30일(현지시간), 07시 35분 현재, KAIST 한인수 교수팀이 구글, 딥마인드, 뉴욕대와 공동으로 AI 모델의 메모리 사용량을 최대 6배까지 줄이는 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했다. 이 기술은 인공지능 성능 유지와 동시에 메모리 병목 현상을 해소하며, 단기적으로 반도체 시장의 주가 하락을 유발했으나 장기적으로는 AI 대중화와 메모리 수요 질적 고도화를 이끌 전망이다.

▲ AI 메모리 병목 현상, 6배 압축 기술로 해결

인공지능(AI) 모델의 급격한 발전은 방대한 데이터 처리 능력을 요구하며, 이 과정에서 발생하는 고질적인 '메모리 병목 현상'은 AI 확산의 주요 걸림돌로 지적되어 왔다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 최신 AI 시스템은 고정밀 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원을 소모하며, 이는 곧 인공지능 추론 과정에서의 효율성 저하와 높은 운영 비용으로 이어진다.

[로이터/연합뉴스 제공]

이러한 문제 해결을 위해 KAIST 전기및전자공학부 한인수 교수 연구팀은 구글 리서치, 딥마인드, 뉴욕대학교와의 국제 공동 연구를 통해 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트'를 개발했다. 터보퀀트는 AI 모델의 메모리 사용량을 최대 6배까지 줄이면서도 모델의 핵심 성능과 정확도를 거의 유지하는 획기적인 기술이다. 이 기술은 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 '양자화' 방식을 극대화하여, 소수점 데이터를 정수로 근사치화함으로써 저장 용량과 연산 부담을 대폭 경감시킨다.

▲ 카이스트 한인수 교수팀, 구글 등 국제 공동 연구 성과
터보퀀트 알고리즘의 핵심은 독창적인 2단계 양자화 구조에 있다. 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전시켜 압축 효율을 방해하는 극단값(outlier)을 제거한다. 이 기법은 한인수 교수가 참여했던 기존 연구 '폴라퀀트(PolarQuant)'의 핵심 기술을 응용한 것이다. 이어지는 2단계에서는 1단계에서 발생한 미세한 오차를 다시 한번 압축한다. 이때 적용된 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법은 데이터를 단 1비트로 표현하면서도 정보 손실을 최소화하여 연산 효율을 극대화한다. 이 이중 구조를 통해 터보퀀트는 정확도 저하 없이 메모리 사용량을 6분의 1 수준으로 줄이는 데 성공했다.

한인수 교수는 2010년 KAIST 학사 과정에 입학하여 2021년 박사학위를 마쳤으며, 2024년 9월부터 KAIST 조교수로 임용된 이후 구글 리서치 방문 연구원으로 활동하며 이번 연구를 이끌었다. 그의 연구는 5월에 개최될 세계 최고 권위의 AI 학회인 'AISTATS 2026'에서 '폴라퀀트' 논문으로 발표될 예정이다.

▲ 단기 시장 충격과 중장기적 수요 전환 전망
터보퀀트의 공개는 반도체 시장에 즉각적인 영향을 미쳤다. AI 모델 구동에 필요한 메모리 용량이 최대 6배까지 줄어들 수 있다는 소식에 투자자들은 메모리 반도체 수요 감소를 우려했고, 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 메모리 반도체 기업의 주가가 일시적으로 하락했다. SK하이닉스의 경우 터보퀀트 공개 후 이틀간 주가가 7.3% 하락하는 모습을 보였다.

그러나 KAIST와 한인수 교수는 터보퀀트 기술이 중장기적으로는 반도체 메모리 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망하고 있다. AI 모델의 메모리 문턱이 낮아지면서 스마트폰, 가전제품 등 온디바이스 AI 기기의 보급이 폭발적으로 늘어나고, 이는 전체적인 AI 서비스의 대중화를 가속화할 것이라는 분석이다. 궁극적으로 AI 적용 범위가 확대되고 새로운 AI 서비스가 창출되면서 메모리 수요는 '질적 고도화'와 '양적 팽창'을 동시에 겪을 것이라는 설명이다.

▲ 기술 한계 및 향후 검증 과제
터보퀀트의 혁신적인 잠재력에도 불구하고, 일부 전문가들은 신중한 입장을 표명하고 있다. 'HBM의 아버지'로 알려진 KAIST 김정호 교수는 터보퀀트가 기존 압축 기술의 연장선에 있으며, 시장에 근본적인 판도 변화를 일으킬 정도는 아니라고 평가했다. 또한 김 교수는 터보퀀트가 AI 모델의 KV 캐시를 압축한 뒤 사용하는 과정에서 필연적으로 추가적인 지연 시간(latency)을 유발할 수 있으며, 신호 손실이나 환각(hallucination) 문제로 이어질 가능성도 있어 철저한 검증이 필요하다고 지적했다. 특히 컨텍스트 길이가 길어지거나 멀티모달 애플리케이션에 적용될 경우 효과를 장담하기 어렵다며, 실제 서비스 환경에서의 안정성 검증이 중요함을 강조했다.

이러한 신중론에도 불구하고, 한인수 교수는 AI 모델 성능이 커질수록 메모리 병목 현상이 성장의 가장 큰 한계로 작용해왔으며, 이번 연구가 정확도를 유지하면서 병목을 해소할 새로운 방향을 제시했다고 강조했다. 터보퀀트 기술은 향후 대규모 AI 모델의 효율적 운영을 위한 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대를 모으고 있다.