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양자컴퓨터

quantum computer

양자컴퓨터는 얽힘(entanglement)이나 중첩(superposition) 같은 양자역학적인 현상을 이용하여 자료를 처리하는 컴퓨터다.

1982년 미국의 이론 물리학자 리처드 파인만이 이 개념을 처음 제시했고 1985년에는 영국 옥스퍼드 대학의 데이비드 도이치가 구체적인 양자컴퓨터의 개념을 정리했다. 이 컴퓨터의 특성은 정보를 큐비트(양자비트) 단위로 읽는다는 점이다.


양자컴퓨터는 에너지나 빛의 최소 단위인 전자와 광자 등 양자의 역학을 활용한다. 기존 컴퓨터는 비트단위로 정보를 읽고 0과 1 중 하나를 선택해야 하지만, 큐비트는 0과 1의 값을 동시에 가지는 '중첩 상태'가 될 수 있다.

2큐비트는 4개의 조합된 정보(00, 01, 10, 11)를 동시에 선택한다. 이 성질을 응용하면 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도의 연산이 가능하다. 129자리 자연수를 소인수분해하는 데 일반 고성능 컴퓨터는 1600대로 8개월 걸린다. 양자컴퓨터는 한 대로 수시간 내 연산이 가능하다. 양자컴퓨터가 ‘꿈의 기술’이라고 불리는 이유다.

지난 2011년 캐나다의 벤처기업 디웨이브(D-Wave)가 양자컴퓨터를 개발했다고 발표했으나 일부 과학자들은 디웨이브사의 컴퓨터가 기존 슈퍼컴퓨터에 비해 처리속도가 3600배 정도밖에 되지 않으며 판단 능력도 떨어진다며 이를 양자컴퓨터로 정의할 수 있는지에 대한 의문을 제기하기도 한다.

2019년 구글은 양자칩 '시카모어'를 활용해 슈퍼컴퓨터가 1만 년 걸리는 문제를 단 3분 만에 풀어냈다.
양자 컴퓨터가 상용화되면 전 세계 금융 시스템을 다시 짜야 한다. 슈퍼컴퓨터로 수십 년을 풀어야 하는 250자리 암호체계가 몇 분 만에 무력화되기 때문이다. 비트코인과 같은 가상화폐 ‘채굴’ 역시 식은 죽 먹기다. 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI도 비약적으로 발전할 것이란 분석이다. 방대한 데이터를 학습하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있어서다.

양자컴퓨터는 절대온도(-273.15도)에 가까운 극저온에서만 작동하는 초전도 회로가 들어간다. 냉각 장치 때문에 덩치가 클 수밖에 없다. MS는 양자컴퓨터를 서버처럼 활용하고 클라우드를 통해 일반 컴퓨터와 연결해 사용하게 될 것으로 전망했다.
물질의 복잡한 배합을 빠른 시간에 계산할 수 있어 소재 및 신약 개발, 인공지능(AI) 활용 등 다양한 분야에서 산업 경쟁력을 끌어올릴 것으로 기대된다.

<>앞서 나가는 미국, 맹추격하는 중국
양자컴퓨터는 암호 해독과 사이버보안 등 군사용으로 활용할 수 있어 국가 안전보장과 직결되는 기술로도 평가된다. 이 때문에 미국과 중국이 치열한 개발 경쟁을 벌이고 있다. 미국은 구글과 IBM 등 정보기술(IT) 기업들이 개발을 주도하고 있고 중국은 대학 연구기관이 중심적인 역할을 하고 있다. 2019년 구글이 양자초월(양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터의 성능을 앞서는 단계)에 도달하자 1년 뒤인 2020년 중국과학기술대가 양자초월을 달성했다.

양자컴퓨터의 주류인 초전도 방식은 초저온 상태에서 전기저항을 ‘제로(0)’로 만든 회로에서 연산하는 방식이다. 구글은 양자컴퓨터의 성능을 53큐비트(양자 정보의 기본 단위)까지 끌어올렸고, IBM은 지난달 큐비트를 127까지 끌어올릴 수 있는 프로세서를 개발했다고 발표했다. 일본에선 이화학연구소와 후지쓰 등이 초전도 방식 양자컴퓨터를 개발 중이다.

