하닉 -6%, 샌디스크 -11%… 구글 ‘터보퀀트’ 대체 뭐길래

AP연합뉴스

26~27일 주가가 급락했던 한국과 미국 증시에서는 반도체주의 낙폭이 특히 컸다. 구글이 공개한 인공지능(AI) 메모리 압축 알고리즘 ‘터보퀀트’ 때문이다. 이란전 장기화 조짐에 더해 이 알고리즘이 메모리 반도체의 수요를 꺾을 수 있다는 공포감이 겹치며 SK하이닉스와 샌디스크 등 한미 양국의 대형 반도체주를 향한 투심이 얼어붙었다.

한국거래소에 따르면 27일 한국 증시에서 전일 대비 낙폭이 컸던 반도체주는 한미반도체(-7.33%)다. SK하이닉스(-6.23%)와 삼성전자(-4.71%)도 큰 폭으로 하락했다. 전날(현지 시간) 미국 증시에서도 샌디스크(-11.02%)와 웨스턴디지털(-7.7%), 마이크론(-6.94%), 엔비디아(-4.16%) 등이 줄줄이 폭락했다. 세계 1위 파운드리(반도체 생산 전문) 기업인 대만 TSMC(-6.22%)도 주가 급락을 면치 못했다.

반도체주 주가가 하락한 이유는 단순하다. 시장이 터보퀀트를 보고 그동안 챗GPT 등 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI에 필요한 메모리, 특히 디램(DRAM)과 고대역폭 메모리(HBM)의 수요가 줄어들 것으로 예상했기 때문이다. 터보퀀트는 LLM이 추론할 때 사용하는 ‘KV(Key-Value) 캐시’의 데이터를 정확도를 훼손하지 않으면서 6분의 1 수준으로 압축할 수 있는 기술이다.

다만 터보퀀트로 인한 반도체주 투심 냉각이 과도하다는 시각도 있다. 구글이 제시한 터보퀀트의 성능이 아직 연구 단계다. 또 터보퀀트로 인해 생성형 AI의 효율이 높아지면 오히려 사용량이 늘어 총수요가 커질 수 있다는 관측도 있다. 미국계 대형 투자은행(IB) 모건스탠리의 반도체 애널리스트 조셉 무어는 이날 낸 리포트를 통해 “터보퀀트가 6분의 1로 줄인다는 것은 생성형 AI 전체 구동에 필요한 메모리가 아니라 KV 캐시에 국한된 것”이라면서 반도체주 매도가 과도하다고 짚었다.

터보퀀트 개발 과정에는 한인수 카이스트 전기및전자공학부 교수가 참여했다. 이 개발이 카이스트와 미국 뉴욕대, 구글 리서치 팀 등이 공동으로 진행한 프로젝트이기 때문이다. 한 교수는 수학적인 모델링과 양자화 알고리즘을 설계하는 데 핵심적인 역할을 한 것으로 전해졌다.

김진욱 기자 reality@kmib.co.kr

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