[터보퀀트 쇼크] ① "메모리 6분의 1만?"…구글 다이어트 'K반도체' 흔들다 작성일 03-27 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[반도체레이다]</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1nRT5vnQSW"> <p contents-hash="a216663b7503f4ff619f49e23ab76365d174cca02a83bd321211bc95ac57011e" dmcf-pid="tCrzf7CEvy" dmcf-ptype="general"><strong>KV 캐시 압축 기술 상용화…메모리 무한 확장론 제동</strong></p> <p contents-hash="e7351b7ab5c434f4e86bcff0cf86ed11163f8dfeb74b0aace5526c9930503815" dmcf-pid="Fhmq4zhDCT" dmcf-ptype="general"><strong>삼성전자·SK하이닉스 등 글로벌 반도체 주가 일제히 급락</strong></p> <p contents-hash="a0cb4744c0ccbd220da9daa4c67f3a6ef6ec92c8dc145f8566eae991b9bd915c" dmcf-pid="3lsB8qlwlv" dmcf-ptype="general"><strong>구글판 '딥시크 모먼트' 강타…월가 비관적 수요 전망 확산</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="22bc362cd97732cf247d2a1e5ca8c85aac9361f3c7ac964b6e465d185d775bb1" dmcf-pid="0SOb6BSryS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552796-pzfp7fF/20260327145622703mpyg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Zj1sTmQ9yG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552796-pzfp7fF/20260327145622703mpyg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3513128663058610dfeac1a4b4432ebf3d7a9346aee0f8828645a9e1106fc085" dmcf-pid="pvIKPbvmCl" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 배태용기자] 인공지능(AI) 발전이 곧 메모리 반도체 수요 폭증이라는 공식에 거대한 균열이 발생했다. 글로벌 빅테크 구글이 거대언어모델(LLM)의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 이른바 터보퀀트(TurboQuant) 기술을 전격 공개하면서다.</p> <p contents-hash="aa17198f0f06aeba419519b8771b52917498a46ef7a6f9d34a239aa4670b4ff4" dmcf-pid="UTC9QKTsTh" dmcf-ptype="general">메모리 용량을 무한정 늘리지 않고도 고성능 AI를 원활하게 구동할 수 있다는 기술적 진보가 시장을 강타하자 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 글로벌 반도체 주가는 일제히 곤두박질치며 패닉 셀링 현상을 연출했다.</p> <p contents-hash="2bbaf3b7cb5f8afbd38d0a09fa524af85e50b3b5fabd81587cefb53192b62a3d" dmcf-pid="uyh2x9yOhC" dmcf-ptype="general">27일 반도체 업계와 금융투자업계에 따르면, 구글이 최근 발표한 터보퀀트 기술의 핵심은 AI 모델의 단기 기억장치 역할을 하는 KV 캐시(Key-Value Cache)를 기존 대비 6분의 1 수준으로 압축하는 데 있다.</p> <p contents-hash="68fa2c8204f36384848c2dfdfc9fb9eb3c2d1c0ec6b80bbd0cf118f896a9c2a2" dmcf-pid="7WlVM2WICI" dmcf-ptype="general">글로벌 메모리 시장은 하드웨어의 물리적 한계를 소프트웨어로 극복해 낸 이 기술이 가져올 파급력에 촉각을 곤두세우고 있다.