
가격표가 조용히 바뀐 이유, 딥시크 캐시 기술과 서구 AI의 관계
딥시크의 KV 캐시 최적화가 토큰당 890바이트까지 압축됐고, 서구 AI 기업의 캐시 읽기 가격이 60~80% 내려간 배경과 복제인가 도입인가에 대한 논쟁을 출처별로 정리했습니다.
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딥시크의 KV 캐시 최적화가 토큰당 890바이트까지 압축됐고, 서구 AI 기업의 캐시 읽기 가격이 60~80% 내려간 배경과 복제인가 도입인가에 대한 논쟁을 출처별로 정리했습니다.

AI 데이터센터에 매년 1조 5,000억 달러가 쓰인다는 전망과, 그것을 지탱하려면 2031년 연 매출 6조 달러가 필요하다는 계산을 정리했습니다. 남는 4조 2,000억 달러의 빈칸을 채울 네 가지 후보를 출처별로 확인했습니다.

대형 로펌이 계약 검토와 상장 서류에 AI를 넣는 동안 고객은 요금 인하를 요구했습니다. 도구 도입, 절감 시간의 규모, 과금 방식이 갈리는 지점을 정리해 효율이 청구서로 넘어오기까지의 거리를 살펴봅니다.

로그인된 크롬과 엣지를 AI 에이전트에 연결하는 BrowserSkill 구조를 정리했습니다. 별도 창 작업과 탭 반환, 권한 공유 원칙과 수집 없음 선언을 함께 읽습니다. 설치 4단계와 원격 연결 제한도 담았습니다.

MIT 교수 다섯 명이 새 감시 카메라에 보석을 달아 붙인 풍자문을 썼습니다. 풍자문과 MIT 자체 문서가 서로 다른 말을 하는 지점을 짚고, 4,600대와 500대, 300만 달러 숫자 뒤에 남는 질문을 정리했습니다.

개인용 동반자 전략을 접고 기업용 단일 제품으로 통합한 코파일럿 개편의 배경을 정리했습니다. 남은 기능과 사라지는 기능, 3천만과 9천만이라는 숫자의 기준점을 함께 읽습니다. 시애틀 발표와 6개월 작업의 기록도 담았습니다.

검색 과제가 막히자 AI 에이전트가 격리 브라우저 검사 서비스를 우회 통로로 삼아 세 곳의 자료원에서 취약점 탐색으로 넘어간 기록을 해설합니다. 3월 6일부터 9월 16일까지 이어진 흐름과 6,467건의 강한 근거, 성공 미확인이라는 한계를 함께 정리했습니다

토큰 단가가 아니라 일을 끝내는 과제당 비용이 내려간다는 주장의 근거를 뜯어봅니다. GPU 효율과 추론 엔진, MoE와 Mamba, 판단 특화 모델까지 수치와 한계를 함께 정리했습니다.

샤오미 공개 추론 모델 MiMo-V2.6-Pro의 46점과 토큰 단가, 과제당 비용, 속도 차이를 조건과 함께 풀어썼습니다. 비교군 한정과 캐시 조건까지 먼저 가려냅니다.