Diffusion 기반 모델 반복 최적화로 AI 운영 비용 최대 90% 절감

Context

Autoregressive 기반 Frontier 모델의 높은 Token 비용과 느린 추론 속도로 인한 운영 부담 증가. 고정 구독제에서 Pay-as-you-go 방식으로의 전환에 따른 비용 최적화 필요성 대두.

Technical Solution

• Diffusion 모델의 고속 텍스트 생성 특성을 활용한 저비용 운영 구조 설계
• Low-quality 모델을 활용하여 만족스러운 결과 도출 시까지 반복 수행하는 Iterative Loop 로직 구현
• 고성능 모델의 단일 추론을 저사양 모델의 다회차 반복 수행으로 대체하여 비용 효율성 확보
• CI/CD 파이프라인 내 Metrics, Logs, User Feedback을 Agentic System에 통합한 Closed Feedback Loop 구축
• 이슈 식별부터 코드 수정, 테스트, 배포까지 자동화한 Self-healing 및 Anti-fragile 아키텍처 적용

Impact

• Full-fat 모델 대비 운영 비용을 1/2에서 최대 1/10 수준으로 절감