2,400명이 넘는 참가자가 모였다. 학술 세션에서는 200명 이상의 원사와 전문가가 양자컴퓨팅, 인공지능(AI), 융합 컴퓨팅의 최신 연구를 공유했다.23

이번 행사의 주제는 ‘양과 지가 융합하고, 양·초·지가 함께 계산한다’는 의미의 **‘양·초·지(量超智)’**였다. 여기서 ‘양’은 양자컴퓨팅, ‘초’는 슈퍼컴퓨팅, ‘지’는 AI를 뜻한다.

중요한 점은 이 표현이 이미 확정된 중국의 국가계획을 의미하지 않는다는 것이다. 대신 이번 대회는 세 가지 계산 능력을 하나의 국가적 지능형 컴퓨팅 체계로 묶어야 한다는 전략적 방향과 정책적 제안을 내놓았다.

‘양·초·지’는 무엇을 뜻하나

‘양·초·지’의 핵심은 양자컴퓨터를 독립적으로 개발하는 데 있지 않다. 각 계산 체계가 서로의 약점을 보완하도록 연결하는 데 있다.

• AI는 양자컴퓨팅의 실용화를 지원한다. 하드웨어 보정, 제어, 회로 설계와 알고리즘 효율을 개선한다.
• 슈퍼컴퓨터는 대규모 시뮬레이션과 AI for Science를 담당한다. 소재·물리·생명과학 연구의 현실적인 계산 기반이 된다.
• 오류 내성이 확보된 미래의 양자컴퓨터는 새로운 계산 계층이 된다. 기존 컴퓨터로는 풀기 어려운 특정 과학 문제를 맡게 된다.

따라서 이 구상은 양자 칩 한 종류에만 초점을 맞춘 프로젝트라기보다, 계산 자원·데이터·네트워크·에너지·연구기관을 함께 설계하는 인프라 청사진에 가깝다. 이번 대회에서도 기초연구와 핵심기술뿐 아니라 산업 적용, 표준화, 기업·정부·투자기관 간 협력 등이 논의됐으며, 사흘 동안 약 30개의 관련 행사가 진행됐다.23

AI는 양자컴퓨터의 ‘실용화 병목’을 어떻게 줄이나

중국과학원 원사 샹타오는 현재 물리적 큐비트의 오류율이 약 1% 수준인 반면, 암호 해독과 같은 응용에 필요한 오류율은 이보다 훨씬 낮아야 한다고 설명했다. 그는 이 간극을 줄이는 핵심 수단으로 AI를 제시했다.1

대회에서 제시된 AI의 활용 분야는 다음과 같다.

1. 칩 보정과 설계: 실험 데이터를 분석해 오류와 소자의 특성을 찾아내고 하드웨어 매개변수 최적화를 지원한다.
2. 양자 오류 정정과 디코딩: 오류를 더 빠르고 정확하게 식별·보정하도록 돕는다.
3. 양자회로 컴파일: 알고리즘을 실제 양자 하드웨어에 보다 효율적으로 배치한다.
4. 측정과 제어: 양자 시스템의 작동 과정에서 실시간 제어 성능을 높인다.
5. 변분 양자 알고리즘 최적화: 매개변수 탐색을 가속하고 학습 과정에서 발생할 수 있는 ‘배런 그래디언트(barren gradient)’, 즉 기울기가 사라지거나 지나치게 작아지는 문제를 완화한다.1

이는 AI가 양자컴퓨터의 최종 응용 단계에서만 쓰이는 도구가 아니라는 뜻이다. AI는 양자 칩과 소프트웨어, 실험 제어 시스템 전반에서 문제를 찾고 조정하며 알고리즘을 반복 개선하는 기반 기술로 활용될 수 있다.

