[Q&A] 반도체주 급락의 주인공…한인 교수가 만든 ‘터보퀀트’
2026.03.31 08:49
데이터 압축으로 메모리 사용 절감
온디바이스 AI, 검색 알고리즘 등 범용 활용
이처럼 전 세계 반도체 시장을 뒤흔든 새로운 기술은 한인수 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 쓴 두 편의 논문을 토대로 개발됐다. 한 교수는 30일 KAIST에서 진행한 온라인 브리핑에서 “복잡하고 긴 문제를 풀수록 메모리가 많이 필요하고, 비용과 응답 시간이 함께 증가한다”면서 “터보퀀트는 사용자가 가진 모델에 바로 적용해서 메모리를 줄이고 성능 하락을 최소화할 수 있다”고 말했다. 한 교수의 설명으로 터보퀀트에 대해 한 교수의 질의응답을 중심으로 Q&A로 알아본다.
A. AI가 대답을 할 때는 그냥 그 순간 한 줄만 계산하는 게 아닙니다. 앞에서 오간 대화, 긴 문서 내용, 사용자가 던진 조건들을 계속 기억해 두고 다시 꺼내 써야 합니다. 이때 필요한 임시 저장공간이 바로 ‘KV 캐시’입니다. 문제는 AI가 더 길게 읽고 더 오래 생각할수록 이 저장공간이 계속 커진다는 점입니다. AI 모델은 길게 생각할수록 메모리가 더 많이 듭니다. 터보퀀트는 이 메모리를 훨씬 작게 줄여서 저장하게 해주는 기술입니다. 쉽게 말해, 두꺼운 책 한 권을 통째로 들고 다니는 대신 핵심 내용은 최대한 안 잃으면서 더 작은 수첩에 옮겨 적는 방법이라고 보면 됩니다.
Q. 메모리가 AI에서 중요한 이유는?
A. AI 업계에서는 지금 ‘연산’만큼이나 ‘메모리’가 큰 문제입니다. 예전에는 모델이 똑똑해지려면 더 많은 연산 능력이 중요하다고 봤는데, 요즘은 긴 문맥 처리나 에이전트형 AI가 늘면서 메모리 부담이 급격히 커지고 있습니다. 문맥이 길어질수록 저장·참조해야 할 정보량이 늘고, 이것이 비용 증가와 응답 지연, 배포 제약으로 이어질 수 있기 때문입니다.
Q. 어느 정도 효과가 있었나.
A. 터보퀀트는 최소 6배의 메모리 절감을 달성하면서도 주요 장기 문맥 벤치마크에서 정확도 손실 없이 성능을 유지했습니다. 또 엔비디아 H100 GPU에서 4비트 양자화를 적용했을 때 32비트 대비 어텐션 로짓 계산 속도가 최대 8배 향상될 수 있습니다. 저장 공간만 줄이는 게 아니라 상황에 따라 속도까지 좋아질 수 있다는 뜻입니다.
Q. 투자자들 눈에는 이게 ‘반도체 악재’처럼 보인 이유는
A. AI가 메모리를 덜 쓰게 되면, 비싼 메모리 반도체를 예전만큼 많이 안 사도 된다는 생각 때문입니다. 실제로 구글 발표 뒤 마이크론, 샌디스크 같은 메모리 관련 종목이 흔들렸고, 한국과 일본 메모리주도 영향을 받았다는 보도가 이어졌습니다. 특히 터보퀀트가 AI 추론에 들어가는 KV 캐시 메모리를 크게 줄인다고 알려지면서, 시장은 즉각 “AI 수요가 늘어도 메모리 판매 증가폭은 줄 수 있다”고 받아들였습니다.
터보퀀트를 위한 고성능 하드웨어 칩이 필요하다는 우려도 있습니다. 하지만 터보퀀트의 연산은 지금의 그래픽처리장치(GPU)로도 가능합니다. 지금까지 하드웨어에만 집중돼 있던 AI 시장이 터보퀀트를 계기로 소프트웨어에도 관심을 갖길 바랍니다. AI 확산을 위해서는 알고리즘 같은 소프트웨어 개발과 이론 연구도 중요합니다.
