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“AI 토큰세 시대: 당신 월급이 GPU로 빨려나간다?” |
메타가 TPU로 갈아탄다? 엔비디아 흔들, 당신 지갑은 더 흔들! |
지갑을 지키는 방법 3가지는?”
AI가 공짜처럼 느껴지시죠? 하지만 진짜 비용은 ‘토큰’에 숨어 있습니다. 지금 당신의 월급, 토큰으로 잘게 잘라져 빠져나가고 있습니다.
구글과 엔비디아가 ‘추론의 시대’ 칩 전쟁을 벌이고 있습니다. 구글의 Trillium TPU는 이전 세대보다 4.7배 더 빠르고, 효율은 67%나 높아졌습니다. 이미 클라우드에 적용됐죠.
엔비디아는 GB200으로 MLPerf 추론 벤치마크를 압도했습니다. Llama 405B 같은 초대형 모델에서도 H200 대비 최대 30배 처리량을 기록했습니다. 토큰 속도가 미친 듯이 올라가고 있습니다.
여기에 메타가 구글 TPU로 갈아탄다는 소식까지! 칩 공급이 다변화되면 좋을까요? 당장은 혼선과 이행 비용, 그리고 요금 재편이 따라옵니다.
결정적 포인트는 ‘추론 비용’입니다. 사용량이 늘어날수록 토큰 폭증, 결국 구독료와 API 비용으로 여러분에게 전가됩니다. 게다가 RAM과 스토리지 가격도 급등! 학생과 취준생은 노트북 업그레이드에 2~3배 더 내야 하는 상황입니다.
그럼 어떻게 지갑을 지킬까요? 세 가지입니다.
첫째, 구독 다이어트! 중복된 AI·생산성 구독을 토큰 소모 기준으로 정리하세요.
둘째, 대체 전략! 경량 모델과 캐싱, 배치 처리로 토큰을 절약하고, 메모리 구매는 가격 저점을 노리세요.
셋째, 스킬업! TPU·GPU 혼용과 추론 효율화 키워드를 이력서에 넣으세요. 기업은 그 스킬을 찾고 있습니다.
AI는 멈추지 않습니다. 하지만 당신의 지갑도 지켜야 합니다. 더 똑똑한 ‘토큰 절약’ 팁은 댓글 고정 링크에서 확인하세요. 좋아요와 구독, 잊지 마시고 이번 달부터 ‘AI 토큰세’ 방어전을 시작하세요. 당신의 월급, GPU가 아니라 당신에게 남게!
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▷ 참고
구글 Trillium(6세대 TPU) 공개 및 GA, 성능/효율 수치: Google Cloud Blog, DataCenterDynamics
엔비디아 Blackwell/GB200 추론 성능(MLPerf): NVIDIA Technical Blog, Wccftech 요약
메타–TPU 검토 및 시장 반응: Yahoo/AOL Finance 요약, Invezz
추론 경제·비용구조: NVIDIA Blog(경제학), VentureBeat(인퍼런스 크라이시스)
메모리/부품 가격 급등: Ars Technica
ASIC(커스텀 칩) 급성장·TPU의 존재감: CNBC 칩 비교
AI 칩 수요→차기 공급난 리포트: Bain & Co. / CNBC 요약