터보퀀트에 대한 오해와 진실 [한상춘의 국제경제 읽기]

모든 산업은 발전하는 과정에서 수시로 터져 나오는 비관론에 직면하곤 한다. 산업조직(IO) 스펙트럼상 초기에는 개별 기업이, 나중에는 해당 기업이 속한 산업에 대한 비관론이 많이 나온다. 주가 등 금융 변수에서 문제가 되는 것은 후자다.

3년 전 반도체 기업의 이윤이 급감하자 위기론이 제기됐다. 비슷한 시기에 같은 문제에 봉착한 테슬라가 이윤 감소 대책으로 추진한 가격 할인 정책마저 실패하자 반도체 위기론은 빙하기가 온다는 극단적인 비관론까지 나왔다. 하지만 삼성전자가 과감하게 감산을 추진하고 인공지능(AI) 발전에 따른 수요까지 겹치면서 주가는 네 배 이상 급등했다.

AI 비관론은 작년 11월 마이클 버리가 제기한 이후 신생아가 아니라 거인의 위력을 발휘한다는 미첼의 경고대로 잊을 만하면 강도가 더 세지고 있다. 지난 2월에는 AI발 서비스형 소프트웨어(SaaS) 종말론에 이어 가치, 투자, 레버리지, 오너십 등 4개 부문 모두가 지나치다는 의미의 AI 총체적 위기론인 ‘4Os’까지 제기됐다.

이번에는 반도체와 AI의 동반 위기설이 나오고 있다. 구글이 터보퀀트를 상용화해 AI 모델의 메모리 사용량이 6분의 1로 줄어들면 반도체 수요가 급감할 것이라는 우려로 삼성전자, SK하이닉스 주가가 떨어지고 있다. 반도체 ‘공급 절벽’이 가져올 재앙을 고려해 자체 투자한 AI 기업도 4Os가 본격적으로 불거질 수 있다는 우려도 나온다.

의문부터 제기하면 반도체와 AI의 동반 위기를 가져올 것인데 왜 구글이 터보퀀트를 개발했는가 하는 점이다. 결국 터보퀀트에 대한 증시의 공포는 메모리 용량과 대역폭 간 혼란에서 비롯된 오해다.

현재 AI 추론의 걸림돌은 메모리에서 데이터를 읽어주는 속도인 대역폭이 연산 속도를 따라가지 못하는 병목 현상에 있다. 터보퀀트는 사용자와 AI 모델 간 나눈 대화의 맥락을 저장하는 KV 캐시를 6배 이상으로 압축하는 기술이다. 이 기술이 상용화하면 데이터가 지나가는 통로인 대역폭의 부담이 대폭 줄어들 것으로 예상된다.

AI 거품론이 나오는 가장 큰 근거인 매출과 생산성 부족을 해소해주는 효과도 기대된다. 산업의 라이프 사이클상 AI 기업의 주가를 결정하는 데 중요한 미래 잠재가치를 끌어올릴 확률도 높다. 터보퀀트가 상용화하면 AI 기업의 주가수익비율(PER)은 지금 수준보다 절반 이하로 낮아지고 주가무형자산비율(PPR)은 PER보다 더 낮아질 것으로 보고 있다.

반도체도 AI판 ‘제번스의 역설’로 비관론보다 낙관론에 더 힘이 실린다. 터보퀀트가 상용화돼 효율성이 높아지면 생산과 사용 비용이 줄어들면서 AI 시장이 더 커지고 반도체 수요 총량이 늘어날 확률이 높기 때문이다. 벌써부터 2027년까지 지속될 반도체 슈퍼사이클 국면이 그 이상 연장되는 ‘빅사이클론’이 나오고 있다.

앞으로 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 ‘J커브’ 궤적을 그릴 것으로 보는 것도 이런 이유에서다. 간단한 수요와 공급 이론을 적용해 보면 터보퀀트 개발로 초기에는 잘못된 선입견 등으로 수요 곡선이 왼쪽으로 이동해 주가가 떨어지지만, 이 기술의 실체가 제대로 평가받기 시작하면 수요 곡선이 오른쪽으로 이동하며 반도체 주가가 크게 상승한다.

기술 발전을 포함한 모든 성장 이론이 처음부터 속도가 가장 빠른 턴파이크인 노이먼 경로에 들어가는 것은 아니다. 다양한 경로를 거쳐 효율을 극대화할 수 있는 최적 경로를 찾아 이 길에 들어선다. 이제 막 태어난 터보퀀트가 이 길에 들어서기까지 비관론은 언제든지 나올 수 있는 만큼 일희일비하지 않고 지켜보는 것도 좋은 투자 전략이다.