Serio의 X 스레드

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    다들 Qwen 3.6 27b 을 24G Vram에서 192K, 256K 컨텍스트로 작업했다고 말하는데 아무리 하이브리드로 설계되었다 한들 현행 구조상 컨텍스트 증가에 따른 Kv 캐쉬 메모리 팽창을 막을 수 없잖아. 세팅만 256K 했다 하곤 실제론 캐쉬공간 20~30K 써놓고 192K 256K 로 작업했다 말하는 것처럼 보임.
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  2. 2

    Qwen 3.6 plus 27b Q4 15G jacklong 기준

    • 3090 24G 단독 작동시의 컨텍스트 한계 80K.
    • Unsloth Q3 13.2G 의 경우 110K 정도.

    즉, LLama.cpp의 기본 설정인 공유 메모리 사용 켜놓고 설정만 하이 컨텍스트 실제론 로우 컨텍스트로 작업하고 있는 것으로밖에 안보임.

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    가용 Vram 을 다 쓴 다음에 공유 메모리에 컨텍스트를 보내니까, 설정 256K 를 해놓았다 한들 작업 컨텍스트량이 적으면 문제 없이 돌아가는 것으로 보임. 컨텍스트 Full-load 테스트를 하는 사람은 보이질 않네. 그런 면에서 금닭님 @gosrum 같이 실 세션 데이터를 보여주시는 사람은 귀중함.
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  4. 4

    @gosrum 내 작업환경은 3090X2 (48G) 인데 여기서

    Qwen 3.6 27b 를 256K 풀컨텍스트 로드시 예상 메모리 소요량은 47G 임. 그런데 그렇게 돌려도 컨텍스트가 230K 수준에 도달하면 토큰 생성 속도가 급속도로 느려지고 시스템 메모리 사용량이 늘어남.

    그래서 192K로 타협 보고 사용하고 있음.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.6 27B 모델을 24GB VRAM 환경에서 192K 이상의 고컨텍스트로 운용했다는 일부 주장이 실제로는 KV 캐시 메모리 팽창이라는 구조적 한계를 간과한 것이라고 지적합니다. 특히 Llama.cpp의 공유 메모리 설정으로 인해 설정값만 높고 실제 작업량은 적은 상태일 가능성이 크며, 3090 단독 사용 시 컨텍스트 한계가 80K~110K 수준이라는 구체적인 수치를 제시했습니다. 다만, 제시된 하드웨어별 컨텍스트 한계치와 메모리 소요량에 대한 데이터는 공식 벤치마크가 아닌 개인의 실험 기록이므로, 범용적인 지표로 확정하기에는 추가적인 검증이 필요해 보입니다.

작성자는 48GB VRAM 환경에서도 256K 풀 컨텍스트 로드 시 메모리 점유율이 임계치에 도달하며, 특정 시점부터 생성 속도가 급감하는 현상을 경험했다고 밝혔습니다. 이는 설정상의 수치와 실제 추론 과정에서의 가용 자원 사이에는 괴리가 있음을 시사하는 유의미한 운용 기록입니다. 다만, 시스템 메모리 전이로 인한 속도 저하의 정확한 임계점이 모델의 구조적 특성인지 혹은 특정 런타임의 최적화 문제인지는 아직 명확히 확인되지 않았습니다. 결국 실제 세션 데이터를 통한 풀 로드 테스트만이 하드웨어의 실질적 한계를 증명할 수 있을 것입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

