Google은 개발 환경 내 AI 어시스턴트 통합을 한 걸음 더 나아갔습니다. 약속은 명확합니다: 반복적인 작업을 자동화하고 코드를 제안하여 작업을 가속화하는 것입니다. 그러나 첫 인상은 시스템이 기능적이긴 하지만 주목할 만한 결함을 보인다고 지적합니다. 가장 큰 불편은 RAM 자원에 대한 증가하는 욕구로, 현재 많은 구성에서 부족한 자원입니다.
실시간 컨텍스트 지원의 자원 비용 🤖
이 시스템은 실시간으로 코드 컨텍스트를 분석하여 제안과 자동 완성을 제공합니다. 이 지속적인 프로세스는 언어 모델이 메모리에 로드되고 활성 상태로 유지되어야 합니다. 과부하는 사소하지 않습니다; IDE에 수 기가바이트의 RAM 소비를 추가할 수 있습니다. 여러 프로젝트나 병렬 도구가 있는 환경에서는 지속적인 스왑이나 더 큰 용량의 하드웨어가 필요합니다.
당신의 코드는 맞지만, 그것을 제안하는 AI는 안 맞아 🧠
현대의 역설입니다: CPU의 30%만 사용하는 IDE를 가지고 있지만, 메모리가 고갈되는 이유는 AI 어시스턴트가 운영 체제 자체가 필요로 하는 공간보다 더 많은 공간을 생각하는 데 필요하기 때문입니다. 새로운 규칙은 당신이 쓰는 코드 한 줄당 어시스턴트가 세 개의 백과사전과 npm 라이브러리 전체 목록을 외워야 한다는 것입니다. 아마 다음 단계는 IDE가 클라우드에서 생각을 위한 공간을 임대할 수 있도록 허가를 요청하는 것일 겁니다.