무슨 일이 있었나
로컬에서 LLM을 돌리는 게 기술 덕후의 취미에서 실무 도구로 바뀌고 있어. r/LocalLLaMA 커뮤니티가 26만 6500명을 넘겼는데, 이 사람들이 공유하는 사용 패턴을 보면 단순 호기심이 아니라 실제 업무 적용이야. API 비용 제로, 완전한 데이터 프라이버시, 속도 제한 없음 — 이 세 가지가 핵심 동기거든.
왜 중요할까
가장 많이 쓰는 영역은 코딩 보조야. 코드 완성, 리팩토링, 테스트 코드 생성을 Ollama로 로컬에서 돌리면 ChatGPT나 Claude 구독 없이도 일상 코딩의 상당 부분을 커버할 수 있어. 그 다음이 민감 문서 처리 — 회사 기밀 코드나 개인정보가 포함된 문서를 외부 서버에 보내지 않아도 되니까. 문서 생성(코드 주석, API 문서)도 자주 나오는 사용처야.
앞으로 볼 점
시작점은 생각보다 낮아. Llama 3.1 8B를 Ollama로 깔면 8GB RAM이면 충분하고, 토큰당 비용은 말 그대로 $0이야. 부족하면 Qwen3 14B(16GB RAM 필요)나 코딩 전용 모델로 올리면 돼. 다만 솔직히 말하면, 복잡한 추론이나 긴 맥락이 필요한 작업에선 아직 클라우드 API가 낫다. RTX 4060 Ti 기준 40-50만 원의 GPU 구매 비용도 고려해야 하고. 로컬 LLM은 “전부 대체”가 아니라 “일부 작업을 빠르고 싸게” 처리하는 도구로 보는 게 현실적이야.