AI 도입의 진짜 승부처: 추론 비용·속도·워크플로우 검증으로 ROI 높이는 법

핵심 요약

• 주요 발견사항

  • 기업 AI의 경쟁축이 “누가 더 똑똑한 모델을 갖고 있나”에서 “누가 더 싸고 빠르게, 그리고 검증 가능하게 업무를 끝내나”로 이동하고 있습니다.

  • Etched의 Sohu처럼 트랜스포머 추론에만 특화한 ASIC(특정 작업 전용 반도체) 이 등장했고, 회사 측은 8개 칩 서버로 Llama 70B에서 초당 50만 토큰 이상을 처리할 수 있다고 주장합니다. 핵심 메시지는 단순합니다. 범용성보다 추론 경제성이 중요해졌다는 뜻입니다.¹

  • Anthropic도 같은 방향을 보여줍니다. Claude 3.5 Haiku는 낮은 지연시간과 저렴한 가격으로 서브에이전트(sub-agent, 하위 실행 모델) 와 대량 처리 업무에 맞춰졌고, computer use는 실제로 화면을 보고 클릭·입력하는 멀티스텝 자동화를 공개 베타로 내놓았습니다.²

  • NVIDIA는 한발 더 실무적으로 접근합니다. TTFT(첫 토큰이 나오기까지 시간), ITL(토큰 사이 시간), TPS/RPS(초당 토큰/요청 수) 를 측정하고, 그 위에 TCO(총소유비용) 계산기를 얹어야 실제 ROI를 판단할 수 있다고 정리했습니다.³⁴