IonQ(아이온큐) 협력사 Zapata AI가 앞서가다! [feat. 양자로 강화된 생성형 AI 소식]

IonQ(아이온큐) 협력사 Zapata AI가 앞서가다! (feat. 양자로 강화된 생성형 AI 소식)

 

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네 여러분 안녕하세요 갈바람 있니다

0:06

오늘은 아이큐의 협력사 자파타 AI

0:09

아고 다 아시죠이 회사가 앞서가는

0:11

소식을 내놔서 이게 어떤 영향이 있고

0:13

어떤 뉴스인지 같이 살펴보도록

0:15

하겠습니다 그래서 부제로는 양자로

0:17

강화된 생성형 AI 소식이 나왔다라는

0:20

얘기를 전달드립니다 그래서 중요한

0:22

얘기니까 끝까지 같이 봐 주시면 좋을

0:24

것 같습니다네 12월 19일에 자파타

0:26

컴퓨팅 지금은 자파타 AI 사명을

0:28

바꿨는데 이 회사가 양자로 강화된

0:31

생성형 AI 관련된 연구 결과를

0:34

네이처 커뮤니케이션하는 전어를

0:36

실었다고 밝혔습니다 굉장히 이름이

0:38

있는 전월인 것 같더라고요 참고로

0:40

자파타 AI 지난 8월 16일 아이언

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키와 전략적 협약을 맺어서 함께

0:45

생성형 AI 개발하기로 학습한 바가

0:47

있습니다 이렇게 기사가 나온 적이

0:49

있죠 그래서 이게 상당히 중요하다라고

0:50

제가 저번에도 말씀을 드렸는데 그래서

0:52

제목 자체는 굉장히 어려워요 그래서

0:54

텐서 네트워크를 통한 매개변수 양자

0:56

회로에서의 시너지적인 사전 훈련 쉽게

0:59

말에서 양자 회로를 이제

1:01

시뮬레이션에서 만든 이런 네트워크를

1:03

통해서이 생성형 애가 강화되고 더

1:06

효율화 될 수 있다 뭐 이런

1:07

얘기입니다 그래서 이런 시연을 했는데

1:10

양자 회로가 고전적으로 이제 비트를

1:12

사용하는 고전적인 우리가 지금 쓰는

1:14

컴퓨터 방식의 생성형 AI 능력을

1:17

확장하고 보완할 수 있다라는 상당히

1:19

중요한 얘기가 나왔습니다 그래서이

1:21

회사의 CEO이 크리스토퍼 사보이는

1:23

뭐라고 했냐이 혁신적인 작업에 기여한

1:26

뛰어난 연구원들에게 자부심을 느낀다

1:28

양자 기술은 기업 들의 생성적 AI

1:31

어플리케이션에 엄청난 이점을 제공할

1:33

수 있는데 오늘날에 자원을 최대한

1:35

활용해서 이러 이점이 실현될수록 하는

1:37

거를 보여줬다는 거죠 그래서 더 이상

1:39

양자와 고전은 2분법적으로 사고할게

1:41

아니라 두 가지를 협력적으로 같이

1:43

사용해서 더 나은 결과를 빨리 얻을

1:46

수 있는 방법에 대한 문제로 전환되고

1:48

있다는 겁니다 그래서 앞으로 기업

1:50

고객들과의 협업에서이 연구를 적용하는

1:52

것을 기대하고 있다 상당히 좋은

1:54

얘기들을 해 줬습니다이 작업은 자파타

1:56

aiya 생성적 AI 위한 양자기술

1:59

포트폴리오를 확장 장하고 있다 그니까

2:00

뭐 잘하고 있다 이런 얘기죠 그래서

2:02

양자 기술은대 규모이고 계산 비용이

2:04

많이 드는 모델을 압축하는 이런

2:07

이점을 제공할 수 있다는 거죠 그래서

2:09

