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[IT뉴스]"메모리 공급난에 터보퀀트 각광"

온카뱅크관리자

2026-03-30 18:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 반도체 전문가 진단 효율 높아질수록 사용 급증 '제번스의 역설' 발생 강조 일각 "AI 반도체 수요 유지" 
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 "터보퀀트 기술이 세계 메모리 반도체 수요에 영향을 줄 가능성은 제로(0)에 가깝다."
 국내 대표적인 인공지능(AI) 인프라스트럭처 기업인 래블업의 신정규 대표는 터보퀀트 기술이 메모리 반도체 수요에 미치는 영향에 대해 이렇게 설명했다. 그는 "AI 에이전트로 인해 토큰에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있기 때문에 양자화 기술이 나오더라도 수요는 유지될 것"이라고 내다봤다.
 최근 삼성전자와 SK하이닉스의 주가 하락을 촉발한 구글의 터보퀀트 논문에 대해 업계에서는 대체로 과도한 반응이라는 분석이 나온다. 해당 논문이 이미 1년 전에 발표됐고, 터보퀀트 같은 모델 양자화에 대한 노력이 과거부터 있었음에도 현재 주목받은 것은 지금 메모리 반도체가 부족한 상황을 보여준다는 것이다. 
 터보퀀트의 부상이 메모리 반도체 수요를 줄이는 것이 아니라, 메모리 반도체 부족이 기존 기술인 터보퀀트를 부각하고 있다는 것이다.
 터보퀀트의 핵심인 모델 양자화는 AI 모델의 크기를 줄여 효율성을 높이고, AI 인프라스트럭처에 필요한 메모리의 규모를 줄여준다.
 AI가 사용자가 요청한 명령을 알아듣고 스스로 행동을 하는 것을 AI 에이전트라 한다. 사용자의 명령에 따라 스스로 코딩하거나 사용자의 컴퓨터와 웹브라우저를 직접 움직여 일을 해내는 '오픈클로' 같은 AI 에이전트 툴은 토큰의 수요를 폭발적으로 증가시키고 있다.
 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 최근 한 인터뷰에서 개발자의 토큰 사용량이 그의 능력을 보여주는 것이며, 기업들은 직원들이 토큰을 많이 사용하도록 독려해야 한다고 주장하기도 했다.
 토큰은 AI가 연산을 처리하는 단위로, 통상 토큰 사용량에 비례해 사용자에게 요금이 부과되기 때문에 빅테크 기업들은 AI 수요 증가에 맞춰 AI 반도체 구매를 늘리고 있다. 
 특히 AI 에이전트의 성능을 높이는 것은 AI가 참고하는 기억을 뜻하는 KV캐시가 중요한데, 고대역폭메모리(HBM) 같은 고성능 메모리 반도체가 KV캐시 성능을 좌우하고 있다. 메모리 반도체에 대한 수요가 계속 높게 유지될 것이라는 전망이 나오는 이유다. 양자화를 통해 AI 모델의 효율성이 높아질 경우 오히려 전체적인 비용이 떨어지면서 사용량이 늘어나는 '제번스의 역설'이 발생할 것이라고 전문가들이 예측하는 근거가 되고 있다.
 최근 엔비디아가 'GTC 2026'에서 공개한 그록3 LPU(Language Processing Unit)에 대해서도 HBM 같은 메모리 반도체에 대한 의존을 줄이기 위한 목적이 크다는 분석이 나오고 있다. 그록3 LPU는 AI 추론 과정에서 특정한 작업만 처리하는 반도체로 엔비디아 GPU와 서로 상호 보완적인 역할을 한다. 기존 GPU가 D램으로 만드는 HBM을 사용하는 데 반해 LPU는 S램을 사용하기 때문에 높아진 D램 가격의 영향을 덜 받는다.
 급등한 메모리 반도체 가격은 전 세계 산업과 기업들에 부담을 주고 있다. 이른바 '칩플레이션' 현상이다. D램익스체인지에 따르면 올해 2월 DDR4 8Gb 가격은 13달러로, 지난해 2월 1.35달러에서 10배가량 올랐다. 낸드도 128Gb MLC 기준 12.67달러로, 1년 전에 비해 5배 올랐다. 
 특히 스마트폰, 랩톱 등 소비자용 제품을 만드는 기업들의 부담이 급격히 커졌다. HP·델 등 미국 랩톱 기업들은 기존에 사용하지 않던 중국 메모리 반도체 사용을 검토한다는 보도가 나오기도 했다. 
 [이덕주 기자]
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