에이전틱 AI, 비용 구조 자체를 바꾸는 원인 분석

✅ 에이전틱 AI, 비용 구조 자체를 바꾸는 원인 분석 📌 핵심은 긴 컨텍스트 SemiAnalysis가 43.2만 건의 실제 코딩 에이전트 요청을 분석 중간값 입력 토큰은 9.6만 개 질문 전부터 이미 대규모 컨텍스트가 모델에 들어가는 구조 📌 128k 초과 요청도 절반 전체 요청의 약 50%가 12.8만 토큰을 초과 사용자 프롬프트가 길어진 것이 아니라 에이전트가 먼저 넣는 정보가 많아진 영향 📌 무엇이 들어가나 시스템 프롬프트, 툴 정의, 스킬 MCP 스키마, 이전 대화 맥락, 파일 내용 Agentic AI는 기본적으로 context-heavy 워크로드 📌 시장 포인트 추론 경제성이 단순 토큰 생성 비용에서 긴 컨텍스트 처리 비용으로 이동 Opus Fast, Gemini Flash 같은 고속·저비용 추론 모델 수요 확대 Cerebras, Groq 등 특화 추론 하드웨어도 주목 📌 다음 병목 다음 AI 병목, 모델 지능이 아니라 10만 토큰 이상 컨텍스트를 빠르게 처리하는 능력 KV cache 관리와 메모리 대역폭이 Agentic AI 시대 핵심 인프라로 부상 ✅독립리서치 그로쓰리서치 https://t.me/growthresearch