터보퀀트가 뭐길래? k반도체의 위기냐 제본스의 역설이냐

*제 글은 10년의 투자 경험을 토대로 100% 직접 씁니다. 단순 요약이 아닌, 경제지처럼 정독하며 공부하는 글입니다.

구글이 인공지능(AI) 메모리 효율화 기술 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했습니다. 이를 발표한 후 연이틀 삼성전자와 sk하이닉스, 마이크론 등의 반도체 관련 기술주들이 급락했습니다. 일각에선 더 이상 고대역폭 메모리(HBM)가 필요 없어지는 게 아니냐는 극단적 비관론도 제기됐는데요. 그렇다면 터보퀀트가 무엇이며 왜 k반도체의 위기설이 나오는지 소개해드리겠습니다.

터보퀀트(TurboQuant)란?

여러분이 ChatGPT나 gemini에게 질문하거나 분석을 요청하면 ai는 대화의 맥락을 이어가기 위해 일종의 '단기 기억 메모장'을 사용합니다. 이러한 메모장을 전문 용어로 'KV 캐시(Key Value Cache)'라고 합니다.

문제는 ai가 기억해야 할 정보량이 많아질수록 캐시가 차지하는 GPU 메모리량이 엄청나게 많아집니다. 이 문제를 터보퀀트는 고도의 수학 처리 능력을 활용해 32비트의 표준을 최대 2비트까 압축해버립니다. 이는 약 10배 수준으로 데이터를 압축하는 셈이라고 합니다.

이는 기존 메모리 사용량의 6분의 1 수준이며 엔비디아 H100 GPU보다 8배 빠른 추론 속도 향상이라고 합니다.

이처럼 터보퀀트는 고가의 GPU에 지출하는 비용과 막대한 전기 요금 모두 크게 절감시키는 효과를 낼 수 있습니다. 이는 곧 서비스 비용도 저렴하게 만들 수 있으므로 타사에 비해 압도적 가격 경쟁력과 기술의 우위를 점하게 되는 것이죠. 더 나아가, 지금까지 반도체 기업으로부터 공급받던 메모리 반도체 시장까지 흡수하는 셈으로 그 파급력은 상당할 것 같다는 의견이 많습니다.

그렇다면 터보퀀트의 출현은 메모리 반도체 시장의 종말을 의미하는 걸까요? 대다수 전문가들은 기우에 불과하다며 '제본스 역설'을 예시로 들어 반박하고 있습니다.

제본스의 역설(Jevons Paradox)

19세기 경제학자 제본스에 의하면 "기술의 효율화는 수요를 증가시켜 산업을 발전시킨다"고 합니다. 즉, 터보퀀트로 인한 효율 향상은 투자 수요를 급증시키고 ai 산업을 확장시켜 반도체 슈퍼 사이클이 지속된다는 것입니다.

전문가들은 기술의 발전이 수요를 감소시킨 경우는 없으며 오히려 "더 저렴해진 상품에, 더 많은 사람이 유입되고, 더 큰 시장이 형성되어, 또 다른 신기술이 탄생하기를 반복"하는 선순환 구조가 될 가능성이 높다고 합니다.

유사한 예로, 영상 압축 기술이 고도화됐을 때 스토리지 수요가 축소되긴커녕, 유튜브와 인스타그램, 틱톡 등에서 양산된 초고화질 컨텐츠로 인해 데이터센터 구축을 위한 투자가 폭증한 바 있습니다. ai도 마찬가지로 추론 비용의 절감은 반도체 메모리를 덜 사는 게 아닌, 더 긴 컨텍스트와 더 많은 동시 사용자, 더 복잡한 에이전트 등을 구현해 ai 능력치 향상을 위해 더 많은 투자를 감행할 것이라는 겁니다.

더불어 제가 찾아본 자료에 의하면, 터보퀀트의 원논문은 2025년 4월에 공개됐고 핵심 기반 연구는 그보다 앞서 알려졌다는 점에서 이번 쇼크는 새로운 사건이 아닌 시장에서 뒤늦게 화제가 된 사태로 봐야한다는 의견이 일리 있어 보입니다.

개인적으로도, 삼성전자와 sk하이닉스의 주가는 2025년 중반부터 급등했고 여전히 매 분기마다 어닝 서프라이즈를 기록하고 있습니다. 만일 터보퀀트가 만든 효율로 인해 반도체 업계가 무너져야 한다면 진작에 일이 생겼어야 하는데 여전히 작년 대비 주가가 몇 배 이상 높습니다.

