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LLM 추론 인프라와 토큰 경제학 의 핵심은 모델 크기보다 긴 컨텍스트·KV cache·batch·메모리 병목을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 실제 비용과 경쟁력을 좌우한다는 점이다.
GPT-5.4 이후 AI 코딩의 '딸깍' 구간은 일상화되었고, 이제는 인간의 10% 암묵지와 문제 정의 능력을 결합해 '덜컹' 구간을 돌파하는 새로운 역량 모델로 전환해야 한다.
AI 경쟁의 승부처는 이제 새로운 한 방의 방법론보다 RL을 안정적으로 확장하고, 더 복잡한 환경·하네스·포스트트레이닝을 제품 수준으로 통합하는 실행력에 달릴 가능성이 높다. 지금의 한계를 영구적 제약으로 보기보다, 환경 스케일링과 지속학습이 열어줄 다음 도약에 얼마나 준비돼 있는지가 더 중요한 판단 기준이다.
