구글 ‘터보퀀트’에도 D램 못 잡는다…AI 메모리 역설 현실화

구글의 터보퀀트가 디램 수요 감소로 이어지기 어렵다는 분석이 나왔다. [사진: Reve AI]

[디지털투데이 AI리포터] 구글이 공개한 인공지능(AI) 메모리 압축 기술 '터보퀀트'가 램(RAM) 수급 불안을 해소할 근본적 해법이 되기는 어렵다는 분석이 나왔다.

11일(이하 현지시간) IT 매체 테크레이더에 따르면, 메모리 사용 효율이 개선되더라도 대형 AI 기업들이 비용 절감보다 성능 경쟁에 집중하는 한 D램(DRAM) 수요는 쉽게 줄지 않을 전망이다.

시장은 지난 3월 24일 구글이 공개한 터보퀀트의 파급력에 주목하고 있다. 이 기술은 대규모언어모델의 키-밸류 캐시 메모리 사용량을 기존의 약 6분의 1 수준으로 줄이는 것이 핵심이다. 키-밸류 캐시는 대화 맥락을 유지하는 단기 메모리 역할을 한다. 구글은 압축 과정에서도 답변 품질 저하가 크지 않다고 설명했다.

발표 직후 메모리 업체 주가가 흔들린 것도 이 같은 기대 때문이다. AI 메모리 사용량이 크게 줄면 향후 실적에 부담이 될 수 있다는 우려가 반영됐다. 그러나 증권가는 효율 개선이 곧바로 수요 감소로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다.

이종욱 삼성증권 연구원은 AI 모델 최적화가 반도체 수요를 줄이기보다 더 높은 성능의 서비스를 만드는 데 활용된다고 분석했다. 그는 "최적화된 모델은 같은 칩 자원으로 더 높은 성능을 구현하는 데 쓰인다"라며, 효율 개선이 오히려 전체 AI 컴퓨팅 수요를 확대한다고 설명했다.

이 경우 터보퀀트는 데이터센터의 메모리 사용량을 줄이기보다 동일 자원에서 성능을 끌어올리는 수단으로 작동할 가능성이 크다. 성능 향상은 이용자 증가로 이어지고, 이는 다시 더 많은 연산 자원을 필요로 하는 구조를 만든다. 이 연구원은 "AI 기업들이 비용보다 성능을 중심으로 경쟁하는 한, 최적화 기술이 반도체 수요를 억제하기는 어렵다"라고 말했다.

김록호 하나증권 연구원도 압축 기술 자체는 새로운 개념이 아니며, 업계 전반으로 빠르게 확산될지는 아직 불확실하다고 봤다. 중장기적으로 기술이 확산되더라도 메모리 비용 장벽이 낮아지면서 AI 활용이 확대돼 D램과 스토리지 수요 감소 가능성은 제한적이라고 덧붙였다.

터보퀀트의 실제 확산 여부 역시 변수로 남아 있다. 현재는 연구 성격이 강해 대규모 상용 환경에 즉시 적용될지는 검증되지 않았다. 온라인 커뮤니티에서는 기술 효과가 과장됐을 가능성을 제기하는 반응도 나온다. 답변 품질 저하 없이 압축 효과를 유지할 수 있는지도 실제 운영 환경에서 확인이 필요하다.

메모리 가격 흐름도 구조적으로 바뀌지 않았다는 평가다. 트렌드포스는 최근 미국, 유럽, 아시아에서 나타난 DDR5 램 가격 하락을 공급 개선 신호로 보지 않았다. 소비자 가격 상승으로 수요가 위축되며 나타난 단기 조정으로 해석했다. 프레임워크 역시 이달 메모리 비용 상승 폭을 일부 억제했지만, 2026년 남은 기간에도 변동성과 가격 상승이 이어질 것으로 전망했다.

결국 터보퀀트는 AI 메모리 효율을 높이는 기술로 주목받고 있지만, 현재로서는 메모리 시장의 구조적 수급 압박을 해소할 해법으로 보기는 어렵다. AI 업계의 경쟁이 성능 중심으로 이어지는 한, 효율화 기술은 메모리 절감보다 AI 사용 확대를 자극하는 방향으로 작용할 가능성이 크다.