단일 양자 프로젝트에서 통합 컴퓨팅 인프라로

중국과학원 원사 쉐치쿤은 AI·슈퍼컴퓨팅·양자컴퓨팅의 심층 융합이 양자 소재 연구와 양자 알고리즘 개발 방식을 바꾸고 있다고 강조했다.1

이 관점에서는 양자컴퓨터도 고전적 컴퓨팅 자원 없이는 작동하기 어렵다. AI는 방대한 데이터와 시뮬레이션을 처리할 고성능 컴퓨팅을 필요로 하고, 과학적 발견은 서로 다른 계산 자원을 적절히 조합해야 가능하다.

중국공정원 원사 가오원은 펑청실험실이 주도하는 관련 기반시설 구상을 제시했다. 목표는 10G급 컴퓨팅, 10P급 네트워크, 10GW급 청정에너지를 연계해 국가 연구실에 통합 자원을 제공하는 것이다.1

이 수치는 단순히 장비를 많이 배치하자는 의미가 아니다. 계산 능력뿐 아니라 네트워크와 에너지 공급까지 하나의 시스템으로 계획해야 한다는 인프라 접근법을 보여준다.

결국 경쟁의 대상도 바뀐다. 더 강력한 양자컴퓨터 한 대를 보유하는 것이 아니라, 계산 능력과 데이터, 전력, 인재, 연구·산업 현장을 지속적으로 연결하는 시스템을 누가 더 효율적으로 구축하느냐가 중요해진다.

슈퍼컴퓨터는 이미 AI for Science의 현실적 기반

중국공정원 원사 정웨이민은 오늘날의 선도적 슈퍼컴퓨터를 사실상 ‘거대한 AI 컴퓨터’로 볼 수 있다고 설명했다. 특히 과학 연구에서 슈퍼컴퓨터가 수행하는 역할을 강조하면서, 양자컴퓨팅은 그 위에 추가될 다음 계산 계층으로 제시됐다.1

이 구상에는 현실적인 시간표도 담겨 있다. 양자컴퓨팅은 장기적으로 큰 잠재력을 갖지만, 슈퍼컴퓨터와 AI for Science는 이미 소재 탐색과 단백질 구조 예측 같은 과학 문제에 활용될 수 있다.1

연구기관은 먼저 성숙한 고전적 고성능 컴퓨팅과 머신러닝 인프라를 활용해 연구를 진행하고, 장기적으로 양자컴퓨터가 더 적합한 문제를 선별해 넘길 수 있다. 이는 범용 양자컴퓨터가 완성될 때까지 모든 응용을 미뤄야 한다는 부담도 줄여준다.

소재 탐색 사례가 보여준 AI와 양자과학의 결합

대회에서는 양자 다체 이론의 ‘시그마 결합 금속화’ 원리와 AI 기반 탐색을 결합한 소재 발굴 사례가 소개됐다. 200만 종이 넘는 소재 데이터베이스에서 고온 초전도 후보 31개를 찾아냈으며, 이 중 18개는 이전에 예측되지 않았던 후보였다.1

이 사례가 보여주는 것은 ‘AI가 물리학을 대체한다’는 그림이 아니다. 물리학 이론이 탐색 방향을 정하고, AI가 방대한 후보 공간에서 조건에 맞는 소재를 찾으며, 슈퍼컴퓨터가 데이터 처리와 검증에 필요한 계산을 수행하는 구조다.

중국과학원 원사 궁신궈는 AI가 자연어로 문제를 정의하고 필요한 ‘기술(skill)’을 호출하는 방식으로 소재 계산·설계·합성의 진입장벽을 낮출 수 있다고 제안했다.1 이 방식이 성숙하면 연구자는 복잡한 계산 코드를 직접 작성하는 데서 벗어나, 문제를 설정하고 도구를 조합한 뒤 결과를 검증하는 데 더 집중할 수 있다.

미국의 양자 연구 구상과 비교하면

가오원은 중국의 통합적 구상을 미국 에너지부가 2026년 발표한 Quantum Genesis 이니셔티브와 비교했다. 미국 에너지부의 공개 자료에 따르면 이 계획은 과학적으로 의미 있는 오류 내성 양자컴퓨터를 개발·배치하고, 연방정부와 국가연구소, 산업계의 관련 투자를 연계하는 것을 목표로 한다.

