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[IT뉴스][터보퀀트 쇼크] ② 오히려 'AI 고도화' 촉발…데이터센터·엣지 혁신 '기대감'

온카뱅크관리자

2026-03-28 05:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [반도체레이다] 
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 [디지털데일리 고성현기자] 구글이 발표한 터보퀀트(TurboQuant)에 대한 논문이 나오면서 막대한 투자가 요구됐던 데이터센터 시장과 물리적 면적 한계가 있던 온디바이스 업계 내 인공지능(AI) 지평이 변화할 수 있다는 관측이 제기된다. 
 높아진 메모리 효율성으로 제한됐던 AI 기술 한계를 돌파하는 한편, 모바일에만 구동하는 '온디바이스' 기술 변화에도 큰 영향을 줄 수 있다는 이유에서다.
 ◆ 정보 손실 없이 용량만 축소…메모리 장벽 대안으로
 28일 업계에 따르면 구글이 선보인 터보퀀트의 기술에 따라 AI 시장 내 패러다임이 변화할 것이라는 관측이 잇따르고 있다. AI 인프라 및 서비스 비용을 높이고 기술적 한계를 맞이했던 메모리 장벽(Memory Wall) 현상을 완화할 수 있는 핵심 기술이 될 수 있다는 것이 주된 배경이다.
 이번에 공개된 터보퀀트의 핵심은 기존의 양자화(Quantization: 좌표값 정밀화, 압축) 방식을 넘어서는 효율과 정확도를 갖췄다는 점이다.
 AI 업계에서는 메모리 효율을 높이고 문맥을 읽는 AI의 정확성을 높이기 위해 양자화 방식을 꾸준히 도입해 왔다. 하지만 데이터 압축 과정에서 정확도가 떨어져 AI 자체 성능이 떨어지는 문제가 발생했다. 또 추론 과정에서 발생한 임시 기억인 키값 캐시(KV Cache)가 폭증하면서 고대역폭메모리(HBM)가 이를 감당하지 못해 속도가 느려지거나 멈추는 병목 현상도 커졌다.
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 구글은 터보퀀트 알고리즘으로 벡터의 좌표값(Value)을 직접 줄이지 않고 좌표의 방향을 유지하는 방식을 활용했다. 이 과정에서 발생한 오차는 별도로 인코딩에 보정하는 식으로 대응했다. 이를 통해 사용자의 질문 의도 등 맥락(Context)이 담긴 핵심 정보를 유지하면서도 메모리 부담을 줄일 수 있게 했다.
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 ◆ 'AI 거품론' 불식시킬까…데이터센터 구조·전력 효율화 '기대감'
 터보퀀트 알고리즘이 적용되면 데이터센터가 가장 큰 수혜를 받을 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 막대한 GPU·HBM 구매 비용과 전력 사용량으로 수익화가 어렵다는 것이 한계로 꼽혀 왔다. 
 지난해부터 시작된 'AI 거품론' 역시 AI 서비스가 활성화되더라도 이를 통해 벌어들일 수익이 없다는 지적으로 시작됐다.
 KV 캐시가 차지하는 데이터 용량이 줄어들면 가장 직접적으로 영향을 받는 장치는 HBM이다. HBM은 GPU 연산에 필요한 모델 파라미터와 중간 데이터, KV 캐시 등을 저장하고 이를 고속으로 공급하는 역할을 한다. 이를 위해 데이터 이동속도에 영향을 주는 대역폭을 크게 확대했지만, 그만큼 용량이 낮아 급증하는 KV 캐시에 대응하기 어려웠다.
 알고리즘이 적용될 경우 KV 캐시 자체가 압축되면서 HBM의 부담이 크게 줄어들게 된다. 또 콜드 KV 캐시를 저장하는 SSD로 이동하거나 불러오는 데이터량도 줄게 돼 전반적인 메모리 효율성도 크게 높아질 수 있다.
 한 반도체 업계 고위 관계자는 "HBM의 주된 역할은 현재도 늘어나고 있는 AI 컨택스트를 더욱 빠르게 효과적으로 처리하는 것에 의의가 있고, 용량적 한계가 있어 KV 캐시를 저장해뒀다 활용하는 것에 완전히 걸맞지는 않다"며 "급증한 KV 캐시의 용량이 줄어들게 되면 HBM에 가해지는 부담은 물론, HBM을 보조해 콜드 KV 캐시를 저장하는 ICMS 등 SSD 영역 효율 개선에 큰 도움이 될 것"이라고 설명했다.
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 ◆ 온디바이스 AI 확산 기폭제 가능성도
 스마트폰 등 모바일 기기 내 인공지능(AI)을 자체 구동하는 온디바이스 영역에서도 수혜가 예상된다.
 온디바이스 AI는 개인정보 유출 우려를 줄일 수 있고, 사용자 데이터를 기반으로 한 개인화 서비스 구현에 유리하다는 점에서 주목받아 왔다. 다만 기기의 물리적 제약으로 인해 메모리와 전력, 발열 한계가 뚜렷해 LLM을 활용한 긴 문맥 처리나 복잡한 질의를 수행하는 데에는 한계가 있었다.
 이러한 제약은 메모리 사용량이 큰 KV 캐시 부담에서 비롯된 측면이 컸다. 단말 내 제한된 메모리 환경에서는 일부 데이터를 생략하거나 모델 규모를 줄일 수밖에 없어 온디바이스 AI의 활용 범위 역시 제한적일 수밖에 없었다.
 터보퀀트가 상용화되면 이러한 상황이 달라질 수 있다는 게 업계 전망이다. 동일한 하드웨어 환경에서도 더 큰 모델을 구동하거나 더 긴 문맥을 유지할 수 있게 돼 온디바이스 AI의 실용성이 한층 높아질 것이라는 전망이다. 
 특히 메모리 접근과 데이터 이동량이 줄어들면서 전력 소모가 감소하고, 그만큼 배터리 효율 개선으로 이어질 가능성도 제기된다.
 최근 AI 서비스가 단순 질의응답을 넘어 상시 동작하는 ‘AI 에이전트’ 형태로 진화하고 있다는 점도 온디바이스 AI 확대에 힘을 싣는 요인이다. 클라우드 기반 처리 방식은 지연과 비용 측면에서 한계를 드러내고 있는 만큼 단말 내에서 AI를 직접 구동하려는 수요가 점차 확대되고 있다는 분석이다.
 적용 분야 역시 스마트폰을 넘어 확대될 수 있다. CCTV와 산업용 카메라에서는 실시간 영상 분석을 단말에서 처리할 수 있고 자율주행차와 로봇 등에서는 네트워크 지연 없이 즉각적인 판단이 가능해진다. 네트워크 연결이 제한된 환경에서도 안정적으로 AI 기능을 수행할 수 있다는 점에서 활용 범위는 더욱 넓어질 전망이다.
 업계에서는 이러한 변화가 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)와 신경망처리장치(NPU) 경쟁에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다.
 또 다른 업계 관계자는 "관련 알고리즘이 스마트폰에 적용될 경우 AI 비서의 효용성이 커지면서 온디바이스 시장을 촉진하는 역할을 할 것"이라면서도 "단 이 알고리즘을 구동할 컴퓨팅 성능이 높아지는 게 전제인 만큼, 고성능 가속기나 프로세서에 대한 요구도 함께 확대될 수 있다"고 진단했다.
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