Q. 터보퀀트는 어디에 활용될 수 있나
A. 활용 범위는 생각보다 넓습니다. 가장 먼저 거론되는 분야는 온디바이스 AI입니다. 지금은 많은 AI 기능이 서버에서 연산한 뒤 결과를 보내주는 방식이지만, 앞으로는 스마트폰이나 자동차, 로봇, 웨어러블 기기 안에서 직접 AI가 돌아가는 경우가 더 많아질 수 있습니다. 그런데 기기 안에서는 서버만큼 큰 메모리를 쓰기 어렵기 때문에, 같은 성능을 더 적은 메모리로 구현하는 기술이 중요합니다. 터보퀀트는 이런 환경에서 AI가 이전 맥락을 기억하는 데 필요한 메모리 부담을 줄여줘 온디바이스 AI 확산에 도움이 될 수 있습니다.
또 하나 중요한 분야는 검색·추천 알고리즘입니다. 최근 AI 서비스는 단순히 문장을 생성하는 데서 끝나지 않고, 방대한 문서나 상품, 영상, 게시물 가운데서 사용자가 원하는 것을 빠르게 찾아내고 연결해주는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 과정에서는 수많은 데이터를 벡터 형태로 저장하고 비교해야 하는데, 결국 메모리 효율이 중요해집니다. 발표 자료에서도 터보퀀트가 KV 캐시 압축을 넘어 대규모 벡터 검색 시스템에 범용적으로 확장 가능하다고 설명합니다.
증강검색(RAG) 에서도 활용 가능성이 큽니다. RAG는 AI가 답을 생성하기 전에 외부 문서나 데이터베이스에서 필요한 정보를 찾아와 함께 참고하는 방식인데, 문서가 많아질수록 검색 과정의 효율이 성능과 비용을 좌우하게 됩니다. 터보퀀트는 적은 비트 수로도 높은 검색 정밀도와 효율을 동시에 확보하는 방향의 기술이어서, RAG처럼 검색과 생성이 결합된 시스템에서 특히 유용할 수 있습니다.
Q. 그럼 정말 메모리 반도체 시대가 끝나는 건가.
A. 그렇게 단정하긴 어렵습니다. 오히려 반대로 보는 시각도 강합니다. 효율이 좋아지면 같은 돈으로 더 많은 AI 서비스를 돌릴 수 있고, 더 긴 문맥과 더 많은 사용자를 감당할 수 있게 됩니다. 그러면 AI 자체가 더 널리 퍼지면서 전체 반도체 수요가 다시 커질 수 있습니다. 실제로 최근 시장 분석에서는 이번 주가 하락이 과도한 반응이라는 의견도 나왔고, 장기적으로는 AI 데이터센터 투자와 메모리 수급이 여전히 강하다는 분석도 제시됐습니다. 쉽게 말해, 자동차 연비가 좋아졌다고 기름 산업이 바로 사라지지 않는 것과 비슷합니다. 효율 개선은 오히려 사용량 확대를 부를 수도 있습니다.
Q. 독자들이 이 기술을 어떻게 받아들이면 좋을까.
A. 터보퀀트는 “AI가 덜 먹는 AI가 됐다”는 이야기라기보다, “AI가 지금 어디에서 막히고 있는지 보여준 기술”로 보는 게 맞습니다. 더 큰 모델을 만드는 경쟁만큼, 그 모델을 얼마나 싸고 빠르게 굴릴 수 있느냐가 중요해졌다는 뜻입니다. 발표 자료에서도 터보퀀트는 KV 캐시 압축을 넘어 검색, 추천, RAG 같은 벡터 기반 시스템으로 확장 가능하다고 설명합니다. 결국 이 기술의 의미는 단순 압축이 아니라, AI 서비스가 더 싸고 더 넓게 퍼질 수 있는 길을 열었다는 데 있습니다.
한인수 교수는...
한인수 교수는 KAIST 전기및전자공학부 조교수로, 2025년부터 구글 리서치 방문 연구원으로도 활동했다. QJL, PolarQuant, TurboQuant로 이어지는 연구에 지속적으로 참여했으며, QJL이 2024년 공개돼 AAAI 2025에서 발표됐고, PolarQuant는 2025년 공개돼 AISTATS 2026 발표 예정이다. 2025년 터보퀀트 논문을 공개했으며, ICLR 2026에서 발표 예정이다.
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