선전 대회에서 나온 메시지는 중국도 이에 대응할 수 있는 체계적인 노력이 필요하며, 개별 양자 하드웨어 지표만으로 경쟁해서는 안 된다는 것이다. 다만 양국의 목표와 조직 방식, 투자 범위는 완전히 같지 않다. 따라서 현재 비교할 수 있는 것은 전략적 방향과 인프라 조직 방식이지, 어느 한쪽이 모든 분야에서 이미 앞섰다는 단정은 아니다.

공식 국가계획인가? 현재로서는 아니다

현재 공개된 자료만 놓고 보면 ‘양·초·지’는 중국 정부가 공식 공표한 국가 청사진이 아니다. 이번 대회에서 원사와 전문가들이 제시한 전략적 판단과 인프라 구축 제안에 가깝다.123

그럼에도 이번 행사가 보여준 정책 논의의 방향은 비교적 선명하다.

• AI로 양자 하드웨어와 소프트웨어, 알고리즘을 개선한다.
• 슈퍼컴퓨터로 단기적인 AI for Science 연구를 수행한다.
• 양자컴퓨팅을 미래의 특수 목적 계산 계층으로 발전시킨다.
• 계산·네트워크·청정에너지·국가 연구실을 통합 인프라로 묶는다.
• 산학연과 산업 자본의 협력을 통해 연구 성과를 대규모 응용으로 연결한다.237

이번 선전 대회에서 가장 주목할 대목은 양자컴퓨팅이 이미 전면적인 실용화 단계에 들어섰다는 선언이 아니다. 중국의 양자기술 경쟁 구도가 ‘누가 더 강한 양자 장비를 보유했는가’에서 ‘누가 양자·AI·슈퍼컴퓨팅과 과학 인프라를 더 효율적인 시스템으로 조직하는가’로 이동하고 있다는 신호다.

2026년 8월 3일부터 5일까지 중국 선전에서 열린 제5회 CCF 양자컴퓨팅대회 및 제5회 대만구 양자과학포럼에는 2,400명이 넘는 참가자가 모였다. 학술 세션에서는 200명 이상의 원사와 전문가가 양자컴퓨팅, 인공지능(AI), 융합 컴퓨팅의 최신 연구를 공유했다.23

이번 행사의 주제는 ‘양과 지가 융합하고, 양·초·지가 함께 계산한다’는 의미의 **‘양·초·지(量超智)’**였다. 여기서 ‘양’은 양자컴퓨팅, ‘초’는 슈퍼컴퓨팅, ‘지’는 AI를 뜻한다.

중요한 점은 이 표현이 이미 확정된 중국의 국가계획을 의미하지 않는다는 것이다. 대신 이번 대회는 세 가지 계산 능력을 하나의 국가적 지능형 컴퓨팅 체계로 묶어야 한다는 전략적 방향과 정책적 제안을 내놓았다.

‘양·초·지’는 무엇을 뜻하나

‘양·초·지’의 핵심은 양자컴퓨터를 독립적으로 개발하는 데 있지 않다. 각 계산 체계가 서로의 약점을 보완하도록 연결하는 데 있다.

• AI는 양자컴퓨팅의 실용화를 지원한다. 하드웨어 보정, 제어, 회로 설계와 알고리즘 효율을 개선한다.
• 슈퍼컴퓨터는 대규모 시뮬레이션과 AI for Science를 담당한다. 소재·물리·생명과학 연구의 현실적인 계산 기반이 된다.
• 오류 내성이 확보된 미래의 양자컴퓨터는 새로운 계산 계층이 된다. 기존 컴퓨터로는 풀기 어려운 특정 과학 문제를 맡게 된다.

