기술/연구

“한국 교수가 AI 한계 깼다?” 성능 유지하며 속도는 8배 빨라진 기술

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.05.01 14:15

기사 3줄 요약

1 구글과 카이스트 공동팀 차세대 AI 압축 기술 터보퀀트 공개
2 성능 저하 없이 메모리 6배 압축하고 연산 속도 8배 향상
3 한인수 교수 주도로 AI 반도체 효율성 및 대중화 기폭제 기대

카이스트 한인수 교수가 구글 리서치와 협력하여 인공지능의 성능을 획기적으로 높이는 새로운 기술을 전격 공개했습니다. 이번에 발표한 터보퀀트는 인공지능 모델이 데이터를 기억하는 방식을 수학적으로 완전히 재설계한 알고리즘입니다. 기존의 대형언어모델은 긴 문장을 처리할 때마다 엄청난 양의 메모리를 소모하여 시스템 속도가 느려지는 문제를 겪어왔습니다. 연구팀은 성능 저하를 전혀 일으키지 않으면서도 메모리 사용량을 기존 대비 6배나 줄이는 성과를 거두었습니다.

좌표를 바꿔서 용량을 줄이는 마법

터보퀀트의 핵심 비결은 데이터를 바라보는 관점을 바꾸는 폴라퀀트 기술에 숨어 있습니다. 복잡한 수치 정보를 직교 좌표계가 아닌 반지름과 각도를 사용하는 극좌표계로 변환하여 저장 효율을 극대화했습니다. 이 방식은 데이터가 특정 구조 위에 밀집된다는 성질을 이용하므로 불필요한 정보 저장을 획기적으로 차단합니다. 데이터를 압축하면서도 인공지능이 원래 알고 있던 지식의 정확도를 완벽하게 보존한다는 점이 가장 큰 특징입니다. 추가로 적용된 보정 기술은 압축 과정에서 발생하는 아주 미세한 오차조차 단 1비트의 정보로 완벽하게 잡아냅니다. 덕분에 인공지능은 아주 적은 메모리만 사용하고도 마치 원래 상태인 것처럼 똑똑하게 작동할 수 있습니다.

연산 속도는 무려 8배나 빨라진다

성능 검증 결과 최신 그래픽 처리 장치인 엔비디아 에이치백 환경에서 기존보다 최대 8배 빠른 연산 속도를 기록했습니다. 이는 사용자가 인공지능에게 질문을 던졌을 때 답변을 받는 시간이 그만큼 단축됨을 의미합니다. 단순히 속도만 빨라진 것이 아니라 방대한 데이터를 검색하는 능력도 기존 기술보다 훨씬 정교해졌습니다. 압축된 상태에서도 데이터 간의 관계를 정확하게 유지하기 때문에 검색의 품질이 오히려 향상되는 결과가 나타났습니다. 별도의 추가 학습 과정 없이도 기존에 출시된 다양한 인공지능 모델에 즉시 적용할 수 있다는 점도 매력적입니다. 개발자들은 큰 비용을 들이지 않고도 터보퀀트를 활용해 서비스의 효율을 즉각적으로 개선할 수 있습니다.

인공지능 대중화 시대를 앞당기는 열쇠

메모리 사용량이 줄어들면 인공지능 서비스를 운영하는 데 드는 비용이 낮아져 대중화가 더욱 빨라질 전망입니다. 효율성이 높아질수록 더 많은 사람이 저렴한 가격으로 고성능 인공지능을 일상에서 누리게 됩니다. 이번 연구는 한국인 교수가 글로벌 빅테크 기업의 핵심 알고리즘 설계를 주도했다는 점에서 학계의 찬사를 받고 있습니다. 한인수 교수는 이번 기술이 온디바이스 인공지능 시장의 새로운 표준이 될 것으로 기대한다고 밝혔습니다. 앞으로 터보퀀트는 스마트폰이나 노트북 같은 기기 내에서 인공지능을 더 가볍고 똑똑하게 구동하는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 인공지능 산업 전반의 비용 절감과 기술 혁신을 동시에 이끌어낼 중요한 전환점이 마련되었습니다.