$20 AI 스택 오류 (그리고 왜 스케일에서 깨지는가)

Source: Dev.to

저렴한 스택이 나쁜 스택은 아니다

당신이:

• 웹사이트를 구축하고 있다면
• MVP를 출시하고 있다면
• 아이디어를 검증하고 있다면
• 클라이언트 작업을 하고 있다면
• 빠르게 실험하고 있다면

경량 스택, 호스팅 플랫폼, 종량제 API는 환상적이다. 다음에 초점을 맞추라:

• 속도
• 낮은 마찰
• 최소 비용
• 빠른 반복

그것에 잘못된 점은 없다.

비용 곡선이 바뀔 때

단일 제품, 프론트엔드, 혹은 일회성 MVP를 만들다 멈추고 다음을 구축하기 시작하면:

• 시스템
• 인프라스트럭처
• 생태계
• 장기 운영 AI 제품
• 로컬 + 하이브리드 배포
• 오프라인 지원 소프트웨어
• 다중 에이전트 아키텍처
• 주권 데이터 레이어

질문은 **“가장 저렴하게 배포하는 방법은?”**에서 **“5년 후에 내가 소유하고, 제어하며, 의존하게 될 것은 무엇인가?”**로 바뀐다.

플랫폼 편의성에는 한계가 있다

대부분의 호스팅 AI 플랫폼은 다음에 최적화되어 있다:

• 데모
• 빠른 산출
• 짧은 피드백 루프

하지만 다음에는 최적화되지 않는다:

• 장기 자율성
• 아키텍처 유연성
• 규모에 따른 비용 예측 가능성
• 오프라인 혹은 엣지 사용
• 규제 대응력
• 깊은 커스터마이징
• 토큰 한도 제거

이 제한은 $20 / 월에서는 눈에 띄지 않는다. 다음 상황에서 드러난다:

• 사용량이 증가할 때
• 모델이 바뀔 때
• 가격이 변동될 때
• API가 제한될 때
• 기능이 차단될 때
• 플랫폼이 기능을 종료할 때

그때 “저렴함”이 취약해진다.

일부 빌더가 (의도적으로) 더 많이 쓰는 이유

일부는 초기 비용을 더 들여서:

• 배포를 직접 소유하고
• 데이터를 직접 제어하고
• 필요할 때 로컬에서 모델을 실행하고
• 로컬 + 클라우드 추론을 혼합하고
• 공급업체 락인을 피하고
• 속도보다 장기성을 설계하고

이렇게 하면:

• 여러 도구 사용
• 맞춤형 인프라 구축
• 초기 비용 상승
• 초기 속도 감소

하지만 동시에 얻는다:

• 예기치 않은 한도 없음
• 강제 마이그레이션 없음
• 플랫폼 의존성 패닉 없음
• 나중에 발생할 존재론적 가격 위험 없음

더 낫다·못하다가 아니라, 단지 다른 최적화 목표일 뿐이다.

두 빌더, 두 가지 타당한 경로

빌더 A

• 빠르게 배포한다
• 비용이 거의 들지 않는다
• 많은 MVP를 만든다
• 호스팅 도구를 사용한다
• 플랫폼 의존성을 받아들인다

빌더 B

• 처음엔 느리게 움직인다
• 초기 비용을 더 많이 지불한다
• 데모가 아닌 시스템을 만든다
• 소유권을 우선시한다
• 장기 게임을 설계한다

두 경우 모두 합리적이며, 서로 다른 문제를 해결하고 있다. 직접 비교하는 것은 실수이다.

누군가 “$60 / 월 이상을 왜 내는지 이해가 안 된다”고 말한다면, 정직한 답은 “그들은 다른 것을 만들고 있기 때문이다.” 더 크거나 더 좋다는 것이 아니라, 범위와 의도가 다를 뿐이다.

그 경계를 넘으면 비용 곡선은 평탄하지 않게 되고, 그렇지 않다고 가장하면 나쁜 아키텍처 결정을 초래한다.

마무리 생각

스택이 저렴하고 필요한 모든 것을 수행한다면—축하한다, 제대로 하고 있다.

마찰, 한도, 혹은 의존성 불안이 점점 느껴진다면… 그것은 도구의 실패가 아니다. 당신이 해결하려던 문제를 이미 초과했음을 나타낸다.