AI 기술 도입이 확산되면서 기업들은 AI 운영 비용, 특히 토큰(token) 사용량에 대한 부담을 느끼고 있습니다. 이러한 고민을 해결하기 위해 AI 마케팅 도구 및 에이전트를 제공하는 라이터(Writer)가 새로운 플래그십 모델 팔미라 X6(Palmyra X6)와 함께 에이전트 하네스(agentic harness) 인프라의 대대적인 업그레이드를 발표했습니다. 라이터는 이 새로운 시스템이 기업 고객의 AI 배포 비용을 크게 낮출 것이라고 강조했습니다.
라이터의 팔미라 X6는 Z.ai의 오픈소스 모델 GLM-5.2를 기반으로 후처리 학습을 거쳐 개발되었습니다. 회사는 이 모델과 하네스 인프라 개선을 통해 기본적인 AI 작업에서 고객 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있을 것으로 추정합니다. 특히 라이터 연구진은 최근 논문을 통해 하네스 효율성 개선이 모델 자체의 선택보다 비용 절감에 더 신뢰할 수 있는 방법임을 입증했습니다. 여러 모델에 걸쳐 하네스 효율성을 테스트한 결과, 하네스 변경만으로 평균 40%의 비용 절감 효과를 보였다고 합니다. 이는 하네스가 조직이 실행하는 모든 현재 및 미래 모델에 걸쳐 효율성을 배가시키는 핵심 요소임을 시사합니다.
라이터의 CEO 메이 하비브(May Habib)는 기업들이 다음 벤치마크를 쫓는 것에 지쳐 있으며, 예측 가능한 비용 절감을 원하지만 아무도 이를 제공하지 못하고 있다고 지적했습니다. 그녀는 AI 연구소들이 토큰 사용량을 늘릴 재정적 유인이 있어 고객의 비용 폭증을 야기하고 있으며, 기업이 AI로부터 실질적인 이점을 얻는 방법을 깊이 이해하지 못한다고 비판했습니다. 이번 라이터의 접근 방식은 복잡하고 다단계적인 작업을 더 빠르고 적은 토큰으로 실행하는 데 중점을 두며, 하네스 최적화가 이를 위한 핵심적인 지렛대 역할을 할 것이라는 비전을 제시합니다. 이는 기업들이 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어, AI 시스템의 운영 효율성 최적화에 더 큰 관심을 기울여야 함을 시사하는 중요한 변화로 해석될 수 있습니다.