계산 시간을 단축하고 비용이 많이

2:11

드는 계산을 빠르게 완료해서 비용을

2:13

떨어뜨릴 수 있고 이런 생성형 AI

2:15

이제 채치 피티로 대표가 되죠 그

2:17

내가 뭐 물어보면은 거기에 대해서

2:19

본인이 필요한 정보 가져서 다 보여

2:20

주는 거 이런 거에 대한 다양하고

2:22

고품질의 결과를 줄 수 있다는 겁니다

2:25

그래서이 자파타의 작업은 양자 및

2:27

고전적인 컴퓨터의 보완적인 점을

2:30

결합한다 그래서 각 하드웨어 형식이

2:32

각자 독립적으로내는 것보다 더 좋은

2:34

결과를 내놓을 수 있도록 합친다는

2:36

거죠 그래서 항상 여러분들이

2:37

오해하시는게 가까운 미래의 양자

2:39

컴퓨터가 구정 컴퓨터를 대체하는게

2:41

아니고요 같이 쓰이게 될 겁니다 같이

2:43

각자 잘하는 거를 분담하게 되면서

2:45

그래서 사람들은 종종 양자와 구전이

2:47

경쟁하는 기술이라고 생각을 하는데

2:49

이게 아니라는 거죠 그래서 고전적인

2:51

방법이 양자 장치에 최적화에서 이런

2:54

제한을 극복하는데 도움을 주기도 하고

2:56

그래서 이런 협력적인 접근 방식이

2:58

현재 양자 기술에 참된 잠재력을

3:00

해결할 거다라고 얘기를 하고 있습니다

3:02

그래서 구전 알고리즘에서 전통적으로

3:04

사용되는 텐서 네트워크라는게 있는데

3:07

양자 알고리즘의 중요한 다리를

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형성해서 시너지를 낸다는 걸 봤다는

3:10

겁니다 그래서 고전적 양자 방법의

3:13

강점을 같이 활용해서 복잡한 문제에

3:16

효과적으로 대응할 수 있을 것이다라고

3:18

자파타의 연구원들은 얘기를 하고

3:20

있습니다 그래서이 자파타 AI이

3:22

생성형 AI 어떤 방식으로 어떤

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생각을 가지고 공부하는가 개발하고

3:26

있는가를 제가 좀 분석을 해 봤더니

3:29

이런 자료 가 좀 있었어요 그래서

3:30

요걸 보시면 좀 이해가 되실 겁니다

3:32

자파타는 2017년 하버드의 양자

3:35

컴퓨팅 연구소에서 스핀오프 됐다고

3:36

합니다 그래서 양자 컴퓨터를 위한

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최초의 양자 화학 응용 프로그램을

3:40

발견한 사람이 창립자이며 지금은 이런

3:43

유산을 이어가면서 화학 금융 기타

3:45

분야에서 새로운 양자 알고리즘을

3:47

개발하고 있었다 그래서 자파타

3:50

컴퓨팅이 있는데 최근에 자파타 AI

3:52

이름을 바꿨죠 왜냐면 생성형 AI

3:55

가까운 시내에 양자적 이점을 볼 수

3:58

있는 곳 중에 하나라는 걸 깨달았기

3:59

때 때문이다 그래서 그때부터 양자를

4:01

활용한 생성형 AI 분야에서 다양한

4:04

연구를 했다는 겁니다 그래

4:05

2019년에 생성형 AI 위한 양자

4:07

기술에 대한 첫 특허를 추론을 했고

4:10

2020년에는이 양자 강화 모델을

4:12

사용해서 고품질 데이터를 처음으로

4:15

생성했다라는 거죠 그래서 양자 생성적

4:17

AI 최적화 솔루션 강화하기 위한

4:20

