구글이 인공지능(AI) 시스템의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 압축 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개하면서 글로벌 메모리 반도체 시장이 요동쳤다.
삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 급락하고 미국 마이크론도 하락하는 등 투자 심리가 크게 흔들렸다. 그러나 전문가들 사이에서는 단기 충격이 과도하다는 반론도 빠르게 확산되고 있어 이번 사태가 메모리 반도체 산업의 진짜 위기인지 아니면 일시적 공포인지를 둘러싼 논쟁이 뜨겁다.
구글 리서치는 지난 24일(현지시간) 구글리서치 블로그와 소셜미디어를 통해 터보퀀트 기술의 실제 적용 사례를 공개했다. 지난해 논문 형태로 처음 소개됐던 기술이 실제 적용 사례와 함께 재조명되면서 시장의 관심이 폭발적으로 커졌다.
사진=연합뉴스
터보퀀트는 대규모 언어모델(LLM)의 추론 과정에서 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하는 데이터 압축 알고리즘이다.
챗GPT나 제미나이 같은 대형 AI 모델은 대화가 길어질수록 이 캐시에 저장해야 할 데이터가 기하급수적으로 늘어나고, 이는 그래픽처리장치(GPU) 메모리를 과도하게 점유하는 '메모리 벽(Memory Wall)' 현상으로 이어진다. AI 모델이 거대화하고 에이전틱 AI 수요가 커지면서 이 문제는 더욱 심화돼왔다.
이 지점에서 'KV 캐시(Key-Value Cache)'가 중요해진다. AI가 사용자와 대화를 이어가기 위해 과거에 처리한 정보를 임시로 저장해두는 일종의 작업 메모리다.
터보퀀트는 KV 캐시를 벡터 양자화 기술로 3비트 수준까지 압축해 메모리 사용량을 줄이는 동시에 모델 정확도는 그대로 유지한다고 설명했다. 자사 AI 모델 젬마와 미스트랄에 적용한 결과, 추가 학습이나 미세 조정 없이 KV 캐시 용량을 최소 6분의 1로 줄이는 데 성공했다고 밝혔다. 처리 속도는 엔비디아의 H100 GPU 기준으로 기존 대비 최대 8배 향상됐다는 설명도 덧붙였다.
쉽게 말하면 100페이지 분량의 책을 통째로 기억하는 대신 의미는 모두 살리면서 핵심만 간추린 요약본으로 저장하는 방식이다. 데이터를 작게 만들고 계산 중간값은 필요할 때 재연산하며 문제를 더 압축된 형태로 변환하는 세 가지 원리가 결합된 기술이다.
IT 전문매체 테크크런치는 터보퀀트를 "AI 모델이 기존보다 효율성을 높이고 메모리 수요를 줄이는 구조를 만들어낼 수 있는 새로운 압축 알고리즘"이라고 평가했다. 클라우드플레어의 매튜 프린스 CEO는 자신의 SNS에 이번 기술을 "구글의 딥시크 모멘트"라고 표현했다. 지난해 중국 딥시크가 극히 낮은 비용으로 고성능 AI를 구현해냈을 때처럼, 터보퀀트 역시 메모리 문제의 판을 뒤흔들 수 있다는 의미다.
논문 공개 소식이 전해지자 메모리 반도체 관련주들은 즉각 타격을 받았다. 26일 삼성전자는 전날보다 4.71% 하락한 18만100원에 거래를 마쳤고, SK하이닉스는 6.23% 급락한 93만3000원으로 장을 마감했다. 미국에서는 마이크론 테크놀로지가 전날 3.4%, 샌디스크가 11% 폭락하는 등 메모리 업종이 일제히 하락했다. 반면 인텔과 AMD 등 CPU 제조사 주가는 급등했다.
터보퀀트가 상용화될 경우 같은 AI 성능을 구현하는 데 필요한 메모리 용량이 현재의 6분의 1로 줄어들 수 있다는 계산이 가능하기 때문이다. AI 붐을 타고 고공행진하던 메모리 반도체 수요의 근거가 흔들릴 수 있다는 공포가 투자 심리를 덮쳤다.
웰스파고의 앤드루 로차 TMT 애널리스트는 "필요한 메모리 사양이 낮아진다면 결국 전체 메모리 용량 수요가 얼마나 필요한지에 대한 의문이 제기될 수 있다"고 말했다. 다만 그는 이 기술이 구글에만 특화된 것인지 여부와 실험실 테스트 결과가 실제 서비스 환경에서도 동일하게 나타날지는 아직 불확실하다고 전제했다.
한편 이번 충격이 메모리 반도체 가격 인상 흐름이 본격화되던 시점에 터졌다는 점은 흥미롭다.