</p> <p contents-hash="f72866d61474101c754f6db96897584bfc261d53e99e487ffb5d0f5e576f1bf7" dmcf-pid="zYSfRVYCWO" dmcf-ptype="general"><strong>◆ AI 병목의 주범 KV 캐시…소프트웨어 최적화로 허들 넘었다</strong></p> <p contents-hash="af8a5348636d4d31dd3c44f16490b9608f2918772b3dcab90a027a46f1d0174f" dmcf-pid="qGv4efGhSs" dmcf-ptype="general">챗GPT나 제미나이(Gemini) 같은 거대언어모델이 사용자의 긴 질문을 정확히 이해하고 자연스러운 문맥을 유지하며 답변을 생성하기 위해서는 이전의 연산 결과값을 임시로 저장해 두는 공간이 필수적이다. </p> <p contents-hash="ea515ac7a916e37757b8ebe425e860b667a6161cf932570a1da49326f9713a19" dmcf-pid="BHT8d4HlWm" dmcf-ptype="general">이 핵심적인 단기 기억 역할을 수행하는 것이 바로 KV 캐시다. 사용자와의 대화가 길어지고 입력되는 데이터의 양이 방대해질수록 이 KV 캐시가 차지하는 메모리 용량은 기하급수적으로 늘어난다.</p> <p contents-hash="6f236ad5b4b4d858f0198d9b363be7986fe52e80a398f3035d3387e157ae7a07" dmcf-pid="bXy6J8XSCr" dmcf-ptype="general">만약 이 저장 공간이 조금이라도 부족해지면 AI가 긴 문장을 처리할 때 연산 속도가 현저히 느려지거나 앞서 나눈 대화 내용을 까맣게 잊어버리는 시스템 병목 현상이 발생한다.</p> <p contents-hash="5a244890b5fa6bd342d5a41489f4f5343c8b680f08dab4e5414edd438676b215" dmcf-pid="KWsB8qlwCw" dmcf-ptype="general">그동안 글로벌 빅테크 기업들은 이러한 메모리 병목 현상을 타개하기 위해 값비싼 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 서버용 D램 탑재량을 늘리는 하드웨어 물량 공세에 의존해 왔다.</p> <p contents-hash="e64539c72703467cb3951ec8e89fdb3afab6499d69b21e1e80594837721ee0c0" dmcf-pid="9YOb6BSrCD" dmcf-ptype="general">실제로 서버 운용 비용의 상당 부분을 전력 소모가 극심한 메모리 반도체가 차지하고 있다. 데이터센터 하나를 짓고 유지하는 데 막대한 자본이 투입되는 상황에서 메모리 용량의 물리적 한계는 곧 AI 서비스 확장의 걸림돌로 작용해 왔다.</p> <p contents-hash="7d079f9bff6d0ff48b86ea047733b1e79b7a7c1dbd072812a12f0eeb299b3737" dmcf-pid="2GIKPbvmCE" dmcf-ptype="general">하지만 구글의 터보퀀트는 이러한 막대한 하드웨어 의존도에 고도화된 소프트웨어 알고리즘으로 균열을 일으켰다. </p> <p contents-hash="6ebc9f743cc93b33334afeafe22bb39d7bcfc84ad69fa73dfd2978f1229d69d7" dmcf-pid="VHC9QKTsSk" dmcf-ptype="general">터보퀀트를 적용하면 AI가 데이터를 처리하고 저장하는 방식을 효율화해 적은 용량의 D램만으로도 방대한 문맥을 매끄럽게 처리할 수 있게 된다. 물리적인 서버용 범용 D램이나 고가의 HBM을 추가로 꽂지 않아도 마치 전체 메모리 용량을 6배로 대폭 늘린 것과 동일한 효과를 내는 셈이다.</p> <p contents-hash="2780e689380da9ab1043c67754a286ea051cb0b354d7f66bf0df535a9aa6a78b" dmcf-pid="fXh2x9yOvc" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 빅테크는 비용 절감 기대…메모리 업계는 수요 감소 우려</strong></p> <div contents-hash="b5557e18b06eb1a2ef8abf349c0103ab299b843aa210690b44456b7c91327da7" dmcf-pid="4ZlVM2WITA" dmcf-ptype="general"> 막대한 AI 인프라 구축 및 운용 비용 압박에 시달리던 빅테크 기업들 입장에서는 긍정적인 혁신 기술이다. 반면 단일 부품을 지속적으로 공급하며 메모리 용량 증가 트렌드에 기대어 수익을 내던 제조사들에는 단기적인 악재로 작용할 가능성이 제기된다. 