출처 : SONOW
현황/배경: 비용 함수의 구조
생성형 AI의 원가는 크게 세 요소로 분해된다. 모델(파라미터 수, 아키텍처, 정량화), 런타임(디코딩 전략, KV 캐시, 배치), 인프라(GPU/가속기, 네트워크, 오토스케일)다. 비용은 토큰 생성 속도(tokens/s)와 지연시간(percentile 지표), 컨텍스트 길이(L)에 따라 비선형적으로 변한다. 특히 주의할 점은 프롬프트/응답 비율과 배치로 인한 큐잉 지연이 사용자 체감 품질을 좌우한다는 사실이다.
심층 분석 ① 모델 레이어: 크기보다 효율
정량화(8/4비트)는 메모리 사용량을 대폭 낮추고, 동일 GPU에서 더 큰 배치를 허용해 비용을 절감한다. LoRA/Adapter는 파인튜닝 비용을 낮추고 멀티 테넌트에서 가벼운 스위칭을 가능하게 한다. MoE는 활성 파라미터를 줄여 토큰당 FLOPs를 절감하지만 라우팅 품질과 부하 불균형을 해결해야 한다. 컨텍스트 확장은 사용자 가치가 크지만, L^2 스케일의 어텐션 비용을 유발하므로 캐시·프루닝과 함께 설계해야 한다.
심층 분석 ② 런타임 레이어: 토큰을 더 똑똑하게
KV 캐시는 재사용으로 프롬프트 구간의 계산을 생략한다. 프롬프트 캐싱은 동일/유사 시스템 프롬프트에서 효과가 크다. 스펙큘러티브 디코딩은 소형 드래프트 모델이 후보 토큰을 제시하고 대형 모델이 검증하는 방식으로 토큰당 지연을 줄인다. 배치/패킹은 여러 요청을 동시에 디코딩해 GPU 활용도를 높이지만, 큐잉 지연이 늘지 않도록 동형 길이 그룹과 패딩 최소화를 병행해야 한다. 스트리밍 전송은 초기 토큰 지연을 낮춰 체감 성능을 개선한다.
심층 분석 ③ 인프라 레이어: GPU 시간을 낭비하지 말 것
서버리스 GPU 오토스케일은 수요 급등에 대응하지만 콜드 스타트와 체크포인트 로딩 시간이 숨은 비용이다. 모델 샤딩/텐서 병렬은 대형 모델에 필수지만 통신 병목을 유발하므로 동일 AZ 및 고대역 네트워크 구성이 전제다. 멀티 모델 라우팅은 작업 난이도에 따라 티어드 모델(소형→중형→대형)을 선택해 평균 비용을 낮춘다. 로컬/에지 추론은 지연을 줄이지만 배포·버전 관리 복잡성이 따른다.
전망: 품질 유지하며 30~50% 절감
표준형 워크로드에서 정량화+KV 캐시+배치 최적화만으로 20~30% 비용 절감이 가능하다. 여기에 스펙큘러티브 디코딩과 프롬프트 캐싱을 더하면 40%대까지 현실적이다. MoE와 티어드 라우팅이 성숙하면 품질 유지 조건에서 50% 절감도 범위 내다. 다만 긴 컨텍스트와 복잡 추론 체인은 절감폭이 축소된다.
시사점: 제품·플랫폼별 체크리스트
제품: 핵심 과제는 초기 토큰 지연과 답변 품질의 균형이다. 스트리밍, 요약형 응답, 캐시 키 설계를 통해 UX를 안정화한다. 플랫폼: 모델 버전과 정량화 수준을 SLO(p95 지연, 토큰 오류율)와 연결해 자동 라우팅한다. 보안/프라이버시: 캐시와 로깅에서 PII 처리 정책을 명확히 하고 디퍼렌셜 로깅을 적용한다.
실행 제언: 12가지 레버
모델: (1) 8/4비트 정량화 (2) MoE 라우팅 튜닝 (3) LoRA 다중 어댑터 (4) 지식 축약/지시튜닝. 런타임: (5) KV 캐시 고정·분할 (6) 스펙큘러티브 디코딩 (7) 길이별 배치/패킹 (8) 프롬프트 캐싱 (9) 스트리밍 전송. 인프라: (10) 서버리스 오토스케일의 콜드 스타트 최적화 (11) 멀티 모델 라우팅 (12) 동일 AZ 고대역 구성과 체크포인트 프리로딩.
결론/제언
핵심은 품질-지연-비용 간 프런티어를 모델·런타임·인프라에서 동시에 밀어내는 것이다. 단일 레버는 한계가 있다. 정량화+캐시+배치를 기본선으로, 스펙큘러티브·티어드 라우팅을 더하고, 서버리스 오케스트레이션으로 변동 수요에 대응하라. 분기별로 p95 지연과 토큰당 비용을 공개 지표로 관리하면 최적화는 조직의 습관이 된다.