심지어 최근 마지막 거래일인 금요일에 이란 전쟁 발발 후의 저점에서 지지받았다는 점에서 이번 터보퀀트 쇼크는 미비한 수준이고 오히려 이란 전쟁으로 인한 영향을 더 받고 있다고 보는 게 타당할 것 같습니다. 이처럼 터보퀀트는 이미 업계에서 소화하고 있던 추론 효율화 기술이 뒤늦게 시장에서 주목받은 것에 불과하다고 봐도 무방할 것 같습니다.

터보퀀트의 한계

ai에서 중요한 두 영역은 '추론'과 '학습'입니다. 그리고 터보퀀트는 ai 시스템 전체 메모리를 줄이는 기술이 아닌, '추론' 단계에서 대화 기억 캐시를 압축하는 기술입니다. 다시 말해, 메모리 전체 수요를 소멸시키는 기술이 아닌, '추론'이 더 원활히 이뤄지도록 돕는 기술입니다.

반면 HBM의 구조적 수요는 '학습'에 기반합니다. 초거대 ai 모델 '학습'에는 막대한 메모리가 필요한데 이는 KV캐시 압축만으로는 불가합니다. 즉, 터보퀀트가 '추론' 효율을 높일 수는 있어도 학습용 메모리 수요의 대체자가 될 수는 없다는 겁니다.

"터보퀀트는 새로운 경쟁자가 아닌, 기존 모델을 더 빠르게 만드는 기술."

지금도 컴퓨팅하기 위한 저장 능력이 절대적으로 부족한 상황입니다. 따라서 터보퀀트는 추론의 효율화를 통해 HBM이 한계를 보였던 영역에까지 새롭게 진출할 수 있는 통로를 열어준 기술이라고 보는 게 합당합니다. 더 나아가 둘 간의 연계는 ai 거품론을 반박하는 기술의 증명으로 여겨져 오히려 ai에 대한 투자 확대로 이어질 것으로 보입니다.

한편으로 6배 압축이라는 숫자도 실제 산업 현장에 그대로 적용하기엔 무리가 있다는 지적도 있습니다. 논문에선 16비트 풀 캐시(FP16)로 비교했지만 이미 8비트 풀 캐시(FP8) 혹은 그보다 훨씬 낮은 KV 캐시를 쓰고 있기 때문이라는 건데요. 이를 고려하면 실질적 효율 개선 폭은 6배가 아닌 2배 수준에 불과할텐데 이미 업계가 지속적으로 개선해내고 있는 영역이라는 것이죠.

오히려 이란 전쟁이 더 큰 문제

반도체 수요가 넘치는데 이를 만들 수 없으면 어떻게 될까요? 최근 이란 전쟁 장기화로 인해 반도체 공정 필수품인 헬륨과 나트파의 수급에 차질이 생길 수 있다는 우려가 제기됐습니다.

한국은 헬륨 수입의 과반을 카타르에 의존하는데 이번 주에 카타르가 LNG 공급 '불가항력'을 선언했습니다. 이는 장기 공급 계약을 이행하기 어렵다는 선언으로 천재지변이나 전쟁 등의 이슈로 당사자가 통제할 수 없는 외부 요인으로 인해 계약 이행이 불가능할 때 그 책임을 면제받는 법적 장치입니다.

헬륨은 LNG 생산 과정에서 부산물로 생성되는데 천연가스에서 소량으로만 추출 가능해 인위적으로 수급하기도 어렵다고 합니다. 하필 이 헬륨이 반도체 공정에서 냉각과 초고진공 상태를 유지하는데 활용되는데 3나노 이하 첨단 공정에서 특히 의존도가 높은 편이라고 합니다.

다행히, 삼성전자와 sk하이닉스는 4~6개월 치의 비축분이 있지만 전쟁이 장기화될 경우 차질을 빚을 수밖에 없다고 합니다. 이미 카타르의 LNG 생산 시설은 이란의 폭격으로 인해 파괴되었고 정상 복구하는데 3~5년의 기간이 소요될 것이라고 예측됩니다. 즉, 단기적으로는 가격 급등의 우려가 있으며 장기적으로는 수급의 우려가 동시에 존재하는 셈입니다.

이에 대한 대안으로, sk하이닉스는 계열사 sk에어플러스를 통해 미국에서 진행 중인 헬륨 업사이클링 도입을 검토 중이며 삼성전자는 이미 작년 4월부터 부분적으로 헬륨 재사용 시스템(HeRS)를 활용하여 연간 4.7톤을 절감했다고 합니다. 이 기술을 전체에 도입하면 연간 18% 이상의 헬륨 사용량을 절감할 수 있다고 합니다.

