구글 터보퀀트, ‘제번스의 역설’ 부르나…”메모리 수요 확대” 낙관 솔솔
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La presentación el 26 de marzo (hora local) de la tecnología TurboQuant de Google, que promete aumentar la eficiencia de la memoria de la inteligencia artificial hasta en un factor de seis, provocó una fuerte caída en las acciones de las empresas de memoria.
Los inversores se apresuraron a vender ante el temor de que, con la aplicación de esta tecnología, la capacidad de memoria ya no sea tan necesaria y las previsiones de demanda de memoria deban revisarse drásticamente a la baja.
Acciones de empresas como SanDisk y Micron, que habían experimentado un rápido crecimiento, cayeron más de un 10% y un 7% respectivamente durante la jornada.
Sin embargo, comenzó a surgir un optimismo basado en la posibilidad de que la llamada “Paradoja de Jevons” se materialice: un aumento de la eficiencia de la memoria podría, paradójicamente, impulsar la demanda.
‘Papel de Trampa’ TurboQuant
Google describió la tecnología TurboQuant como una “hoja de trampa digital”. No es diferente a un papel de trampa utilizado en los exámenes, donde se anotan los puntos clave más importantes.
El algoritmo TurboQuant busca resolver el cuello de botella en la ‘Key-Value Cache’, que actúa como memoria a corto plazo de los modelos de IA. El éxito de un papel de trampa depende de cuánta más información pueda contener, para que el usuario pueda leerla posteriormente. La compresión de datos tiene límites de capacidad y es crucial evitar alucinaciones o errores durante el proceso de compresión.
En un documento de investigación publicado el 25 de marzo, Google afirmó haber resuelto algunos de estos problemas, logrando que TurboQuant reduzca el tamaño de la memoria ‘KV Cache’ en un sexto, al tiempo que aumenta la velocidad hasta ocho veces, sin afectar la precisión de los modelos de IA.
¿Desaparecerá la escasez de memoria?
El hecho de que la eficiencia de la memoria aumente hasta seis veces significa que la cantidad de memoria necesaria para una misma tarea de IA se reduce a un sexto. Esto sugiere que la actual escasez de memoria podría volverse irrelevante.
Anticipa la posibilidad de que las empresas de memoria como Micron y SanDisk, cuyas acciones se habían disparado debido a la escasez, vean sus resultados financieros afectados negativamente.
Según Barron’s, el analista Amit Daryanani de Evercore señaló en una nota de análisis del 26 de marzo que, si TurboQuant de Google gana tracción, podría ejercer presión sobre los escenarios de demanda a largo plazo de memorias como la DRAM y la NAND.
La demanda podría estar ya reflejada en las previsiones
Sin embargo, también se plantea la posibilidad de que TurboQuant de Google no tenga un impacto severo en la industria de la memoria.
Barron’s informa que un borrador de esta tecnología ya apareció en línea en abril del año pasado. Esto indica que no se trata de una tecnología completamente nueva y que su impacto podría estar, en cierta medida, ya reflejado en las previsiones actuales de demanda de memoria.
El analista Jordan Klein de Mizuho, en los sectores de tecnología, medios y telecomunicaciones, confía en que todas las empresas de hiperescalado y los grandes modelos de lenguaje (LLM) ya cuentan con numerosos ingenieros y científicos que investigan tecnologías similares.
La Paradoja de Jevons
Existe la posibilidad de que la tecnología TurboQuant, al aumentar drásticamente la eficiencia de la memoria de la IA, genere una paradoja: un aumento de la demanda de memoria. Esta es la llamada Paradoja de Jevons.
Esta paradoja se demostró en enero del año pasado.
Cuando DeepSeek de China demostró que podía entrenar modelos de IA avanzados a bajo costo, el mercado entró en pánico ante el temor de una sobreinversión en chips de IA y otros componentes, perdiendo un billón de dólares, pero la tendencia se revirtió posteriormente.
Modelos más capaces y eficientes impulsaron una gran demanda de servicios de IA, validando la justificación de la inversión a gran escala.
El analista Wamsi Mohan de Bank of America (BofA) citó en una nota de análisis las palabras de Luis Visoso, director financiero de SanDisk. Según Mohan, Visoso considera que TurboQuant podría mejorar el retorno de la inversión (ROI) del gasto de capital de los hiperescaladores y que el aumento de la eficiencia finalmente impulsará la demanda.
Mohan, basándose en estas premisas, mantuvo su recomendación de compra de SanDisk y un precio objetivo de 900 dólares.
El analista Aaron Rakers de Wells Fargo también señaló en una nota de análisis del 26 de marzo que la reacción negativa del mercado es natural, pero que mejoras como TurboQuant son otro ejemplo de cómo la industria de la IA está logrando una mayor eficiencia y que, en última instancia, serán beneficiosas para todo el sector.
김미혜 글로벌이코노믹 해외통신원 LONGVIEW@g-enews.com
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