미 캘리포니아 마운틴뷰 알파벳 본사. [출처= 구글]
구글이 공개한 인공지능(AI) 압축 기술 ‘터보퀀트(TurboQuant)’가 글로벌 반도체 시장을 뒤흔들고 있는 모습이다. 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술이 등장하면서 단기 충격과 중장기 기대가 교차하고 있다.
27일 메모리업계 등에 따르면 구글리서치는 지난 25일(현지시간) AI 추론 과정에서 활용되는 ‘키-값 캐시(KV 캐시)’를 압축해 메모리 사용량을 기존 대비 6분의 1 수준으로 줄이는 터보퀀트를 공개했다. 동시 연산 속도는 최대 8배까지 향상될 수 있다는 점에서 AI 인프라 효율성을 크게 끌어올릴 수 있는 기술로 평가되는 분위기다.
KV 캐시는 AI가 대화 맥락을 유지하고 답변을 생성하는 데 필요한 핵심 메모리 영역으로, 최근 AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 전환되면서 메모리 수요 급증의 핵심 요인으로 지목돼 온 부분이다. 구글은 극좌표 기반 양자화 기법과 오류 보정 기술(QJL)을 결합해 데이터 구조를 압축하면서도 정확도 저하를 최소화한 것이 특징이다.
기술 발표 직후 시장은 즉각 반응했다. 전일 삼성전자 주가는 4.7%, SK하이닉스는 6.2% 급락했고, 미국 마이크론도 3% 이상 하락하는 등 글로벌 메모리 업종 전반에 매도세가 확산됐다. 이날 국내 증시에서도 코스피가 장중 5200선까지 밀리며 반도체주 중심으로 낙폭이 확대되는 등 투자심리가 위축됐다.
시장에서는 터보퀀트가 데이터센터 메모리 수요를 줄일 수 있다는 우려가 확산된 모습이지만, 전문가들은 이러한 해석이 과도하다는 진단을 내놓고 있는 상황이다. 기술이 메모리 ‘소비’를 줄이는 것이 아니라 ‘효율’을 높이는 방향이라는 점에서 구조적 영향은 제한적일 수 있다는 분석이다.
실제로 업계에서는 단기적으로 서버당 메모리 탑재량 부담이 완화될 수는 있지만, 중장기적으로는 AI 도입 비용 하락이 신규 수요를 촉진할 가능성에 무게를 두는 분위기다. 모건스탠리는 “비용 감소가 AI 도입 확대를 이끌고 결과적으로 메모리 수요 증가로 이어질 것”이라고 평가했으며, JP모건도 “효율 개선이 더 많은 데이터 처리와 워크로드 창출로 이어질 것”이라고 전망했다.
이른바 ‘제번스의 역설’이 적용될 가능성도 제기된다. 기술 효율이 높아질수록 비용이 낮아지고 이는 오히려 전체 수요 증가로 이어진다는 이론으로, AI 인프라 확장 국면에서 메모리 시장에도 유사한 구조가 나타날 수 있다는 접근이다.
특히 터보퀀트가 고대역폭메모리(HBM) 수요를 대체하기는 어렵다는 점도 주목된다. 초저지연·고속 처리가 요구되는 영역에서는 압축·복원 과정에서 발생하는 지연이 한계로 작용할 수 있어 HBM의 전략적 중요성은 유지될 가능성이 높다는 분석이 나오는 이유다.
다만 이번 기술이 아직 논문 단계에 머물러 있다는 점에서 상용화까지는 시간이 필요하다는 신중론도 나온다. 과거 저비용 AI 학습 기술인 ‘딥시크(DeepSeek)’ 등장 당시 시장이 단기적으로 흔들렸지만 이후 AI 투자 확대가 이어진 사례와 유사한 흐름이 재현될 수 있다는 시각도 제기된다.
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