#FinOps
4개의 포스트
토큰값이 67% 떨어졌는데, 왜 AI 청구서는 3배가 됐나 — 제번스의 역설과 추론 경제학
2026년, AI 모델의 토큰 단가는 1년 만에 67% 떨어졌다. GPT-4 기준으로는 3년간 99.7%가 빠졌다. 그런데 기업의 73%가 'AI 지출이 예상을 초과했다'고 답했고, 우버는 2026년 AI 예산을 4월에 다 태웠다. 값은 폭락하는데 청구서는 폭발하는 이 역설의 이름은 1865년 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스가 석탄에서 발견한 '제번스의 역설'이다. 이 글은 왜 추론이 싸질수록 총지출이 늘어나는지 — 에이전트 한 작업이 챗의 1,000배 토큰을 먹는 배수의 폭발, 효율이 하드웨어 부족을 부르는 악순환의 고리 — 를 데이터로 해부하고, 'best model wins'가 'best fit wins'로 바뀐 시대의 생존 무기인 모델 라우팅과 비용 통제 플레이북까지 실무적으로 정리한다.
서버를 만들지 마라, 서비스를 운영하라 — DX를 위한 클라우드 & 인프라의 기술
DX 전문가 로드맵 6편 — 1999년 Salesforce의 'No Software'부터 2026년 AI 인프라까지. DX는 거의 100% 클라우드 위에서 돌아간다. '서버를 만든다'가 아니라 '서비스를 운영한다'로 사고를 전환하는 클라우드 & 인프라의 기술.
그림으로 설계 못하면 구현 못한다 — DX를 위한 시스템 아키텍처의 기술
DX 전문가 로드맵 5편 — 폰 노이만의 1945년 설계부터 2026년 AI 인프라까지. 카카오 판교 화재 10시간 장애, Facebook BGP 6시간 정전, Netflix Chaos Monkey의 교훈 — 시스템 아키텍처는 '그림을 그리는 능력'에서 시작한다.
AWS 비용 관리 완전 정복: 깜짝 청구서를 막는 실전 가이드
학습용 EC2를 켜놓고 잊었다가 100만원 청구서를 받은 적 있는가? AWS 요금 구조부터 Free Tier 함정, Cost Explorer 활용법, 예산 알림 설정, 그리고 FinOps 문화까지 — 클라우드 비용을 완전히 통제하는 실전 가이드.