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[IT뉴스][T나는 과학] AI 메모리 병목 해결 '터보퀀트'…AI 확산 가속·메모리 수요 확장

온카뱅크관리자

2026-03-27 23:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 보도기사 
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 최대 6배 절감에도 정확도 유지…AI 확산 가속 신호 메모리 수요, 질적 고도화와 양적 확대 동시 진행
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 <img alt="'터보퀀트' 기술 요약 및 메모리 반도체 시장 변화 (AI 생성 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/551724-22lyJQR/20260327234227899dzjc.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zG44fBSrlA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/551724-22lyJQR/20260327234227899dzjc.jpg" width="658">
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 '터보퀀트' 기술 요약 및 메모리 반도체 시장 변화 (AI 생성 이미지)
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 인공지능 성능을 가로막아온 '메모리 병목'을 넘어선 기술이 소개됐습니다. KAIST가 참여한 국제 공동연구에서 메모리를 최대 6배까지 줄이면서도 성능 저하를 거의 없앤 알고리즘이 공개됐습니다. AI 산업의 성장 방식과 반도체 수요 구조가 동시에 바뀔 가능성이 제기됩니다.
 메모리 사용량이 줄어드는 만큼 비용 장벽이 낮아져 AI가 더 빠르게 일상으로 확산될 것으로 보입니다. 동시에 반도체 시장은 단순 용량 확대에서 벗어나 효율과 구조 설계 경쟁으로 이동하는 전환점을 맞고 있습니다.
 ◆ 무엇이 달라졌나…"메모리 줄여도 성능 유지"
 KAIST 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치, 딥마인드, 뉴욕대 공동 연구팀은 인공지능(AI)의 고질적인 문제로 꼽혀온 메모리 과부하를 풀어낸 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트'를 공개했습니다.
 AI 모델은 데이터를 벡터로 변환해 연산을 수행합니다. 이 과정에서 높은 정밀도의 소수점 데이터를 사용하기 때문에 막대한 용량의 메모리가 소요되는 한계가 있었습니다.
 터보퀀트는 이 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 방식으로 문제를 풀었습니다. 소수점 값을 정수 형태로 근사하면서 핵심 정보는 유지하고, 저장 공간과 연산 부담을 동시에 줄였습니다.
 연구 결과, 정확도 저하 없이 최대 6배 수준의 메모리 절감 효과가 확인됐습니다. 특히 AI 추론 단계에서 가장 큰 제약으로 지적돼온 메모리 병목을 구조적으로 완화했다는 점이 핵심 성과로 꼽힙니다.
 ◆ 어떻게 가능했나…"2단계 양자화 구조"
 터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나뉜 양자화 방식입니다.
 먼저 입력 데이터를 무작위로 회전시켜 극단값을 줄이고, 각 요소를 개별적으로 양자화해 압축 효율을 높입니다. 이 방식은 한 교수의 기존 연구인 '폴라퀀트'에서도 활용한 접근입니다.
 이어 1차 과정에서 발생한 오차를 다시 양자화는 데, 이때 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법이 적용됩니다. 데이터를 -1과 1로만 표현하는 초경량 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서 연산 효율을 극대화할 수 있습니다.
 이 두 단계를 거치면서 데이터는 크게 단순화되지만, 모델 성능은 유지되는 균형을 확보했습니다.
 ◆ 반도체 영향…"메모리 수요 오히려 증가"
 이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적으로 활력을 불어넣을 것으로 기대됩니다.
 겉으로 보면 메모리 사용량 감소는 반도체 수요 감소로 이어질 수 있습니다. 같은 AI 모델을 구동하는 데 필요한 용량이 줄어들기 때문입니다.
 하지만 산업에서는 정반대의 시나리오가 동시에 제기됩니다. 전문가들은 오히려 AI 대중화의 기폭제가 될 것으로 보고 있습니다.
 AI 운영 비용이 낮아지면 스마트폰, 가전, 자동차 등 온디바이스 영역부터 데이터센터까지 적용 범위가 크게 확대될 수 있습니다. 지금까지 비용 때문에 도입하지 못했던 영역에서 새로운 수요가 발생할 수 있다는 얘깁니다. 이는 석탄 효율 개선이 오히려 석탄 소비 증가로 이어지는 '제본스 역설'과 같은 논리입니다.
 한인수 교수는 "AI가 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서 더 저렴하고 빠르게 확산될 것"이라며 "메모리 수요 역시 질적으로 고도화될 것"이라고 설명했습니다.
 메모리 수요가 줄어드는게 아니라 '질적 고도화와 양적 확대'가 동시에 진행되는 방향으로 움직일 것으로 전망됩니다.
 ◆ 산업 구조 변화…"용량에서 효율로"
 이번 기술이 던지는 가장 큰 변화는 메모리 경쟁의 기준입니다.
 기존에는 더 많은 데이터를 처리하기 위한 고용량 메모리가 핵심이었다면, 앞으로는 데이터를 얼마나 효율적으로 압축하고 활용하느냐가 경쟁력입니다.
 이는 메모리가 단순 저장 장치에서 벗어나 AI 연산을 지원하는 핵심 계층으로 역할이 확대되는 흐름과 맞물립니다.
 특히 데이터 흐름을 관리하는 지능형 메모리 구조와 연산 장치 간 결합이 강화되면서, 반도체 산업 전반의 설계 패러다임 변화가 예상됩니다.
 ◆ 글로벌 핵심 기술 개발에 국내 연구진 참여
 이번 연구에는 KAIST 한인수 교수가 핵심 연구자로 참여했습니다.
 글로벌 빅테크가 주도하는 AI 핵심 알고리즘 개발에 국내 연구진이 직접 기여했다는 점에서 의미가 큽니다.
 한 교수는 "AI 모델이 커질수록 메모리 사용량이 급증하는 문제가 가장 큰 한계였다"며 "이번 연구는 정확도를 유지하면서 병목을 줄일 수 있는 새로운 방향을 제시했다"며 "대규모 AI 모델을 효율적으로 운영하는 핵심 기반 기술로 활용될 것"이라고 말했습니다.
 한편 한 교수의 폴라퀀트 연구는 5월에 열리는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정입니다.
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 <img alt="KAIST 한인수 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/551724-22lyJQR/20260327234228088djld.jpg" data-org-width="400" dmcf-mid="qDCCID8Byj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/551724-22lyJQR/20260327234228088djld.jpg" width="658">
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 KAIST 한인수 교수
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 ◆ 향후 전망…"AI 확산 속도 좌우 변수"
 터보퀀트는 단순한 알고리즘 개선을 넘어 AI 확산 속도를 바꿀 변수로 평가됩니다.
 비용과 성능의 균형이 개선되면서 AI는 더 많은 기기와 서비스로 빠르게 확산될 수 있습니다.
 결국 이번 기술은 메모리 수요를 줄이는 것이 아니라, AI 시장의 구조를 바꾸면서 새로운 수요를 만들어내는 방향으로 작용할 가능성이 커 보입니다.
 (사진=생성형 AI, KAIST) 
 김건교 취재 기자 | kkkim@tjb.co.kr
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