Anthropic의 Claude, 더 간결한 양자 회로 설계…게이트 수 최대 17배 절감

Anthropic / 위키미디어 공용 (퍼블릭 도메인)

Claude Mythos 5는 최소한의 인간 도움으로 8개 과제 중 7개에서 기존 최첨단 회로 설계를 능가했다

2026년 10월 16일 금요일 · 13:52 EDT · 3분 읽기

AI 분야에서

양자 컴퓨터에는 자원 문제가 있습니다. 사람들이 실행하고자 하는 알고리즘은 종종 오늘날의 기계가 편안하게 처리할 수 있는 것보다 더 많은 연산과 더 많은 큐비트를 요구합니다.

앤트로픽은 자사의 Claude AI가 그 문제에 조금이나마 진전을 이뤘다고 밝혔다. 2026년 10월 16일, 이 회사는 자사의 Claude Mythos 5 모델이 기존 최첨단 설계를 능가하는 양자 회로를 자율적으로 설계했으며, 8개 벤치마크 과제 중 7개에서 이를 달성했고 한 사례에서는 게이트를 최대 17배 적게 사용했다고 발표했다.

클로드가 실제로 구축한 것

양자 회로는 양자 컴퓨터가 따르는 레시피입니다. 이는 일반 컴퓨터 내부의 비트에 대응하는 양자 버전인 큐비트에 적용되는 일련의 논리 연산입니다. 재료가 적고 더 짧은 레시피는 실제 하드웨어에서 실행하기가 더 쉽습니다.

앤스로픽은 다양한 과학 분야에서 가져온 여덟 가지 계산 과제에 클로드를 투입했다. 그 목록은 화학, 최적화, 물리 시뮬레이션, 정수론에 걸쳐 있었다.

실험 환경은 폐쇄 루프 진화 프레임워크였다. Claude가 회로를 제안하면 심판이 이를 평가하고, Claude는 그 피드백을 활용해 다시 시도한다.

Claude는 각 작업을 일상 언어로 된 명세로 받았다. 그런 다음 스스로 회로 설계를 작성하고 개선했다. 최초의 프롬프트 이후, 모델은 최소한의 인간 개입으로 작동했다.

심사자는 두 가지 역할을 하는 자동 평가자였다. 첫째, 각 회로가 실제로 올바른 결과를 산출하는지 확인했다. 둘째, 설계가 사용한 토폴리 게이트와 큐비트 수를 기준으로 점수를 매겼다.

토폴리 게이트는 3큐비트 논리 연산이며, 그 개수는 여기서 주요 비용 지표 중 하나로 사용되었다. 토폴리 게이트가 적고 큐비트가 적을수록 더 좋은 점수를 의미했다.

수치로 본 결과

8개 과제 중 7개에서 Claude의 회로는 이전 최첨단 설계보다 더 적은 수치를 기록했다. 그 설계들은 토폴리 게이트 수와 큐비트 요구량을 모두 줄였다.

가장 눈에 띄는 것은 모듈식 역산 아키텍처였다. 그 설계는 이전 접근 방식보다 최대 17배 적은 게이트를 달성했다.

다만 작은 문제가 하나 있었다. 모듈러 역수 회로는 게이트 절감을 달성하기 위해 큐비트가 약간 더 필요했다.

누가 그것을 주도했는가

이 프로젝트는 연구원 Andi Gu가 Anthropic의 STEM Fellows Program을 통해 주도했다. Gu는 Harvard Quantum Initiative와 QuEra Computing의 협력자들과 함께 작업했다.

이 접근법은 대규모 언어 모델이 이미 잘하는 것, 즉 코드 작성과 단계별 문제 추론에 의존합니다. 자동 평가기가 엄격함을 더해 주기 때문에, 자신감 있어 보이지만 잘못된 회로는 결코 통과하지 못합니다.

게이트 수가 그토록 중요한 이유

현재 양자 하드웨어는 잡음이 많고 한계가 있습니다. 기계는 오류가 쌓이기 전까지만 제한된 수의 연산을 실행할 수 있으며, 큐비트는 여전히 부족한 자원입니다.

FeMoco 화학 문제의 경우, 분자 시뮬레이션 대상인 이 문제에서 이전의 인간 주도 발전으로 추정 자원 요구량이 약 50조 개의 토폴리 게이트에서 약 3억 4,000만 개로 줄었다. Claude의 작업은 AI가 같은 최적화 노력에서 또 다른 도구가 될 수 있음을 시사한다.

이것이 의미하는 바

양자 컴퓨팅 업계가 가장 즉각적으로 얻을 수 있는 시사점은 특정 회로 하나가 아니라 프로세스에 관한 것이다. AI 모델이 거의 인간의 개입 없이 회로 설계를 반복 개선하고 전문가 벤치마크를 능가할 수 있다면, 연구팀은 사람이 손으로 시험할 수 있는 것보다 훨씬 많은 설계 옵션을 탐색할 수 있는 방법을 얻게 된다.

분명한 유의 사항이 있습니다. 이는 선정된 여덟 가지 과제였으며, 그중 하나는 기존 설계보다 개선된 결과를 내지 못했습니다. 모듈러 역원 연산의 이점 역시 큐비트 측면의 트레이드오프를 수반했는데, 이는 큐비트가 부족한 하드웨어에서 중요한 문제입니다.

Anthropic에게 이 프로젝트는 최첨단 AI 모델이 어려운 과학적 작업에 기여할 수 있다는 주장을 강화한다. STEM Fellows Program이라는 명칭은 회사가 Claude를 단순한 챗봇이나 코딩 보조 도구가 아닌 연구 협력자로 인식되기를 원한다는 것을 시사한다.

공개: 이 기사는 Diego Almada Lopez가 편집했습니다. 콘텐츠 제작 및 검토 방식에 대한 자세한 내용은 편집 정책을 참조하세요.