신미소 | 기자 작성일 2026년 03월 28일
구글의 AI 메모리 최적화 기술 '터보퀀트'가 오히려 장기적으로 메모리 반도체 시장에 긍정적 영향을 줄 것이라는 전문가 분석이 나왔다.
구글이 거대언어모델(LLM)의 메모리 사용량을 극적으로 줄여주는 기술인 '터보퀀트(TurboQuant)'를 소개한 가운데, 이 기술의 잠재력과 경제적 파장에 관심이 쏠리고 있다.
구글은 터보퀀트로 AI 모델의 메모리 사용량을 기존 대비 6분의 1로 줄일 수 있다고 밝혔다. 이와 관련해 한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수는 터보퀀트가 AI 모델의 고질적인 병목 현상인 메모리 과부하를 해결하는 기반이 된다고 설명했다.
한 교수는 2024년 터보퀀트의 핵심 알고리즘인 '양자화 존슨-린덴스트라우스 변환(QJL) 기술' 연구에 참여했으며, 현재 구글 방문연구자 신분이다.
한 교수에 따르면 QJL은 고비트의 정보를 더 적은 비트로 압축해 계산 부담과 필요 자원을 줄이는 최적화 기법이다. "QJL을 통해 16~64비트 등 고비트로 표현되는 데이터를 1비트로 근사화한다"며 "이로써 필요한 메모리 비용을 극단적으로 줄일 수 있다"고 설명했다.
이 과정에서 기존 정보가 훼손될 수 있다는 우려에 대해 한 교수는 "그런 일은 없다"고 단언했다. AI 모델이 벡터로 이해하는 정보를 QJL로 근사화해도 벡터 간 상관관계는 보존된다는 설명이다.
메모리 시장엔 오히려 호재
터보퀀트 등장으로 메모리 반도체 수요가 줄어들 수 있다는 시각도 있지만, 한 교수는 반대 상황이 올 것이라고 전망했다. 사회 전반의 AI 모델 활용을 촉진하고 활용 영역을 확장해 전체 메모리 사용량이 오히려 늘어날 수 있다는 주장이다.
한 교수는 "터보퀀트 기술을 통해 같은 양의 메모리로도 더 좋은 효율을 낼 수 있는 기반이 열리게 되며, 이는 AI 모델의 기능을 강화하고 전체 메모리 반도체 시장의 활성화를 가져올 것"이라며 "단기간에는 현 메모리 시장의 위축을 우려할 수 있지만, 장기적으로는 상황이 반전돼 메모리 제조사에 이득이 될 것"이라고 말했다.