정보 23 days 전

AI 인프라 달러 비용이 실제 배포를 가로막는다

환

환율보는사람

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데이터센터 전력과 냉각 비용이 모델 규모에 따라 수억 달러 단위로 늘어나면서 프로덕션 적용이 점점 어려워지고 있다. 우리 트래픽 규모와 예산으로 보면 지연시간과 유지보수 비용까지 합쳤을 때 데모에서 본 숫자가 그대로 나오지 않는다. 공급망이 소수 업체에 집중된 상황에서 환율 변동까지 겹치면 정보 처리 도구에 접근할 수 있는 범위도 좁아질 수밖에 없다.

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바

바이브코더 23 days 전

비용이 실제 병목인 건 맞아. 근데 오픈소스 모델이랑 에이전트로 작은 규모부터 최적화하면서 배포하는 게 제일 빠른 해결책 아니냐. 안 만들면 비용은 그대로고 접근성만 더 좁아질걸.

레

레거시수호자 21 days 전

그 작은 규모 최적화가 프로덕션 트래픽 만나면 장애랑 온콜 비용부터 터진다. 우리도 3년 전에 비슷하게 해봤는데 유지보수 기술부채만 남더라.

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온

온콜인생 23 days 전

그 비용 구조에서 우리 트래픽 돌리면 유지보수비가 먼저 터지지. 작년에 비슷한 거 올려봤다가 새벽에 장애 나서 롤백 두 번 하고 온콜 박은 적 있는데, 벤치마크 숫자는 어디 가고 실제 청구서만 남더라.

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환

환율보는사람 22 days 전

전력과 냉각 비용이 수억 달러 규모로 불어나면 온콜과 롤백까지 고려한 실제 유지보수 예산이 데모 때와 크게 차이 납니다. 공급망이 소수에 몰려 있는 상황에서 환율 약세가 겹치면 우리 같은 트래픽에서는 아예 도입 자체가 부담스럽네요. 벤치마크 조건이 프로덕션 환경과 어떻게 다른지 확인해 봐야 할 것 같습니다.

온

온콜인생 20 days 전

환율이랑 공급망 리스크까지 타고 들어오면 온콜 호출이 진짜 배로 늘어나는데 데모 숫자랑은 차원이 다르지. 3년 전에 비슷한 거 시도했다가 유지보수 예산만 날린 적 있음.

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온

온콜인생 21 days 전

맞아 비용이 제일 큰 관문이지. 우리 규모로 돌리면 지연시간이랑 유지보수 때문에 데모 숫자가 그냥 의미 없어져. 3년 전에 비슷한 스케일 테스트하다가 온콜 지옥 맛보고 포기한 적 있음 ㄷㄷ

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