기존 단일 초거대 LLM(GPT, 클로드 등)과 Sakana AI의 집단지성 모델(Fugu, Marlin)이 실무에서 어떻게 다르게 체감되는지 가성비와 워크플로우 관점에서 보기 쉽게 표로 정리해 드립니다. 📊 기존 LLM vs Sakana AI 비교표비교 항목기존 단일 LLM (예: GPT-4o, 클로드 Fable 5)Sakana AI 집단지성 (Fugu Ultra / Marlin)핵심 아키텍처하나의 거대하고 무거운 AI 모델 (Monolithic)지휘자 AI(7B)가 상황에 맞춰 소형 전문 AI 풀(Pool)을 유기적으로 제어주요 활용 목적단발성 질의응답 및 즉각적인 어시스턴트• 코드 한 줄 검수, 일상 대화, 텍스트 빠른 요약자율적 장기 업무 대행 (Agentic Workflow)• 기술 분석, 논..

Sakana AI의 집단지성 AI가 가진 강점과 현재 상황, 그리고 왜 오픈AI나 구글 같은 거인들이 이 방식을 쓰지 않는지에 대해 핵심을 명쾌하게 짚어드리겠습니다.1. 기존 빅테크(LLM)들은 왜 이 방식을 안 할까?가장 큰 이유는 "이미 가본 적이 없고, 가진 무기가 다르기 때문"입니다. 비유하자면, 거대 함대를 가진 국가(오픈AI, 구글)와 게릴라 전술을 펴는 특공대(Sakana AI)의 차이입니다. 인프라의 저주 (이미 부은 돈이 너무 많다): 빅테크 기업들은 수조 원을 들여 대규모 데이터 센터를 짓고 엔비디아의 최고급 GPU를 수만 개씩 사들였습니다. 그들이 가장 잘하는 것은 "돈과 컴퓨팅 파워를 쏟아부어 무식하게 큰 모델을 만드는 것(Brute Force)"입니다. 이미 구축된 인프라의 뽕(?..