초전도 방식은 배선이 복잡하고 냉동기를 갖춰야 하는 등 과제도 많다. 이 때문에 일본은 지금까지와 다른 방식의 양자컴퓨터로 미국과 중국을 단숨에 넘어서려는 시도를 하고 있다. NTT와 도쿄대의 광 양자컴퓨터도 이런 시도 중 하나다. 히타치제작소는 양자컴퓨터를 대형화하기 쉬운 실리콘 방식 기술을 개발하고 있다.

2024년 현재, 양자컴퓨터 개발 분야에서 주요 기업들의 경쟁이 치열해지고 있다.
2024년 12월 구글(Google)은 최신 양자 컴퓨팅 칩 '윌로우(Willow)'를 발표했다. 105개의 큐비트를 탑재한 윌로우는 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 10^25년(약 10조 7천억 년)이 걸리는 계산을 5분 이내에 수행할 수 있다. 또한 윌로는 큐비트를 추가할수록 오류율이 절반씩 감소하도록 개선됐다. 테크업계에서는 “꿈만 같던 오류 없는 양자 알고리즘을 실현할 가능성을 보여줬다”는 찬사가 나왔다.

같은 달, 중국에서도 중국과학원, 중국 텔레콤 양자 그룹(CTQG), 퀀텀시텍(QuantumCTek)이 공동으로 504큐비트 초전도 양자컴퓨터인 톈옌-504(Tianyan-504)를 개발했다. 주요 성능 지표에서 IBM 등 세계 최고 수준의 양자컴퓨팅 플랫폼과 견줄 만한 수준으로 평가받고 있다.

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알파고

AlphaGo

구글의 인공지능개발 자회사인 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 바둑 인공지능 프로그램.

중국의 바둑 규칙인 중국 룰을 사용해 개발됐다. 정책망과 가치망이라는 두 가지 신경망을 통해 결정을 내리며 머신러닝을 통해 스스로 학습하는 기능을 가지고 있다.

알파고는 다른 바둑 프로그램들과 총 500회 대국을 벌여 499회 승리하기도 했다. 2015년 10월에는 유럽바둑대회 3회 우승자인 판 후이(Fan Hui) 2단을 상대로 대국, 5전 전승하였다. 이 승리는 인공지능 프로그램이 전문바둑기사를 상대로 거둔 사상최초의 승리였다.

하지만 알파고가 전세계의 이목을 집중시킨 것은 2016년 3월9일부터 15일까지 이세돌 9단과 폁친 세기의 바둑대결이 계기가 됐다. 경기전에 이세돌 9단이 우세할 것이라는 의견이 지배적이었지만 알파고가 4대 1의 대승을 거두었다. 알파고의 승리는 한국은 물론 전세계에 엄청난 충격을 몰고 왔다. “인공지능이 인간을 지배하는 세상이 올 것”이라는 두려움마저 생겼다.

이 후에도 알파고는 세계 최정상의 기사들을 상대로 전승을 거두고 있다. 2016년 12월 29-31일 알파고는 한국 인터넷 바둑 사이트에서 ‘매지스터(Magister)’라는 아이디로 중국 랭킹 1위인 커제, 한국 랭킹 1위 박정환 9단 일본 랭킹 1위인 이야마 유타 9단 등 세계 최고수들과 30판의 대국을 펼쳐 모두 이기는 괴력을 발휘했다.
2017년 5월에서 세계 바둑 랭킹 1위인 커제를 격파하기도 했다. 알파고는 5월 23일 중국 저장성 우전 국제인터넷컨벤션센터에서 열린 '바둑의 미래 서밋' 3번기 제1국에서 세계 바둑랭킹 1위 커제 9단을 상대로 289수 만에 백 1집 반승을 거뒀다.


정책망과 가치망
1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프와 대결에서 승리하며 인공지능에 대한 관심을 끌기는 했지만 바둑은 컴퓨터 인공지능이 도전하기에는 버거운 분야로 여겨졌다. 체스가 한 위치마다 가능한 수가 평균 20개 정도라면 바둑은 200여개나 될 정도로 복잡하기 때문이다. (바둑판에서의 경우의 수는 10의 170승으로 전 세계 원자 수 보다 더 많다고 한다.)

수많은 경우의 수에서 선택을 하기위해 알파고는 정책망과 가치망이라는 네트워크 프로세스를 이용한다. 수의 위치를 계산하는 정책망으로 탐색의 범위를 좁힌 뒤, 가치망으로 승률이 가장 높은 수를 판별해낸다. 이 두 네트워크가 서로 얽혀가며 바둑판에서 상대 수를 읽고 확률을 측정해 다음 수를 두게 된다.