여러 방법들을 개척을 해 왔고 결국에

4:22

이거를 의학품 개발 제조공장 최적화에

4:25

쓸 수 있다 잠재적 이점이 있다라는

4:27

걸 시현한 적이 있다는 겁니다 그래서

4:29

굉 장의 선고자 이다라고 할 수 있을

4:30

것 같습니다 그래서 이런 연구에서

4:32

얻은 통찰력을 활용해서 기업이 직면한

4:35

이런 언어 기반 작업 생성형 AI

4:37

또는 복잡한 수학 모델링 작업을

4:39

포함한 복잡한 문제를 해결하는데

4:42

우리가 도움이 될 수 있을 거다라고

4:43

얘기를 하고 있습니다 자 그래서이

4:45

양자 연구는 어 자파타의 생성적 AI

4:48

솔루션을 독특하게 만드는 것인데이

4:50

모델은 현재는 양자 컴퓨터를 직접

4:52

사용하진 않고요 고정 컴퓨터에서

4:54

실행을 하는데 이제 양자 시스템의

4:57

통계적 이점을 이제 가져와서 고정

4:59

컴퓨터 구현해서 쓰고 있다는 겁니다

5:01

그래서 앞으로는 양자 컴퓨터로 쓰면서

5:03

이게 발전이 될 계획이다라고 얘기를

5:05

하고 있고요 그래서 양자 수학 양자

5:07

과학을 활용해서 생성형 AI

5:09

수행함으로써 높은 품질과 다양한

5:11

출력이 가능해진다고 합니다 그래서이

5:13

양자 통계를 통해서 생성형 AI

5:16

모델의 일반화 능력을 향상시킬 수

5:18

있다 그래서 성능은 높이고 반복에

5:20

필요한 횟수나 비용 그리고 시간을

5:22

낮춘다는 겁니다 그래서 실제로 의료

5:24

치료용 이런 분자를 생산하는

5:26

모델에서도 어 기존 방법은 그냥 간단

5:29

에서 의약품을 만드는데이 양자 방법을

5:32

도입을 하면은 강력한 일반화

5:33

능력이라는 걸 넣어서 더 정확하고 더

5:36

효율적인 이런 의약품을 만들 수

5:38

있다는 거죠 그런 의학품 후보를

5:40

생성할 수 있을 것이다 그리고 양자

5:41

통계는 이러한 어 속성을 더 넓히는데

5:44

해결책이 될 수 있고 결과적으로 더

5:47

다양한 데이터를 만들 수 있고 최적화

5:49

문제에도 이전에 고려되지 않고

5:51

불가능했던 해결책을 넣을 수 있다는

5:53

겁니다 어쨌거나 이런 머신 러닝이나

5:55

최적화 문제의 양자적 방법을 고전적인

5:58

방법에 주입시키면 훨씬 더 좋아질 수

6:00

있다는 거죠 그래서이 양자 강화 생성

6:02

모델을 통해서 일반적인 최적화

6:04

알고리즘을 한 것보다 동일한 수익에

6:06

대해 더 낮은 리스크를 가진 금융

6:08

포트폴리오를 생성한 적도 있다고

6:10

합니다 그래서 아예 못 하는 건

6:11

아니다 지금 조금씩 조금씩 해 나가고

6:13

있다라는 얘기고 그래서 양자 기술은

6:15

생성형 AI 모델을 압축하는 는데도

6:16

도움이 될 수 있고 비용을 크게

6:18

감소시킬 수 있다는 겁니다 참고로 최

6:20

GPT 만든 오픈 AI 지금 엄청난

6:23

적자를 발생하고 있고요 최지 PT

6:25

서비스가 잘되면 잘될수록 적자가

6:28

커지고 있다라고 합니다 일내로 채

6:29

GPT 생성하는 한 문장이 구글

6:32

검색하는 것보다 1,000배의 비용이

6:33

소요가 되기 때문에 언젠가는이 자파타

6:37

AI IQ 이런 생성형 AI 제대로

6:40

나온다면 이런 오픈 AI

6:42

마이크로소프트가 양자 컴퓨터에 또

