구글 터보퀀트 등장에 글로벌 반도체株 일시 냉각…K-메모리 영향은 '제한적'

터보퀀트 충격에 반도체 관련주 하락…"지난해 딥시크 현상과 비슷한 양상"

'HBM 아버지' 김정호 교수 "기술 검증 필요…메모리 수요 임팩트 크지 않을 것"

[사진=게티이미지뱅크]

구글이 인공지능(AI) 구동 시 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 터보퀀트 기술을 공개하면서 글로벌 반도체 중목 주가가 급락했다. AI 대표주 엔비디아를 필두로 삼성전자, SK하이닉스 등이 직간접적 타격을 받을 수 있다는 우려에서다. 

다만 장기적인 관점에선 AI 효율이 개선되면서 오히려 메모리 수요 증대로 이어질 것이란 낙관론이 우세한 상황이다.

27일 업계에 따르면 구글이 최근 공개한 터보퀀트를 통해 고대역폭메모리(HBM) 의존도가 크게 줄어들 것으로 예상된다. 터보퀀트는 AI 추론 과정에서 긴 문맥을 이해하기 위해 생성하는 'KV 캐시'를 최대 6배까지 압축하는 기술로, 메모리 사용량을 6배 줄이고 속도는 8배 늘리는 알고리즘이다. 다시 말해 터보퀀트를 이용하면 같은 HBM 용량으로 6배 더 많은 사용자를 동시 처리하거나, 6배 더 긴 문장을 입력할 수 있게 된다. 

이미 구글은 터보퀀트를 제미나이 3.0에 일부 적용했고, 향후 활용 영역을 넓혀 나갈 것으로 알려졌다. 일부 오픈소스 커뮤니티에선 기술 공개 직후 관련 알고리즘을 적용하려는 시도가 이어지고 있는 것으로 전해진다. 

이번 기술이 공개되면서 삼성전자·SK하이닉스가 주도하는 HBM 시장에 큰 충격을 안겼다. 소프트웨어 최적화만으로 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있다는 가능성을 보여줬기 때문이다. 

그럼에도 전문가들은 반도체주 주가 하락이 일시적 현상일 뿐 반도체 업계에는 큰 영향을 끼치지 않을 것으로 보는 분위기다. AI 효율성 증대로 장기적으로는 메모리 수요가 더 늘 가능성도 제기된다.  

'HBM 아버지'로 불리는 김정호 카이스트 교수는 "터보퀀트 기술은 기존 압축 기술이나 양자화 기술과 크게 다르지 않다. 시장이 과민하게 반응하는 것 같다"며 소프트웨어 알고리즘 개선을 위한 혁신적 노력은 인정하면서도 시장 파급력은 제한적이라고 평가했다. 

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터보퀀트에 대한 검증 요소도 많다고 했다. 김 교수는 "압축과 풀기 과정에서 추가 시간 지연, 신호 손실, 그에 따른 환각 현상 등 검증이 많이 필요하다"며 "거대언어모델(LLM)을 넘어 문맥(Context) 길이가 길어지거나 멀티모달의 경우 유효성이 의심 된다"고 설명했다. 이어 "시장과 메모리 수요에 대한 임팩트는 크지 않을 것"이라고 밝혔다. 

터보퀀트 등장이 딥시크 쇼크 때와 마찬가지로 AI 대중화와 수요 확대에 긍정적 영향을 미칠 것이란 분석도 나온다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 "터보퀀트는 딥시크 충격과 마찬가지로 저비용, 고효율 AI 구현을 위한 소프트웨어 최적화 기술이라는 점에서 의미가 있다"며 "향후 5년간 예상되는 AI 데이터센터 투자 확대 속도를 고려할 때 이러한 기술만으로 폭증하는 AI 수요를 감당하기에는 현실적 한계가 존재한다"고 설명했다. 

이어 "터보퀀트를 비롯해 그록(Grok), S램(SRAM) 등 다양한 저비용 AI 기술은 AI 사용 장벽을 낮추고 전체 수요를 폭발적으로 확대시키는 방향으로 작용하고, 이는 곧 연산량 증가와 메모리 탑재량 확대로 직결된다"며 "결국 AI 생태계 확장 경쟁의 최대 수혜는 메모리 반도체 업체가 될 전망"이라고 부연했다.