Petaflop급 Edge Compute 기반 Scaling Out 아키텍처로의 AI 비용 패러다임 전환

Context

모델 크기를 키우는 Scaling Up 전략이 10배의 비용 증가 대비 30~50%의 성능 향상이라는 한계 효용 체감 구간에 진입함. 거대 모델 중심의 Cloud API 의존 구조는 토큰당 비용 증가로 인한 Unit Economics 악화와 추론 지연 시간 문제를 야기함.

Technical Solution

• Monolithic 모델 구조를 특정 도메인에 최적화된 소형 모델들의 집합체인 Microservices 형태로 분해하는 Scaling Out 전략 채택
• N1X 칩의 Blackwell GPU, Grace CPU 및 128GB Unified Memory를 통한 로컬 Petaflop급 연산 자원 확보로 다수 전문 모델의 동시 실행 환경 구축
• Knowledge Distillation 및 Task-specific Fine-tuning을 통해 4B~8B 파라미터 모델의 성능을 특정 수직 태스크에서 거대 모델 수준으로 고도화
• GUI 자동화 등 특정 도메인에 Parameter Budget을 집중 할당하여 모델 크기 감소와 추론 효율성을 동시에 달성
• 복잡한 워크플로우를 하위 태스크로 분해하고 최적화된 전문 모델에 할당하는 Orchestration 로직 적용