Anthropic CEO가 AI 개발 워크플로우를 영구적으로 유료화하려는 계획을 밝힘

그런 일이 일어날 타임라인이 어떻게 될 거라고 봄? 칩 설계랑 툴링은 몇 년씩 걸리잖아... 5년, 10년, 15년? 그 타임라인으로 말하는 거라면 이해는 가는데, 만약 그 범위의 하한선이라 해도 어떻게 그렇게 빨리 도달할 수 있다는 거지?

솔직히 타임라인은 잘 모르겠음. 컴퓨팅 자원이 병목 현상을 멈추는 '시기'를 예측하는 것보다, 그게 해결됐을 때 '무엇이 그 자리를 대체할지'가 더 궁금함. 만약 성능 좋은 모델들이 널리 퍼지면, 경쟁의 핵심은 지능에서 배포, 통합, 그리고 신뢰로 넘어갈 거임. 기술적으로 가장 뛰어난 제품이 항상 시장의 표준이 된 건 아니라는 사례는 역사에 널려 있으니까.

문제는 '로컬'이 꼭 소비자용 등급을 의미하는 건 아니라는 거임. 다리우스는 마치 선택지가 Claude를 쓰거나 5090 한 장으로 돌리는 것뿐인 것처럼 행동하는데, 중견기업이나 소기업 입장에선 수십만 달러 들여서 H100 클러스터 구축하는 게, 수백만 달러까지 예상되는 API 사용료 내는 것보다 훨씬 싸게 먹힘. 허깅페이스가 사이버 공격 대응할 때 OpenAI는 계속 가드레일만 건드려서 결국 자체적으로 GLM 썼다는 기사 내용처럼 말이지...

방금 처음으로 로컬에서 모델을 돌려봤는데 3GB 메모리에 들어가더라. 한 번에 앱 전체를 짜는 건 아니지만, 프로그래밍 가능한 봇 정도로 쓰기엔 충분할 것 같음.

s26 칩셋에서 termux /llama 브릿지 써서 작은 모델 몇 개 세팅해봤는데, cpu, gpu, npu 칩 3개 다 쓰고 램 12gb로 하네스까지 구성함. 개꿀.

내가 딱 그 흐름을 지켜보고 있음. 1년 전만 해도 몇 기가바이트짜리 로컬 모델이 쓸만할 거란 소리 하면 다들 비웃었을걸. 이 추세가 계속되면 경쟁 우위는 자연스럽게 '누가 모델을 돌릴 수 있느냐'에서 '모델을 둘러싼 모든 것'으로 옮겨갈 거임.

능력 있는 오픈 모델이 계속 나올 거라는 네 생각엔 동의함. 하지만 능력만으로 승부가 날지는 확신이 안 서네.

리눅스는 무료고 훌륭하지만, 대부분의 사람들은 여전히 기기에 기본으로 깔려 있는 운영체제를 쓰잖아. AI도 똑같을 수 있음. 오픈 모델은 존재하겠지만, 몇몇 '공식' 어시스턴트들이 사람들이 정보를 얻는 기본 경로로 자리 잡게 될지도 모르지.