16GB(많은 경우 12GB)가 대부분의 사람이 합리적으로 가질 수 있는 최대 VRAM이다
원문 제목 — 16GB (and in many cases 12GB) is the max vram most people will ever reasonably have
📄 전문 번역
이 서브레딧은 말할 것도 없이 매우 니치한 공간이며 고사양 쪽으로 치우쳐 있다. 여기에는 GPU 여러 장을 사용하는 극단적으로 고사양인 셋업이 수없이 많다. 24GB조차 재정적으로 대부분의 사람들에게 손이 닿지 않는 수준이며, 3090 3장이나 5090, 그 이상의 셋업은 말할 것도 없다. Mac, Strix Halo, DGX Spark 등도 마찬가지로 비싸다. 16GB가 사실상 대다수에게는 하이엔드다.
그리고 이는 세계 대부분의 다른 지역에서는 완전히 달라지며, 그곳에서는 12GB조차 사치품이 될 것이다.
최근 상황이 변했다(지난 6개월만 해도 매우 컸다고 생각한다). 이제 16GB 카드에서도 에이전틱 코딩이 가능해졌다(예: Qwen 27B 양자화 모델). 앞으로도 계속 개선되기를 생각하고 바란다.
물론 이런 소형 모델이 가질 수 있는 세계 지식의 양에는 한계가 있을 것이다.
궁극의 목표는 트랜스포머를 대체하는 새로운 아키텍처와 VRAM/대역폭에 의존하지 않는 새로운 기법이다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
로컬 LLM 커뮤니티에서 16GB VRAM이 대다수 사용자의 현실적 상한선이라는 인식을 담은 글이다. 최근 6개월간의 발전으로 16GB 카드에서 Qwen 27B 양자화 모델 기반 에이전틱 코딩이 가능해졌다고 언급하며, 트랜스포머를 대체하는 새 아키텍처와 VRAM/대역폭 의존도를 낮춘 기법을 희망의 목표로 꼽는다. 댓글에서는 데이터센터가 공급 확대를 계속 흡수할지, 투자 자금 기반 구축의 지속 가능성에 대한 의견이 오갔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
데이터센터 시장이 현재 공급 확대를 흡수하고 있다(이는 분명히 일어나고 있다). 하지만 공급이 결국 수요를 추월하지 않는다면 놀랄 것이다. 몇 년 안에 오늘보다 훨씬 많은 RAM을 합리적인 가격에 로컬로 가질 수 있기를 여전히 희망한다. 생산이 계속 확대되는데도 AI 데이터센터가 영원히 포화 없이 이를 흡수하는 시나리오는 나에게는 너무 싱귤래리티적이어서 믿지 않는다.
좋아지기 전에 더 나빠질 것이다. 이제 더 많은 기업들이 데이터베이스와의 대화형 상호작용 같은 단순한 작업을 위해 Anthropic과 OpenAI에 터무니없는 돈을 지불하는 것보다 로컬 LLM을 쓰는 편이 낫다는 것을 깨닫고 있다. 나는 가격이 완전히 미쳐 날리기 전에 단순한 에이전틱 작업을 분배할 수 있도록 내 추론 셋업(DGX 2장)을 보완할 RTX 3090을 확보했다.
좋아지기 전에 더 나빠질 것이다. 이제 더 많은 기업들이 데이터베이스와의 대화형 상호작용 같은 단순한 작업을 위해 Anthropic과 OpenAI에 터무니없는 돈을 지불하는 것보다 로컬 LLM을 쓰는 편이 낫다는 것을 깨닫고 있다. 궁금한 점은, 이렇게 되면 고객 기반이 줄고 필요한 연산력도 감소하면서 데이터센터가 중고 장비를 매각하고 구매를 줄이게 되지 않을까 하는 것이다.
아니며, 현재의 데이터센터 구축은 실제 수요가 아니라 투자자 자금으로 움직이고 있기 때문이다. 지금까지 어떤 빅 AI 기업도 신뢰할 수 있는 수익 경로를 보여주지 못했다.
하지만 그 상당 부분은 인프라 지출 때문이다. 그것을 감안하더라도 Anthropic은 수익성의 경계선 바로 위에 머물러 왔다.