Google은 월스트리트에 가능한 가장 큰 AI 거래를 다시 생각해 볼 이유를 제공했습니다.
Alphabet의 Google Research는 지난 3월 초 새로운 압축 알고리즘 제품군인 TurboQuant, PolarQuant 및 Quantized Johnson-Lindenstrauss(QJL)를 개발했다고 밝혔습니다.
이 모든 것의 요점은 무엇입니까? 그 목표는 대규모 언어 모델과 벡터 검색 시스템을 실행하는 데 필요한 메모리를 줄이는 것입니다.
Google 테스트에서 TurboQuant는 정확성을 유지하면서 키-값 캐시 요구 사항을 최소 6배 줄였으며 이는 투자자에게 가장 큰 문제에 대한 중요한 질문을 제기했습니다. AI 모델이 획기적으로 향상되면 메모리와 스토리지 수요는 어떻게 되나요?
그 질문은 빠르게 공감을 불러일으켰습니다. 마이크론 테크놀로지(MU), 웨스턴 디지털(WDC), 씨게이트 테크놀로지(STX), 샌디스크(SNDK)는 투자자들이 AI 워크로드에 많은 화력이 필요하지 않을 가능성을 소화하면서 하락했습니다.
시장 범위는 더 큰 모델이 더 많은 메모리, 더 많은 스토리지 및 더 많은 자본 지출로 이어진다는 믿음으로 AI 인프라 주식이 이미 엄청난 상승세를 누렸던 시기에 발생한 Google의 큰 랠리와 직접적으로 하락세를 연결했습니다.
그것이 바로 반응을 그토록 놀라게 만든 이유였습니다. 월스트리트는 단순히 연구 블로그에 응답하지 않았습니다. AI 붐의 가치 중 일부가 하드웨어 업체로부터 멀어질 수 있다는 생각에 부응한 것이다. 그는 어디로 갈 것인가? 글쎄, 기업은 동일한 인프라 기반에서 더 많은 성능을 얻을 수 있는 방법을 찾을 가능성이 높습니다.
희소성을 기반으로 한 거래의 경우 이는 다소 놀라운 일입니다.
구글 연구 과학자 아미르 잔디에(Amir Zandieh)와 구글 펠로우 바합 미로크니(Vahab Mirrokni)는 회사 블로그 게시물에서 “AI가 LLM부터 의미론적 검색에 이르기까지 모든 것에 더욱 통합됨에 따라 기본적인 벡터 정량화에 대한 이 작업이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다”라고 썼습니다.
Google의 TurboQuant가 AI 메모리 거래에 참여합니다.
Google은 현대 AI의 가장 고통스러운 병목 현상 중 하나인 메모리 오버헤드에 대한 솔루션으로 TurboQuant를 구성했습니다.
모델이 더 긴 프롬프트와 더 큰 컨텍스트 창을 처리함에 따라 키-값 캐시를 저장하기 위한 메모리의 필요성이 증가하여 추론 속도가 느려지고 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
전통적인 벡터 양자화는 그 공간을 줄일 수 있지만 시스템은 여전히 높은 정밀도로 양자화 상수를 저장해야 하기 때문에 추가 비용이 추가되는 경우가 많습니다.
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Google은 TurboQuant가 기본 압축 작업을 위한 PolarQuant와 저비용 오류 수정을 위한 QJL을 결합하여 이러한 약점을 해결했다고 밝혔습니다.
이러한 기술적 차이가 시장의 반응을 뜨겁게 달구는 이유다. 지난 2년 동안 투자자들은 인공 지능이 계속해서 하이퍼스케일러와 모델 구축업체로 하여금 더 많은 메모리가 풍부한 시스템, 더 큰 스토리지 용량 및 더 많은 지원 인프라를 구매하도록 강요할 것이라는 전망에 감사하고 있습니다.