6:44

양자적 있 방법에 관심을 가질 수밖에

6:46

없는 트렌드 흐름을 가고 있다는 거죠

6:48

자 그래서 채 GPT 뒤에이 GPT

6:50

4 모델과 같은 대규모 언어

6:52

모델이라고 하죠 llm이라고 하는데

6:55

이런 대형 모델들은 에너지를 많이

6:56

쓰고 GPU 많이 필요하다는 거죠

6:58

그래서 비용도 비싸고 에너지를 많이

7:00

써서 환경 오염을 많이 낸다는 겁니다

7:02

거기에 GPU 지금 부족 상황이

7:04

일어나고 있죠 근데 양자 기술를

7:06

도입을 하면은이 압축되지 않은

7:08

모델들에 비해서 더 적은 매개 변수를

7:10

쓰기 때문에 에너지도 덜 쓰고 계산

7:13

비용도 감소하면서 환경 오염도 덜한다

7:15

이런 매력을 얘기를 하고 있습니다

7:17

그리고 동일한 크기 압축되지 않은

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모델보다 더 정확하다 더 정확하다는게

7:21

참 중요한 거죠 그래서 더 낮은

7:23

비용으로이 머신러닝 모델들을 훈련시킬

7:26

수 있고 안정된 성능을 보여주고 더

7:28

일관된 정확도를 보여주고 더 적은

7:30

훈련 단계가 필요하다 어쨌거나

7:32

양자적으로 강화를 해야만 생성형 AI

7:35

진짜 상용화가 될 수 있고 수익성이

7:37

좋아진다는 얘기를 계속 하고 있습니다

7:39

그래서 모델을 더 빨리 훈련시키면

7:41

비용 감소하고 필요한 토큰 뭐 이런

7:44

자원이나 이런 횟수도 덜 들게 된다는

7:46

겁니다 그래서 데이터가 많이 없는

7:49

새로운 사용 사례를 개척할 수 있다는

7:51

거죠 300배 적은 데이터를 사용을

7:53

하게 되는데 선행 사례가 적은 뭐

7:55

시나리오 시뮬레이션 뭐 일례로는 금융

7:58

분야에서 어떻게 하면은 는 더

7:59

효율적인 포트폴리오를 짤 수 있는가

8:01

이런 것들은 시간이 오래 걸리고

8:03

데이터도 적기 때문에 고전적인

8:05

방법으로 하면은 끝났을 때 이미

8:07

시간이지나 버리거든요 그러니까 요런

8:09

거에는 양자적 있 방법이 강화돼서

8:11

들어와야 되는 겁니다 그래서 요런

8:12

분야에서는 양자적 방법이 들어와서

8:14

강화를 해야 된다는 겁니다 양자

8:16

기술은 양자 미래로 향하는 다리를

8:18

만들 것인데 현재는 고전 하드웨어를

8:21

쓰고 있지만 추후에는 실제 양자

8:23

컴퓨터를 쓸 것이다 그래서 결국에는

8:25

더 강력하고 우류 수정이 가능한 양자

8:27

장치와 함께 추가 점을 노리게 될

8:30

것이다라고 궁극적인 비전을 얘기를 해

8:32

줍니다 그래서 현재 고정 컴퓨터에서

8:34

양자 수학을 사용하고 있지만 미래

8:36

양자 컴퓨터에서 가능한 것과의 격차를

8:38

좁힐 것이다 그래서 고객들이 이런

8:40

양자 기술이 강화된 생성적 AI 어떤

8:43

차이를 만들 수 있는지 경험하게 될

8:45

것이고 결과적으로는 우류 수정이

8:47

가능한 양자 컴퓨터에 대한 새로운

8:49

개처 또 잠재력을 실현할 것이다라고

8:52

잘 정리를 해 줬습니다 자 그래서

8:54

저의 생각은 뭐냐 일단 아이큐와 같이

8:56

생성형 AI 개발 중인 자파타 AI

8:59

가 양자로 강화된 생성형 AI