Serio의 X 스레드

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  1. 1
    황가죽잠바 말이 맞음. Nvidia가 중국에 안 들어간다고 해서 중국이 발전을 멈출 리 없음. 근데 그게 Nvidia 칩의 중국 판매를 허가할 이유가 되진 않음. 칩 공급, 카드 공급을 제대로 할 수 있는 능력이 되지 않는 회사가 더 많은 고객을 대상으로 자기 상품을 더 비싼 값에 팔 이유인 것일 뿐이지.
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  2. 2
    5090 64G를 만들어 2499달러에, RTX 6000 192G를 만들어 5천 달러에 원하는 고객에게 공급할 능력이 있다면 황가죽잠바의 말이 맞음. 근데 지금은 시장 독점적 지위를 이용해 적게 만들고 비싸게 팔고 있잖음? 그 상황에서 수요자를 늘려 독점적 지위를 더 누리고 싶은 것 뿐임.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 엔비디아가 중국 시장 진출을 원하는 이유가 기술적 상생보다는 독점적 지위를 이용한 수익 극대화에 있다고 주장하십니다. 엔비디아의 실적 자료를 통해 시장 지배력과 수요 흐름은 확인되나, 특정 제품의 예상 가격과 용량을 구체적으로 제시하며 공급 능력을 비판한 대목은 공식 자료로 입증되지 않은 추정 영역입니다. 따라서 해당 수치들이 실제 시장 상황을 반영하는지 혹은 단순한 가설인지에 대해서는 추가적인 확인이 필요합니다.

전반적으로 이 논평은 기업의 공급 전략을 시장 독점의 관점에서 해석하고 있으나, 근거로 제시된 가격과 사양의 구체성이 오히려 논리적 객관성을 약화시키고 있습니다. 단순히 '적게 만들어 비싸게 판다'는 주장은 기업의 생산 공정이나 전략적 재고 관리라는 변수를 배제한 단편적인 시각일 가능성이 큽니다. 결과적으로 시장 지배력에 대한 통찰은 유효하지만, 이를 뒷받침하는 세부 근거들은 사실보다는 개인의 판단에 치우쳐 있다고 보입니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    딥시크 기술분석들 읽어보고 있는데 이거 서구권 애널리트들의 양심을 시험해 볼 수 있겠네.

    있는 그대로 분석해서 보고하면 나스닥 기술주랑 메모리주는 작살을 넘어 붕괴할 수준이고, 중동 위기를 벗어난 랠리 보호를 위해 눈과 입을 가리는건 그들이 해야 할 의무를 다하지 않는 것이니.

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  2. 2

    중국산 오픈소스 모델로 갈아타(kimi2.6 / 딥시크 V4) 서비스를 제공하는 것 만으로도 AI 비용을 1/6 수준으로 낮추고 AI 메모리 수요의 2/3 이상을 줄일 수 있다.

    라는 말이 유명 애널리스트들이 입에서 나가는 순간 시장은?

    항상 그렇듯이 입을 다물고 아무 말도 하지 않겠지.

    2008년처럼.

    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 딥시크(DeepSeek) 모델의 비용 효율성이 서구권 기술주와 메모리 시장에 치명적인 타격을 줄 수 있다고 주장하십니다. 실제로 DeepSeek V4 Preview가 1M 컨텍스트와 높은 비용 효율을 내세워 공개된 점은 공식 릴리스와 허깅페이스(Hugging Face) 모델카드를 통해 확인되는 사실입니다(s-deepseek-v4-release, s-deepseek-v4-hf). 다만, AI 서비스 비용을 1/6로 낮추고 메모리 수요를 2/3 이상 줄일 수 있다는 구체적인 수치는 공식 자료에서 직접 확인되지 않으므로 추가 검증이 필요합니다.

시장 붕괴 가능성에 대한 언급은 분석가의 관점에 따른 과감한 추정으로 보입니다. NIST의 평가 자료에 따르면 DeepSeek V4 Pro가 일부 영역에서 프런티어 모델보다 뒤처지는 지점이 존재하며, 이는 기술적 우위가 절대적이지 않음을 시사합니다(s-nist-deepseek). 따라서 단순히 모델 교체만으로 나스닥 기술주가 붕괴할 것이라는 전망은 근거가 다소 약하며, 시장의 복잡한 역학 관계를 고려한 신중한 접근이 필요합니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

DeepSeek API Docs

DeepSeek V4 Preview Release

DeepSeek V4 Preview의 모델 구성, 1M context, API 공개를 알린 공식 릴리스다.

공식 발표

Hugging Face

deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro

DeepSeek-V4-Pro 모델카드와 기술 보고서 링크를 확인할 수 있는 저장소다.

원 저장소

THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

벤치만 놓고 보면 '황제의 귀환'

3개 글

Serio의 X 스레드

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    벤치만 놓고 보면 ‘황제의 귀환’

    중화권 AI의 만인지상 답게 애초부터 경쟁상대는 양키 최상위 그룹하고만 비교하는 패기. 그러면서도 1M 인/아웃풋 합계 5달러가 안됨.

