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KAIST 교수 "터보퀀트, 모든 AI 모델 적용 가능…확산 빨라질 것"
뉴스보이
2026.03.30. 16:57
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2026.03.30. 16:57
간단 요약
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구글 터보퀀트는 AI 메모리 사용량을 6분의 1로 줄이는 알고리즘입니다.
KAIST 한인수 교수는 온디바이스 AI, 보안 AI 발전에 기여할 것으로 기대했습니다.
이 기사는 20개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 20개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
구글의 인공지능(AI) 추론 알고리즘 '터보퀀트'가 메모리 사용량을 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다는 소식이 전해지면서 메모리반도체 시장이 크게 출렁였습니다. 터보퀀트는 어떤 AI 모델에도 적용 가능하다는 큰 강점을 가지고 있어, 빠른 시일 내에 다른 AI 모델들에도 적용될 것으로 전망됩니다.
한인수 KAIST 전기및전자공학부 교수는 30일 열린 온라인 연구성과 설명회에서 터보퀀트의 확산이 빨라질 것이라고 예측했습니다. 한 교수는 터보퀀트에 활용된 핵심 알고리즘인 폴라퀀트와 QLJ(양자화 존슨 린덴스트라우스 변환) 개발에 참여했습니다.
이 기술은 고용량 메모리가 필요한 AI의 맥락 정보를 작은 크기로 압축하고 손실을 최소화하여 복원하도록 설계되었습니다. 특히 서버 연결 없이 기기 내부에서 연산을 수행하는 온디바이스 AI의 진입 장벽을 낮추고 보안이 중요한 개인화 AI 및 국방 AI 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
한 교수는 연구 당시 이 기술이 하드웨어 시장에 큰 파장을 일으킬 것이라고 예상하지 못했다고 밝혔습니다. 이번 사례는 소프트웨어 개선만으로도 하드웨어 시장에 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 하드웨어와 소프트웨어가 함께 효율을 높여야 하는 시점임을 강조합니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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