DeepSeek
프론티어 LLM 비용, 11개월이면 역전된다, 로컬 AI의 경제학
프론티어 LLM API 가격이 계속 오르는 상황에서, 엔지니어+로컬AI 조합이 약 11개월 만에 비용 역전을 이루는 구조적 논리를 분석한 SignalBloom AI 에세이 큐레이션.
Written by
모델 고르는 시대는 끝났다, 에이전트 하네스가 성능을 가른다
모든 주요 AI 모델 회사들이 에이전트 개발로 피벗하는 흐름과, 모델 선택보다 하네스 설계가 성능을 좌우한다는 Stanford 연구 소개.
Written by
DeepSeek V4 Pro 가격 할인 영구화, GPT-5.5보다 출력 토큰 34배 저렴한 구조적 이유
DeepSeek V4 Pro 75% 할인이 영구 정책으로 전환. 출력 토큰 기준 GPT-5.5의 34분의 1 수준, 이 가격이 가능한 구조적 이유를 분석합니다.
Written by
Gemma 4부터 DeepSeek V4까지, 최신 LLM 아키텍처가 풀려는 하나의 문제
Gemma 4, Laguna XS.2, DeepSeek V4 등 최신 오픈웨이트 LLM들이 공통적으로 풀려는 문제, KV 캐시와 어텐션 비용 절감의 설계 철학을 정리했습니다.
Written by
로컬 모델은 왜 5분 만에 포기하게 될까, 개발자가 진단한 구조적 문제
로컬 AI 모델이 호스팅 경험에 못 미치는 이유를 Flask 창시자 Armin Ronacher가 진단합니다. 파편화, 완성도 부재, 임계 질량 부족이 핵심이며, ds4.c로 해법을 실험 중입니다.
Written by
오픈 웨이트 AI 모델, 무너지면 토큰 가격도 무너진다
오픈 웨이트 AI 모델이 프런티어 랩의 가격을 억제하는 구조적 역할을 해왔는데, Meta·Alibaba·Mistral 등이 잇따라 모델 공개를 중단하거나 라이선스를 조이면서 이 균형이 흔들리고 있습니다.
Written by
DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법
DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.
Written by
TurboQuant에 “Pied Piper”라는 별명이 붙은 이유, 그리고 그 비교가 과장인 이유
구글 TurboQuant 발표에 업계가 ‘Pied Piper’, ‘DeepSeek 모멘트’라 반응한 이유와 그 비교가 과장인 이유를 분석합니다.
Written by
a16z AI Top 100, ChatGPT 독주 속 3개 블록으로 갈라진 시장
a16z가 발표한 AI 소비자 제품 Top 100 6번째 에디션 분석. ChatGPT 독주 속 경쟁자 급성장, 3개 지정학적 블록 분화, 에이전트 신흥 카테고리 부상을 정리합니다.
Written by
긴 컨텍스트 LLM의 숨겨진 함정, H100 동시 사용자 59명이 1명이 되는 이유
128K 컨텍스트 하나로 H100 동시 사용자가 59명에서 1명이 되는 이유. KV 캐시 압축·Mamba·하이브리드 등 5가지 탈출 전략의 트레이드오프를 비용 수치와 함께 분석합니다.
Written by