    딥시크쇼크가 과연 재현될지? https://t.co/qgYVTW0TKl

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  2. 2

    공개날자도 Gpt 5.5와 같이 잡은건 우연이려나. 아니려나.

    오! 양키! 한번 한 번 제대로 붙어보자!

    라고 내놓긴 했는데 아직은 벽이 좀 있어 보임. 물론 그 벽은 작년에 비하면 진짜 격차가 줄어든 상태이지만.

    Pro보다는 Flash가 맘에 든다. 컨텍스트 확대가 마냥 답은 아님.

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  3. 3

    그래서 사실 게임체인저는

    Qwen 3.6 plus 27b

    인데. 로컬 단일그래픽카드 or 32기가 통합메모리에서 20~50t/s로 실행하는 Opus 4.5.

    세상이 너무 고자극에 길들여졌는지 이 의미를 잘 모르는 것 같아서 아쉽다. 🫠

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 공개된 중화권 AI 모델들의 벤치마크 성능과 파격적인 가격 정책은 시장에 상당한 충격을 주고 있습니다. 특히 1M 토큰당 비용이 5달러 미만이라는 점과 특정 모델의 성능 수치는 공식 자료를 통해 어느 정도 확인되나, GPT-5.5와의 출시일 일치 여부나 의도적인 경쟁 구도는 추측에 가깝기에 확인이 필요합니다. 전반적으로 성능 격차가 줄어든 것은 사실이지만, 여전히 최상위 모델과의 간극이 존재한다는 판단은 합리적인 분석으로 보입니다.

다만 Qwen 3.6 plus 27b 모델이 로컬 환경의 단일 그래픽카드나 32GB 통합 메모리에서 초당 20~50토큰의 속도로 Opus 4.5 수준의 성능을 낸다는 주장은 근거가 부족합니다. 이는 하드웨어 제약과 모델 최적화 수준에 따라 결과가 판이하게 달라지는 영역이며, 공식적인 벤치마크보다는 개인의 실행 경험 기록으로 보는 것이 타당합니다. 고자극의 성능 지표보다 실제 로컬 운용 효율성에 주목해야 한다는 시각은 유효하나, 구체적인 수치적 재현 가능성은 추가 검증이 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    현재는 호스팅에 무료 범위 / 기능이 많은 클라우드 페이지를 쓰고 있지만 개인적으로 UX 경험이 우수하고 +핵심 기능만 묶어서 제공하던건 netlify 였음. 아마 에이전트가 대세가 되지 않았으면 아직도 개인프로젝트들은 Netlify 를 쓰고 있었을거같음.

    클플페이지는 아직도 잘 모르겠다…

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  2. 2

    넷리파이는 샷당 50K 수준에서 끝날 일들이 클플페이지는 싱글턴 200K 도 넘는걸 종종 봐서 클라우드플레어는 에이전트 기준으로도 구조가 복잡한 거 같다.

    난 자신이 없어… 앞으로 만약 유저 데이터 획득하거나 할 경우엔 다른 호스팅을 알아봐야겠다.

    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Netlify의 우수한 UX와 핵심 기능 중심의 구성에 만족했으나, 현재는 무료 범위가 넓은 Cloudflare Pages를 이용 중이라고 밝히셨습니다. Netlify와 Cloudflare Pages 모두 개인 프로젝트를 위한 무료 및 저비용 배포 플랜을 제공한다는 점은 공식 문서(s-netlify-pricing, s-cloudflare-pages-limits)를 통해 확인되는 사실입니다. 다만, 에이전트 작업 시 Cloudflare의 구조가 더 복잡하게 느껴진다는 지점은 개인의 주관적 경험에 기반한 논평으로 보입니다.

특히 Cloudflare Pages의 비용 구조나 토큰 소모량이 Netlify보다 높게 체감된다는 주장은 공식 자료만으로는 검증하기 어려우며, 구체적인 데이터 확인이 필요한 영역입니다. 단순히 서비스의 제한 수치만으로는 에이전트 기반 작업의 효율성이나 체감 복잡도를 직접 비교할 수 없기 때문입니다. 따라서 유저 데이터 획득 시 다른 호스팅을 고려하겠다는 전망은 현재의 불확실한 경험적 근거에 기반한 개인적인 판단으로 해석됩니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

Netlify

Pricing and Plans

Netlify의 요금제와 무료/유료 플랜 구성을 확인할 수 있는 공식 페이지다.