HBM을 중심으로 한 고부가 메모리 시장은 공급 부족 상황이 지속돼왔고, 업계에서는 올해도 메모리 가격 상승세가 이어질 것이라는 전망이 지배적이었다. AI 서버 투자 확대, 에이전틱 AI 확산, 온디바이스 AI 수요 증가 등이 복합적으로 작용하면서 수요 증가 기대감이 주가를 끌어올려왔던 터였다.
바로 그 상승 모멘텀의 절정에서 메모리 절감 기술이 등장했으니 시장의 충격이 더욱 크게 느껴지는 것도 무리는 아니다. 그러나 이 구도를 뒤집어 생각하면, 메모리 공급이 여전히 극히 제한적인 상황에서 수요 감소 기술 하나가 등장했다고 해서 전체 시장 판세가 바뀌기는 어렵다는 역설이다.
링스에쿼티스트래티지스의 KC 라지쿠마르 애널리스트는 "향후 3~5년 동안 극심한 공급 제약 때문에 이런 기술이 D램이나 플래시 메모리 수요를 크게 줄이기는 어렵다"며 "고급 압축 기술은 병목을 줄일 뿐 메모리 수요 자체를 파괴하지는 않는다"고 선을 그었다.
다만 전문가들 사이에서는 터보퀀트가 메모리 수요를 줄이기는커녕 오히려 늘릴 수 있다는 분석이 빠르게 힘을 얻고 있다. 이른바 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'이다. 기술 발전으로 자원 사용 효율이 높아지면 오히려 총사용량이 늘어나는 경제 법칙으로, AI 분야에서도 반복해서 확인된 패턴이다.
JP모건 트레이딩 데스크는 보고서에서 "효율 개선이 더 많은 데이터 처리로 이어질 수 있다"고 밝히며 수요 감소보다 확대 가능성에 무게를 뒀다. 이영진 삼성증권 연구원은 "터보퀀트로 추론 비용이 낮아질 경우 장문맥 처리와 대규모 배치 활용이 가능해진다"며 "전체 추론 수요는 오히려 증가할 것"이라고 분석했다. 나아가 "온디바이스 AI 확산으로 이어질 수 있는 포인트"라며 "쿼리와 토큰 사용량 증가 속도가 더 가팔라질 수 있다"고 강조했다.
김일혁 KB증권 연구원도 "적은 메모리로도 더 많은 정보를 처리할 수 있게 되면 AI 모델의 컨텍스트 윈도(AI가 기억할 수 있는 최대 텍스트 범위)가 확장된다"며 "여러 에이전트를 동시에 실행할 수 있게 되면 기업들이 AI 에이전트와 새로운 기술에 투자하면서 메모리 반도체 수요는 다시 늘어날 수밖에 없다"고 분석했다.
고영민 다올투자증권 연구원은 "이번 기술은 이론적으로 과도했던 AI 수요를 현실 수준으로 맞춰주는 역할"이라며 "현재는 메모리 공급이 부족한 상황으로 즉각적인 업황 훼손 가능성은 제한적"이라고 말했다. 그는 "기술 상용화와 실제 수요 변화 사이에는 시차가 존재한다"며 "지금은 여전히 적극 대응 구간"이라고 덧붙였다.
이런 가운데 반도체 산업을 오래 관찰해온 전문가들은 이번 사태를 지난해 딥시크 충격과 겹쳐 읽고 있다. 김일혁 연구원은 "지난해 초 딥시크가 20분의 1의 비용으로 AI 모델을 학습시켰다는 소식에 시장이 공포에 빠졌던 것과 비슷한 상황"이라며 "이후 AI 시장 성장세가 오히려 가속됐던 것을 떠올려야 한다"고 말했다.
김장열 유니스트자산운용 본부장도 "2017~2018년 데이터센터 투자로 빅테크들의 메모리 수요가 급증했을 때도, 일정 시점 이후 메모리 사용 효율을 높이는 기술이 등장해 수요가 일시 둔화된 사례가 있다"며 "그 이후의 결과를 우리는 이미 알고 있다"고 했다.
한지영 키움증권 연구원도 "AI 모델의 효율성과 성능이 향상될수록 역설적으로 AI 총수요가 증가하는 현상이 나타날 가능성도 생각해볼 수 있다"고 분석했다. 삼성전자의 경우 엔비디아 '그록(Groq)3' 언어처리장치(LPU) 위탁 생산을 맡고 있는 만큼, 추론 중심의 AI 고도화 흐름에서 오히려 수주 증가 효과를 기대할 수 있다는 시각도 나온다.
구글은 오는 4월 23일 브라질 리우데자네이루에서 열리는 AI 국제학술대회 'ICLR 2026'에서 터보퀀트를 정식 발표할 예정이다. 이번 연구에 한인수 카이스트 전기·전자공학부 교수도 참여해 국내 학계의 관심도 높다. 이날 발표를 전후해 기술의 실효성과 시장 영향에 대한 논의가 한층 구체화될 것으로 보인다.
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