글로벌 메모리 제조사들이 세워둔 향후 수년간의 수요 예측 모델 자체가 근본적으로 흔들릴 수밖에 없는 상황에 직면했다. <br> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1fdb4ad18ec50e6c47b251d7295e742b4537dcfe47516fe6f88f2ead67608d58" dmcf-pid="85SfRVYCWj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552796-pzfp7fF/20260327145624156phyl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="52qcOA2uWY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552796-pzfp7fF/20260327145624156phyl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9b5eae9296ff6a4a516804717a40dca89e3ddc7870838c8e466d35cbc0179d69" dmcf-pid="61v4efGhWN" dmcf-ptype="general">시장의 우려는 즉각적인 주가 하락으로 고스란히 이어졌다. AI 메모리 슈퍼 사이클이 조기에 막을 내릴 수 있다는 비관론이 확산하면서 뉴욕 증시와 국내 증시를 가리지 않고 반도체 매도 물량이 쏟아졌다.</p> <p contents-hash="6475b5d2bf06215814c876c2cad6fd9e795b328793af8652c7619582ee780dfa" dmcf-pid="PtT8d4Hlva" dmcf-ptype="general">특히 AI 서버용 HBM 시장을 주도하던 SK하이닉스와 고용량 범용 D램 시장의 강자인 삼성전자 주가는 직격탄을 맞고 크게 휘청였다. 투자자들은 소프트웨어 발전이 하드웨어 수요를 갉아먹는 역설적인 상황에 불안감을 표출하고 있다.</p> <p contents-hash="347e8a3df9e815329d68e57e87d2c61ddb1ea67625077d5cc1d6c17140767432" dmcf-pid="QFy6J8XSlg" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 업계 일각 "우려 과도, 상용화까지 시간 필요해</strong>…<strong>기술 안착 여부 지켜봐야"</strong></p> <p contents-hash="6dec411b2fdbf1078a957a1907c7e964c2083d4ab723a9a799db8400953afa3c" dmcf-pid="x3WPi6ZvTo" dmcf-ptype="general">주요 투자은행과 애널리스트들은 발 빠르게 움직이고 있다. 구글의 터보퀀트가 실험실 수준을 넘어 상용화 궤도에 본격적으로 오를 경우 내년부터 크게 늘어날 것으로 믿었던 서버용 범용 D램과 HBM의 초과 수요 전망치를 일제히 하향 조정해야 한다는 보고서를 연일 쏟아내고 있다. 단순한 용량 확대 경쟁의 시대가 저물고 있다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="9eff1923ccc518cea73e5288baea0e04290dfe8ebc9cd92a92f233551f55f051" dmcf-pid="yaMvZSiPCL" dmcf-ptype="general">다만 일각에서는 이러한 우려가 과도하다는 신중론도 제기된다. </p> <p contents-hash="072f879da8f3f98c7d3ef8da96cac46bd8793b3a402d3d5eb40829a684e23ac0" dmcf-pid="WNRT5vnQhn" dmcf-ptype="general">소프트웨어 최적화 기술이 실제 대규모 상용 서비스에 안정적으로 적용되기까지는 상당한 시간과 검증 과정이 필요하기 때문이다.</p> <p contents-hash="6ff3440d87ef04e12491d0d65b626e4f3ca0b60e140f4f6c03277b358a712246" dmcf-pid="Yjey1TLxSi" dmcf-ptype="general">무엇보다 압축 과정에서 발생할 수 있는 미세한 품질 저하나 연산 지연 문제 등 기술적 난제들이 완전히 해결됐는지 확인해야 한다는 지적이다. 오히려 AI 모델 자체가 더욱 거대해지고 복잡해지는 추세인 만큼 전체적인 메모리 수요의 절대량은 견조하게 유지될 것이라는 시각도 존재한다.</p> <p contents-hash="5a5169376d89a88f744a4a7297461ee223194b49b8091237626f29897828d69f" dmcf-pid="GAdWtyoMCJ" dmcf-ptype="general">반도체 업계 고위 관계자는 "구글의 이번 터보퀀트 기술 발표는 소프트웨어의 최적화가 하드웨어의 물리적 수요를 일정 부분 대체할 수 있다는 점을 보여준 상징적인 사건"이라며 "한국의 메모리 반도체 기업들이 기존의 생산능력 확대와 단순 용량 경쟁에만 머물지 않고 차세대 맞춤형 메모리 개발 등 질적 성장에 더욱 집중해야 할 시점"이라고 진단했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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