AI 시스템의 비용 문제를 다룬 글입니다.
이 글에서는 AI 시스템이 제품화에 도달할 때까지의 비용을 투명하게 드러내지 않는 문제를 논의합니다. 특히 데모 이후 AI 파이프라인의 비용이 10배 증가하는 이유에 대해 설명합니다. 각 토큰의 가격이 어떻게 영향을 미치는지 알아보며 최적화의 필요성을 강조합니다.
This article discusses the cost issues of AI systems.
The article explores the lack of transparency in AI systems' costs until they reach production. It specifically addresses why the costs of the AI pipeline can increase tenfold after a demo. The need for optimization is emphasized, particularly concerning the price of each token and its impact on overall expenses.