인더뉴스 이종현 기자ㅣ최근 구글이 내놓은 인공지능(AI) 메모리 압축 기술 '터보퀀트'가 메모리 반도체 기업 주가에 영향을 미칠 정도로 화제를 모으고 있습니다.

메모리 사용량을 획기적으로 줄여줄 수 있다는 해당 기술은 25일(현지 시간) 구글 리서치가 발표한 논문에 담겨 있으며 거대언어모델(LLM)과 비슷한 데이터를 찾아주는 '벡터 검색 엔진'에서 발생하는 메모리 병목 현상을 해결해 AI의 효율성을 극대화하는 데이터 압축 알고리즘입니다.

이를 통해 메모리 사용량을 정확도 손실 없이 6배 이상 줄여줄 수 있다는 것이 이번 기술의 핵심입니다. 챗GPT 등 일반적으로 활용되는 LLM들은 오래 사용하고 대화가 길어질수록 기존 데이터들이 누적되어 메모리를 많이 차지하게 됩니다.

하지만 구글의 터보퀀트를 사용한다면 기존과 동일한 기억 데이터 성능을 유지하면서도 필요한 메모리 반도체의 양은 6분의 1로 줄어드는 것과 같은 효과를 볼 수 있다는 것입니다.

이를 통해 엔비디아 H100 그래픽처리장치(GPU) 기준으로 처리 속도를 최대 8배까지 끌어올릴 수 있게 됩니다. 즉, AI 산업이 급성장함에 따라 메모리 반도체도 따라 공급량이 늘어날 것이라는 예상이 뒤집힐 수 있게 된 것입니다. 무작정 메모리를 늘릴 필요 없이 터보퀀트를 활용해 메모리 사용량은 계속 늘리면서도 필요한 반도체의 양은 줄어들게 되니 말입니다.

이러한 반도체 수요 감소에 대한 가능성이 떠오른 탓에 지난 26일 국내 증시에서도 반도체 기업 주가도 영향을 받아 급락했습니다. 삼성전자는 4.7%, SK하이닉스는 6.2% 하락하며 장을 마감했습니다.

하지만 일각에서는 해당 기술이 역으로 반도체 수요를 더 늘릴 수 있다고도 반론을 제기하고 있습니다. 터보퀀트로 메모리 병목 현상이 해결되어 적은 반도체로 더 많은 메모리를 처리할 수 있게 된다면 총수요는 오히려 늘어나게 된다는 것입니다.

이는 기술 발전으로 자원 사용의 효율성이 향상될 때, 오히려 해당 자원의 총 소비량이 증가하는 현상을 의미하는 '제번스의 역설'에 해당되기도 합니다. 특히, 반도체의 양적 구비에 대한 비용 부담을 느끼던 많은 기업들이 터보퀀트에 의한 효율화로 시장에 뛰어들게 된다면 시장의 총 파이가 더 늘어날 가능성이 충분하다고도 전문가들은 보고 있습니다.

구글은 지난해 11월에도 제미나이 3.0을 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 아닌, 구글이 자체 개발한 AI 가속기 '텐서처리장치(TPU)'를 사용해 개발해 출시하면서 화제를 모은 바 있습니다.

AI 연산이 아닌 분야에서도 범용성 있게 사용될 수 있는 GPU와 달리 TPU는 딥러닝에만 특화되어 AI 연산 처리 속도에서 GPU를 뛰어넘는다는 점에서 업계 일부에서는 TPU가 GPU를 AI 산업 내에서 대체할 수도 있다는 의견을 내놓기도 했습니다.

하지만 당시에도 제미나이 3.0이 GPU 없이 TPU로만 개발된 것은 아니란 것이 전문가들의 의견이었습니다.

한 업계 전문가는 "제미나이 3.0을 TPU 기반으로 학습시킬 수 있었던 것은 이전부터 구글이 GPU 기반으로 데이터와 프레임워크를 훈련시켰기 때문이다"라고 설명하며 이미 AI 산업의 발전이 GPU를 토대로 진행됐기에 GPU 없이 순수 TPU만으로 제미나이를 개발했다는 것은 어렵다고 보았습니다.

TPU는 AI 산업에서 GPU를 대체한 것이 아닌, 칩 역할 분화를 이끌어 냈다는 평가를 받았습니다. 아직은 논문 수준에 머물고 있는 터보퀀트 기술 역시 향후 AI 산업에서 어떻게 메모리 병목 현상을 해결하고 시장에서는 어떤 위치를 차지할지 업계는 주목하고 있습니다.