AI 패러다임, '학습'에서 '추론'으로… 메모리 병목 해소할 '경량화' 기... 작성일 04-01 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글 ‘터보퀀트’· 산업계 관심 증가<br>서버용 D램 가격 폭등<br>소프트웨어 최적화가 ‘온디바이스 AI’ 핵심 인프라로<br>Arm과 노타 라이선스 계약...AI 경량화·최적화 파트너</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pEFzKmQ9DG"> <p contents-hash="463c83f67d284a99af55124e9fda1cb8521b21193081389d634c474cb7891109" dmcf-pid="UD3q9sx2IY" dmcf-ptype="general"> [이데일리 윤정훈 기자]AI 시장의 중심축이 대규모 학습(Training)에서 실질적인 서비스 구현을 위한 추론(Inference) 단계로 급격히 이동하고 있다. 온디바이스 AI 등 추론 집약적 애플리케이션 확산으로 서버용 메모리 수요가 폭증하며 가격이 가파르게 상승하는 가운데, 산업계는 하드웨어 한계를 극복하기 위한 ‘AI 모델 경량화 및 최적화’ 기술에 주목하고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="39e436ad9a05871816868cbe1e1a1578a8d0492abc8a5c567665256bd18bd740" dmcf-pid="uw0B2OMVIW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[AI DALL-E3가 생성한 이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/01/Edaily/20260401155907906kwnx.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="0V3q9sx2sH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/01/Edaily/20260401155907906kwnx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [AI DALL-E3가 생성한 이미지] </figcaption> </figure> <div contents-hash="827c03091c9b3751c97381733d4c14833fdda1386de74bc7198c6426d807fb2d" dmcf-pid="7rpbVIRfEy" dmcf-ptype="general"> <strong>메모리 수급 불균형 심화… D램 가격 1분기만에 76% 급등</strong> </div> <p contents-hash="840dd2d7baf2fd331b15940df211b678285fd8c81cd4446bb0529bcde6092898" dmcf-pid="zmUKfCe4DT" dmcf-ptype="general">최근 메모리 반도체 시장은 AI 서버 확산에 따른 구조적 공급 부족 사태를 맞고 있다. 시장조사업체에 따르면 서버용 64GB RDIMM DDR5 모듈 가격은 2025년 3분기 255달러에서 4분기 450달러로 한 분기 만에 76% 이상 폭등했다.</p> <p contents-hash="867723b6b143666fdf0d4b23e4397f27ea11957bb8a82d18d32cf05563b20c72" dmcf-pid="qw0B2OMVsv" dmcf-ptype="general">일부 분석기관은 2026년 1분기 이후 해당 제품 가격이 700달러를 돌파할 것으로 전망하고 있다. 고대역폭 메모리(HBM) 중심의 제품 믹스 강화로 인해 범용 D램 공급이 제한되면서, 스마트폰·노트북 등 완제품 제조원가 압박도 거세지는 추세다.</p> <p contents-hash="ce36df0081a5e34067c8f5250589f38eb04b91cb23de7c6c020790d742647145" dmcf-pid="BrpbVIRfwS" dmcf-ptype="general">업계 전문가들은 이러한 수급 불균형이 단기간 내 해소되기 어려울 것으로 보고 있다. 이에 따라 공급 확대라는 중장기 대책과 병행하여, AI 모델 자체의 메모리 점유율을 낮추는 소프트웨어적 돌파구 마련이 시급한 과제로 떠올랐다.</p> <p contents-hash="1792778361a2bdb7b53602b68a23205148aef153d4ba2abe444d36b15460895e" dmcf-pid="bmUKfCe4rl" dmcf-ptype="general"><strong>구글 ‘터보퀀트’, 양자화 기술의 한계 극복 제시</strong></p> <p contents-hash="b0bd9956480fdecd2cb722c224b6012aa43c492073043d23ca22fb82f96c3c77" dmcf-pid="Ksu94hd8rh" dmcf-ptype="general">기술적 측면에서는 구글이 선보인 차세대 경량화 기술이 주목받고 있다. 