하나증권, 기존 기술 차별점ㆍ메모리 수요 영향 분석…업계, 보편화 가능성에 "신중"한 입장
구글이 최근 공개한 ‘터보 퀀트(Turbo Quant)’ 기술을 두고 업계의 분석이 엇갈리고 있다. 구글이 터보 퀀트 기술을 공개하면서 전날 국내 증시에서 삼성전자는 전 거래일 대비 4.7% 하락하며 장을 마쳤고, SK하이닉스는 6.2% 급락했다. 다만 하나증권은 해당 기술이 중장기적으로 보편화되더라도 메모리 수요가 급감할 가능성은 낮다고 내다봤다. 사진=파이낸셜투데이
구글이 최근 공개한 ‘터보 퀀트(Turbo Quant)’ 기술을 두고 업계의 분석이 엇갈리고 있다. 해당 기술은 대규모언어모델(LLM) 추론 과정의 병목 현상인 KV 캐시(Cache) 사용량을 획기적으로 줄이는 양자화 기술이다. 기존 FP16이나 BF16 모델이 토큰당 16비트를 사용하는 반면, 터보 퀀트는 이를 4비트 이하로 압축하면서도 성능 저하를 최소화하는 데 초점을 맞췄다.
27일 하나증권은 보고서를 보면, 터보 퀀트가 엔비디아의 NVFP4나 마이크로소프트의 딥스피드(DeepSpeed) 등 기존에 존재하던 압축 기술과 기술적 궤를 같이한다는 평가이다. 다만 압축 과정에서 발생하는 정밀도 하향과 오류를 최소화했다는 점이 차별화 요소로 꼽힌다. 구글은 자사 모델인 ‘젬마(Gemma)’뿐만 아니라 경쟁사 모델인 ‘미스트랄(Mistral)’에도 해당 기술을 적용해 성능을 입증했으며, 이를 오픈소스로 공개했다.
김록호 하나증권 연구원은 구글의 오픈소스 공개 전략에 대해 “하드웨어 제조사들이 자사 GPU 드라이버나 라이브러리에 터보 퀀트 연산 가속 기능을 기본 탑재하도록 유도하려는 의도”라고 분석했다. 이 기술이 적용될 경우 하이퍼스케일러 기업들은 인프라 투자 효율(ROI)을 높일 수 있을 것으로 보인다.
LLM 서비스 운영 시 GPU 메모리(HBM)는 모델 가중치와 KV 캐시 영역으로 나뉜다. 기존 FP16 방식에서는 문맥이 길어질수록 KV 캐시가 모델 가중치보다 더 많은 메모리를 점유해 일반 메모리나 스토리지로 데이터를 오프로드해야 했다.
김 연구원은 “이론적으로 KV 캐시를 4비트로 압축하면 동일한 메모리 용량에서 수용 가능한 컨텍스트 길이를 4배 늘리거나, 동시 접속자를 4배까지 확대할 수 있다”고 설명했다. 이는 데이터 센터의 전력 소모 감소와 서버 구축 비용(CAPEX) 절감으로 이어질 수 있는 대목이다.
그러나 시장의 보편화 가능성에 대해서는 신중론이 우세하다. 김 연구원은 “시뮬레이션 결과가 실제 환경에서 어떻게 작용할지는 불확실하며, 기술의 검증 및 확장 속도 또한 명확하지 않다”고 지적했다. 결론적으로 터보 퀀트는 기존에 존재하던 기술의 연장선에 있으며, 모든 업체가 이를 채택할지는 미지수라는 진단이다.
또한 하나증권은 해당 기술이 중장기적으로 보편화되더라도 메모리 수요가 급감할 가능성은 낮다고 내다봤다. 김 연구원은 “비트당 수요가 효율화되면 메모리 비용에 대한 진입장벽이 낮아져 오히려 AI 서비스의 전체 사용량이 증가할 것”이라며 “결과적으로 DRAM과 스토리지의 절대적인 수요량을 감소시킬 가능성은 제한적”이라고 밝혔다.
한편 구글이 메모리 반도체 사용량을 획기적으로 절감할 수 있는 터보 퀀트 기술을 공개하면서 글로벌 메모리 반도체 시장에 긴장감이 감돌았다. 전날 국내 증시에서는 메모리 반도체 관련 기업들의 주가가 큰 폭으로 하락했다. 삼성전자는 전 거래일 대비 4.7% 하락하며 장을 마쳤고, SK하이닉스는 6.2% 급락했다.
투자자들은 구글의 기술 도입 속도와 이에 따른 메모리 반도체 제조사들의 대응 전략에 주목하고 있다. 메모리 반도체 업계는 이번 기술이 하드웨어 수요에 미칠 실질적인 타격 범위를 분석하며 향후 시장 대응책 마련에 고심하는 분위기다.
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