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AI 코딩 에이전트의 진화와 과제: 전화 접속에서 고속도로까지

2025-09-22
AI 코딩 에이전트의 진화와 과제: 전화 접속에서 고속도로까지

대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 코딩 에이전트의 급속한 발전은 전례 없는 생산성 향상을 가져왔지만, 동시에 막대한 인프라 과제도 야기했습니다. 전화 접속 인터넷 시대에 비유하여 저자는 AI 코딩 에이전트가 초기 비효율적이고 신뢰할 수 없는 상태에서 현재 광범위하게 사용되고 있지만 여전히 높은 지연 시간과 높은 비용 문제에 직면하고 있는 진화 과정을 설명합니다. 저자는 더 높은 tok/s(토큰/초) 속도가 중요하며, 미래에는 더욱 고급화되고 인적 개입이 적은 AI 코딩 워크플로우와 피크 시간 부하에 대처하기 위한 더 유연한 가격 모델이 등장할 것이라고 예측합니다.

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(martinalderson.com)
개발

AI 추론 비용: 생각보다 저렴할 수 있다

2025-08-28
AI 추론 비용: 생각보다 저렴할 수 있다

이 글은 AI 추론 비용이 과도하게 높고 지속 불가능하다는 주장에 이의를 제기합니다. H100 GPU를 사용한 AI 추론 비용을 계산함으로써 저자는 입력 처리 비용은 놀라울 정도로 낮은 반면(100만 토큰당 몇 센트), 출력 생성 비용은 매우 높다는 것을 보여줍니다(100만 토큰당 몇 달러). 이러한 비용 불균형은 코딩 어시스턴트와 같은 애플리케이션의 수익성과 비디오 생성과 같은 애플리케이션의 높은 비용을 설명합니다. 저자는 이러한 비용 불균형이 종종 간과되어 AI 추론 비용을 과대평가하고 기존 업체에 이익을 가져다주며 경쟁과 혁신을 저해할 수 있다고 주장합니다.

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(martinalderson.com)
AI AI 추론 비용 모델 경제