따라서 이 구상은 양자 칩 한 종류에만 초점을 맞춘 프로젝트라기보다, 계산 자원·데이터·네트워크·에너지·연구기관을 함께 설계하는 인프라 청사진에 가깝다. 이번 대회에서도 기초연구와 핵심기술뿐 아니라 산업 적용, 표준화, 기업·정부·투자기관 간 협력 등이 논의됐으며, 사흘 동안 약 30개의 관련 행사가 진행됐다.23

AI는 양자컴퓨터의 ‘실용화 병목’을 어떻게 줄이나

중국과학원 원사 샹타오는 현재 물리적 큐비트의 오류율이 약 1% 수준인 반면, 암호 해독과 같은 응용에 필요한 오류율은 이보다 훨씬 낮아야 한다고 설명했다. 그는 이 간극을 줄이는 핵심 수단으로 AI를 제시했다.1

대회에서 제시된 AI의 활용 분야는 다음과 같다.

1. 칩 보정과 설계: 실험 데이터를 분석해 오류와 소자의 특성을 찾아내고 하드웨어 매개변수 최적화를 지원한다.
2. 양자 오류 정정과 디코딩: 오류를 더 빠르고 정확하게 식별·보정하도록 돕는다.
3. 양자회로 컴파일: 알고리즘을 실제 양자 하드웨어에 보다 효율적으로 배치한다.
4. 측정과 제어: 양자 시스템의 작동 과정에서 실시간 제어 성능을 높인다.
5. 변분 양자 알고리즘 최적화: 매개변수 탐색을 가속하고 학습 과정에서 발생할 수 있는 ‘배런 그래디언트(barren gradient)’, 즉 기울기가 사라지거나 지나치게 작아지는 문제를 완화한다.1

이는 AI가 양자컴퓨터의 최종 응용 단계에서만 쓰이는 도구가 아니라는 뜻이다. AI는 양자 칩과 소프트웨어, 실험 제어 시스템 전반에서 문제를 찾고 조정하며 알고리즘을 반복 개선하는 기반 기술로 활용될 수 있다.

단일 양자 프로젝트에서 통합 컴퓨팅 인프라로

중국과학원 원사 쉐치쿤은 AI·슈퍼컴퓨팅·양자컴퓨팅의 심층 융합이 양자 소재 연구와 양자 알고리즘 개발 방식을 바꾸고 있다고 강조했다.1

이 관점에서는 양자컴퓨터도 고전적 컴퓨팅 자원 없이는 작동하기 어렵다. AI는 방대한 데이터와 시뮬레이션을 처리할 고성능 컴퓨팅을 필요로 하고, 과학적 발견은 서로 다른 계산 자원을 적절히 조합해야 가능하다.

중국공정원 원사 가오원은 펑청실험실이 주도하는 관련 기반시설 구상을 제시했다. 목표는 10G급 컴퓨팅, 10P급 네트워크, 10GW급 청정에너지를 연계해 국가 연구실에 통합 자원을 제공하는 것이다.1

이 수치는 단순히 장비를 많이 배치하자는 의미가 아니다. 계산 능력뿐 아니라 네트워크와 에너지 공급까지 하나의 시스템으로 계획해야 한다는 인프라 접근법을 보여준다.

결국 경쟁의 대상도 바뀐다. 더 강력한 양자컴퓨터 한 대를 보유하는 것이 아니라, 계산 능력과 데이터, 전력, 인재, 연구·산업 현장을 지속적으로 연결하는 시스템을 누가 더 효율적으로 구축하느냐가 중요해진다.

슈퍼컴퓨터는 이미 AI for Science의 현실적 기반

중국공정원 원사 정웨이민은 오늘날의 선도적 슈퍼컴퓨터를 사실상 ‘거대한 AI 컴퓨터’로 볼 수 있다고 설명했다. 특히 과학 연구에서 슈퍼컴퓨터가 수행하는 역할을 강조하면서, 양자컴퓨팅은 그 위에 추가될 다음 계산 계층으로 제시됐다.1

이 구상에는 현실적인 시간표도 담겨 있다. 양자컴퓨팅은 장기적으로 큰 잠재력을 갖지만, 슈퍼컴퓨터와 AI for Science는 이미 소재 탐색과 단백질 구조 예측 같은 과학 문제에 활용될 수 있다.1

연구기관은 먼저 성숙한 고전적 고성능 컴퓨팅과 머신러닝 인프라를 활용해 연구를 진행하고, 장기적으로 양자컴퓨터가 더 적합한 문제를 선별해 넘길 수 있다. 이는 범용 양자컴퓨터가 완성될 때까지 모든 응용을 미뤄야 한다는 부담도 줄여준다.