공식 문서

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Qwen 3.7 테스트로 게임 둘 만들어 봤습니다.

3개 글

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  1. 1

    Qwen 3.7 테스트로 게임 둘 만들어 봤습니다.

      1. 크롬 공룡게임 : https://t.co/KM6HtT5T6i (싱글턴 ‘크롬 공룡게임 만들어줘.‘의 결과물입니다.)

    싱글턴으로 여기까지 구현할까? 싶은 것들을 스스로 잘 달아 놨습니다. (죽을때 표정 바뀌는거 좀 귀엽습니다.)

    #Qwen #qwen3_6 #qwen3_6_27b https://t.co/ge34u4DAWa

    원문 보기
  2. 2

    -2. 사과게임 : https://t.co/CwRxAgl6bx

    • 합10을 만드는 사과게임의 재해석입니다.
    • 디자인은 어디까지 구현할 수 있을까?
    • 변형은 어디까지 만들 수 있을까?

    를 생각해서 만들었습니다. https://t.co/RZDqosxmwI

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  3. 3
    모바일에서 안열어봤더니 모바일은 좀 고칠데가 있군요 ㅡㅡㅋ
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.7 모델을 활용해 크롬 공룡 게임과 사과 게임 두 가지를 구현했으며, 특히 공룡 게임의 경우 단일 프롬프트(싱글턴)만으로 세부 디테일까지 생성되었다고 주장합니다. 하지만 제공된 1차 자료와 공식 저장소에서는 해당 모델이 구체적으로 어떤 프롬프트를 통해 이러한 결과물을 냈는지, 혹은 싱글턴 생성의 한계치가 어디까지인지에 대한 기술적 검증 데이터가 부족하여 이 부분은 확인이 필요합니다.

사과 게임의 재해석과 디자인 변형 시도 역시 개인의 실험 기록으로 보이며, 모바일 환경에서의 구동 최적화 문제는 사용자 경험에 기반한 주관적 판단으로 보입니다. 공식 문서나 저장소에서 모델의 코드 생성 능력을 정량적으로 입증하는 자료를 찾을 수 없으므로, 현재로서는 재현 가능성이 확인되지 않은 개별 운용 사례로 분류하는 것이 타당합니다. 전반적으로 모델의 성능을 체감한 기록이나, 기술적 근거는 보완되어야 할 것으로 보입니다.

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언슬로스판 Q4양자화버전 다운로드

2개 글

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  1. 1

    언슬로스판 Q4양자화버전 다운로드 기본 컨텍스트가 빡빡해서, 24G Vram 기준 36K 컨텍스트 평소 하던대로 공룡벤치

    … 리즈닝 확 줄어든것도 줄어든것인데.

    34T/s 토큰 6353개

    토큰 생성속도 기존보다 좀 빨라진거같은데 코드 품질이 미쳐있네. 공룡게임 여기까지 만든거 처음 보는데. https://t.co/bbqrqQ4HeM

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  2. 2

    소설 번역 테스트

    13990 토큰 싱글턴 프롬 4분 11초. 끝까지 평균 34T/s 문장구조는 제대로 나오나 27B보다 제대로 번역 못해내는 한글 텍스트가 늘어남.

    문장 쓰기/이해능력은 잼마4보다 떨어지는듯.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 공유하신 언슬로스판 Q4 양자화 모델의 성능 기록은 하드웨어 제약과 모델의 실질적 출력 품질 사이의 상관관계를 보여줍니다. 24GB VRAM 환경에서 36K 컨텍스트 제한과 초당 34토큰의 생성 속도는 기술적으로 재현 가능한 수치이며, 특히 코드 생성 능력의 향상은 구체적인 결과물로 증명되었습니다. 다만, 리즈닝 능력이 확연히 줄어들었다는 주장은 정량적 지표가 아닌 주관적 체감에 의존하고 있어 객관적인 검증이 필요합니다.

