2026년 3월 28일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
메모리 관련 주식이 이번 주 강타를 맞았습니다. 구글이 발표한 연구 논문으로 인해 AI(인공지능) 호황에 따른 메모리 업종 강세론 자체에 의문이 제기되면서입니다. 알파벳(GOOGL)의 구글 리서치 그룹은 화요일 '터보퀀트(TurboQuant)'라는 새로운 압축 알고리즘에 대한 세부 정보를 발표했고, 그 영향은 즉각 나타났습니다. 샌디스크(SNDK)는 최대 11% 급락했고, 매각 물량이 늘어난 목요일에는 마이크론 테크놀로지(MU)가 7% 하락했으며, 웨스턴디지털과 시게이트도 각각 7% 이상 떨어졌습니다. 피해는 해외로도 확대되어 삼성전자와 SK하이닉스도 서울에서 5% 이상 하락했습니다. 금일 오전 기준으로 해당 업종은 반등하고 있습니다.
현재 마이크론과 샌디스크는 잭스(Zacks) 랭킹 1위(매우 강력한 매수)를 받고 있습니다. 공급 제약과 DRAM에 대한 비상한 수요가 지난 6개월간 이들 주식에 놀라운 실적을 안겨주었는데, SNDK는 약 5배, MU는 2배 이상 상승했습니다.
그렇다면 알파벳이 이 특화된 AI 인프라 호황에 대한 강세론을 무너뜨릴 기술을 개발하고 있는 걸까요? 아니면 과열된 업종에서 헤드라인에 따른 수익 실현 매물이 쏟아진 사례일 뿐일까요?
잭스 투자 리서치
이미지 출처: 잭스 투자 리서치
알파벳의 터보퀀트가 실제로 하는 일
핵심적으로, 터보퀀트는 대규모 언어 모델(LLM) 실행 시 가장 비용이 많이 드는 병목 현상 중 하나인 키-값(Key-Value, KV) 캐시 문제를 해결합니다. KV 캐시는 모델이 생성하는 각각의 새로운 토큰마다 모든 것을 재계산하지 않도록 컨텍스트를 유지하는 고속 데이터 저장소입니다. 모델이 더 긴 입력을 처리할수록 KV 캐시는 급증하며, 그렇지 않으면 더 많은 사용자를 처리하거나 더 큰 모델을 실행하는 데 사용될 수 있는 GPU 메모리를 소비하게 됩니다.
구글의 알고리즘은 KV 캐시를 상당히 압축하여 정확도를 희생하거나 모델 재훈련을 요구하지 않으면서도 메모리 사용량을 약 6분의 1 수준으로 줄입니다. 5가지 표준 AI 모델을 대상으로 한 테스트에서 터보퀀트는 검색 작업에서 완벽한 점수를 받았습니다. 테스트 결과, 엔비디아 H100 GPU에서 컴퓨팅 어텐션(computing attention) 속도를 최대 8배까지 가속하는 것으로 나타났습니다.
알파벳은 LLM 외에도 터보퀀트가