최근 구글이 발표한 '터보퀀트(TurboQuant)' 기술이 전 세계 AI(인공지능) 반도체 시장에 큰 영향을 미치고 있다. 대형언어모델(LLM) 운영의 비용적 난제로 지목되던 메모리 병목 현상에 대응하는 기술로 시장 판도가 급변할 가능성이 대두되면서다.

27일 국내 유가증권시장에 따르면, 이날 코스피 지수는 전 거래일보다 2.9% 급락한 5300.61로 출발했다. 이어 장 초반 하락세는 3%대를 나타내며 5,300선도 붕괴한 가운데, 특히 시가총액 비중이 큰 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 3~4% 수준?급락하며 지수 하락을 주도하는 모양새다.

이는 최근 호르무즈 해협에서의 '이란 쇼크' 여파로 이어지는 원-달러 환율과 국제유가 급등과 함께, 구글이 발표한 메모리 압축 기술이 반도체 수요 둔화 우려를 자극한 영향으로 풀이된다.

앞서 구글 리서치가 지난 25일(현지 시각) 공개한 터보퀀트는 LLM의 고질적인 운영 비용 문제에 대응하는 차세대 양자화 기술로, 그 핵심은 '폴라퀀트(PolarQuant)'와 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 알고리즘의 유기적 결합에서 비롯되는 폭발적인 시너지에 있다.

현재 AI 업계는 문맥을 유지하기 위해 기하급수적으로 증가하는 KV(Key-Value) 캐시 메모리 점유율에 대한 고민을 떠안고 있다. 이에 구글은 데이터의 기하학적 구조를 완전히 재해석하는 방식으로 해결 방안을 제시했다.

폴라퀀트는 기존 직교좌표계 방식이 아닌, 데이터를 벡터의 방향(각도)과 크기(반지름)로 분리하는 극좌표계 방식을 활용한다. 고차원 데이터 공간에서 무작위 회전을 가하면 데이터의 분포가 이전보다 한층 균일해지는 현상을 활용해 정보 손실을 최소화하면서도, 데이터를 극단적으로 압축할 수 있는 기반을 마련한다.

단순 압축 과정에 수반되는 데이터 간 상관관계 붕괴 우려는 QJL 알고리즘으로 보완한다. 존슨-린덴스트라우스 보조정리를 응용해 압축된 데이터에 단 1비트(bit)에 불과한 보정 정보만 추가함으로써, 연산 시 발생할 수 있는 수학적 편향을 실시간 교정하는 기술이다. 폴라퀀트에 의한 데이터 소실을 복구하는 '신경망'의 역할을 하는 셈이다.

이들 기술을 결합한 터보퀀트는 기존 16bit 데이터를 단 3bit 수준으로 압축하면서도, AI 모델의 정확도 손실을 거의 제로에 가깝게 유지하는 것으로 나타났다. 이에 따라 메모리 사용량은 약 6분의 1(16%)로 줄었으며, 추론 속도는 최대 8배 향상됐다. 특히 별도의 재학습 없이 즉시 적용 가능하다는 터보퀀트의 특성은 기업들에 기존 인프라 확장 및 변화 없이 운영 비용을 즉각 절감하는 효과를 제공할 전망이다.

이 지점에서 글로벌 반도체주는 즉각적인 폭락으로 반응하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 메모리 반도체 업체의 실적을 견인하던 HBM 공급 부족 현상이 해소될 가능성이 대두되고, 메모리 슈퍼 사이클이 변곡점에 도달했다는 분석이 이어지면서다.

다만 터보퀀트의 영향력을 낙관적으로 분석하는 시각도 존재한다. 자원 이용 효율이 높아질수록 서비스 비용이 하락할 여지가 커지고, 이에 따른 경제성이 AI 서비스의 대중화를 촉발해 오히려 전체적인 수요가 증폭할 가능성도 충분하다는 논리다.

특히 온디바이스 AI 환경에선 하드웨어 자원이 제한되어 터보퀀트와 같은 압축 기술과 최적의 하드웨어 결합이 필수적인 만큼, 단순한 수요 감소보다는 기술 표준의 변화로 해석해야 한다는 견해도 나온다. 알고리즘 효율화에 대응하는 차세대 지능형 반도체(PIM·CXL)로의 기술 전환 속도가 업계의 성패를 좌우할 것이라는 분석이다.