구글 ‘터보퀀트’에 반도체 시장 ‘출렁’···AI 효율 혁신 변수 부상

구글 로고. [사진=로이터]

[이뉴스투데이 김진영 기자] 구글이 인공지능(AI) 모델의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 신기술을 공개하면서 메모리 반도체 시장이 단기 충격을 받았다. 다만 업계에서는 수요 감소보다는 구조 변화에 따른 장기 성장 가능성에 더 무게를 두는 분위기다.

26일(현지 시각) 업계에 따르면 구글은 AI 모델의 메모리 사용량을 기존 대비 6분의 1 수준으로 줄이는 압축 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다. 해당 기술은 정확도 저하 없이 데이터 크기를 축소하는 방식으로, 대규모 언어모델(LLM)의 연산 효율을 크게 높이는 것이 특징이다.

터보퀀트는 AI가 처리하는 고차원 데이터를 극좌표 기반으로 변환해 저장 용량을 줄이는 ‘폴라퀀트’와, 압축 과정에서 발생하는 오차를 최소화하는 ‘QJL(양자화 존슨-린덴스트라우스 변환)’ 기술을 결합해 구현됐다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있다는 점이 핵심이다.

이 같은 기술 공개는 곧바로 시장에 영향을 미쳤다. 메모리 반도체 수요 감소 우려가 확산되며 글로벌 반도체 주가가 동반 하락했다. 마이크론과 샌디스크, 웨스턴디지털 등 주요 기업 주가가 하락했고, 일본 키옥시아 역시 낙폭을 키웠다. 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 각각 4%대, 6%대 하락하며 코스피 지수 하락을 이끌었다.

시장 반응은 ‘메모리 수요 감소’ 가능성에 초점이 맞춰졌다. AI 모델이 동일한 작업을 더 적은 메모리로 수행할 수 있게 되면 데이터센터를 중심으로 메모리 탑재량이 줄어들 수 있다는 우려다. 특히 AI 인프라 확산을 기반으로 성장해 온 메모리 업계에는 구조적 변수로 받아들여졌다.

다만 업계와 투자자들은 이를 단기 충격으로 보는 시각이 우세하다. 터보퀀트가 아직 연구 단계에 머물러 있고, 실제 데이터센터에 적용되기까지는 상당한 시간이 필요하다는 점에서다. 동시에 AI 효율성이 개선될 경우 오히려 서비스 확산과 신규 수요 창출로 이어질 수 있다는 분석도 나온다.

모건스탠리는 AI 모델의 비용 효율성이 높아지면 기업들의 도입 장벽이 낮아지고, 결과적으로 AI 활용 범위가 확대되면서 메모리 수요가 다시 증가할 가능성이 크다고 전망했다. 기술 효율이 높아질수록 수요가 오히려 증가하는 ‘제번스의 역설’이 적용될 수 있다는 설명이다.

국내 증권업계 역시 과도한 우려는 경계하는 분위기다. 데이터 처리 효율이 높아질수록 AI 기기와 서비스 개발 투자가 확대되고, 이는 다시 메모리 수요로 이어지는 선순환 구조가 형성될 수 있다는 분석이다.

결국 이번 기술은 메모리 반도체 수요를 단순히 줄이는 변수가 아니라, AI 인프라의 구조를 바꾸는 계기로 해석될 가능성이 크다. 업계에서는 단기적인 수요 감소 우려보다, 장기적으로 AI 확산 속도를 높이는 촉매로 작용할 수 있다는 점에 주목하고 있다.