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최근 LLM 쪽으로 관심이 많아지면서 로컬 구동 환경 이야기가 진짜 뜨겁더라고. 솔직히 처음엔 클라우드 인프라가 모든 걸 다 해결해 줄 거라고 막연하게 생각했어. 그냥 API 호출 몇 번 하면 끝나는 거니까, 서버 관리 같은 건 신경 쓸 필요 없으니까. 이게 제일 편하잖아. 근데 요즘 로컬 LLM들 성능이 워낙 좋아지고 모델 사이즈도 점점 합리적으로 변하면서 생각이 좀 바뀌는 중이야. 예전처럼 무조건 AWS나 Azure에 올리고 쓰는 게 정답이 아닌 것 같아. 특히 보안이나 레이턴시 같은 부분에서 로컬 환경의 메리트가 확 올라오는 거 느껴져. 민감한 데이터를 다룰 때, 외부 클라우드에 데이터 빼돌릴 걱정 안 해도 되니까 개발자 입장에선 엄청 큰 장점이지. 근데 이게 완전히 클라우드가 죽는다는 건 아닌 것 같아. 오히려 역할 분담이 바뀌는 느낌? 아주 거대하고 복잡한 트레이닝이나 수많은 사용자에게 실시간으로 서비스를 제공해야 하는 메인 프로덕션 환경은 여전히 클라우드가 압도적일 거야. 대신, 개인화된 AI 에이전트나 특정 워크플로우에 깊숙이 내장되는 형태로는 로컬 LLM이 대세가 될 것 같아. 내 생각엔 개발 방식 자체가 좀 바뀔 듯. 예전에는 '어떻게 하면 클라우드 리소스를 효율적으로 쓸까'가 큰 고민이었다면, 이제는 '이 작업은 온디바이스(또는 로컬)에서 처리할 수 있을까? 아니면 클라우드로 보낼 가치가 있는 데이터일까?'를 먼저 판단하는 게 중요해질 것 같아. 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 모델 경량화나 양자화 같은 쪽에 더 신경 써야 되는 시점이 온 거지. 커리어 관점에서 보면, 이 트렌드를 놓치면 안 될 것 같아. 그냥 API 쓰는 개발자가 아니라, '어떻게 하면 이 AI를 사용자 환경에 가장 효율적으로 녹여낼까'를 고민하는 엔지니어가 되어야 할 듯. 영어 면접 볼 때도 이런 최신 기술 동향을 깊이 있게 논할 수 있어야 진짜 실력 있다고 보지 않을까 싶네. 공부할 게 정말 많아진 느낌이야...