구글 '터보퀀트'에 삼전닉스 "큰일났다"는데…과학자들 대답은? 작성일 03-27 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글 터보퀀트, 데이터 용량 1/6 수준으로 축소…이미 상용화 단계 <br>그래도 메모리반도체 미래는 탄탄…삼성전자·SK하이닉스에 기회</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bjfaM3rNjx"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d59b9b40017758ad742402777f26b01454bd3081315da463c9ac06b6acaaa58" dmcf-pid="KA4NR0mjgQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="맨해튼에 위치한 구글 뉴욕본사. /사진=뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/moneytoday/20260327161700807jsno.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="78OtToqFad" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/moneytoday/20260327161700807jsno.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 맨해튼에 위치한 구글 뉴욕본사. /사진=뉴스1 </figcaption> </figure> <p contents-hash="bf4ffac0fef6c539502c5824b7947b2fcc3d4efb098f5954fc5fcb83a681074b" dmcf-pid="9c8jepsAkP" dmcf-ptype="general">구글 '터보퀀트(Turbo Quant)' 기술이 글로벌 메모리 시장을 뒤흔들고 있다. 터보퀀트 기술은 AI 추론에 필요한 데이터 덩어리를 6분의 1 수준으로 압축해 메모리반도체 사용을 획기적으로 줄이는 기술이다. 오는 4월 개최될 ICLR 2026에서 논문 발표를 앞두고 자사 테크 블로그에 먼저 소개했다. 해당 기술 소개 이후 메모리반도체 수요가 줄어들 것이라는 전망 속 삼성전자, SK하이닉스를 비롯해 글로벌 반도체 업체들 주가가 출렁였다. </p> <p contents-hash="1d867e4ef4dd23d1de77514cf8e9f5987e6392323fb849802376263e018aa2eb" dmcf-pid="2k6AdUOcN6" dmcf-ptype="general">그러나 과학기술 연구자들은 27일 터보퀀트 기술이 메모리반도체 업황에 영향을 끼치지 않을 것이라고 전망했다. 터보퀀트 기술로 인해 메모리 반도체를 효율적으로 사용하게 되면 더 많은 영역에까지 AI를 적용해 AI 시장이 성장하고 메모리반도체 수요도 증가할 것이라는 전망이다. </p> <p contents-hash="bd0aed168406a8ae2c30c5e4efcaccd6fa126568e88c2b6ab81e1ddb9f20f7fd" dmcf-pid="Vg9LP1Eoa8" dmcf-ptype="general">구글이 소개한 터보퀀트기술은 쉽게 말해 양자기술을 통해 데이터 손실 없이 메모리를 6배 이상 압축해 AI 연산을 가속화한 것이다. 현재 AI업계의 가장 큰 고민은 메모리 반도체 가격 고공행진과 그에 따른 막대한 추론 비용 문제다. </p> <p contents-hash="bcd62deaaf607d7c43a026f1da19e59aa537f2b16e4a667b3c476ac51092bbf0" dmcf-pid="fa2oQtDgk4" dmcf-ptype="general">챗GPT나 제미나이 등 AI 모델은 사용자와의 이전 대화를 토대로 맥락을 파악해 추론한다. 대화가 쌓일수록 맥락 데이터도 쌓여 메모리 용량이 더 필요해지고 비용도 늘어나는 구조다. 엔비디아가 생산하는 GPU(그래픽처리장치)는 범용 연산이 가능하지만 그만큼 고비용을 자랑한다. 이에 AI 업체들은 비용을 줄이기 위해 추론에 특화된 AI 반도체, ASIC(주문형반도체) 독자 구축에 나선 상황이다. </p> <div contents-hash="ea7478622ec855075b5cfec764fafdc864cf50c7eb4b9e907d6ef21c0702a36d" dmcf-pid="4NVgxFwaaf" dmcf-ptype="general"> <div></div> <div></div> <div> ━ </div> <strong>터보퀀트 기술, 이미 상용화 단계…모든 메모리 용량 획기적으로 줄여</strong> <div> ━ </div> <div></div> <div></div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bd580d29f629d865fe1156154af7eb86f07ee8cb38293659405bf2b7143ea49e" dmcf-pid="8jfaM3rNgV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="OpenAI 로고. /사진=AP 뉴시스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/moneytoday/20260327161702496kxlz.