Amazon, 새로운 Nova AI 모델 시리즈로 LLM 가격 경쟁 재점화

Amazon, 새로운 Nova AI 모델 시리즈로 LLM 가격 경쟁 재점화

생성 AI의 진화하는 풍경: Amazon의 Nova Family 등장

지난 2년 동안 Amazon의 생성 AI 부문에서의 입지는 Google과 Microsoft와 같은 경쟁사에 의해 가려졌습니다. Google은 Gemini 모델 제품군을 통해 발전했고 Microsoft는 OpenAI 기술에 대한 독점적 접근을 활용했지만 Amazon은 최근 새로운 Amazon Nova 기반 모델 제품군을 출시하면서 인상적인 가격 대비 성능 비율을 자랑하며 진전을 이루었습니다.

경쟁적인 가격 전쟁: Google vs. OpenAI

5월 이후, Google과 OpenAI 간의 상당한 가격 전쟁이 전개되어 개발자를 위한 대규모 언어 모델(LLM)의 접근성과 매력에 영향을 미쳤습니다. 아래는 이 치열한 경쟁에서 주요 가격 조정을 개략적으로 보여주는 타임라인입니다.

  • 5월: 구글은 제미니 1.5 플래시 모델을 공개했습니다. 이 모델은 입력 토큰 100만 개당 0.35달러, 출력 토큰 1.05달러라는 전략적 가격으로 책정되어 경쟁사보다 비용 효율적으로 포지셔닝되었습니다.
  • 6월: OpenAI는 GPT-4o Mini를 출시하며 대응했습니다. GPT-4o Mini는 제미니의 가격보다 100만 개의 입력 토큰당 0.15달러, 100만 개의 출력 토큰당 0.60달러로 깎았습니다.
  • 8월: Google은 Gemini 1.5 Flash 모델의 가격을 약 80% 인하하여 현재 입력 토큰 100만 개당 0.075달러, 출력 토큰 100만 개당 0.30달러로 가격을 책정했습니다. 이는 OpenAI의 GPT-4o Mini보다 약 50% 저렴합니다.
  • 8월: OpenAI는 GPT-4o 가격을 100만 입력 토큰당 2.50달러, 100만 출력 토큰당 10.00달러로 조정했고, Gemini 1.5 Pro 모델은 100만 입력 토큰당 3.50달러, 100만 출력 토큰당 10.50달러로 책정되었습니다.
  • 9월: 구글은 제미니 1.5 프로 모델의 가격을 다시 인하하여, 입력 토큰 100만 개당 1.25달러, 출력 토큰 100만 개당 2.50달러로 책정했습니다.
  • 10월: Google은 지금까지 가장 저렴한 AI 모델인 Gemini 1.5 Flash 8B를 출시했습니다. 가격은 100만 개의 입력 토큰당 0.0375달러, 100만 개의 출력 토큰당 0.15달러입니다.

Amazon Nova: 경쟁에 합류하다

Amazon은 Nova 제품군을 출시하면서 현재 진행 중인 LLM 가격 전쟁에서 경쟁 우위를 확보하고자 합니다. 이 회사는 Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite, Amazon Nova Pro로 구성된 Nova 모델이 Amazon Bedrock을 통해 제공되는 경쟁사의 동급 제품보다 최소 75% 저렴하다고 주장합니다. 이러한 새로운 모델의 가격 세부 정보는 다음과 같습니다.

  • Amazon Nova Pro: 이 플래그십 모델은 100만 개의 입력 토큰당 0.80달러, 100만 개의 출력 토큰당 3.20달러로 제공되며, 이는 OpenAI의 GPT-4o 비용의 1/3에 불과합니다.
  • Amazon Nova Lite: 100만 개의 입력 토큰당 0.06달러, 100만 개의 출력 토큰당 0.24달러에 가격이 책정된 이 모델은 예산 친화적인 옵션으로 자리매김했습니다.
  • Amazon Nova Micro: 보급형 모델은 Google의 가장 저렴한 옵션인 Gemini Flash 8B보다 가격이 저렴하며, 입력 토큰 100만 개당 0.035달러, 출력 토큰 100만 개당 0.14달러입니다.

시장 역학에 대한 반성

생성 AI 시장은 빠르게 진화하고 있으며, Amazon, Google, OpenAI와 같은 주요 업체 간에 상당한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 가격 인하는 최종 사용자에게 이롭고, 이 치열한 환경을 헤쳐 나가려는 소규모 AI 스타트업의 운영을 잠재적으로 방해할 수 있습니다. 상황이 변화함에 따라 AI 부문의 이해 관계자들은 시장 관련성을 유지하기 위해 전략적으로 적응해야 할 것입니다.

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