또한 알파고는 머신러닝을 통해 스스로 학습한다. 알파고는 2015년 10월 판후이 2단과 대국을 치른 이후 대폭 업그레이드된 것으로 전해졌다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 2016년 3월 8일 기자회견에서 “알파고가 자기학습으로 지난 5개월 동안 스스로 학습하면서 더 많은 양질의 데이터를 생성하고 이를 바탕으로 시스템이 향상됐다“고 말했다.


알파고의 하드웨어
알파고는 구글의 클라우드 폼에서 작동한다. 미국 중서부에 있는 서버에서 대국장으로 연결되는 네트워크가 알파고의 신경망 역할을 해 한국에 있는 이세돌과 대국한다.

다른 바둑 전문 프로그램들과 대결을 벌이던 알파고 초기 시절 알파고는 총 48개의 CPU를 사용한 것으로 알려졌다. 하지만 인간과 대결을 준비하면서 사양을 크게 높였다. 2015년 판후이 2단을 완패시킬때 사용됐고 이번 이세돌 9단과의 대국에 사용되고 있는 컴퓨터는 최고 사양의 기업용 서버 300대를 병렬로 연결한 것으로 슈퍼컴퓨터에 해당한다.

최고 사양의 서버 한 대엔 ‘두뇌’인 인텔의 중앙처리장치(CPU) 네 개와 이를 지원하는 삼성전자의 D램 모듈 48개가 탑재된다. 이를 바탕으로 추정하면 알파고엔 CPU 1202개가 들어간 것으로 보인다.


여기에 64기가바이트(GB) D램 모듈이 탑재됐다고 가정하면 서버 한 대당 D램 용량은 3테라바이트(TB)가 넘는다. 이에 따라 알파고에는 923TB 용량의 모듈이 들어간 것으로 분석된다. 현재 고사양 서버에 들어가는 주력 D램인 20나노 8기가비트(Gb) DDR4로 나눠 계산하면 모두 92만3136개의 D램이 쓰인 셈이다. 각 서버에 에러를 대비해 D램 모듈이 하나씩 더 탑재되는 것까지 감안하면 103만8000개가 들어간 것으로 추정된다.

그래픽을 담당하는 그래픽처리장치(GPU) 176개나 사용했다. CPU에 GPU를 더해 사용하면 CPU만 탑재한 것보다 수십배 연산 속도가 빨라지고 발열도 적기 때문이다. 이외에 사용된 낸드 플래시 메모리를 합치면 총 106만개 이상의 반도체가 쓰인 것으로 관측된다.

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데미스 하사비스

Demis Hassabis

영국의 인공지능 과학자이자 구글 딥마인드의 대표이자 2024년 노벨 화학상 수상자.

AI 기반 생명과학 혁신 플랫폼 알파폴드(AlphaFold)를 통해 단백질 구조를 파악하는 설계 예측에 기여한 공로로 2024년 노벨 화학상을 수상했다.

1976년 7월 27일 영국 북런던에서 태어나 자란 하사비스는 어린 시절부터 체스 천재로 불렸다. 네 살 때 체스를 배우기 시작해 10대 초반 영국 체스 챔피언에 올랐으며, 15세에 고등학교를 조기 졸업한 후 게임 개발사에 입사해 전 세계적으로 수백만 장이 팔린 시뮬레이션 게임 테마파크(Theme Park)를 개발했다. 게임 프로그래머로 성공했지만, 하사비스는 케임브리지 대학교 컴퓨터과학과에 진학해 22세에 졸업했다.

졸업 후 직접 게임 회사를 창업했지만, 곧 뇌과학에 매료되어 영국 유니버시티 칼리지 런던에서 신경과학 연구를 시작했다. 그는 기억과 상상이 뇌의 같은 부위에서 형성된다는 중요한 연구 결과를 발표하며 신경과학 분야에서도 주목을 받았다.

2010년, 박사 학위를 받은 하사비스는 딥마인드를 창업하며 본격적인 AI 개발에 나섰고, 2014년 딥마인드는 약 4억 유로(약 5300억 원)에 구글에 인수되었다. 딥마인드는 2016년 AI 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)로 세계최고의 바둑 기사 이세돌 9단과의 대국에서 승리며 전 세계를 놀라게 했다.