9:01

개발에서 지속적으로 좋은 결과들을

9:03

내고 있습니다 근데 뭐 여러분들도

9:05

아시다시피 지금 당장에 양자 컴퓨터를

9:06

쓰는 건 아니고 여러 가지 테스트를

9:08

하고 있고 실제로는 고정 컴퓨터에서

9:10

양자 과학을 구현하고 있다는 거죠

9:12

근데 궁극적으로는 양자 컴퓨터로

9:14

갈거다 그래서 진정한 양자의 잠재력을

9:17

실현시키려는 노력을 하고 있는데

9:18

참고로 자파타는 또 여러분도 아셔야

9:20

되지만이 기사 나왔다고 아이온큐

9:22

대박이다 이렇게 보시면 안 됩니다

9:24

자파타는 현재 구글 IBM 엔비디아

9:26

컨티뉴엄 다르파 등 여러 기업들과

9:29

협력하고 있기 때문에 단순히 자파타

9:31

잘된다고 어 아이온큐 man

9:34

좋아지는게 아니고요 양자 기업들

9:35

모두에게 득이되는 상황이 올 겁니다

9:37

궁극적으로 사람들이 어 양자를 쓰면

9:39

좋네 써야겠다이 생각이 들게 되기

9:41

때문에 그래서 현재는 자파타 AI

9:44

9월 초에 스펙 상장 계획을 발표를

9:47

했는데 현재

9:49

wnr이라는 티코로 상장된 기업과

9:51

스펙 상장을 해서 차후에 합병이

9:53

완료되면 zpt 자파타는 이름으로

9:56

티커 바꾸겠다고 했습니다 그래서이

9:58

기업 상장을 해서 스펙 상장이 완료가

10:01

되면은 주가가 안정된 후에 투자할

10:03

만하지 않을까라고 지금 생각을 해

10:05

보고 있는데 아직 정확한 상장일이

10:07

발표가 되지 않았고요 제가 또 매수를

10:09

하려면 최소 두 세 달은 공부를 하기

10:11

때문에 개인적으로 더 넓고 깊은

10:13

분석이 필요하겠다 하지만 지금 당장은

10:15

상당히 관심을 끄는 좋은 기업인 것

10:17

같다라는 저의 생각을 좀 말씀을

10:20

드립니다 아이언 큐와 협력하고 있는

10:21

자파타 AI 소식을 좀 전달드렸고요

10:23

그래서 양자 기술이 도입되면서 서서히

10:26

사람들이 관심을 가지게 되고 좋은

10:28

뉴스들이 쌓이면서 양자 시대가 오게

10:30

될 겁니다네 그렇게 좀 정리해서

10:32

전달을 드리고요이 아이온큐 외에도

10:34

제가 지금 차세대 종목을 국장에서

10:36

선배를 했고 매주 한 종목씩

10:38

돌아가면서 잠재적 템 베어인 아닌가를

10:40

분석을 하고 있습니다 그래서 요런

10:42

제가 어떻게 공부하고 어떤 기업들에

10:43

좀 집중을 하고 있는지 궁금하신

10:45

분들은 가을바람의 경제적 자유 연구소

10:47

제가 지금 운영하고 있는 멤버십 한

10:49

6개월 정도 됐는데 꽤 많은 분들이

10:51

들어오셔서 뭐 저한테 하루에

10:53

1,000원씩 투자해서 월에 3만

10:54

원인데 그것 이상의 가치를 얻어가고

10:56

계시고요 부자 마인드를 저한테 제대로

10:58

전술 를 받으셔서 실제로 부자가 되고

11:01

계시는 분들이 많습니다 그래서 많은

11:03

분들 고정 댓글 참고하셔서 함께해

11:05

주시면 좋겠고요 도움이 되셨다면 구독

11:07

한 번만 꼭 부탁드립니다 여러분들

11:09

구독 안 하신 분들 구독 한 번씩 꼭

11:10

부탁드리고요 오늘도 끝까지 시청해

11:13

주셔서 감사합니다가

11:26

바람이었습니다