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[IT뉴스]구글판 ‘딥시크’ 충격…구글 AI 압축 기술 ‘터보퀸트’ 뭐길래 [세모금]
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-03-27 09:17:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글, AI 메모리 사용 획기적으로 줄인 ‘터보퀀트’ 기술 공개<br>데이터 크기 극단적으로 축소하는 압축 기술…“메모리 사용 6분의1”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GIUWYoqFGK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7c804092a799c46a08aa94c1570667735f1199551553bebc07eb74efef7d56b2" dmcf-pid="HCuYGgB3tb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글 로고. [게티이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551248yyhn.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="xDiVfWgR1f" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551248yyhn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글 로고. [게티이미지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="1fcfd80a5d87b623e1b6547f432fcc9b4247ec307d284d34e4cd739442d12a04" dmcf-pid="Xh7GHab0XB" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=박세정 기자] “메모리사용 6분의 1”</p> <p contents-hash="c17b325ccce812101c0299d1713567bd2260b55357f81632d8c7eeb3b6544992" dmcf-pid="ZlzHXNKp1q" dmcf-ptype="general">구글이 인공지능(AI) 메모리 사용을 획기적으로 줄인 ‘터보퀀트(TurboQuant)’ 기술을 공개하면서, 전 세계 ICT업계가 술렁이고 있다.</p> <p contents-hash="29d3e741039db25ea19ddc19f25542fda665d0db3148b111b599bca8e5fdb07b" dmcf-pid="5SqXZj9U1z" dmcf-ptype="general">AI가 발전할수록 메모리 반도체 수요가 폭발한다는 기존 통념을 무너뜨리는 분기점이 될 수 있다는 점에서다. 당장 ‘터보퀸트’ 기술 공개 후, 글로벌 반도체 기술주가 하락하며 시장이 반응하기도 했다.</p> <p contents-hash="fdb5f610167e8be426ff0d37a391a3b55433e2166c710c8f83a896cd99717a7e" dmcf-pid="1vBZ5A2uX7" dmcf-ptype="general">구글발 ‘딥시크 쇼크’로까지 불리는 해당 기술의 파장이 어디까지 확대될지 업계의 이목이 쏠리고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1108b4ace4e11e8e5efeef26c1d0424670f0a5f5db66d1275565fc869d48a04e" dmcf-pid="tTb51cV7Xu" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[로이터]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551510okzt.png" data-org-width="658" dmcf-mid="yEg6PXAiGV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551510okzt.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [로이터] </figcaption> </figure> <div contents-hash="b7f3e340684f71b0941ad99f5fc11daffee0d7a29109a5053fd3d3984432a0a2" dmcf-pid="F2jxM1Eo5U" dmcf-ptype="general"> ‘터보퀸트’ 메모리 사용, 어떻게 줄였나 </div> <p contents-hash="8eced3049214c38b6dd1b121eb450a164d695d9060f600612296cc7734d4e528" dmcf-pid="3VAMRtDg5p" dmcf-ptype="general">구글 리서치가 최근 공개한 AI 압축 알고리즘 ‘터보퀀트’는 AI 모델의 메모리 사용 효율을 극대화한 기술이다.</p> <p contents-hash="275a908a27c3a7491da98150c7bd6fc079cb7a7218e11d9cc20f0e283fa2da24" dmcf-pid="0fcReFwa50" dmcf-ptype="general">정확도를 유지하면서도 모델의 크기를 극단적으로 축소하는 압축 기술을 사용해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄인 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="170cfd3b1fac59a901e430b5595a104f24148c7dd03a3c66bd6165ca2961badb" dmcf-pid="p4ked3rNX3" dmcf-ptype="general">‘터보퀀트’ 핵심은 ▷맥락 데이터의 크기를 줄이는 ‘극좌표양자화’(폴라퀀트)와 ▷오차를 줄이는 ‘QJL’(양자화 존슨-린덴스트라우스 변환) 기술이다.