기술/연구

“한국 교수가 해냈다!” 구글과 손잡고 AI 메모리 폭탄 해결

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.22 01:44

기사 3줄 요약

1 구글과 KAIST의 AI 압축 기술 공개
2 메모리 6배 절감 및 속도 8배 향상
3 정확도 손실 없는 혁신적 알고리즘

구글 리서치와 KAIST 한인수 교수 공동 연구팀이 인공지능의 메모리 부족 문제를 해결할 새로운 알고리즘 터보퀀트를 공개했습니다. 이번 기술은 인공지능이 대화를 기억하는 공간을 6배 넘게 줄이면서도 똑똑함은 그대로 유지하는 혁신적인 성과로 평가받습니다. 한인수 교수는 이번 연구에서 핵심적인 수학적 설계를 주도하며 인공지능 모델의 효율성을 극한으로 끌어올렸습니다. 데이터의 정확도를 해치지 않고 압축하는 기술은 전 세계 인공지능 인프라의 판도를 바꿀 것으로 주목받고 있습니다.

인공지능이 왜 자꾸 느려질까

최근 사용되는 거대언어모델은 문맥을 기억하기 위해 방대한 메모리 공간을 사용합니다. 인공지능이 긴 문장을 읽을수록 기억해야 할 정보가 쌓이게 되고 이는 시스템 속도를 늦추는 원인이 됩니다. 공동 연구팀에 따르면 기존 압축 기술은 데이터를 줄이는 과정에서 정보를 잃거나 추가적인 메모리 비용이 발생하는 한계가 있었습니다. 이러한 문제는 인공지능 서비스를 대규모로 운영할 때 막대한 비용 부담을 주는 병목 현상이 되었습니다.

데이터를 바라보는 새로운 눈

터보퀀트는 데이터를 압축하는 방식 자체를 완전히 재설계하여 이 문제를 해결했습니다. 기존에는 사각형 격자 위에 데이터를 배치했다면 이번 기술은 데이터를 원형 구조로 재배치하는 방식을 사용합니다. 여기에 한인수 교수가 주도한 1비트 오차 보정 기술이 더해져 압축 과정에서 발생하는 미세한 오류를 실시간으로 잡아냅니다. 이 방식은 인공지능이 별도의 추가 학습을 하지 않아도 즉시 적용할 수 있다는 강력한 장점이 있습니다.

압도적인 속도와 효율성

연구팀의 실험 결과에 따르면 최신 그래픽 장치에서 터보퀀트를 적용했을 때 연산 속도가 기존보다 최대 8배 빨라졌습니다. 메모리 사용량은 6분의 1 수준으로 줄어들었지만 인공지능의 정답률은 원본과 거의 동일한 수준을 유지했습니다. 이러한 결과는 고가의 장비 없이도 강력한 인공지능을 구동할 수 있는 길을 열어줍니다. 앞으로 스마트폰이나 가전제품 같은 작은 기기에서도 고성능 인공지능을 부드럽게 사용하는 온디바이스 기술이 더욱 확산될 전망입니다.

인공지능 대중화의 신호탄

이번 연구는 오는 4월과 5월에 열리는 국제 학술대회에서 공식 발표될 예정입니다. 구글의 인공지능 서비스인 제미나이를 비롯해 다양한 글로벌 서비스에 이 기술이 표준으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 전문가들은 이번 기술이 인공지능 운영 비용을 획기적으로 낮춰줄 것으로 보고 있습니다. 누구나 저렴하고 빠르게 인공지능을 누릴 수 있는 시대가 한층 더 가까워졌다는 점에서 큰 의미가 있습니다.