Intelligence Warehouse · 연구
Intelligence Warehouse의 실제 작동 원리
주장을 받아들이기보다는 추론을 확인하고 싶은 사람들을 위해 작성된 아키텍처에 관한 다섯 편의 논문입니다. 각각은 고유한 시드 시뮬레이션이나 구체적인 예제를 가지고 있으며, 가정한 내용을 설명하고, 어디가 틀릴 수 있는지에 대한 원장으로 끝납니다. 모든 그림은 이를 생성한 스크립트에서 재현 가능합니다.
Paper 01·2026년 9월·시드 시뮬레이션, 실제 그래프 빌드
대기업에서 AI가 올바른 답을 찾는 방법
답변은 모델에 도달하는 내용에 따라 결정됩니다. 유사성 검색은 해당 공간을 다른 부서의 거의 중복된 내용으로 채웁니다. 대신에 유형이 정의된 그래프를 걷는 것은 회사와 함께 성장하지 않는 비용으로 올바른 자료에 도달합니다.
21%필요한 규칙 중 고정 예산 검색에서도 살아남습니다
−3.5%그래프가 60배 증가함에 따라 컨텍스트 증가
−50.9%1년 동안 쿼리당 비용
페이퍼 02·2026년 9월·420회로, 12개월
의사결정 규칙은 실제로 어디에 있는가
반복되는 결정에는 기록 시스템이 없습니다. 일부는 기록되고 대부분은 사람들의 머릿속에 남아 있으며 나머지는 사건이 잘못되었을 때만 나타납니다. 3개를 모두 잡는 방법입니다.
81%문서에 포함되지 않은 규칙으로 추적되는 실패
33.5% → 1.9%1년간 개입률
98%12개월차까지 캡처된 규칙서의
논문 03·2026년 9월·200셀 × 52주
기존 모델로 더 나은 의사결정을 만드는 방법
예측은 괜찮지만 여전히 비즈니스를 예상보다 덜 움직이게 합니다. 숫자가 오류 막대 없이 도착하고 다른 팀이 알고 있는 내용을 알 수 없기 때문입니다. 동일한 모델, 더 나은 결정.
±0.0%모델 자체의 변화
−20%연간 결정 비용
−92%첫 번째 행사가 규칙이 된 후 축제 품절
논문 04·2026년 7월·시드 몬테카를로, n=1,000
기업용 AI의 비용이 높은 이유
대부분의 기업 AI는 전체 프로그램을 프롬프트 안에 넣기 때문에 모든 라우팅 단계는 전체 작업 세트에 대한 유료 추론입니다. 대신 일반 코드로 실행하면 청구서 모양이 변경됩니다.
95.97%작업당 처리되는 토큰 수가 적습니다
87.54%기준 캐싱 후 실행 비용 절감
24.8×토큰 처리량 배수
논문 05·2026년 9월·방법론 문서, 작업 예시
각 팀의 존재 목적에서 시작하기
병목 현상은 지능이 아닌 업무 맥락 정립가 문제이며 팀이 어떻게 작동하는지 설명하도록 훈련받은 사람은 아무도 없습니다. 모든 팀에는 목표가 있고 모든 목표에는 단계 목표이 있으며 모든 단계 목표에는 업무 흐름가 있습니다. 거기에서 시작하세요.
3전체 모델의 문
8한 팀을 포착하기 위한 질문
45분목표, 단계 목표 및 업무 흐름
다섯 논문을 연결해서 읽는 방법
다음으로 시작각 팀의 목적. 이는 몇 달이 아닌 며칠 만에 회사의 목표, 단계 목표 및 작업 흐름을 기록하는 방법입니다.의사결정 규칙이 존재하는 곳그런 다음 반복되는 결정 하나를 포착하고 최신 상태로 유지하는 방법을 설명합니다.AI가 정답을 찾는 방법누군가가 실제로 두 사람이 생산한 모든 것에 대해 질문할 때 어떤 일이 일어나는지 다룹니다.
이미 보유하고 있는 모델은 기존 ML을 동일한 그림에 연결하는 것에 관한 것이며 엔터프라이즈 AI 비용이 왜 그렇게 많이 드는가는 그 모든 것의 바탕이 되는 비용 논쟁입니다. 제어 흐름이 토큰이 아닌 일반 코드로 실행될 때 변경되는 사항입니다.
하나만 읽으려면 AI가 정답을 찾는 방법을 읽어보세요. 그것은 내력을 요구하는 주장이고, 나머지 4개 주장은 이를 뒷받침하거나 가격을 책정합니다.