SAS 설문: 양자 AI 최대 장벽, 비용에서 '실제 활용 불확실성'으로 이동

관심은 여전하지만, 확신이 없다

SAS의 이번 설문은 양자 AI 시장이 초기 호기심 단계를 지나 신중한 평가 단계로 이행하고 있음을 보여준다. 응답자들은 여전히 기술에 높은 관심을 보이면서도, 현실 업무에 구체적으로 어떻게 적용할 수 있는지를 가장 큰 불확실성으로 꼽았다. 전년도 조사에서 1위였던 '높은 도입 비용'은 2위로 밀렸으며, 그 뒤로 전문 인력 부족, 규제 가이드라인 부재, 솔루션 가용성 한계 순으로 응답이 이어졌다.

하이브리드 접근법이 현실적 선택지로 부상

SAS는 양자 AI를 고전 컴퓨팅 시스템과 결합한 머신러닝 기법의 적용으로 정의한다. 이 하이브리드 방식은 특정 작업의 처리 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축하고, 소규모 데이터셋에서도 모델 효율을 높이며, 결과의 안정성을 개선하는 데 도움을 준다고 회사 측은 설명한다. 대규모 양자 하드웨어가 보편화되기 이전, 기업들이 실질적 이득을 먼저 확보하려는 현실적 경로로 하이브리드 아키텍처가 주목받고 있다.

SAS Quantum Lab의 역할과 한계

SAS가 4분기 SAS Viya 고객을 대상으로 출시 예정인 Quantum Lab은 고전·양자·하이브리드 접근법을 특정 비즈니스 문제에 나란히 비교 실험할 수 있는 환경을 제공한다. 내부 초기 테스트 결과로는 100배 이상의 성능 향상과 최대 99%의 비용 절감이 제시됐으나, 이는 특정 조건에서 도출된 수치로 실제 활용 환경에 따라 상당한 편차가 있을 수 있다. 플랫폼에는 양자 AI 개념과 워크플로를 안내하는 가상 튜터 기능도 포함될 예정으로, 물리학 전문 지식이 없는 일반 사용자의 진입 문턱을 낮추는 것이 목표다.

부상하는 활용 사례들

설문 응답자들이 꼽은 유망 적용 분야로는 금융 서비스의 사기 탐지, 5G 네트워크 트래픽 실시간 최적화, 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션이 상위에 올랐다. 공급망 물류, 고객 행동 예측 모델링, 대형 언어 모델의 효율적 학습도 언급됐다. 대다수가 탐색 단계에 머물러 있으나, 조직들이 양자 AI를 구체적인 비즈니스 목표와 연결 짓기 시작했다는 점은 시장 성숙도가 높아지고 있음을 시사한다.

시장 내러티브와 공급자 이해관계

이번 설문은 SAS가 직접 설계·발표한 것으로, 자사 신제품 출시 맥락과 맞닿아 있다는 점에서 해석에 주의가 필요하다. 다만 비용 우선 장벽이 활용 불확실성으로 대체됐다는 트렌드는 복수의 시장 관찰과 일치하며, 양자 컴퓨팅 생태계 전반의 '개념 증명(PoC) 정체' 현상과도 연결되는 신호로 읽힌다.