Nvidia, LLM 비용 8배 절감, AI 추론 혁신

Nvidia 연구원들은 VentureBeat에 따르면, 대규모 언어 모델(LLM) 추론의 메모리 비용을 최대 8배까지 줄일 수 있는 새로운 기술인 동적 메모리 희소화(DMS)를 개발했습니다. 이러한 획기적인 기술은 VentureBeat가 보도한 바와 같이, OpenClaw와 같은 AI 에이전트의 보안 위험에 대한 우려가 커지면서 등장했습니다. OpenClaw는 기업 기기에서 급증하는 배포를 보이고 있습니다. 한편, Wired가 강조했듯이, 컴퓨팅 환경은 게이밍 노트북에서 대체 모바일 운영 체제에 이르기까지 다양한 옵션으로 계속 진화하고 있습니다.

DMS 기술은 LLM이 프롬프트를 처리하고 문제를 해결하기 위해 사용하는 임시 메모리인 키-값(KV) 캐시를 압축합니다. 실험 결과 DMS를 통해 LLM이 정확성을 희생하지 않으면서 더 오래 "생각"하고 더 많은 솔루션을 탐색할 수 있다는 것이 VentureBeat의 보도입니다. 이러한 발전은 LLM의 효율성과 접근성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

동시에, OpenClaw와 같은 AI 에이전트의 급속한 채택은 보안 문제를 제기했습니다. VentureBeat에 따르면, OpenClaw의 배포는 대략 1,000개 인스턴스에서 일주일도 안 되어 21,000개 이상의 공개 노출 배포로 급증했습니다. 이러한 증가는 직원들이 단일 라인 설치 명령으로 OpenClaw를 기업 기기에 배포하여 자율 에이전트가 민감한 데이터 및 시스템에 접근할 수 있게 했습니다. CVE-2026-25253이라는 원클릭 원격 코드 실행 결함으로 인해 공격자는 인증 토큰을 훔치고 전체 게이트웨이 침해를 달성할 수 있다고 VentureBeat는 언급했습니다.

진화하는 기술 환경은 또한 소비자에게 다양한 선택지를 제공합니다. Wired는 성능 중심 모델에서 얇거나 비용을 우선시하는 모델에 이르기까지 게이밍 노트북에서 사용할 수 있는 다양한 옵션을 강조했습니다. 또한 기사에서는 Google 및 해당 서비스를 제거하는 대체 모바일 운영 체제에 대한 관심 증가에 대해서도 논의했습니다.

소프트웨어 개발 분야에서 LLM의 사용 또한 진화하고 있습니다. Hacker News는 LLM 지원 소프트웨어 개발에서 검증 가능한 정확성의 중요성을 논의하며, 더 강력하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축하기 위한 잠재적 도구로 컬러 페트리 넷(CPN)을 언급했습니다. 페트리 넷의 확장인 CPN은 복잡한 시스템의 모델링을 허용하며 LLM의 성능과 보안을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.