그는 더욱 어려운 문제에 도전했다. 바로 단백질 구조 예측이다. 딥마인드는 알파폴드라는 인공지능 시스템을 개발하여 단백질 구조를 정확하게 예측하는 데 성공했다. 이는 질병 치료, 신약 개발 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
그는 단백질 구조 예측에 기여한 공로로 2024년 노벨화학상을 수상하며 AI분야의 획기적인 성과를 인정받았다.

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긱 경제

gig economy

산업현장에서 필요에 따라 사람을 구해 임시로 계약을 맺고 일을 맡기는 형태의 경제 방식을 말한다. 노동자 입장에서는 어딘가에 고용돼 있지 않고 필요할 때 일시적으로 일을 하는 ‘임시직 경제’를 가리킨다.

모바일 시대에 접어들면서 이런 형태의 임시직이 급증하고 있다. 택시는 물론 주차대행이나 쇼핑도우미 가사도우미 안마사 요리사까지도 모바일로 호출할 수 있다. 이들에 의해 경제가 주도되는 것을 ‘긱(Gig) 경제’라고도 얘기한다.

원래 `긱'이란 용어는 1920년대 미국 재즈 공연장 주변에서 연주자를 섭외해 짧은 시간에 공연에 투입한 데서 비롯됐다고 한다. 하룻밤 계약으로 연주한다는 뜻이 담겨 있다. 이후 1인 자영업자로 기업과 단기간 계약을 맺고 일한다는 의미로 확장됐다.

미국을 중심으로 ‘긱(Gig) 경제’가 확산되면서 전통적 개념의 기업 봉급체계가 무너지고 근로자들이 벌어들인 소득을 바로 현금으로 지급하는 ‘인스턴트(instant) 급여’ 방식이 확산되고 있다. (2016년 7월 4일 뉴욕타임스(NYT)).

NYT는 “성장 속도가 빨라 임시직 등의 직원 채용 규모를 늘리고 있는 스타트업(신생 벤처기업) 등에서 인스턴트 급여 방식이 퍼지고 있다”며 “공장, 병원, 콜센터 등 유연한 시간제 근로자에게도 적합한 방식”이라고 진단했다.

미국의 차량 공유서비스업체 리프트에 고용된 운전자들은 급여체계에서 일반적인 1~2주 단위의 봉급을 기다리지 않고 그날그날 현금으로 지급받는다. 리프트는 2015년 11월부터 이 방식을 도입했다. 전체 운전자 중 3분의 1 이상이 일(日) 지급식을 적용받고 있다.

리프트의 경쟁회사 우버도 2016년 3월 운전자에게 직불카드로 수시로 급여를 인출해 갈 수 있도록 했다

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러스트 벨트

rust belt

러스트 벨트는 미국 북동부 5대호 주변의 쇠락한 공장지대다. 러스트(rust)는 영어로 녹을 뜻한다. 쇠락해 공장설비에 녹이 슬었다는 의미에서 붙여진 이름이다. 동부 뉴욕주와 펜실베이니아주를 포함해 웨스트버지니아, 오하이오, 인디애나, 미시간, 일리노이, 아이오와, 위스콘신 등 중서부와 중북부 주들을 일컫는다.

본래는 1870년대 이후 100년간 미국 산업을 주도해 공장(factory)벨트로 불렸다. 과거 이들 지역에선 자동차·철강·기계·석탄·방직산업 등의 제조업종이 활황을 보였다. 1950년 기준으로 9개 주 고용 인원은 미국 전체의 43%를 차지했다. 총생산량도 45%에 달했다. 철도·운하망으로 석탄 철광석 등의 공급이 원활했고 유럽 이민자들로 노동력도 풍부한 덕이었다.

하지만 1970년대 이후 고비용 구조와 제조업 쇠퇴로 인구가 줄고 범죄율이 치솟아 골칫거리가 됐다. 제조업체들이 해외와 미국 남부·서부 해안으로 이전하면서 인구 유출이 시작됐다. 2000년 기준 러스트벨트의 고용 인구와 생산품의 부가가치 비중은 각각 27%로 떨어졌다.

2000년대 이후 인구 감소율 상위 10개 도시 중 8개가 디트로이트, 플린트, 클리블랜드, 버펄로 등 이 지역에 있는 도시였다. 2013년 자동차산업 중심지인 디트로이트 시정부가 파산한 것은 쇠락의 대표적 사건으로 꼽힌다. 그래도 최근엔 디트로이트의 자동차산업이 살아나고, 산학 협력 속에 바이오테크, 나노테크, 3D, 폴리머 등 신산업도 일어나고 있다.