소설 번역 테스트에서 나타난 한국어 처리 능력 저하와 잼마4 대비 낮은 이해력에 대한 판단은 개인의 경험적 기록으로 보입니다. 모델의 파라미터 크기나 양자화 방식에 따른 언어 능력 변화는 일반적인 경향성일 수 있으나, 특정 텍스트에서 번역 품질이 떨어졌다는 주장은 공식 자료로 확인되지 않는 영역입니다. 따라서 해당 부분은 모델의 범용적 성능 하락이라기보다 특정 태스크에서의 편차일 가능성이 크므로 추가적인 확인이 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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X post 2046954568400199731

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  2. 2

    … 중국 오픈소스가 그래도 미국 터는건 6개월은 걸릴 거라고 생각했는데…

    벤치 결과대로라면 고작 27B 모델로 천하를 평정해 버리네.

    아 근데 진짜 모르겠네.

    정말 좋은데 정말 좋은데… 이 결과대로라면 미국 Big4 AI 빅테크 다 죽은거 아냐??? 형들 나만 그렇게 생각해요?

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  3. 3

    난 이거 거의 딥시크 쇼크급 이슈라 생각하는데 내가 Geek 이라서 시장 반응과 다르게 생각하는건가?

    그냥 비싼 구독 할 필요 없이 맥미니 M4 32G 하나 사면 되는 시대가 열렸는데

    샘 알트먼의 생일에 AI 구독경제를 알리바바 곰돌이가 박살내놨는데 이렇게 조용할수가 있나?

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

알리바바의 Qwen3.6-27B 모델 공개는 27B 규모의 Dense 모델임에도 불구하고 플래그십 수준의 코딩 성능을 보여주었다는 점에서 주목할 만합니다. 공식 블로그와 허깅페이스 모델카드를 통해 해당 모델의 공개와 성능 지표가 확인되므로, 기술적 진보가 이루어졌다는 점은 사실에 가깝습니다. 다만, 이를 근거로 미국 빅테크 기업들의 몰락이나 AI 구독 경제의 붕괴를 논하는 것은 현재로서는 지나치게 과장된 전망이라 판단됩니다.

특정 벤치마크 결과가 시장 전체의 지형 변화로 직결된다는 주장은 논리적 비약이 있으며, 실제 산업 생태계에 미칠 영향은 추가적인 검증이 필요합니다. 맥미니 M4와 같은 개인용 하드웨어에서 구동 가능하다는 점은 사용자 경험의 확장이라는 측면에서 긍정적이나, 이것이 곧바로 기존 유료 서비스의 대체제로 기능할지는 미지수입니다. 결국 기술적 수치와 시장의 실질적 반응 사이에는 상당한 간극이 존재함을 인지해야 합니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

Hugging Face

Qwen/Qwen3.6-27B

Qwen3.6-27B 모델 가중치와 모델카드를 확인할 수 있는 저장소다.

원 저장소

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미소스가 특별할 거 같진 않음.

4개 글

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    미소스가 특별할 거 같진 않음.

    • Gpt 5.4 는 병렬 작업으로 추론/성능을 끌어올리는 5.4 Pro 기능이 있음. 이는 옛날부터 있던 대표적 성능 향상 방식
    • 미소스의 예상 성능향상폭은 gpt 5.4 > pro 의 성능 향상폭과 비슷.
    • 엔트로픽은 프롬프트, 하네스 제어 및 튜닝에 강점이 있음.
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  2. 2
    • 그럼 역으로 자사의 정밀 제어 역량을 강조.
    • 감당할 수 있는 수준의 성능향상 폭을 제시
    • 뭔가 대단한 모델을 만든다고 블러핑
    • 약간의 언플로 시장의 불안감을 조장

    이러면 대단한 것을 만드는 것처럼 포장할 수 있음. 다만, 자신은 그렇게 행동할 수 있어도 타인의 행동을 통제할 수 없음.

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  3. 3
    • 중국 문샷은 kimi 2.6으로 오픈소스로 오푸스4.6 / Gpt 5.4 / Gemini 3.1 과 대등하게 경쟁할 수 있는 모델을 만들 수 있는 것을 증명했음.
    • OpenAi는 5.5 모델을 준비중임.

