최근 구글 리서치(Google Research) 팀이 발표한 ‘터보퀀트(TurboQuant)’라는 기술이 전 세계 AI 업계와 금융 시장을 동시에 뒤흔들고 있다. 그동안 우리는 제미나이나 챗GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)과 대화를 나누면서, 대화가 길어질수록 초반의 맥락을 놓치거나 엉뚱한 정보를 제공하는 현상을 자주 목격해 왔다.
이는 단순히 AI의 지능 문제가 아니라, 데이터를 처리하는 메모리 용량의 물리적 한계에서 기인한다. 이번 포스팅에서는 구글이 공개한 터보퀀트 기술의 실체를 분석하고, 특히 이 기술 발표 이후 급변하고 있는 반도체 투자 시장의 흐름과 구글의 향후 적용 로드맵을 심도 있게 살펴보고자 한다. 1.
AI 모델이 문맥을 놓치는 기술적 배경 AI가 사용자와 대화를 지속하기 위해서는 이전 대화의 내용을 일종의 '단기 기억' 장소에 저장해야 한다. 이를 전문 용어로 'KV 캐시(Key-Value Cache)'라고 부른다.
사용자의 질문이 길어지고 대화가 누적될수록 ...