Google의 작업은 논문을 제거하지 않습니다. 그러나 소프트웨어 혁신이 하드웨어 수요 곡선을 구부릴 수 있음을 보여줌으로써 문제를 혼란스럽게 만듭니다.
어떤 부문의 가격이 끊임없는 강도로 책정되면 미래의 효율성에 대한 힌트라도 상당한 가격 수정으로 이어질 것입니다.
여전히 중요한 반론이 남아있습니다. TurboQuant는 연구 단계의 기술로 남아 있으며 Google은 ICLR 2026에서 논문을 발표할 계획이며 PolarQuant는 AISTATS 2026에서 발표할 예정이라고 밝혔습니다.
이는 사람들이 혼잡한 포지션에서 벗어나 이익을 얻는 것과 최종 시장의 갑작스러운 수요 변화로 인해 청산이 발생했을 수 있음을 의미합니다. 그리고 강세론자들은 여전히 해야 할 일이 있습니다. 최근 뉴스에 따르면 하이퍼스케일링 인프라에 대한 지출은 2026년에도 여전히 막대할 것입니다.
Sandisk는 사람들이 기억에 있어서 큰 전략적 움직임을 발견한 날에 일어났기 때문에 이야기에 또 다른 반전을 추가했습니다.
Nanya Technology는 3월 25일 Sandisk Corp.의 전체 지분을 소유한 자회사인 Sandisk Technologies가 주당 NT$223.9에 Nanya의 사모 보통주 1억 3,868만5000주를 인수했다고 밝혔습니다.
난야는 수익금이 AI 기반 컴퓨팅 수요를 충족시키기 위한 첨단 메모리 제조를 위한 공장 시설과 생산 장비에 사용될 것이라고 말했다.
보도에 따르면 샌디스크는 약 25억 달러 규모의 자금 조달에서 가장 큰 투자자였으며 난야(Nanya)와 장기 DRAM 공급 계약도 체결했다고 합니다.
그러면 역대 가장 흥미로운 분할 화면이 생성됩니다. 한편, 새로운 Google 문서에 따르면 미래의 AI 모델에는 워크로드당 더 적은 메모리가 필요할 수 있습니다.
반면, 샌디스크는 AI의 장기적인 성장을 위한 메모리 공급을 보장하기 위해 여전히 실제 돈을 지출하고 있습니다. 이는 투자자들이 무시할 수 있는 부분이 아닙니다. 지금 실제 논쟁은 AI 인프라 거래에서 다음에 일어날 일입니다.
더 깊은 질문은 AI가 주로 하드웨어 문제로 남아 있는지 아니면 최적화 문제가 되고 있는지입니다. 지금까지 시장은 메모리 제조업체부터 네트워크 제공업체, GPU 파트너에 이르기까지 하드웨어 수혜자들에게 압도적인 보상을 주었습니다.
그러나 Google은 AI 경제에서 가장 큰 이점은 더 스마트한 압축, 더 나은 라우팅, 더 저렴한 추론 및 더 효율적인 데이터 처리에서 비롯될 수 있음을 상기시킵니다. 그렇다고 건설이 끝나는 것은 아닙니다. 그것은 단지 이익 풀의 일부를 재분배할 뿐입니다.
그렇기 때문에 이러한 행동은 매우 격렬하게 반응했습니다. 투자자들은 단순히 알고리즘에 대한 뉴스를 사고파는 것이 아니었습니다. 그들은 소프트웨어가 하드웨어에 대한 시장의 가정보다 더 빠르게 움직일 수 있다고 확신했습니다. 그렇게 되면 AI 내의 승자는 여전히 큰 승리를 거둘 수 있습니다. 그러나 중요한 점은 그들이 같은 방식으로 승리할 수 없다는 것입니다.
구글, 새로운 AI 메모리 주식 매각 촉발
게티 이미지의 LUDOVIC MARIN 사진
Sandisk와 Micron은 이제 더 어려운 AI 내러티브에 직면해 있습니다.
