한인수 KAIST 교수 “터보퀀트, 모든 AI 모델 적용 가능…확산 빨라질 것”

“터보퀀트 기술은 어떤 인공지능(AI) 모델에도 적용이 가능하다는 점이 큰 강점입니다. 아마 빠른 시일 내에 (다른 AI 모델들에도) 적용이 될 것이라고 봅니다.”최근 주식 시장을 흔든 구글의 ‘터보퀀트’ 알고리즘 개발에 참여한 한인수 KAIST 전기및전자공학부 교수는 30일 열린 온라인 연구성과 설명회에서 이같이 예측했다. 터보퀀트는 AI 추론 과정에서 메모리 사용량을 6분의 1 수준으로 줄일 수 있는 알고리즘으로, 한 교수는 터보퀀트에 활용된 핵심 알고리즘(폴라퀀트, QLJ) 개발에 참여했다.터보퀀트로 인해 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 메모리 반도체 수요가 둔화될 것이라는 전망이 나오자 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업 주가가 일제히 떨어졌다. 한 교수의 예측처럼 터보퀀트 상용화가 빠르게 이뤄진다면 메모리 개발 흐름은 ‘고용량’ 중심에서 ‘고효율’ 중심으로 재편될 가능성이 커진다. 한 교수는 “연구 당시에는 이 기술이 하드웨어(반도체) 시장에 큰