USC의 다니엘 리다르(Daniel Lidar) 교수가 이끄는 연구팀이 양자 컴퓨팅의 '성배'로 불리는 업적을 달성했다. IBM의 127큐비트 이글(Eagle) 양자 프로세서를 이용해 고전 컴퓨터를 압도하는 최초의 무조건적 지수적 속도 향상을 실현한 것이다. 연구진은 쇼어(Shor)의 소인수분해 알고리즘의 전신으로 여겨지는 사이먼(Simon)의 문제 변형을 해결함으로써 이 돌파구를 입증했다.
이 연구 결과는 2025년 6월 5일 Physical Review X에 발표됐으며, 양자 컴퓨팅의 실질적 역량에 근본적인 변화를 예고한다. "지수적 속도 향상은 양자 컴퓨터가 보여줄 수 있는 가장 극적인 성능 향상입니다."라고 양자 엘리먼츠(Quantum Elements, Inc.) 공동 창업자이기도 한 리다르 교수는 설명했다.
이전의 주장들은 고전 알고리즘에 대한 검증되지 않은 가정에 의존했으나, 이번 성과는 '무조건적'으로 평가된다. 즉, 양자 컴퓨터의 성능 우위가 논란의 여지 없이 확정적이라는 의미다. 연구진은 현재 양자 시스템의 본질적 노이즈에도 불구하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 동적 디커플링(dynamical decoupling), 측정 오류 완화(measurement error mitigation) 등 정교한 오류 보정 기법을 적용했다.
한편, AI 분야에서도 중요한 진전이 있었다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 DNA 염기서열 분석을 위한 강력한 AI 모델인 AlphaGenome을 공개했다. 이 시스템은 최대 100만 개의 DNA 염기를 동시에 처리할 수 있으며, 단일 염기쌍 수준에서 수천 가지 분자 특성을 예측할 수 있다. AlphaGenome은 비상업적 연구를 위한 API로 제공되며, 유전적 변이가 유전자 조절 및 질병 메커니즘에 미치는 영향을 밝히는 데 기여할 전망이다.
"이 문제는 생물학뿐 아니라 모든 과학 분야에서 가장 근본적인 과제 중 하나입니다."라고 구글 딥마인드의 과학 AI 책임자인 푸쉬밋 콜리(Pushmeet Kohli)는 말했다. 이 모델은 딥마인드의 기존 유전체 연구를 기반으로 하며, 단백질 코딩 영역에 특화된 AlphaMissense를 보완한다.
한편, 마이크로소프트는 7월 2일 전 세계적으로 9,000명의 인력을 감축한다고 발표했다. 이는 전체 인력의 약 4%에 해당하며, 5월에 단행된 6,000명 감축에 이어 2025년 누적 감원 규모가 1만 5,000명을 넘어섰다. 이러한 구조조정은 마이크로소프트가 2025 회계연도에 AI 인프라 개발을 위해 800억 달러의 자본 지출을 약속한 가운데 이뤄졌다.
이러한 시기는 대형 기술 기업들이 대규모 AI 투자와 인력 최적화 사이에서 균형을 모색하는 더 넓은 과제를 반영한다. 사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO는 최근 "현재 회사 코드의 최대 30%가 AI 도구에 의해 작성되고 있다"고 밝혀, 운영의 자동화가 가속화되고 있음을 시사했다.