최근 2026 국제학습표현학회(ICLR)에 채택된 구글리서치의 ‘터보퀀트(TurboQuant)’ 연구는 거대언어모델(LLM) 추론 시 발생하는 KV 캐시(Key-Value Cache)를 3비트 양자화 방식으로 압축, 메모리 사용량을 최대 6배까지 절감하는 성과를 보였다.</p> <p contents-hash="d65194862c392d10547fc3fbba3cf4fc665a55852f00da298efc0e879ee50d85" dmcf-pid="9O728lJ6OC" dmcf-ptype="general">기존 양자화 기법은 데이터 압축 과정에서 발생하는 별도의 메타데이터 저장이 메모리 오버헤드(추가 비용)를 발생시켜 실제 효율이 저하되는 한계가 있었다. 터보퀀트는 이러한 오버헤드를 제거해 추가 학습 없이도 모델 정확도를 유지하며 즉각적인 효율 개선이 가능하다는 점에서 학계와 산업계의 높은 평가를 받고 있다.</p> <p contents-hash="2c9cb9bbe44ac5088b3dcbead43cbd682f12ce5a1248d0c8a32cad6184670208" dmcf-pid="2IzV6SiPDI" dmcf-ptype="general"><strong>Arm-노타 파트너십…하드웨어 넘어 소프트웨어 생태계 확장</strong></p> <p contents-hash="38fda4ec64cb0aaaebc1cf4c2683cf17f5adf5e20c3f5c40d592cfa16572209e" dmcf-pid="VCqfPvnQOO" dmcf-ptype="general">글로벌 반도체 IP(지식재산권) 기업인 Arm의 행보도 이 같은 흐름을 뒷받침한다. 세계 최대 반도체 IP 기업 Arm이 하드웨어 IP 중심에서 AI 소프트웨어 생태계 구축으로 전략 확장을 추진하고 있다. 그 과정에서 국내 기업 노타는 최근 Arm과 AI 경량화·최적화 플랫폼 라이선스 계약을 체결하며 NPU, PC, 데이터센터 등 Arm의 주요 컴퓨트 라인업의 AI 경량화·최적화를 담당하는 파트너로 자리잡았다.</p> <p contents-hash="371d609ab8c4471c99d1d78f6b5c13bab0dca34971496cd8fe2b1efd8d8c7fb9" dmcf-pid="fhB4QTLxrs" dmcf-ptype="general">세계 최대 컴퓨팅 인프라를 보유한 Arm이 경량화 기술을 핵심 전략으로 채택한 것은, 향후 AI 산업의 경쟁력이 단순 연산 성능(TFLOPS)을 넘어 ‘메모리 효율성’과 ‘운영 비용(TCO) 절감’으로 전이되고 있음을 시사한다.</p> <p contents-hash="69d1ab78c976230133e530deaf5afa980f5be2b15d5af6684bb30170517ea31b" dmcf-pid="4lb8xyoMEm" dmcf-ptype="general">업계에서는 클라우드 기반 AI가 스마트폰, 자동차, IoT 등 엣지(Edge) 디바이스로 전이되는 과정에서 경량화 기술이 필수 인프라가 될 것으로 보고 있다. 하드웨어 스펙 경쟁만으로는 온디바이스 AI의 전력 소비와 메모리 제약을 극복하는 데 한계가 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="242acbdabc5db0fcac8eb731786d872e413a0f88a780f7ed65b5c5ecce1d4129" dmcf-pid="8SK6MWgREr" dmcf-ptype="general">반도체 업계 관계자는 “과거 AI 산업이 하드웨어 성능 증명에 집중했다면, 이제는 한정된 자원 내에서 얼마나 효율적으로 구동하느냐의 싸움”이라며 “구글과 Arm 같은 글로벌 빅테크들이 모델 압축 기술을 선점하려는 이유도 온디바이스 AI 시장의 주도권이 결국 소프트웨어 최적화 역량에 달려 있기 때문”이라고 분석했다.</p> <p contents-hash="3ce4f91f8057f4db08cef88613626030fd27030b7d915c57b6b4f8c63f265714" dmcf-pid="6v9PRYaesw" dmcf-ptype="general">윤정훈 (yunright@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘엑스맨’ 배우, 4년전 비밀리에 子 출산 고백‥“42살에 아빠 되니 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