#선형 스케일링

서브쿼드래틱, LLM 확장 한계 돌파 주장…비용 최대 1000倍 절감

전 구글 딥마인드와 메타 엔지니어들이 설립한 스타트업 '서브쿼드래틱(Subquadratic)'이 기존 대비 처리 비용을 1,000분의 1 수준으로 줄이는 새로운 AI 아키텍처를 발표했습니다. 이 모델은 데이터가 늘어나도 연산량이 비례해서 증가하는 선형 스케일링(Linear scaling)을 채택해 최대 1,200만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 처리할 수 있다고 주장합니다. 비즈니스 측면에서 이 기술이 검증된다면 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인이 불필요해질 수 있으나, 독립적인 동료 평가나 성능 저하 검증이 부족하다는 산업계의 비판적 시각도 존재합니다.