AI 트렌드 리서치 - 수익을 높이는 ‘빠른 경로 우선’ AI: 지연 최적화·모델 라우팅·비용 효율 추론 전략
수익을 높이는 ‘빠른 경로 우선’ AI: 지연 최적화·모델 라우팅·비용 효율 추론 전략
핵심 요약
핵심 발견: 사용자 대면 서비스는 “빠른 모델을 기본(default), 깊은 모델은 예외적(escalation)”로 라우팅할 때 참여(engagement)와 비용 모두 개선된다. 최근 Google이 Gemini 3 Flash를 광범위한 기본 모델로 배치하며 “속도·비용 최적화”를 전면화했고, 3 Pro 대비 1/4 미만의 비용으로 동급 이상의 벤치마크를 달성했다는 공식 발표가 이를 뒷받침한다13.
실용적 가치: Flash/Instant급 모델로 같은 답을 3.5~6배 더 저렴하게(예: Gemini 3 Flash vs Pro/Sonnet/GPT-5.2) 얻고, 컨텍스트 캐싱으로 최대 90%, 비동기 배치로 추가 50% 절감까지 가능하다. Flash는 TTFB(첫 토큰 응답) <1초, 초당 약 218토큰 스트리밍 등 체감 지연을 크게 낮춘다123.
학습 가치: 하이브리드(Mamba+Transformer)·MoE(혼합 전문가)·LatentMoE(잠재공간 라우팅)·MTP(멀티 토큰 예측), 장문맥(최대 100만 토큰) 같은 최신 추론·토큰 효율 기술을 이해하면 설계 단계에서 지연-비용-정확도 간 트레이드오프를 과학적으로 최적화할 수 있다65.
누가 주목해야 하나: 제품/플랫폼 리더(수익·COGS 최적화), ML·플랫폼 엔지니어(라우팅·캐싱·배치·관측성), 데이터·정책 리더(페이 투 크롤·안전성), 교육/HR 리더(심리적 안전성 및 팀 역량 구축).