0과 1을 오가는 결정론적 비트 대신, 확률적으로 요동치는 'p-비트(probabilistic bit)'를 연산의 기본 단위로 삼는 확률론적 컴퓨터가 주목받고 있습니다. 연구진은 수천 개의 p-비트를 결합해 지금까지 가장 큰 규모의 확률론적 컴퓨터를 구현했습니다. 핵심 아이디어는 '노이즈를 없애야 할 적'이 아니라 '연산 자원'으로 활용한다는 것입니다. 열적 노이즈나 무작위성을 이용해 시스템이 자연스럽게 여러 해를 탐색하게 만들어, 최적화 문제나 확률 분포에서 표본을 뽑는 샘플링, 그리고 생성형 AI가 필요로 하는 계산에 특히 강점을 보입니다. GPU가 이런 작업을 막대한 전력으로 흉내 내는 것과 달리, 확률론적 하드웨어는 물리 현상 자체로 답을 도출해 훨씬 높은 에너지 효율을 기대할 수 있습니다. 양자컴퓨터와 달리 극저온이 필요 없어 상온 CMOS 공정으로 확장 가능하다는 점도 실용성 측면에서 매력적입니다. AI 전력 소비가 산업의 병목으로 떠오른 지금, '노이즈 기반 컴퓨팅'은 포스트 GPU 시대의 유력한 대안 아키텍처로 눈여겨볼 만합니다.