기술/연구

“HBM 시대 끝?” 구글이 만든 AI 6배 압축 기술의 정체

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.07 21:52

기사 3줄 요약

1 구글 리서치 AI 메모리 6배 압축 기술 공개
2 KAIST 한인수 교수팀 공동 개발로 정확도 유지
3 연산 속도 8배 향상으로 AI 대중화 가속화

구글 리서치가 인공지능의 고질적인 메모리 부족 문제를 해결할 새로운 기술을 발표했습니다. KAIST 한인수 교수팀과 공동으로 개발한 터보퀀트라는 알고리즘이 그 주인공입니다. 이 기술은 인공지능이 문맥을 기억하는 공간을 기존보다 6배 이상 압축합니다. 그러면서도 인공지능의 답변 정확도는 완벽하게 유지한다는 점에서 전 세계의 주목을 받고 있습니다. 단순한 경량화를 넘어 인공지능 연산 구조 자체를 재설계했다는 평가를 받습니다. 인공지능 인프라 효율을 극대화할 수 있는 게임 체인저가 등장한 것입니다.

메모리 부족 문제 해결할까

현대 인공지능 모델은 이미지나 단어의 의미를 고차원 벡터라는 수치 집합으로 이해합니다. 모델이 정교해질수록 이 정보는 방대해지며 메모리 점유율을 높입니다. 기존의 압축 기술은 데이터를 줄이는 과정에서 정확도가 떨어지는 한계가 있었습니다. 하지만 터보퀀트는 이러한 숨은 메모리 비용을 수학적으로 완전히 제거했습니다. 특히 별도의 추가 학습 없이 기존 모델에 즉시 적용할 수 있다는 점이 특징입니다. 기업들은 비용을 들이지 않고도 효율성을 즉각 개선할 수 있습니다.

연산 속도 8배 빨라진 비결

터보퀀트의 핵심은 데이터를 바라보는 좌표계 자체를 바꾸고 오차를 제어하는 방식에 있습니다. 데이터를 거리와 방향으로 재해석하여 효율적인 형태로 재구성합니다. 여기에 1비트만으로 미세한 오차를 보정하는 기술이 결합되어 완성도를 높였습니다. 극단적인 압축 환경에서도 원본 모델과 동일한 정확도를 구현할 수 있게 되었습니다. 엔비디아 하드웨어에서 테스트한 결과 연산 속도가 최대 8배 빨라졌습니다. 이는 실시간 인공지능 서비스의 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있음을 뜻합니다.

국내 학계가 주도한 혁신

이번 연구는 카이스트 한인수 교수가 핵심 알고리즘 설계를 주도하며 공동 연구자로 참여했습니다. 국내 학계가 글로벌 빅테크의 핵심 기술 개발에 직접 기여한 것입니다. 한인수 교수는 1비트 오차 보정 기술을 완성하며 수학적 임계치를 돌파했습니다. 그의 철학은 인공지능을 더 강력하면서도 비용 효율적으로 만드는 데 집중되어 있습니다. 앞으로 터보퀀트는 구글의 제미나이 서비스를 포함한 다양한 환경에 적용될 예정입니다. 스마트폰 같은 개인 기기에서도 고성능 인공지능을 만날 날이 머지않았습니다.