기존 기술 대비 고차원 데이터 처리 능력 수십 배 향상
초고차원 거대 벡터도 손실 없이 실시간 압축 가능
글로벌 AI 인퍼런스 시장의 게임 체인저로 부상
퀀텀에이아이 임직원
인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 모델의 크기와 문맥 처리 용량이 비약적으로 늘어나고 있는 가운데, 이를 뒷받침할 핵심 메모리 관리 기술인 ‘퀀텀퀀트(QuantumQuant)’가 베일을 벗으며 업계의 이목을 집중시키고 있다.
기존 ‘터보퀀트’의 한계를 수학적 패러다임으로 극복 최근까지 AI 업계에서는 구글 리서치 등이 제안한 ‘터보퀀트(TurboQuant)’ 기술이 KV 캐시(Key-Value Cache) 압축의 표준으로 주목받아 왔다. 하지만 터보퀀트는 극좌표 변환을 통한 무작위 회전을 이용해 자료를 압축하기 때문에 초고차원 벡터에서는 랜덤 회전을 위한 계산량이 급격히 증가해 적용하기 어렵다는 제한점이 있다.
퀀텀퀀트는 바로 이 지점에서 탄생한 기술로, 퀀텀에이아이 연구진이 세계 최초로 터보퀀트의 구조적 한계를 완벽히 극복해 제안한 차세대 AI 양자화 알고리즘이다.
초고차원 벡터도 가볍게… 압도적인 수치적 효율성
퀀텀퀀트의 가장 큰 특징은 기존 기술로는 처리가 불가능하다고 여겨졌던 초고차원 컨텍스트 벡터를 컴퓨팅 자원의 낭비 없이 실시간으로 압축할 수 있다는 점이다. 기존 방식은 고차원 데이터 처리를 위해 거대한 행렬 계산과 반복적인 최적화 과정을 거치며 계산의 양이 증가하는 단점이 있는 데 반해, 퀀텀퀀트는 합성(composition)을 통한 simplex 공간 내에서 양자화해 랜덤 회전 없이 압축이 가능하므로 연산 복잡도를 획기적으로 낮출 수 있다. 따라서 저장 용량을 터보퀀트 대비 수분의 일로 줄이면서도 정보 복원력은 오히려 높이는 데 성공했다.
정보 손실 0%에 도전하는 정밀 복원력 기술력의 핵심은 압축 후 데이터를 되돌렸을 때 발생하는 ‘정보의 왜곡’을 어떻게 잡느냐에 있다. 퀀텀퀀트는 단순 수치 비교인 평균 제곱 오차(MSE)를 넘어, 정보 엔트로피의 흐름까지 고려한 정밀 보정 기법을 적용했다. 이는 금융권의 복잡한 약관 분석이나 고도의 상담 에이전트 등 미세한 정보 차이가 결과의 신뢰도를 결정짓는 전문 분야에서 독보적인 성능을 발휘한다.
AI 인프라 시장의 새로운 로또, ‘퀀텀퀀트’ 시대의 개막
업계 전문가들은 퀀텀퀀트의 등장이 B2B AI 서비스 생태계 전반을 뒤흔들 것으로 전망하고 있다. 특히 고가의 HBM(고대역폭 메모리) 의존도를 낮추면서도 서비스 속도를 수 배 이상 끌어올릴 수 있어 거대 AI 모델의 대중화를 앞당길 ‘마스터키’로 평가받는다.
퀀텀에이아이는 퀀텀퀀트가 기존 기술의 한계를 단순히 개선한 수준이 아니라, 데이터 압축을 수학적 관점이 아닌 통계계산의 시각에서 이루어낸 성과라며, 앞으로 텍스트는 물론 음성, 이미지 등 모든 멀티모달 데이터를 아우르는 핵심 연산 표준으로 자리 잡을 것이라고 강조했다.
uapple
기자
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