▲ KAIST 전기및전자공학과 한인수 교수(사진=KAIST) 생성형 AI 이미지 배경  © 특허뉴스

인공지능(AI)의 성능을 가로막아온 ‘메모리 병목’ 문제가 기술적으로 돌파됐다. 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘이 공개되며, AI 산업 구조와 반도체 수요 패턴까지 바꿀 전환점이 마련됐다.

KAIST 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치, 딥마인드, 뉴욕대 공동 연구팀은 AI 모델의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 개발했다고 밝혔다.

AI 모델은 대량의 데이터를 벡터 형태로 변환한 뒤 연산을 수행하는 과정에서 고정밀 데이터 처리를 요구한다. 이로 인해 막대한 메모리 자원이 필요하며, 특히 추론 과정에서 발생하는 메모리 병목은 AI 확산의 가장 큰 제약으로 지적돼 왔다.

터보퀀트는 이러한 한계를 ‘양자화(quantization)’ 기술로 해결했다. 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현함으로써, 정보 손실을 최소화하면서도 저장 용량과 연산 부담을 동시에 줄이는 방식이다.

이번 연구에서 터보퀀트는 정확도 저하 없이 최대 6배 수준의 메모리 절감에 성공했다. 이는 동일한 하드웨어에서 더 큰 AI 모델을 실행하거나, 기존 모델을 훨씬 적은 비용으로 운영할 수 있음을 의미한다.

핵심 기술은 두 단계 양자화 구조다. 먼저 데이터에 무작위 회전(Random Rotation)을 적용해 극단값을 줄이고, 각 요소를 개별적으로 압축하는 1단계 과정을 거친다. 이어 1단계에서 발생한 오차를 다시 압축하는 2단계 과정에서는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법을 적용해 데이터를 {-1, 1}의 초경량 형태로 표현한다. 이를 통해 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화했다.

이 기술은 단순한 알고리즘 개선을 넘어, AI 산업의 방향 자체를 바꿀 가능성을 제시한다. 지금까지 AI 경쟁이 ‘더 큰 모델, 더 많은 메모리’에 집중됐다면, 앞으로는 ‘더 효율적인 모델’이 핵심 경쟁력이 될 수 있기 때문이다.

특히 메모리 요구량 감소는 온디바이스 AI 확산의 핵심 조건을 충족시킨다. 스마트폰, 가전, 자동차 등 다양한 디바이스에서 고성능 AI를 직접 구동할 수 있는 환경이 현실화될 경우, AI 서비스는 데이터센터 중심에서 일상 생활로 빠르게 확산될 전망이다.

반도체 산업에도 변화가 예상된다. 단기적으로는 메모리 사용량 감소로 수요가 둔화될 수 있지만, 장기적으로는 AI 적용 영역이 폭발적으로 확대되며 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 성장’이 동시에 나타날 가능성이 크다.

이번 연구는 KAIST 연구진이 글로벌 빅테크와 함께 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 참여했다는 점에서도 의미가 있다. 한인수 교수는 “AI 모델이 커질수록 메모리 부담이 급격히 증가하는 문제가 있었지만, 이번 연구는 이를 근본적으로 완화할 수 있는 방향을 제시했다”고 설명했다.

터보퀀트는 AI 기술이 ‘성능 경쟁’을 넘어 ‘효율 경쟁’으로 진입하고 있음을 보여주는 신호탄이다. 메모리 한계를 넘어선 AI는 이제 더 빠르게, 더 넓게 확산될 준비를 마쳤다.

한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이다.