구글의 터보퀀트(TurboQuant) 알고리즘이 메모리 반도체 수요를 위협할까?

전문가들은 더 효율적인 AI가 오히려 반도체 수요를 더욱 확대할 수 있다고 말한다

대니얼 튜더(Daniel Tudor), 서울 | 2026년 4월 12일

https://www.ft.com/content/12eaae3a-e1b8-47a0-9006-70fe319b130a?syn-25a6b1a6=1

삼성전자의 깜짝 실적이 1분기 발표되면서, 구글의 새로운 알고리즘이 AI 붐에 힘입은 한국 메모리 반도체 산업을 위협할지 모른다는 투자자들의 우려가 누그러들었다.

삼성은 이번 주 메모리 반도체 시장의 "전례 없는 슈퍼사이클"을 언급하며, 단 한 분기의 이익이 작년 한 해 전체를 뛰어넘을 것으로 추정했다. AI 기업들에게 메모리가 병목 지점이 되고 있다는 징후는 전혀 보이지 않는다.

이 잠정 실적 발표로 삼성 주가는 역대 최고치에 근접했고, 지난 3월 말 구글 리서치 블로그에 소개된 기술인 터보퀀트로 인해 촉발된 2주간의 불안감도 다소 가라앉았다. 터보퀀트는 AI에 필요한 메모리 사용량을 대폭 줄일 수 있다고 주장하는 기술이다.

이 게시물은 AI 서버를 구동하는 핵심 부품으로, 삼성과 경쟁사 SK하이닉스가 생산하는 고대역폭 메모리(HBM)의 미래 수요를 두고 치열한 논쟁에 불을 지폈다.

일부 투자자들은 메모리 호황이 불황으로 반전될 것이라 우려하는 반면, 터보퀀트의 영향이 미미할 것이라는 시각도 있다. 낙관론자들은 이 기술이 AI 비용을 낮춘다면 오히려 AI 수요가 더 늘어나고 결국 반도체 수요도 증가할 것이라고 주장한다.

서울 성균관대학교 권석준 교수는 터보퀀트가 "대형 언어 모델 구동 비용을 잠재적으로 4~8배까지 낮출 수 있다"며 "언뜻 보면 고대역폭 메모리 수요를 위협하는 것처럼 보인다"고 말했다.

그러나 권 교수는 "추론 비용이 극적으로 낮아지면 실시간 코딩 어시스턴트나 복수의 AI 에이전트 동시 구동처럼 기존에는 너무 비싸서 불가능했던 작업들이 가능해진다"며, "결과적으로 전체 컴퓨팅 수요는 줄지 않고 오히려 늘어날 것"이라고 덧붙였다.

터보퀀트는 소위 KV 캐시(key-value cache)—챗GPT나 클로드 같은 AI 모델이 대화 맥락을 유지하는 데 사용하는 단기 메모리—를 압축했다가 필요할 때 재구성하는 방식으로 작동하며, 정확도 손실은 거의 없다고 알려져 있다.

AI 상호작용이 길어지고 사용자 수가 늘면서 KV 캐시에 대한 수요도 급증하고 있어, AI 서비스 운영에 드는 메모리 비용 부담이 커지고 있다.

터보퀀트는 이 문제의 해법을 제시한다. AI 시스템이 데이터 한 단위를 처리하는 데 드는 컴퓨팅 및 메모리 비용을 의미하는 "토큰당 비용(cost per token)"을 낮추는 것으로, 구글 연구진은 이 방식으로 메모리 사용량을 최대 6배까지 줄일 수 있다고 주장한다.

이 블로그 게시물이 공개된 직후 삼성과 SK하이닉스의 주가는 급락했다. 그러나 분석가들과 연구자들은 이제 터보퀀트가 실제로 효과를 발휘한다면, 전체 메모리 수요를 줄이기보다는 오히려 확대할 가능성이 높다고 본다. 이는 효율이 높아질수록 자원의 전체 사용량이 증가하는 제번스 역설(Jevons paradox)의 사례에 해당한다.

경제학자 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons)는 1865년 저서 《석탄 문제(The Coal Question)》에서, 제임스 와트(James Watt)의 개량된 증기기관이 오히려 석탄 사용량을 증가시켰다고 지적했다. 더 효율적인 엔진이 석탄 기반 기술을 훨씬 더 많은 분야에서 경제적으로 실현 가능하게 만들었기 때문이다.

터보퀀트의 토대가 된 연구를 수행한 연구자 중 한 명인 한인수는 FT에 이 알고리즘이 "제한된 메모리 자원 내에서 정확도를 희생하지 않고 훨씬 긴 맥락을 처리하거나, 소형 디바이스에서 고성능 AI를 구현하는 등 기존에는 불가능했던 고난도 작업들을 실현하는 기반이 될 수 있다"고 말했다.

미래에셋증권 김영건 연구원은 리포트에서 쿠버네티스(Kubernetes)에 대한 "기시감(déjà vu)"을 언급했다. 쿠버네티스는 구글이 설계한 "컨테이너화(containerisation)" 기술로, 하나의 서버에서 여러 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 해 하드웨어 효율을 크게 높였다.

2010년대 후반 쿠버네티스가 널리 보급될 당시, 기업들이 동일한 작업에 더 적은 자원을 사용하게 되면서 서버와 메모리 수요가 감소할 것이라는 우려가 있었다. 하지만 실제로는 정반대의 결과가 나타났다. 비용 감소가 더 큰 규모의 활용을 촉진한 것이다.

리서치 회사 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 레이 왕(Ray Wang)은 "시장은 터보퀀트를 상당 부분 잘못 읽고 있다"고 말했다. "AI 모델이 진화하고 혁신이 지속되는 한, 학습(training)과 추론(inference) 양면에서 메모리 수요는 계속 증가할 것이라는 견해에 변함이 없습니다."

레이 왕은 AI 서비스 제공업체들이 공급 물량 확보를 위해 장기 계약을 늘리고 있어, 한국 반도체 기업들에 대한 잠재적 타격도 완화될 것이라고 덧붙였다.

"메모리 시장은 점점 덜 경기순환적(cyclical)으로 변하고 있습니다. 가속화되고 지속 가능한 AI 수요에 힘입어서죠. 이제는 현물 가격(spot pricing)보다 계약 가격(contract pricing)이 더 중요해지고 있습니다."

지난달 삼성 주주총회에서 전영현 공동대표는 회사가 "기존의 분기 및 연간 단위에서 벗어나 주요 고객사와 3년 또는 5년 단위의 계약을 추진하고 있다"고 밝혔다.

현재 터보퀀트는 블로그 게시물에 소개된 개념에 불과하다. 4월 말 브라질에서 열리는 국제 학습 표현 학술대회(ICLR, International Conference on Learning Representations)에서 발표된 후 구글 외부 연구자들이 실제로 검증해봐야 그 실질적 영향력이 드러날 것이다. 궁극적인 성공 여부는 주요 빅테크 기업들이 이 기술을 대규모로 적용할 수 있는지에 달려 있다.

한인수 연구원은 말했다. "'데이터를 어떻게 하면 더 완벽하게 압축할 수 있을까'라는 학문적 질문에서 시작한 기술이 이토록 거대한 사회적, 경제적 파급 효과를 일으킬 것이라고는 상상도 못 했습니다."