누가 지능의 가격을 정할 것인가?

Context

기존 소프트웨어 산업은 CAC와 Switching Cost 중심의 예측 가능한 성장 모델을 유지함. 반면 AI 생태계는 Capability, Cost, Latency 등 다변수가 불균등하게 결합되어 시스템 전체의 제약 사항이 실시간으로 변화하는 동적 환경에 놓임.

Technical Solution

• Inference-time Compute 도입을 통한 결과 품질과 비용 간의 Trade-off 제어 구조 설계
• Task Horizon 확장을 통해 단순 Call 기반 인터페이스에서 자율적 Workflow 기반 에이전트로 아키텍처 전환
• Cloud, Edge, On-device를 혼합한 Hybrid Deployment 전략으로 Latency 최적화 및 Privacy 요구사항 충족
• Synthetic Data와 AI 기반 Eval 생성 루프를 통한 모델 개선 주기 내생적 단축 체계 구축
• Frontier 모델의 기능을 Application 계층의 Orchestration과 Proprietary Data로 보완하는 계층별 가치 분산 설계
• Open-weight 모델과 Routing Stack을 활용하여 고비용 Frontier API 의존도를 낮추는 비용 최적화 경로 확보