체스 그랜드마스터가 300달러 구독을 껐다

월 300달러 구독을 40달러로 줄였다

체스 그랜드마스터 비디트 구자라티(Vidit Gujrathi)가 8월 22일 자신의 X 계정에 엔비디아 DGX 스파크를 10일간 써 본 실사용기를 올렸다. 구자라티는 2013년 그랜드마스터 타이틀을 딴 인도 기사로, 2023 FIDE 그랜드 스위스 우승자이자 2024 팀 인도의 체스 올림피아드 금메달리스트다. 체스판 밖에서는 AI 도구를 직접 만들고 실험하는 것으로도 알려져 있다.

그가 밝힌 지출 변화는 이렇다. 기존에는 클로드 코드에 월 200달러, 챗GPT에 월 100달러를 더해 300달러 넘게 썼는데, 로컬 모델 비중을 늘린 뒤에는 챗GPT 20달러와 커서 20달러로 줄였다고 한다. 본인이 직접 밝힌 지출 내역일 뿐 제3자가 검증한 수치는 아니지만, 실제 개인이 로컬 AI로 구독료를 줄인 구체적 사례라는 점은 그대로 남는다.

로컬 모델로는 안 되는 일도 있다

구자라티가 로컬 AI 에이전트 프레임워크 Hermes Agent에서 주력으로 쓰는 모델은 현재 "오르니스(Ornith) 1.5"다. 속도와 그럭저럭 쓸 만한 지능의 균형이 마음에 든다고 밝혔다. 다만 복잡한 작업에는 여전히 프론티어 모델을 더 신뢰한다고 선을 그었다 — 최근에는 Grok 4.6을 실험 중이고, 모바일 앱에서 처리해야 하는 작업은 루나 맥스(Luna Max)를 쓴다. 개인정보를 지키고 싶은 '세컨드 브레인' 업데이트 같은 작업에는 로컬 모델을 우선한다.

즉 로컬 전환은 전부 아니면 전무의 선택이 아니라, 작업 성격에 따라 로컬과 클라우드를 나눠 쓰는 쪽에 가깝다. 구독료를 줄였다고 해서 프론티어 모델을 완전히 끊었다는 뜻은 아니다.

다음 벽은 속도다

구자라티는 Qwen 3.8 27B를 마음에 들어 하면서도 DGX 스파크에서는 초당 20토큰 안팎으로 느려 "사실상 쓰기 어렵다"고 적었다. 그래서 RTX 5090을 추가하거나 스파크를 한 대 더 들이는 방안을 검토 중이라고 밝혔다. 댓글에서 다른 사용자는 Qwen 3.8 27B의 벤치마크 점수가 "실사용보다 벤치마크에 최적화된 것 같다"는 의견을 남겼고, 구자라티도 "양자화 수준에 따라 체감 성능이 달라질 수 있다"는 데 동의했다.

또 하나 남겨둔 질문은 양자화 모델의 벤치마크 신뢰도다. Artificial Analysis 같은 곳에서 발표하는 지능 점수에 흥분하지만, 실제로 로컬에서 돌리는 건 양자화된 버전이라 그 점수가 그대로 재현되는지는 별도로 확인해야 한다는 게 그의 문제의식이다. 아직 답은 없고, DeepSeek Flash 0731을 스파크 한 대로 돌릴 만한지도 추가로 실험해볼 계획이라고 밝혔다.

자주 묻는 질문