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TimothyMartínez
TimothyMartínez
2026년 3월 26일

OpenClaw와 같은 AI 에이전트는 기업용 AI를 대화 중심에서 작업 실행 중심으로 전환하고 있지만, 컴퓨팅 자원 낭비와 비용 효율성 측면에서 여전히 난관에 직면해 있습니다. 중관춘 포럼에서 앤트 디지털(Ant Digital)의 장펑(Zhang Peng)은 업계가 파라미터 규모 경쟁에서 ‘토큰 효율성’으로 전환해야 한다고 지적했습니다. 그는 비용과 속도를 최적화하기 위해 대형 모델과 소형 모델을 혼합해 사용할 것을 제안했습니다. 앤트 디지털은 경량 금융 모델인 '링-DT-핀-미니-2.5'를 출시하여, 고동시성 작업에 대한 추론 비용을 절감하고 속도를 향상시켰다.

OpenClaw와 같은 AI 에이전트는 기업용 AI를 대화 중심에서 작업 실행 중심으로 전환하고 있지만, 컴퓨팅 자원 낭비와 비용 효율성 측면에서 여전히 난관에 직면해 있습니다. 중관춘 포럼에서 앤트 디지털(Ant Digital)의 장펑(Zhang Peng)은 업계가 파라미터 규모 경쟁에서 ‘토큰 효율성’으로 전환해야 한다고 지적했습니다. 그는 비용과 속도를 최적화하기 위해 대형 모델과 소형 모델을 혼합해 사용할 것을 제안했습니다. 앤트 디지털은 경량 금융 모델인 '링-DT-핀-미니-2.5'를 출시하여, 고동시성 작업에 대한 추론 비용을 절감하고 속도를 향상시켰다.
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