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SambaNova Blog

AI의 중심축 이동: 거대 모델 학습에서 대규모 추론으로

AI 산업의 패러다임이 거대 모델 학습에서 추론 단계의 연산 최적화와 Test-Time Compute를 통한 성능 향상으로 전환되고 있음을 분석합니다.

섹션별 상세

01
AI 모델의 가치 창출원이 학습 단계의 정적 지식에서 추론 단계의 동적 연산으로 변화하고 있다. 모델 수명 주기 동안 발생하는 전체 비용의 80~90%가 추론에서 발생할 것으로 예상됨에 따라, 효율적인 추론 아키텍처 설계가 개발자의 필수 역량이 되었다.
2024년부터 2029년까지의 글로벌 AI 학습 및 추론 지출 규모와 연간 성장률을 보여주는 Gartner 차트이다.
Chart추론(Inference) 분야의 지출이 학습(Training)을 추월하여 급격히 성장할 것임을 수치로 보여준다. 2029년에는 추론 지출이 약 716억 달러에 달해 학습 지출인 369억 달러의 두 배 가까이 될 것으로 전망된다.
02
Test-Time Compute는 모델이 답변을 내놓기 전 더 많은 생각 과정을 거치도록 연산 자원을 할당하여 정확도를 높이는 제3의 Scaling Law이다. 여기에는 Chain-of-Thought(CoT), RAG, 그리고 쿼리의 복잡도에 따라 연산 경로를 결정하는 Adaptive Computation 기법이 포함된다.
Test-Time Compute의 세 가지 주요 기법인 CoT, RAG, Adaptive Computation을 시각화한 다이어그램이다.
Diagram추론 시점에 성능을 높이는 구체적인 방법론을 설명한다. 답변 전 사고(CoT), 외부 정보 검색(RAG), 입력 복잡도에 따른 연산 경로 최적화(Adaptive Computation)가 어떻게 작동하는지 직관적으로 보여준다.
03
추론 프로세스는 Pre-fill과 Decode라는 상이한 특성을 가진 두 단계로 구성된다. 입력 프롬프트를 병렬로 처리하는 Pre-fill은 연산 집약적이며 TTFT(Time to First Token)가 주요 지표인 반면, 토큰을 하나씩 생성하는 Decode는 메모리 대역폭에 제한을 받는 메모리 집약적 단계로 TPOT(Time Per Output Token)가 중요하다.
추론의 두 단계인 Pre-fill Phase와 Decode Phase의 처리 과정을 비교한 이미지이다.
Diagram입력 프롬프트를 벡터로 인코딩하는 병렬 처리 단계(Pre-fill)와 토큰을 하나씩 생성하는 순차적 단계(Decode)의 차이를 명확히 구분한다. 각 단계가 왜 서로 다른 하드웨어 최적화를 요구하는지 이해하는 데 도움을 준다.
04
SambaNova의 RDU(Reconfigurable Dataflow Unit) 아키텍처는 3계층 메모리 설계를 통해 데이터와 연산 유닛 사이의 거리를 좁혀 Memory Wall 문제를 해결한다. 이를 통해 Llama 70B나 DeepSeek 671B와 같은 거대 오픈소스 모델에서 압도적인 추론 속도와 전력 효율성을 달성하며, 에이전트 시스템에 필수적인 모델 간 즉각적인 Hot-swapping 기능을 지원한다.

기술

  • SambaNova RDU
  • SambaStack
  • SambaCloud
  • Llama 3
  • DeepSeek

활용 사례

  • AI 에이전트
  • 실시간 챗봇
  • RAG 시스템
  • 고성능 추론 서버

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 01. 06.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS

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