</p> <p contents-hash="412fc79dee72391873533467fe7d1630b545a02514efafa75c7a7c3a61bf2224" dmcf-pid="U8EdJ0mjHF" dmcf-ptype="general">우선 ‘폴라퀀트 기술’은 AI가 다루는 데이터의 구조를 ‘직교좌표계’에서 ‘극좌표계’로 바꾸는 방식으로 크기를 줄인다. “동쪽으로 3칸, 북쪽으로 4칸 가라” 지시를, “37도 각도로 5칸 가라”로 바꾸는 식이다.</p> <p contents-hash="b5283858b4e0ceb71c969b69bc65a6582012b097a8ae466fcda2273f0b6d6a1d" dmcf-pid="u6DJipsAXt" dmcf-ptype="general">압축 과정에서 발생할 수 있는 미세한 오차는 ‘QJL 기술’을 이용해 바로잡는다. 이 기술은 단 1비트만을 소모해 메모리를 거의 사용하지 않고도 일종의 ‘수학적 오류 검사기’ 역할을 하게 된다.</p> <p contents-hash="7c92bbf5435cdf43a939a3b7bf1acd864de21bc7bf0adcbe49d1b5940b6a45ad" dmcf-pid="7PwinUOcG1" dmcf-ptype="general">메모리 사용량을 줄이면서도 연산량은 증가하는 것도 ‘터보퀀트’의 특징으로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="08066a3596fb99e0e973249701915b58b0cda5bbd3af845b4d3f1843519cd9f5" dmcf-pid="zQrnLuIk55" dmcf-ptype="general">데이터 자체를 작게 만들어 메모리 사용을 줄이고, 계산 중간값을 저장하지 않고 필요할 때 다시 계산하는 형태다. 메모리 사용량은 줄고, 연산량은 증가하는 구조인 셈이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b83c8dc0ba934e69ba606aac33ca0155dbefb6ea8f553d3e8519a4ebd41a92cb" dmcf-pid="qxmLo7CEXZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 자료 사진 [게티이미지뱅크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551827nyvh.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="W4mLo7CE12" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091551827nyvh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 자료 사진 [게티이미지뱅크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="8f9290b3d6f6d64c8ff140dc4f1d837830faede8618cd8d9a22864cde8fab71c" dmcf-pid="BMsogzhDYX" dmcf-ptype="general"> 메모리 업계 직격탄?…“장기적으로 오히려 긍정적” </div> <p contents-hash="d345269893ecdadd3c93234ea47601be93e7ec5f4306e023420827ab6c2024d8" dmcf-pid="bROgaqlwYH" dmcf-ptype="general">시장에서는 ‘터보퀀트’를 계기로 거대 기술 기업들의 메모리칩 수요가 줄어들 수 있다는 시각도 나왔다. 이 때문에 구글의 기술 공개 후 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 기업의 주가가 하락하기도 했다.</p> <p contents-hash="2940af87fa7c8a0e60dc0ae4515e8aa4539b8bce317c527a03bad507cecc457e" dmcf-pid="KeIaNBSrtG" dmcf-ptype="general">하지만 전문가들은 이 기술 때문에 메모리 수요가 둔화할 것이라는 우려는 다소 과하다는 평가를 내놓고 있다. 더 나아가 장기적으로는 오히려 업계 전반에 긍정적인 요소가 될 수 있다고 평가한다. AI 기술 발전과 확산으로 이어져 전체 메모리 수요는 오히려 늘어날 것이라는 전망에 힘이 실린다.</p> <p contents-hash="b15ffe886e1d91eea1b61f157d60ea9a3833dd9e9725dcf75cf06a14247f2e50" dmcf-pid="9dCNjbvm5Y" dmcf-ptype="general">숀 김 모건스탠리 분석가는 “모델이 성능 저하 없이 메모리 요구량을 낮춰 실행할 수 있다면 비용이 크게 감소해 AI 도입의 수익성이 높아질 것”이라며 “비용이 낮아지면 제품 채택 수요도 증가해 장기적으로 메모리 제조사에도 이익이 될 것”이라고 내다봤다.</p> <p contents-hash="77e46ec58b670a61b8eff4ab8911c989b62c71e9175b6b4a4af1606d21f453ff" dmcf-pid="2JhjAKTs5W" dmcf-ptype="general">오터스 어드바이저스의 앤드루 잭슨 분석가는 “극심한 (메모리) 공급 제약 상황을 고려할 때 구글의 이번 기술이 수요에 미치는 영향은 미미할 것”이라고 평가했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ee6dc30a21188f526c81b8a90d7d12ec85e047c011e790a15d7340ed7b592a72" dmcf-pid="VilAc9yO1y" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091552175oguj.gif" data-org-width="647" dmcf-mid="YcGmsP5TX9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327091552175oguj.gif" width="647"></p> </figure> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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