[글로벌] '딥시크급 충격' 부른 구글 압축 기술...'터보퀀트', AI 판 바꿀...

/사진=디디다 컴퍼니 제공

구글이 인공지능(AI) 메모리 사용을 획기적으로 줄이는 압축 기술 '터보퀀트'를 공개하며 시장에 파장을 일으키고 있습니다. AI 확산을 가로막던 비용 구조를 바꿀 수 있다는 점에서 업계의 관심이 집중되고 있습니다.

최근 구글 리서치가 공개한 '터보퀀트'는 AI 모델의 메모리 사용 효율을 극대화하는 기술입니다. 정확도를 유지하면서도 모델 크기를 대폭 줄여 메모리 사용량을 기존 대비 최대 6분의 1 수준으로 낮춘 것이 핵심입니다.

이 기술은 두가지 축으로 구성됩니다. 먼저 '극좌표 양자화'(폴라퀀트)는 AI가 다루는 데이터의 구조를 데이터 표현 방식을 기존 직교좌표계에서 극좌표계로 변환해 정보량을 압축합니다. 복잡한 좌표 정보를 더 간결한 형태로 바꾸는 방식입니다. 여기에 'QJL'(양자화 존슨-린덴스트라우스 변환)을 적용해 압축 과정에서 발생하는 오차를 최소화합니다. 단 1비트 수준의 정보만으로 오류를 보정하는 구조입니다.

특히 메모리 사용량을 줄이는 대신 연산량을 늘리는 구조도 특징입니다. 중간 계산값을 저장하지 않고 필요할 때 다시 계산하는 방식으로, 저장 비용을 줄이고 계산 비용을 늘리는 방향으로 설계됐습니다. 이는 기존 AI 시스템의 병목이었던 메모리 의존도를 낮추는 접근입니다.

시장에서는 해당 기술이 메모리 반도체 수요를 위축시킬 수 있다는 우려도 제기됐습니다. 실제로 기술 공개 이후 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 기업 주가가 일시적으로 하락하며 반응하기도 했습니다.

다만 전문가들은 영향이 제한적일 것으로 보고 있습니다. 오히려 AI 도입 비용을 낮춰 시장 확대를 촉진할 가능성에 무게가 실립니다. 모델 운영 비용이 줄어들면 기업들의 AI 채택이 증가하고, 결과적으로 전체 컴퓨팅 수요와 메모리 수요도 함께 늘어날 수 있다는 분석입니다.

또한 현재와 같은 메모리 공급 제약 환경에서는 단기적으로 수요 감소 효과가 크지 않을 것이라는 평가도 나옵니다. 기술 효율화가 수요 축소로 직결되기보다는, 새로운 활용처 확대를 통해 시장 규모를 키우는 방향으로 작용할 가능성이 크다는 설명입니다.

결국 '터보퀀트'는 메모리 사용 구조를 바꾸는 동시에 AI 확산 속도를 끌어올릴 수 있는 기술로 평가됩니다. 비용·효율 균형이 재편되면서 AI 산업 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 전망입니다.

AI 비용 구조를 뒤흔드는 기술 혁신이 실제 메모리 수요와 반도체 산업 판도에 어떤 변화를 가져올지 주목됩니다.

자료=미디어뱀부

정리=김현기 기자 khk@techm.kr