반응형 LLM비용구조2 스타트업 관점에서 “학습(Training) vs 추론(Inference)” 어디에 비용을 써야 하는가 스타트업 관점에서 “학습(Training) vs 추론(Inference)” 어디에 비용을 써야 하는가한 줄 결론대부분의 초기 스타트업은 학습(Training)보다 추론(Inference) 최적화에 돈을 쓰는 편이 ROI가 큽니다. 다만 “독점 데이터·규제/보안·초저지연·단가 압박” 같은 조건이 갖춰지면 학습 투자가 핵심 레버리지로 바뀝니다. I. 왜 이 질문이 중요한가스타트업의 AI 비용은 크게 두 갈래입니다. 학습(Training)은 한 번 크게 들어가는 CAPEX 성격이 강하고, 추론(Inference)은 서비스가 돌아가는 동안 계속 발생하는 OPEX 성격이 강합니다. “차별화가 모델 자체에 있으면 학습에, 차별화가 제품/데이터/워크플로우에 있으면 추론에 투자하라.” 현실적으로는 초기 단계에서 문제.. 2026. 2. 1. LLM 비용 구조 완전 정리: Training 비용 vs Inference 비용 차이 LLM 비용 구조 완전 정리: Training 비용 vs Inference 비용대규모 언어모델(LLM)을 활용한 서비스에서 가장 자주 오해되는 부분 중 하나는 “학습이 비싼가, 아니면 추론이 비싼가?” 입니다.결론부터 말하면, 두 비용은 성격이 완전히 다르며 돈이 나가는 방식, 시점, 리스크가 전혀 다릅니다. I. LLM 비용의 두 축Training(학습) 비용: 모델을 만들거나 추가 학습할 때 발생하는 대규모 선투자 비용Inference(추론) 비용: 사용자가 질문할 때마다 반복적으로 발생하는 운영비 II. Training 비용 구조: 왜 이렇게 비싼가?① GPU 연산 비용이 압도적Training은 단순 추론과 달리 다음 과정을 모두 포함합니다.Forward pass (출력 계산)Backward pas.. 2026. 1. 31. 이전 1 다음 반응형
