AI
AI 워크플로가 실제로 가동되기 전에 비용이 얼마나 들지 알 수 없는 이유는 무엇인가?
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기회
토큰당 가격이 약 1,000배 하락했음에도 불구하고, 에이전트 루프, 컨텍스트 윈도우 팽창, 상시 모니터링 에이전트에 힘입어 기업 AI 추론 지출은 2025년에 3.2배 급등했다. 호출당 $0.06에 분당 1,000번 재시도하는 오작동 에이전트는 하루에 $86,400의 지출을 발생시킨다. 추론 비용은 시맨틱 입력 길이, 도구 호출 증폭, 루프 깊이의 함수이며 이 중 어느 것도 계획 시점에는 알 수 없기 때문에 기존의 클라우드 FinOps 도구는 적용되지 않는다. LLM 워크플로의 프로덕션 이전 비용 추정을 위한 표준 도구가 없으며, CFO는 AI 추론을 예측 가능한 예산 항목으로 모델링할 수 없다.
왜 중요한가
출시 전에 신뢰할 수 있는 비용 모델 없이는 모든 AI 제품이 사업이 아닌 예산 복권에 불과하다.
기회 평가 방식
기회 점수는 측정값이 아닌 제 주관적 평가입니다. 얼마나 불편한지, 얼마나 자주 발생하는지, 현재 해결책이 얼마나 부족한지를 반영합니다. 점수가 높을수록 만들 가치가 더 높다고 생각합니다.
심각도8/10
발생했을 때 얼마나 큰 불편을 초래하는지.
빈도9/10
실제로 얼마나 자주 접하게 되는지.
공백 영역8/10
현재 이를 해결할 만한 도구가 얼마나 부족한지.