터보퀀트 관련 반도체 우려 Comments

26.03.31.
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구글 ‘터보퀀트’ 공개

구글 ‘터보퀀트’ 공개, AI 메모리 효율을 높이는 새 압축 기술 부상

  • 현지시간 25일 구글 리서치는 새로운 AI 압축 알고리즘 ‘터보퀀트’를 발표
  • 터보퀀트는 AI 모델의 메모리 사용량을 줄여주는 데이터 압축 알고리즘 방식. 거대언어모델(LLM)이 문맥을 기억하는 KV 캐시의 메모리 사용량을 최소 6분의 1 수준으로 압축하고 모델의 정확도를 완벽하게 유지할 수 있는 것으로 알려짐
  • 또한 구글은 해당 기술이 기존 알고리즘보다 더 적은 오류로 데이터를 압축할 수 있고, AI 처리 속도도 8배 높인다고 설명
  • LLM은 대화가 길어질수록 이전 맥락을 유지하기 위해 막대한 메모리를 사용. 하지만 터보퀀트를 사용하면 방대한 데이터를 그대로 저장해야 했던 기존과는 달리 의미를 유지한 채 압축된 형태로 저장해 동일한 성능을 구현하는 게 가능하다는 것
  • 이 같은 기술 발표 이후 글로벌 반도체 기업들의 주가가 큰 폭 하락

구글 리서치가 발표한 혁신적인 메모리 압축 기술인 ‘터보 퀀트’ (AI 생성 이미지)

효율의 시대, 반도체 기업의 숙제라는 제목과 '터보퀀트'의 등장으로 용량 압축 등 8배 연상 향상을 기계를 통해 보여주고 있고, 메모리 업계 및 하드웨어 만능주의를 공장으로 비유하여 우하향하는 그래프를 통해 흔들리고 있음을 표현하고 있습니다.

자료: 언론보도 재인용

월가, "반도체 업계에 대한 시장의 우려가 과도"

월가, “터보퀀트가 캐시 메모리(단기 메모리) 수요를 줄일 수 있지만, HBM 수요를 줄이는 것은 아니다”

  • 터보퀀트 기술 발표 이후 글로벌 메모리 시장의 60% 이상을 장악하고 있는 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 26일 5% 안팎의 하락 이후 27일에도 약세 흐름 지속
  • 그러나 월가와 국내 증권사 리서치에서도 이 같은 우려가 지나치다는 평가
  • 터보퀀트는 논문 단계에 머물러 있으며 실제 상용화까지는 시간이 필요하다는 지적
  • JP모건은 “터보퀀트는 KV 캐시 최적화 기술의 진화 과정 중 하나다. 분명 인상적 진전이지만, 이는 AI 가속기에서 HBM을 사용하는 방식을 바꾸지는 않는다. 향후 연구는 KV 캐시 개선을 더 가져올 것이고, 이는 데이터센터 하드웨어에서 더 높은 성능을 끌어낼 수 있게 해줄 것이다. 그러나 이것이 하드웨어를 덜 사용하게 된다는 의미는 아니다. 컴퓨팅 수요가 증가하는 상황에서 이 차이는 매우 중요하다”라고 언급
  • 뱅크오브아메리카는 “터보퀀트 기술은 하이퍼스케일러의 자본 지출의 투자수익률(ROI)을 높일 수 있다. 효율성 증가는 결과적으로 메모리 수요를 증가시키는 원인이 될 수 있다”라고 분석. 이른바 기술 발전으로 자원 사용 효율이 높아져 단위당 비용이 줄어들면, 그 자원의 총 사용량이 오히려 늘어날 수 있다는 ‘제번스의 역설(Jevons paradox)’을 언급
  • 모건스탠리도 “메모리에 미치는 영향은 단기적으로 중립적이며, 장기적으로는 제번스 역설로 총수요가 증가할 수 있어 긍정적”이라고 주장
  • KB증권은 “2025년 1월 딥시크 공개 이후 엔비디아 주가가 단기 급락을 기록했으나 불과 한 달 내 빠르게 회복하며 오히려 이전 수준을 상회한 점은 시사하는 바가 크다”면서 “터보퀀트 및 딥시크는 모두 저비용, 고효율 AI 구현을 위한 소프트웨어 최적화 기술이라는 점에서 의미가 있으나, 향후 5년간 예상되는 AI 데이터센터 투자 확대 속도를 고려할 때 이러한 기술만으로 폭증하는 AI 수요를 감당하기에는 현실적 한계가 존재한다”고 언급
  • 또한 “터보퀀트를 비롯한 다양한 저비용 AI 기술은 AI 사용 장벽을 낮추고 전체 수요를 폭발적으로 확대시키는 방향으로 작용한다”며 “이는 곧 연산량 증가와 메모리 탑재량 확대로 직결돼 결국 AI 생태계 확장 경쟁의 최대 수혜는 메모리 반도체 업체가 될 전망”이라고 강조

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