AI 인프라

※ 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 포함될 수 있으며, 구매 시 수수료를 받을 수 있습니다. Ramp라는 핀테크 회사가 자체 학습한 350억 파라미터짜리 모델이, 스프레드시트 검색이라는 아주 구체적인 작업에서 Anthropic의 Claude Opus를 이겼다. 심지어 훨씬 작은 Claude Haiku보다 27% 더 빠르고, 더 저렴하게 돌아갔다. (, 출처: mlq.ai) 이 한 문장은 지난 2년간 업계를 지배해온 상식 하나를 정면으로 흔든다. “가장 크고 똑똑한 프론티어 모델을 API로 빌려 쓰는 게 정답"이라는 상식 말이다. 그리고 이 반란의 무기를 판 회사가 2026년 7월 8일 기업가치 10억 달러의 유니콘이 됐다. 이름은 Prime Intellect다. (, 출처: theaiinsider.tech) ...

※ 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 포함될 수 있으며, 구매 시 수수료를 받을 수 있습니다. AI를 돌릴수록 전기요금이 무섭게 오릅니다. 이미지 하나, 답변 한 줄을 생성할 때마다 GPU가 전력을 빨아들이고, 그 비용은 고스란히 서비스 운영자와 사용자에게 전가됩니다. 그런데 “AI 추론 전력을 1,000배 줄이겠다"는 회사가 나타났습니다. 그것도 Databricks의 AI를 총괄했던 인물이 말이죠. 과연 이것은 AI 비용 최적화의 게임 체인저일까요, 아니면 아직 검증되지 않은 청사진일까요? 이 글에서 냉정하게 따져보겠습니다. Unconventional AI, 무엇을 만들고 있나 Unconventional AI는 Naveen Rao(전 Databricks AI 총괄)가 이끄는 스타트업으로, AI 추론(inference) 과정의 전력 소모를 최대 1,000배까지 줄일 수 있다고 주장합니다 (출처: techcrunch.com). ...