Computational complexity 분야 전문가는 아니고요, 그냥 어깨너머로 들은 이야기를 말씀드리자면, (혹시나 저의 댓글에 틀린 부분이 있다면, 해당 전문가 회원님들이 고쳐주시기 바랍니다.)

아직 양자컴퓨팅은 걸음마 단계라고 들었습니다. 만약에 양자컴퓨팅이 상용화가 된다면, 고속 연산이 가능 해지는 것이고 지금 현재 computationally infeasible 의 기반을 둔 public key cryptosystem 들이 위험한 상황에 놓일거라 봅니다. 이건, 피할 수 없는 운명이고요.

다만, 아직까지 양자컴퓨팅으로 NP-complete 문제들 까지 polynomial time 이내로 연산이 가능하다 라고 증명은 되지 않은 것으로 압니다. 따라서, 연산이 가능하지 않다는 것이 증명이 되고, 더불어서, P가 NP가 아니라는 것까지 증명이 된다면, 개인적인 생각입니다만, 양자컴퓨팅도 한계가 있을거라 봅니다.

마지막으로, 좀 더 컴퓨터 과학 분야에 근본적인 문제인 P대 NP 문제에 관해서, 제가 만나본 computational complexity 연구 종사자들 중에, 심지어 단 한명도, P는 NP가 같을 거라고 추측하는 사람은 없었습니다. 그들이 막무가내로 믿는 것이 아니고요, 지금까지 증명된 것들로 바탕으로 추측해 볼때, P가 NP일 가능성보다 아닐 가능성이 훨씬 더 크기 때문입니다.

또한, 그들은 앞으로 20~30년 내로 P가 NP가 아니라는 것이 증명이 될거라고 예상하더군요. 남아있는 클레이 수학 연구소 밀레니엄 문제들 중에 P대 NP 문제가 가장 쉽고 현재 증명 막바지에 왔다고 하면서요.

따라서, 컴공과의 미래는 지금도 그렇고 앞으로도 밝으니 열심히 공부하시면 됩니다.

  P대 K 교수님께서는 아주 부정적으로 보시더군요.

  이 분야의 국내외 대가분들은 하나같이 부정적인 견해를 가지고 있습니다. 하지만 과학기술의 발전이란 알 수가 없는 것이니 또 모르지요.. 미국의 컴퓨터과학 쪽 펀딩 현황을 보면 패레렐 및 GPU 컴퓨팅 쪽에 막대한 자원과 인력이 집적되고 있으니 당분간은 양자컴의 획기적인 돌파구가 나오지 않는 한 지금의 고전적 컴퓨팅을 대체할 일은 없다고 생각됩니다. 양자컴은 소자와 냉각, 큐빗의 보존 등 물리적/하드웨어적 문제 이외에도 알고리즘적/프로그래밍적 문제가 산적해 있습니다. 또한 수율과 양산의 문제는 아직 건들지도 못한 상태이구요. 백번 양보해서 양자컴이 상용화 되더라도 폰노이만 컴퓨터로 풀기 힘든 모든 문제가 다 풀리는 것은 아닙니다. 오히려 더 성능이 안 나오는 문제도 있고 맨 윗 분도 말씀하셨듯이 NP문제를 다항시간에 풀 수 없다는 증명이 나올 확률이 그 반대보다 더 높다고 봅니다.

  10101이 로직 신호 주는게 문제죠. 직접적으로 신호를 측정할려고 할려면 그 state가 틀어져 버리니까요. 지금 나오는 양자컴은 전자의 얽힘련상이 아닌 초전도체로 그 현상을 모사한정도하네요. 그마저도 효율은 기존 컴퓨터 만큼 안나온다네요.