더불어 이틀 전 정부는 기초 화학의 토대로써 산업의 쌀로 불리는 나프타 수출을 전면 금지시켰습니다. 한국은 나프타 수요의 45%를 수입에 의존하는데 그 중 77%가 중동으로부터 온다고 합니다. 일본은 미국으로부터 50% 이상의 나프타 수요를 충족한다고 하여 이를 벤치마킹삼아 대응할 것으로 보입니다.

k반도체, 향후 전망은?

현시점에서, 시장은 ai 사용량 포화 상태이며 더 개선된 서비스를 갈망하고 있습니다. 그로 인해, 주요 기업들은 컴퓨팅 자원 부족을 호소하는 실정이며 연산 자원과 메모리 공급으로부터 수요가 한참 뒤쳐져 있다는 점에서 반도체 슈퍼 사이클은 한동안 지속될 것으로 보입니다.

삼성전자와 sk하이닉스는 영업익이 각각 445%와 316% 상승할 것으로 전망하며 전년 대비 각각 61% 상승한 537조 원, 137% 상승 230조 원 매출을 기록할 것으로 예측됩니다. 이러한 어닝 서프라이즈가 기대되는 가장 큰 이유로는 반도체 품귀 현상으로 인한 D램 가격 상승을 꼽습니다. 올해 HBM 시장 규모는 58% 성장했으며 1분기 D램과 낸드플래시의 가격은 각가 50%와 90% 급등했습니다. 시장조사기관에 의하면 글로벌 반도체 시장 매출이 사상 처음으로 1조 달러를 돌파할 것이라고 하며 ai 수요 증가로 인한 컴퓨팅 및 데이터 스토리지 부문은 전년 대비 41% 성장해 매출 규모가 5000억 달러를 상회할 것으로 전망됩니다.

양사는 최소 2028년까지 메모리 반도체의 수급이 밀려 있으며 최근의 달러/원 환율의 상승도 실적에 우호적으로 반영될 것입니다. 여태껏 한국은 셀러 입장으로 해외 바이어에게 줄을 서서 팔아야 했던 환경과 반대로 해외 바이어가 한국의 설레에게 줄을 서서 기다리게 되는 상황입니다. 이러한 메모리 시장은 고객사의 수요 충족률이 60% 수준에 그쳐 가격 경쟁력보다 물량 확보에 최우선 순위를 두고 있는 상황이며 이는 한국 기업이 가격 결정권을 처음으로 갖게 된 것으로 평가받습니다.

심지어 삼성전자와 sk하이닉스는 미국의 경쟁 업체에 비해 훨씬 저평가되어 있습니다. 마이크론의 점유율은 10% 수준에 불과하지만 삼성전자와 sk하이닉스는 코스피에 상장되어 있다는 이유만으로 훨씬 낮은 per을 기록하고 있습니다. 심지어 12개월 선행 per에서도 점유율 1위 sk하이닉스와 3위 마이크론은 2배 이상 차이 납니다. 그렇기 때문에 해외 투자자들은 여전히 국내 증시가 저평가라고 보는 것입니다.

최근 코스피는 5000p가 강한 지지선으로 작용하고 있으며 삼성전자는 17만원대, sk하이닉스는 90만원대가 지지선입니다. 외국인이 빠져 나가는 날에는 지지선까지 내려오고 외국인이 들어오는 날엔 다시 고점 부근으로 오르는 변동성이 지속되고 있습니다. 따라서 지지선 부근까지 빠지면 매수 관점으로 대응하는 게 맞고 3월 한 달 내내 이를 증명했습니다.

전쟁으로 인해 안전 자산이지만 무이자 자산인 금을 우선 순위로 정리하는 와중에 비교적 위험 자산으로 분류될 수밖에 없는 국내 주식은 그들에게 있어서 매도 최우선 순위인 것이죠. 그도 그럴 것이 외국인 입장에선 전쟁통에 시차도 있는 한국의 계좌까지 관리하는데 아무래도 불안하겠죠. 그렇지만 전쟁 이슈가 정리되면, 삼성전자는 20만을 넘어서 30만을 향해 나아갈 것이며 sk하이닉스는 100만을 넘어서 150만을 향해 나아갈 것이라고 기대하고 있습니다.

결론적으로, 딥시크의 등장 후 17%대 하락했지만 저비용 고효율 ai의 등장이 시장에 긍정적으로 미친다는 해석이 돌자 며칠 만에 회복한 사례처럼 터보퀀트의 등장은 저비용 고효율 메모리 양산에 직접적인 도움을 줄 것이며 ai 시대 초창기에 불과한 현시점에 훈풍을 불러 일으킬 것이라고 확신합니다.