이번 사례는 '범용 기술'의 한계를 '도메인 특화 기술'로 극복한 전형적인 Deep Tech의 승리입니다. 개발자는 기존 알고리즘이 LLM의 구조적 패턴(JSON, 코드, 반복 문구)을 놓치고 있다는 점을 간파했고, 이를 해결하기 위해 Aho-Corasick 알고리즘과 Split-Stream 아키텍처라는 구체적인 기술적 해법을 찾아냈습니다. 이는 단순히 모델의 파라미터를 늘리는 것보다, 데이터의 엔트로피를 이해하고 제어하는 것이 비용 효율적인 AI 서비스를 만드는 데 얼마나 중요한지를 시사합니다.

스타트업 창업자들은 주목해야 합니다. AI 비즈니스의 병목은 이제 모델의 지능(Intelligence)을 넘어, 그 지능을 유지하기 위한 비용(Cost)과 효율(Efficiency)로 이동하고 있습니다. 인프라 비용을 줄이기 위한 데이터 전처리/압축 기술은 단순한 보조 도구가 아니라, 비즈니스 모델의 지속 가능성을 결정짓는 핵심적인 'Cost-Efficiency' 전략이 될 것입니다. 기술적 난도가 높더라도 특정 데이터 패턴을 타겟팅한 최적화 알고리즘을 확보한다면, 이는 강력한 진입 장벽이자 수익성 개선의 치트키가 될 수 있습니다.