현재로선 가장 명확한 해석은 구글이 메모리 시장을 부수고 파괴했다는 것이 아니다. 단지 구글이 메모리 상거래의 단순성을 파괴했을 뿐입니다.
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Morgan Stanley는 이벤트 이후 Micron에 대해 놀라운 가격 목표를 설정했습니다. Nvidia의 중국 칩 문제는 대부분의 투자자가 생각하는 것과 다릅니다. 양자 컴퓨팅으로 1억 1천만 달러의 움직임을 예상한 사람은 아무도 없습니다.
Micron, Western Digital, Seagate 및 Sandisk는 간단한 설명으로 이익을 얻습니다.
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더 큰 모델, 더 강력한 추론, 더 많은 AI 트래픽에는 전체 데이터 센터 스택에 걸쳐 더 많은 칩, 더 많은 스토리지 및 지출이 필요합니다. 오해하지 마십시오. 그 이야기에는 아직 갈 길이 멀습니다.
Micron의 최근 결과에 따르면 AI에 대한 수요는 여전히 매우 높으며, 최근 뉴스에 따르면 대규모 하이퍼스케일러는 2026년에도 여전히 인프라에 큰 투자를 계획하고 있습니다.
문제는 수요가 사라지지 않는다는 것입니다. 요점은 투자자들이 해당 수요 중 어느 정도가 모델 측면의 효율성 향상으로 상쇄될 것인지 신중하게 생각해야 한다는 것입니다.
이때 가치를 계산하는 것이 더욱 어려워집니다. AI가 계속해서 더 똑똑해지고 각 작업에 필요한 메모리 양이 줄어들면 하드웨어 제조업체는 여전히 높은 매출을 볼 수 있지만 투자자가 기대했던 꾸준한 성장은 아닙니다.
그러한 가능성은 이미 크게 상승한 주식에 대해 가장 중요합니다. 왜냐하면 시장이 미래 수요의 기울기에 의문을 제기할 새로운 이유를 발견할 때 일반적으로 큰 승자가 가장 먼저 영향을 받기 때문입니다. 이것이 바로 Google의 3월 24일 게시물이 했던 일입니다.
Google, Micron 및 Sandisk에 대한 주요 내용Google Research는 AI 메모리 오버헤드를 줄이기 위해 3월 24일 TurboQuant, PolarQuant 및 QJL을 출시했습니다. Google은 TurboQuant가 정확성을 유지하면서 테스트에서 키-값 캐시 요구 사항을 최소 6배 줄였다고 밝혔습니다. 투자자들이 AI 하드웨어 수요 가정을 재평가하면서 Micron, Western Digital, Seagate 및 Sandisk를 포함한 메모리 및 스토리지 주식이 매도되었습니다. 샌디스크는 난야에 별도 투자하고 D램 공급을 고정하기로 합의해 장기 메모리 수요에 대한 지속적인 신뢰를 나타냈다. 시장이 직면한 가장 큰 질문은 AI의 다음 이익이 하드웨어 공급업체로 더 많이 흘러갈지 아니면 인프라를 보다 효율적으로 만드는 소프트웨어 회사와 모델로 흘러갈지 여부입니다.
AI 메모리 트레이딩은 죽지 않았습니다. 물론이죠. 그러나 더 이상 “더 많은 모델, 더 많은 칩”만큼 간단하지 않습니다.
구글은 소프트웨어도 상황을 바꿀 수 있다는 점을 월스트리트에 상기시켰습니다.
이는 Micron, Sandisk 및 나머지 그룹의 상황을 어렵게 만듭니다. 이제 그들은 수요 증가가 비즈니스의 모델 측면에서 얻는 효율성 향상보다 더 클 수 있음을 입증해야 합니다. 이는 투자자들에게 다가오는 분기가 과대광고보다는 테스트에 더 중점을 둘 것임을 의미합니다.
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