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모두의공원

주위를보니 AI툴 회사의 칩이 참 중요하네요. 4

2026-05-05 07:05:20 수정일 : 2026-05-05 08:07:41 1.♡.181.115
Juzis

클로드 같은 툴 이용하시는분들 하네스 설정도 잘 하고 작업 상세히 잘 이어가셔도


애가 종종 컨텍스트 짤라먹는 부분도 있고, 메모리를 까먹는 경우도 있나보더라고요?


AI를 킇라우드로 굴려주는 업체에서 HBM이러던지 다음단계 칩을 더 준비해놓지 않으면


지금 수준의 그래픽램에 의존해야할 상황일텐데 운영하는 입장에서도 이것저것의 비용이 어마어마 하겠네요.


사용하는 입장에서도 내 PC에서 일을 시켜야하니까 업무중에 완성중인 앱 만드느라고 로컬로 굴리는 부분 + 클라우드 부븐 연결받아 작업도 시켜야하니 메모리 용량이 클수록 일은 약간이라도 편하겠죠..


아.. 이쪽 이제 보통 금액 드는게 아니네요.


금액들여 만드니까 비즈니스적 요소가 확실하거나 획기적이지 않으면 딱히 만들어서 서비스 팔 이유가 없겠네요.


이름난 앱 아니면 사용을 못하겠죠.. 거의 포트폴리오용 일시켜 만들고 계실 뿐요. 그렇게되면 오히려 결과물보단 과정을 더 보죠..


열심히 만들었는데 나중에 가면 시리, 빅스비 이런애들의 딥러닝 -> AI로 구조가 바뀌면서 앱 없이도 로직만으로 역할수행이 끝나는 시대가 올텐데, 회사에 칩이 구해졌으니 벌어지는 일들이겠네요.


사용자 개인이 느끼는건 그나마 말귀 알아듣는게 기존과 달라졌을 뿐 단순 버전업으로 생각될테죠. 그런데 쓰면서 진가를 발휘할겁니다. 메모리 구조가 바뀐 AI는 이용자의 이용 상태를 꾸준히 잘 기억하며 처리해줄거거든요



출처 : AIOS
Juzis 님의 게시글 댓글
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이해하면 나도 할 수 있다.


결과보다 과정을 중요시하는 사람

어설픈 추측은 놉. 방구석 제갈량 그만yo

힌트 흘리고 다니는 사람이 생각보다 잘 없음.

LR네임:

모두에게 떳떳한 사람으로 남아야 한다.

나만의 후라이드:

술, 담배 안 하기
노래방 안 다님
첫 직장을 목적 없이 아무 직종이나 대충 지원하지 않기
나와 상대의 보안 철저
내가 아는 선에서 최선의 선한 길부터 생각함
남의 거 응용 최소화(얻어걸치기 싫어함)
말과 글은 같게
되는 방향부터 먼저 생각한다
없는 말, 거짓말 안 하기(매우 싫어함)
패 다 까고 시작하기
취미는 최대한 전공과 동떨어진 것으로(전공과 접목 시 폭넓게 활용하기 위함)
대출 없이 내가 벌어서 살아보기
삐치지 않기
지극히 당연한 것은 빼고 말하기/생각해보기
기존에 없던것을 생각하라
모르면 확실하게 질문하기


B형 INTP

가장 싫어하는 대답:

경우에 따라 달라요 << 이런식
질문에 되묻기
뻔한 대답 등

클리앙에서 느낀점:

댓글이 필요없을 정도면, 게시물이 이 서명 내용처럼 주절주절 너덜너덜 해져야된다
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댓글 • [4]
Mr.UN
IP 14.♡.43.15
07:23 2026-05-05 07:23:53
·
LLM은 개인을 기억하지 않습니다.
그냥 한 번의 질문에 대해서 개인의 계정이나 로컬디스크에 저장되어 있는 이용기록을 바탕으로 기억하는 척 하면서 최선의 답변을 짜낼 뿐입니다.

심지어 컨텍스트 창의 연속적인 대화 조차도 여러 서버의 동일 모델 A,B,C,D가 트래픽에 따라 스위칭 되면서 한 번 씩 출력한 답변의 집합에 불과합니다.

결론
Ai 들이 일으키는 기억 관련 트러블은 서버의 물리적 메모리와 전혀 관계가 없다.= 서버의 물리 메모리가 더 늘어나도 LLM의 기억력이 좋아지지 않는다.
Juzis
IP 1.♡.181.115
07:53 2026-05-05 07:53:02 / 수정일: 2026-05-05 07:53:24
·
@Mr.UN님 제가 원리로 얘기하려했다면 딥러닝봇이 척 하는게 맞아요😅
여기선 원리 말구 이용자 측면에서 역할설명 정도로 보시면은 됩니당

두번째 질문시에 첫질문을 포함해서 맥락파악한다는 경우를 기억하고 있다고 얘기한것이라고 보심 됩니당
Juzis
IP 1.♡.181.115
07:59 2026-05-05 07:59:05 / 수정일: 2026-05-05 08:02:21
·
@Mr.UN님 노이만 형님의
램 말구 글카에 딸린 칩과 그래픽램으로 병렬 계산하고있으니 응용한 차세대 HBM칩 이상을 잘 두고있음에도 지금과 같은 문제가 벌어진다라면 HBM칩 내부의 메모리 한계를 더 늘려야 순간계산기억력이 지금보단 낫게 처리될것이라는 얘깁니당
Dijkstra
IP 175.♡.21.141
09:27 2026-05-05 09:27:22
·
메인보드 램을 공유하는 방식이 보편화되어
로컬에서 돌리는 인공지능의 성능이나 접근성이 좋아지길 바랍니다.
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