AI-First Architecture 전환을 통한 인프라 비용 절감 및 Latency 최적화

Context

기존 AI 통합 방식이 기존 앱에 단순 기능을 추가하는 Add-on 형태에 머물렀던 한계점 분석. 클라우드 API 의존도로 인한 높은 비용 발생과 네트워크 Latency 문제가 주요 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• AI-First Architecture 설계를 통한 프로덕션 인프라 내 AI Orchestration 구현
• Next-Gen Context Windows 도입으로 대규모 Codebase의 즉각적 처리 및 Legacy 시스템 분석 효율화
• Flutter 및 Firebase 내 AI 도구 밀결합을 통한 전용 데이터 사이언스 팀 없는 네이티브 스마트 기능 배포
• On-device Local Model 활용으로 클라우드 서버 호출 최소화 및 데이터 프라이버시 강화
• Compact Intelligence 모델 최적화를 통한 소비자 디바이스 내 로컬 추론 환경 구축