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| (사진=연합뉴스) |
[알파경제 = 김민영 기자] 알파벳(GOOGL.N)이 LLM 추론 과정에서 발생하는 핵심 병목 KV 캐시 메모리 문제를 해결하기 위해 ‘터보 퀀트’ 기술을 공개했다.
이번 기술은 어텐션(attention) 연산에서 생성된 데이터를 초저비트 수준으로 압축하는 알고리즘으로 Polar Quant와 QJL 기술을 결합한 구조를 기반으로 한다.
장문영 현대차증권 연구원은 "특히 별도의 추가 학습 없이 기존 모델에 바로 적용 가능한 방식이라는 점에서, 기술 도입에 따른 시간 및 비용 부담을 낮출 수 있으며 상용화 관점에서도 적용 가능성이 높다는 점이 핵심 차별화 요인"이라고 판단했다.
성능 측면에서는 KV 캐시를 3비트 수준까지 압축하면서 정확도 저하 없이 적용 가능하며, 메모리 사용량을 6배 절감하고 attention 연산에서 처리 속도를 최대 8배까지 개선하는 것으로 확인됐다.
이는 기존 양자화 방식이 정확도 저하와 메모리 오버헤드라는 구조적 제약을 동시에 내포하고 있었던 것과 달리, 두 요소를 함께 개선했다는 점에서 의미 있는 기술적 진전이라는 평가다.
장문영 연구원은 "이번 터보퀀트 공개는 AI 경쟁의 핵심이 ‘모델의 성능’에서 ‘효율성’으로 이동하고 있음을 보여주는 사례"라며 "모델 성능이 상향 평준화되는 구간에서 비용 대비 성능이 주요 경쟁 요소로 부각되는 흐름"이라고 분석했다.
또한 터보퀀트는 제미나이 기반 서비스 확장 측면에서도 긍정적이다.
광고, AI 에이전트 등 기능은 높은 추론 비용이 주요 제약 요인으로 작용해왔으나, 터보퀀트는 이러한 비용 구조를 완화함으로써 서비스의 확장성과 수익성 개선을 동시에 지원할 것으로 기대된다.
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| 알파벳 종목진단 (출처=초이스스탁) |
나아가 알파벳은 언어모델, 하드웨어, 효율 최적화 기술까지 내재화하며 AI 스택 전반에 걸친 수직통합 구조를 강화하고 있다.
이는 향후 AI 서비스의 수익성 압박 가능성에도 안정적인 수익 구조를 유지할 수 있는 기반으로 작용할 전망이다.
한편 시장에서는 메모리 사용량 감소에 따른 수요 둔화 우려가 일부 제기되고 있다.
장 연구원은 "이번 기술은 메모리 및 연산 효율을 동시에 개선함으로써 AI 활용 비용을 낮추는 방향으로 작용한다는 점에서 중장기적으로는 AI 적용 범위 확대, 사용량 증가를 통해오히려 메모리 수요 확대 요인으로 이어질 가능성이 높다"고 판단했다.
알파경제 김민영 기자(kimmy@alphabiz.co.kr)
