구글의 인공지능(AI) 압축 기술 '터보퀀트(TurboQuant)' 공개 이후 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 급락하며 시장을 크게 흔들었다. 다만 이를 둘러싼 해석은 '메모리 수요 둔화'와 '딥시크 등장 이후 AI 수요 확대'라는 상반된 방향으로 갈리며 반도체 업황을 둘러싼 논쟁도 본격화되고 있다.

29일 글로벌 기술 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 터보퀀트는 데이터를 약 3비트 수준까지 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있다. 별도 재학습 없이 기존 AI 모델에 바로 적용 가능하며, 추론 속도도 최대 8배까지 빨라질 수 있다는 분석이다.

터보퀀트는 AI가 답을 만들 때 사용하는 '임시 메모리(KV 캐시)'를 압축하는 기술이다. 대화가 길어질수록 늘어나는 데이터를 핵심만 남겨 저장하는 방식으로, 쉽게 말해 그간 냉장고에 재료를 그대로 쌓아뒀다면 앞으로는 부피를 줄여 보관하는 '진공포장' 방식으로 바뀐다는 뜻이다.

기술 공개 직후 시장은 '메모리 사용량 최대 6배 절감'이라는 수치에 즉각 반응했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이틀간 각각 약 5%, 7%대 하락했다. AI 서버 확장의 전제였던 메모리 병목이 해소될 경우 서버당 D램 및 고대역폭메모리(HBM) 탑재량 증가 속도가 둔화될 수 있다는 우려 때문이다. 결국 메모리 사용량 감소가 곧 수요 감소로 이어질 수 있다는 직관적 해석이 시장에 빠르게 확산됐다.

하지만 터보퀀트의 적용 범위를 감안하면 이 같은 해석이 과도하다는 지적이 나온다. 터보퀀트가 줄이는 것은 메모리 전체가 아닌 AI 추론 과정에서 쓰이는 'KV 캐시'에만 적용되며, 메모리 수요의 대부분을 차지하는 '모델 웨이트' 영역에는 영향을 미치지 않는다. 특히 HBM 수요의 대부분이 '모델 웨이트'에 집중돼 있다는 점에서 이번 충격을 구조적 악재로 보기는 어렵다는 평가다.

전병서 중국경제금융연구소장은 "터보퀀트는 전체 메모리가 아니라 일부 메모리 효율을 높이는 기술"이라며 "메모리 수요가 단순히 6분의 1로 줄어든다고 보는 것은 과도하다"고 지적했다. 이어 "효율이 개선될수록 사용량이 늘어나는 '제번스 역설'이 AI에서도 나타날 가능성이 높다"고 덧붙였다.

실제 증권가도 유사한 판단을 내놓고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 "터보퀀트를 비롯한 저비용 AI 기술은 AI 사용 장벽을 낮춰 전체 수요를 확대시키는 방향으로 작용한다"고 밝혔다.

한지영 키움증권 연구원 역시 "논문 단계 기술 공개에 불과하고 상용화까지는 시간이 필요하다"며 "이번 하락은 메모리 랠리 이후 차익실현 요인이 결합된 성격"이라고 분석했다.

글로벌 투자은행들도 이번 급락을 과도한 반응으로 보고 있다. AI 비용 절감이 수요 확대를 유도할 가능성이 크다는 분석을 공통적으로 내놓고 있다.

UBS는 지난 27일 발간한 보고서를 통해 "최근 주가 급락은 메모리 업종의 매력적인 진입 기회"라고 평가하며 SK하이닉스에 대한 '최선호 매수' 의견을 유지했다.

과거 사례도 비슷한 흐름을 보인다. 시장은 AI 모델 비용을 크게 낮춘 '딥시크' 등장 당시에도 시장은 수요 감소를 우려했지만 이후 빅테크의 인공지능 투자 규모는 오히려 확대됐다. 비용이 낮아질수록 AI 도입이 확산되며 전체 수요가 증가하는 구조가 반복됐다는 분석이다.

AI 서비스 고도화 역시 수요 확대 가능성을 뒷받침한다. AI 에이전트와 영상 생성 모델 등은 기존 텍스트 기반 서비스보다 훨씬 많은 연산량을 요구한다. 이에 컨텍스트 길이 확대와 서비스 다양화가 동시에 진행되면서 메모리 수요 총량은 구조적으로 증가하는 흐름을 보이고 있다.

결국 이번 터보퀀트 충격은 기술 자체보다 이를 해석하는 시장 시각 차이가 주가 변동성을 키운 측면이 크다는 분석이다. 메모리 수요 둔화 우려와 AI 수요 확대 기대가 맞서는 가운데, 실제 수요와 투자 지표가 어느 방향으로 나타나는지가 향후 삼성전자와 SK하이닉스 주가 흐름을 가를 핵심 변수로 작용할 전망이다.

업계 관계자는 "단기 변동성은 불가피하지만, 중장기적으로는 AI 확산 속도가 메모리 수요를 좌우할 것"이라며 "효율 개선이 수요 감소로 이어질지, 확대를 부를지는 아직 단정하기 어렵다"고 말했다.