양자 컴퓨터에는 두 가지가 부족합니다. 큐비트와 시간입니다. 오늘날의 장비는 큐비트가 수백에서 수천 개에 불과하고 그마저도 쉽게 흔들리기 때문에, 쓸모 있는 양자 계산을 향한 진전의 상당 부분은 하드웨어가 아니라 알고리즘이 돌아가는 회로를 다시 설계하는 데서 나왔습니다. Anthropic은 Claude Mythos 5가 이제 그런 재설계의 일부를 스스로 할 수 있으며, 시험에서 발표된 최고의 설계를 넘어섰다고 보고합니다.
방식은 닫힌 고리입니다. Claude는 회로가 계산해야 할 내용을 평범한 말로 적은 과제를 받아 설계를 코드로 쓰고, 정확성 검사와 사용한 큐비트 및 게이트 수에 따른 점수를 돌려받았으며, 각 회차 사이에 사람이 개입하지 않았습니다. 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산에 쓰이는 여덟 가지 기본 구성 요소 모두에서 발표된 최고의 버전보다 큐비트와 게이트를 모두 적게 쓰는 설계를 찾았다고 Anthropic은 말합니다. 향상은 미세 조정이 아니라 새로운 구조에서 나왔습니다. 예를 들어 황화철 분자를 시뮬레이션할 때 Claude는 분자의 대칭성 덕분에 일부 결과를 한 번 계산해 재사용할 수 있다는 점을 알아챘습니다.
두 가지 결과가 눈에 띕니다. 타원곡선 점 덧셈은 표준 벤치마크이자 타원곡선 암호에 대한 양자 공격의 핵심 단계입니다. Claude는 한 문단짜리 과제에서 출발해 53시간 동안 작업하며, 모든 분기를 기록해야 해서 실용적인 양자 회로로 만들어진 적이 없던 모듈러 역원 계산의 고전 기법 divsteps를 응용했습니다. Claude는 그 기록을 숫자 자체에서 추론하는 방법을 찾았습니다. 그렇게 얻은 회로군 가운데 하나는 이전의 가장 작은 설계보다 큐비트를 12% 더 쓰지만 게이트는 17배 적게 쓰며, 공식은 대규모 시뮬레이션으로 확인한 뒤 Lean으로 형식화했습니다. 최적화 알고리즘인 복호 양자 간섭법에서는 디코더의 게이트 수를 Google의 이전 구성보다 12배 줄였습니다.
맥락을 보면 이해가 쉽습니다. 박테리아가 질소를 고정하는 효소의 핵심인 FeMoco를 시뮬레이션하는 데 필요한 게이트 수 추정치는 알고리즘 발전으로 이미 2017년 약 50조 개에서 약 3억 4,000만 개로 줄었습니다. 회로 자동 탐색은 이런 작업을 앞당길 수 있으며, 점 덧셈 결과는 화학을 돕는 바로 그 진전이 미래 장비에서 오늘날의 암호를 깨는 비용도 낮춘다는 점을 일깨워 줍니다.
조심할 점은 이것이 Anthropic의 자체 보고라는 것입니다. 일부 설계는 Lean 증명으로, 나머지는 시뮬레이션으로 뒷받침되며, 어느 것도 양자 하드웨어에서 돌려 보지 않았습니다. 필요한 규모의 하드웨어가 아직 없기 때문입니다. Anthropic은 Claude가 재촉받기 전까지 익숙한 접근을 선호하는 경향이 있었고, 회로 설계는 오류 정정, 제어 하드웨어와 나란히 작동하는 양자 컴퓨터의 한 부분일 뿐이라고 밝힙니다. 가장 중요한 것은 양자 연구자들의 독립적인 검증입니다.