소재 탐색 사례가 보여준 AI와 양자과학의 결합

대회에서는 양자 다체 이론의 ‘시그마 결합 금속화’ 원리와 AI 기반 탐색을 결합한 소재 발굴 사례가 소개됐다. 200만 종이 넘는 소재 데이터베이스에서 고온 초전도 후보 31개를 찾아냈으며, 이 중 18개는 이전에 예측되지 않았던 후보였다.1

이 사례가 보여주는 것은 ‘AI가 물리학을 대체한다’는 그림이 아니다. 물리학 이론이 탐색 방향을 정하고, AI가 방대한 후보 공간에서 조건에 맞는 소재를 찾으며, 슈퍼컴퓨터가 데이터 처리와 검증에 필요한 계산을 수행하는 구조다.

중국과학원 원사 궁신궈는 AI가 자연어로 문제를 정의하고 필요한 ‘기술(skill)’을 호출하는 방식으로 소재 계산·설계·합성의 진입장벽을 낮출 수 있다고 제안했다.1 이 방식이 성숙하면 연구자는 복잡한 계산 코드를 직접 작성하는 데서 벗어나, 문제를 설정하고 도구를 조합한 뒤 결과를 검증하는 데 더 집중할 수 있다.

미국의 양자 연구 구상과 비교하면

가오원은 중국의 통합적 구상을 미국 에너지부가 2026년 발표한 Quantum Genesis 이니셔티브와 비교했다. 미국 에너지부의 공개 자료에 따르면 이 계획은 과학적으로 의미 있는 오류 내성 양자컴퓨터를 개발·배치하고, 연방정부와 국가연구소, 산업계의 관련 투자를 연계하는 것을 목표로 한다.

선전 대회에서 나온 메시지는 중국도 이에 대응할 수 있는 체계적인 노력이 필요하며, 개별 양자 하드웨어 지표만으로 경쟁해서는 안 된다는 것이다. 다만 양국의 목표와 조직 방식, 투자 범위는 완전히 같지 않다. 따라서 현재 비교할 수 있는 것은 전략적 방향과 인프라 조직 방식이지, 어느 한쪽이 모든 분야에서 이미 앞섰다는 단정은 아니다.

공식 국가계획인가? 현재로서는 아니다

현재 공개된 자료만 놓고 보면 ‘양·초·지’는 중국 정부가 공식 공표한 국가 청사진이 아니다. 이번 대회에서 원사와 전문가들이 제시한 전략적 판단과 인프라 구축 제안에 가깝다.123

그럼에도 이번 행사가 보여준 정책 논의의 방향은 비교적 선명하다.

• AI로 양자 하드웨어와 소프트웨어, 알고리즘을 개선한다.
• 슈퍼컴퓨터로 단기적인 AI for Science 연구를 수행한다.
• 양자컴퓨팅을 미래의 특수 목적 계산 계층으로 발전시킨다.
• 계산·네트워크·청정에너지·국가 연구실을 통합 인프라로 묶는다.
• 산학연과 산업 자본의 협력을 통해 연구 성과를 대규모 응용으로 연결한다.237

이번 선전 대회에서 가장 주목할 대목은 양자컴퓨팅이 이미 전면적인 실용화 단계에 들어섰다는 선언이 아니다. 중국의 양자기술 경쟁 구도가 ‘누가 더 강한 양자 장비를 보유했는가’에서 ‘누가 양자·AI·슈퍼컴퓨팅과 과학 인프라를 더 효율적인 시스템으로 조직하는가’로 이동하고 있다는 신호다.