“LLM 추론 비용, 2030년까지 90% 이상 감소”

AI 요약

가트너는 2030년까지 1조 파라미터 LLM의 추론 비용이 2025년 대비 90% 이상 낮아지고, 2022년 초기 동일 규모 모델 대비 최대 100배의 비용 효율 개선이 가능하다고 전망했으며, 프런티어 반도체 시나리오가 레거시 혼합 시나리오보다 비용이 더 낮을 것으로 분석했습니다. 다만 토큰 단가 하락에도 AI 에이전트가 챗봇 대비 작업당 5~30배 많은 토큰을 요구하는 구조 때문에 토큰 사용량 증가 속도가 더 빨라 기업의 전체 추론 비용은 줄지 않고 오히려 늘 수 있다고 봤습니다. 가트너는 저렴한 토큰 비용에 의존해 아키텍처 비효율을 방치하면 확장 단계에서 한계에 부딪힐 수 있다며, 도메인 특화·소형 모델로 반복 업무를 처리하고 고비용 프런티어 모델은 복잡한 고부가가치 작업에 제한하는 멀티 모델 오케스트레이션 전략이 경쟁력을 좌우할 것이라고 제시했습니다.