    이제 엔트로픽과 미소스가 자신을 증명할 차례임. 우리는 언플만 하다 망한 회사를 많이 봐 왔음.

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  4. 4

    내가 엔트로픽을 신뢰하지 않는 이유는 그들이

    ‘성공하기 위해선 뭘 해도 상관없다.’

    라는 모럴 해저드에 빠져 있기 때문임. 집단 공통의 이념이 이러면 그 다음은 그들의 제품이 망가짐

    https://t.co/N92fnVn1D6

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 미소스의 성능 향상 폭이 기존 GPT-5.4 Pro의 병렬 작업 방식과 유사할 것이라며, 그 특별함에 의문을 제기하셨습니다. 중국 문샷의 Kimi 2.6이 주요 모델들과 대등한 경쟁력을 증명했다는 점과 OpenAI의 차기 모델 준비 상황은 시장의 흐름을 반영한 분석으로 보입니다. 다만, 미소스의 예상 성능 향상 폭이 특정 모델의 수치와 비슷하다는 구체적인 비교 분석은 공식 자료로 확인되지 않은 추정 영역이므로 추가적인 검증이 필요합니다.

엔트로픽이 정밀 제어 역량을 강조하며 시장의 불안감을 조장하는 '블러핑' 전략을 쓰고 있다는 주장과 모럴 해저드에 빠졌다는 견해는 주관적 판단의 성격이 강합니다. 기업의 내부 이념이 제품의 품질 저하로 이어진다는 논리는 설득력이 있으나, 이를 뒷받침할 객관적 근거는 부족하여 확인 필요 단계로 분류됩니다. 결국 기술적 실체보다 언론 플레이에 의존하는 기업의 위험성을 경고한 날카로운 통찰이지만, 일부 주장은 추측에 기반하고 있습니다.

원문 해석확인 필요

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프로그래머를 해고하면 당신 회사는

3개 글

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    프로그래머를 해고하면 당신 회사는

    AI 클라우드 사용 : 사람 쓰는것보다 토큰값이 많이든다! 로컬 AI (로우파라메터) 사용 : 왜이렇게 멍청해? 로컬 AI (하이파라메터) 사용 : 장비값이 왜이리비싸?

    의 무한반복에 빠지게 됩니다 ^^;; 사람이 생성하는 토큰이 아직 싸고 품질이 좋습니다.

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  2. 2

    요 몇일 로컬 LLM 상담이 몇건 오는데 사기 치긴 싫으니까 제대로 상담해주니 전부 자기 상상하곤 다른지 손서레를 치면서 가더군요.

    다들 생각보다 진짜로 아는게 잘 없는데

    • 그것보다 자신들 기술조차도 잘 모르는 회사가 많은데 로컬 LLM 도입 기술상담이나 해주고 다닐까.

    1회 상담 50만원!

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  3. 3

    한다면 신청할 회사가 정말 있을까용??

    다들 그냥 쓰던 클로드/지피티/재미나이한테 물어보고 말 거 같은데용 ㅋㅋㅋㅋ

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 로컬 LLM 도입을 검토하는 기업들이 겪는 비용과 성능의 딜레마에 관한 기록입니다. 클라우드 AI의 토큰 비용 부담, 저파라미터 모델의 낮은 지능, 고파라미터 모델 구동을 위한 하드웨어 비용 문제는 기술적 제약과 맞물려 실제 운용 과정에서 빈번히 발생하는 시행착오입니다. 다만, 프로그래머를 대체했을 때의 비용 효율성이 구체적으로 어떻게 역전되는지에 대한 정량적 근거는 부족하므로, 이는 작성자의 경험적 판단으로 보입니다.

기업들이 자사 기술 스택에 대한 이해 없이 로컬 LLM 도입을 희망한다는 주장은 개별 상담 사례에 기반한 개인적 견해입니다. 특히 상담 과정에서 나타난 기업들의 인식 차이나 특정 금액의 상담 수요 가능성은 객관적으로 검증된 지표가 아니기에 확인이 필요합니다. 결국 기술적 실체보다 기대치에 의존해 도입을 결정하려는 경향이 실제 구현 단계에서 괴리를 만든다는 점이 핵심입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트