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[연예뉴스]구글 터보퀀트 HBM 영향 제한적...AI 문턱 낮춰 생태계 키울 기회

온카뱅크관리자

2026-03-29 18:41:00

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 메모리 6분의 1·속도 최대 8배 기대에 시장 민감 반응 삼성전자 한 때 4.7%·SK하이닉스 6.2% 급락 김정호 “KV 캐시 병목 해소엔 의미, 만능은 아냐” 남이현·이동수 "AI인프라 시장 키울 기회" 
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 [이데일리 김현아 기자] 구글이 최근 공개한 인공지능(AI) 압축 기술 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 두고 반도체·AI 인프라 업계의 해석이 엇갈리고 있다.
 대형언어모델(LLM) 추론 과정의 메모리 부담을 크게 낮출 수 있다는 기대가 커지면서 고대역폭메모리(HBM) 수요 둔화 우려도 제기됐다. 실제로 공개 직후 삼성전자와 SK하이닉스 등 HBM 관련 종목은 민감하게 반응했다. 지난 26일 삼성전자 주가는 4.7%, SK하이닉스는 6.2% 하락 마감했다. 다만 이를 전적으로 터보퀀트 영향으로만 보긴 어렵고, 당시 시장 전반의 위험회피 심리도 함께 작용한 것으로 보인다.
 터보퀀트는 구글 리서치가 이달 공개한 기술로, LLM이 답변을 생성할 때 임시 저장하는 키-값(KV) 캐시와 벡터 검색 효율을 높이는 압축 기법이다. 구글은 일부 테스트에서 메모리 사용량을 기존 대비 6분의 1 수준으로 줄이고, 최대 8배 성능 향상을 보였다고 설명했다. 
 KV 캐시는 AI가 앞선 문맥을 기억하고 다음 답변을 이어가기 위해 쓰는 일종의 AI 임시 메모장이다. 문장이 길어지고 파일, 이미지, 추론 기능까지 더해질수록 이 공간은 빠르게 커진다. 터보퀀트가 긴 문맥 시대의 병목 해소 기술로 주목받는 배경이다.
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 [이데일리 이미나 기자]
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 “핵심은 모델보다 KV 캐시”
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 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 터보퀀트에 대해 신중한 평가를 내놨다. ‘HBM의 아버지’로 불리는 그는 이 기술이 긴 문맥 시대의 핵심 병목을 겨냥한 점은 인정하면서도, 이를 곧바로 메모리 시장 판도를 바꿀 만능 해법으로 보기는 이르다고 봤다. 지금 AI 시장의 핵심 문제는 모델 자체보다, 길어진 문맥을 처리하는 과정에서 폭증하는 KV 캐시에 있다는 것이다. 그는 “컨텍스트 길이가 길어지면서 메모리를 급격히 더 필요로 하게 됐다”며 “이제는 KV 캐시를 어떻게 줄일지가 핵심 이슈가 됐다”고 말했다.
 김 교수는 터보퀀트가 모델 전체를 바꾸는 범용 압축 기술이라기보다, 긴 문맥 처리에서 생기는 특정 병목을 줄이는 데 강점이 있다고 평가했다. 핵심 수단은 ‘양자화’다. 양자화는 AI 모델이 쓰는 숫자 데이터를 더 적은 비트로 단순화해 메모리 사용량과 연산 부담을 낮추는 기술이다. 결국 터보퀀트는 KV 캐시를 더 작게 만들어 긴 문맥 처리 비용을 낮추려는 기술이라는 설명이다.
 “의미는 크지만, 범용 해법으로 보긴 일러”
 김 교수는 시장의 과잉 해석을 경계했다. 양자화는 본질적으로 오차 가능성을 안고 있고, 문맥이 길어질수록 누적 오차도 커질 수 있기 때문이다. 그는 “양자화는 항상 에러를 유발한다”며 “전체적으로 얼마나 효과가 있을지는 더 따져봐야 한다”고 말했다. 구글이 일부 조건에서 정확도 손실 없는 압축을 제시했더라도, 이를 모든 모델과 서비스 환경으로 일반화하긴 이르다는 게 김 교수의 판단이다. 터보퀀트가 의미 있는 기술인 것은 맞지만, 이를 곧바로 ‘HBM 시대 종말’이나 메모리 판도 변화로 연결하는 것은 성급하다는 얘기다.
 김 교수는 단기적으로는 HBM보다 SSD와 낸드 쪽이 더 민감할 수 있다고 봤다. KV 캐시가 커지면 HBM에 다 담지 못한 데이터를 SSD로 넘겨 저장해야 하는데, 터보퀀트가 캐시를 줄이면 일부 데이터를 다시 HBM 안에 담을 수 있게 된다. 이 경우 AI 서버의 SSD 의존도가 낮아지고 낸드 수요도 둔화할 수 있다는 것이다. 다만 이미 계산을 마친 뒤 다시 불러와 쓰는 데이터는 여전히 저장장치에 남을 수 있어, 전체 수요가 곧바로 꺾인다고 보기는 어렵다고 했다.
 그렇다고 김 교수가 비관론만 편 것은 아니다. 그는 일각에서 “HBM이 덜 필요해지는 것 아니냐”는 우려가 시장을 흔들 수는 있지만, 중장기적으로는 AI 서비스 비용이 낮아지면서 활용처가 늘고 전체 인프라 수요는 다시 커질 수 있다는 것이다. 
 “본질은 AI 인프라 시장 확대”
 남이현 파두(440110) 대표와 이동수 네이버클라우드 전무(AI컴퓨팅솔루션)도 큰 흐름에서는 비슷한 진단을 내놨다. 두 사람 모두 터보퀀트의 기술적 의미는 인정하면서도, 이것이 곧바로 메모리 수요 감소로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 오히려 AI 확산 속도를 높여 전체 인프라 시장을 키울 가능성에 무게를 실었다.
 남 대표는 터보퀀트를 지금 바로 연산에 쓰이는 ‘핫 KV 캐시’를 줄이는 기술로 규정했다. “HBM과 연산 유닛 주변의 부담을 낮추는 데는 효과가 있지만, 낸드플래시 같은 저장장치 전체를 흔들 정도는 아니”라고 말했다. 
 이동수 전무도 “터보퀀트를 완전히 새로운 돌파구라기보다 기존 압축·양자화 기술의 연장선에 있는 진화”로 평가했다. 그러면서 “지금의 AI 시장에서는 KV 캐시를 줄이는 기술이 선택이 아니라 필수에 가까워지고 있다”고 진단했다.
 이처럼 AI전문가들은 터보퀀트는 긴 문맥 시대의 KV 캐시 병목을 줄이는 유의미한 기술이지만, 이를 단순히 HBM과 낸드의 수혜·피해 문제로만 볼 수는 없다고 보고 있다. 오히려 AI 확산 속도를 높여 전체 메모리·스토리지 시장을 함께 키울 가능성이 더 크다는 평가다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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