2025 AI 비용·성능 게임체인저: 모델-에이전트-하드웨어로 비용/태스크를 낮추는 실전 로드맵

핵심 요약

• 주요 발견사항

  • 작게, 깊게, 싸게: 루프드 언어 모델(LoopLM, 예: Ouro)의 잠재 공간 반복 계산 아이디어에 더해, 2025년 산업 전반에선 RLVR(Verifiable Rewards 기반 강화학습)로 “생각(Reasoning) 단계”를 늘려 성능/$을 끌어올리는 방식이 주류로 자리잡음. 주요 랩이 유사 파라미터 크기에서 더 긴 RL 단계로 성능을 끌어올렸고, 많은 API가 프롬프트별 “추론 강도 다이얼”을 제공하기 시작¹². 이는 모델 크기 대비 $/task를 근본적으로 낮추는 새로운 경로를 제시.

  • 에이전트는 공정(프로세스): 2025년 “코딩 에이전트”가 대표 카테고리로 정착했고, CLI·웹 비동기 방식 모두에서 실전 효용이 증명됨(Anthropic Claude Code는 12/2 기준 연간 매출 런레이트 약 $10억 발표)¹. 다중 LLM·컨텍스트 압축·격리된 실행 환경의 오케스트레이션이 성패를 가르며, 과도한 설계는 오히려 비용을 폭증시킴.

  • 메모리·커널이 성능을 지배: DRAM(예: CXMT) 공급·대역폭 진전과 BLAS/커널 최적화는 추론 처리량과 전력 효율을 좌우. 2025년 DRAM 가격 반등과 AI 수요 증대로 CXMT가 첫 연간 흑자 전환, DDR5/LPDDR5X 고속 제품군 확대 등은 실질 인프라 비용/태스크를 낮출 여지 확대⁷⁸.