구글 ‘터보퀀트’ 쇼크에 삼성·SK하이닉스 급락… 반도체 섹터 흔드는 ‘헤드페이크’인가?

구글의 터보퀀트(TurboQuant) 알고리즘 출시 소식은 빠르게 시장의 주목을 받았으며, 클라우드플레어 (NET)의 매튜 프린스 최고경영자(CEO)는 이를 구글의 "딥시크(DeepSeek) 모먼트"라고 부르며 AI 효율성 측면에서 중대한 역사적 돌파구를 의미한다고 평가했다.

월가에서는 이 기술이 성공적으로 구현될 경우 스토리지 수요가 급감할 수 있으며, 이는 이전까지 AI 붐으로 뒷받침되었던 DRAM 및 낸드 플래시 수요를 잠재적으로 저해할 수 있다고 지적했다. 지난 1월 삼성전자가 DRAM 가격을 약 70% 인상한 데 이어 낸드 플래시 계약 가격을 100% 이상 올린 점은 반도체 시장의 열기를 여실히 보여준다.

글로벌 반도체 섹터가 전반적으로 냉각되었음에도 불구하고, 골드만삭스 (GS)의 기술 분야 전문가 피터 캘러핸은 시장이 극심한 공황 상태에 빠진 것이 아니라 투자자들이 최근 스토리지 관련주들의 이례적인 급등에 대해 현실을 점검하고 있는 것이라고 판단했다.

사실 시장은 구글 터보퀀트라는 "블랙 스완"이 나타나기 전부터 이미 움직이고 있었다. 스토리지 거물 마이크론은 강력한 실적을 발표한 후에도 5일 만에 주가가 필라델피아 반도체 지수 대비 20% 가까이 뒤처졌으며, 이는 2011년 이후 가장 큰 단기 상대적 수익률 하락폭이다.

TurboQuant 알고리즘은 이론적으로 메모리 요구량을 줄일 수 있지만, 해당 기술은 여전히 연구 단계에 있으며 상업적으로 검증되지 않았다.

기술적 관점에서 이 기술은 사실 추론 과정 중의 동적 VRAM 소모(주로 KV 캐시)에만 적용되며 모델 가중치 자체에는 관여하지 않는다. 즉, 이 기술의 가장 큰 돌파구는 운영 효율성의 개선이지만, 대형 모델 자체가 요구하는 저장 공간은 줄일 수 없다.

또한 AI 모델의 매개변수 수도 기하급수적으로 증가하고 있다는 점을 고려하면, 현재 이 알고리즘은 압축을 통해 저장 공간을 최대 6배까지만 절약할 수 있어 이는 미미한 수준에 불과할 수 있다.

이 기술의 도입은 현재 과열된 반도체 시장을 진정시키고 메모리 종목의 밸류에이션 거품을 터뜨릴 가능성이 매우 높으며, 메모리 수요가 완전히 무한하지는 않을 수 있음을 증명한다. 유사한 기술의 출시와 알고리즘의 진보에 따라 저장 수요의 성장은 병목 현상에 직면할 수 있다.

표준 DRAM 칩과 비교할 때 이 기술이 HBM(고대역폭 메모리)에 미치는 영향은 더 작을 것이라는 점에 주목할 필요가 있다. TurboQuant는 주로 AI 모델 추론을 최적화하는 데 사용되며, 이 단계는 대부분 일반 DRAM 칩만을 필요로 한다. 그러나 HBM은 AI 학습 단계에서 여전히 필수적이다. HBM 3대 거물인 마이크론, 삼성전자, SK하이닉스에게 TurboQuant 알고리즘은 단기적으로 실질적인 영향이 거의 없을 것이다.

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