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="BPiOj2WINM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/moneytoday/20260327161702496kxlz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> OpenAI 로고. /사진=AP 뉴시스 </figcaption> </figure> <div contents-hash="bc7a173ae373584758bc0b58f42d94f3ef95949032777d5ddd563a489f49f099" dmcf-pid="6A4NR0mjk2" dmcf-ptype="general"> 구글의 터보퀀트 기술은 GPU든, ASIC이든 모든 메모리 용량을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 터보퀀트 기술은 폴라퀀트(극좌표양자화)와 QJL(양자화 존슨-린덴스트라우스 변환: 오차 감소) 아키텍처를 합해 AI가 사용자와의 대화를 통해 저장해둔 정보를 6분의 1로 줄였다. </div> <p contents-hash="114ab86b320abe617f0ff13a6f0686ab5b1139230e049ea57c7697a9a328c704" dmcf-pid="Pc8jepsAA9" dmcf-ptype="general">구글 논문에 참여한 한인수 카이스트(KAIST) 전기·전자공학부 교수는 "해당 기술의 큰 흐름은 논문에 공개돼 있어 사전학습된 AI면 추가 학습없이 적용이 가능하다"면서 "논문이 공개될 4월쯤엔 구글에 이미 해당 기술이 상용화될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="3357443b9414c3c7480aa0bb0c9bfd5653d1b436f594560e343fd7b410e1d33a" dmcf-pid="Qk6AdUOcjK" dmcf-ptype="general">또 논문에 주요 기술 내용이 공개된 만큼 구글 외 다른 AI 업체들 역시 활용할 수 있다고 했다. 그러나 AI 연산 속도가 가속화된다고 메모리반도체 수요가 줄어들 것이라는 전망은 맞지 않는다고 했다. </p> <p contents-hash="9331a8bcde5a282f2d552ee61ab104efbd928b03f6b3cfa19ab1d044de5440cb" dmcf-pid="xEPcJuIkob" dmcf-ptype="general">한 교수는 "단기적으로는 메모리양을 줄이기 때문에 메모리 반도체 수요가 줄어든다고 생각할 수 있지만, 반대로 보면 (추론에 쓰이는) 메모리가 줄어 더 어려운 태스크를 한다든지, 남은 메모리를 더 다양하게 활용할 수 있다"면서 "오히려 AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 메모리반도체 수요가 유지될 것"이라고 봤다. </p> <p contents-hash="72b3ddad654cc1e176dc2f513a1950d71b34a726b77da418f88a7ac9ff2cb4e3" dmcf-pid="yzvuXcV7NB" dmcf-ptype="general">권석준 성균관대 반도체융합공학과·화학공학부 교수 역시 "터보퀀트기술은 메모리를 좀 아끼는 정도가 아니라 추론 인프라 경제성을 바꿀 수 있는 기술"이라면서도 "'윌리엄 스탠리 제본스의 역설'처럼 좋아진 성능은 전체 메모리 생태계를 확장시킬 수 있다"고 주장했다. 윌리엄 스탠리 제본스의 역설은 석탄 효율이 올라갈 수록 소비가 적을 것이라는 예상과 달리, 석탄을 쓸 수 있는 곳이 더 많아져 총 소비량이 늘었다는 이론이다. </p> <p contents-hash="6738bd1bc2104e27546b5a7891febc391d66cb1f278f7ef88d476001fc502195" dmcf-pid="WqT7Zkfzcq" dmcf-ptype="general">다만 반도체 업체들의 노력은 필요하다고 봤다. 권 교수는 "터보퀀트 같은 메모리 압축 기술이 보편화되면 AI 기업들이 메모리 메이커들에 알고리즘 맞춤형 메모리 하드웨어 구현 등을 요구하게 될 것"이라며 "'어떤 고객이 어떤 모델을 어떤 용도로 쓰는지'까지 고려해서 메모리를 설계해야 하는 시대가 올 것"이라고 내다봤다. </p> <p contents-hash="8d5cb3c2f1242dfee0f80d299e6add888fd87d075a7892ebb8d1f5a8c6cbebd0" dmcf-pid="YByz5E4qkz" dmcf-ptype="general">김소연 기자 nicksy@mt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 [좌담회] "AI 스타트업 성패는 '인프라'…글로벌 확장 기회 좌우" 03-27 다음 "국민 13% "운동 전혀 안한다"…21%, 한달에 한 번도 안해" 03-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
