로컬 처리의 핵심은 업로드 단계를 없애는 것
큰 원본을 서버에 전송하지 않으면 업로드 대기와 원격 저장 단계를 줄일 수 있습니다. 같은 기기 안에서 파일을 읽고 처리하므로 네트워크가 느리거나 원본이 매우 큰 작업에서 특히 체감 차이가 납니다.
클라우드는 기기 한계를 넘어설 수 있습니다
서버에는 데스크톱보다 큰 GPU, 더 많은 RAM, 장시간 실행 환경을 붙일 수 있습니다. 매우 큰 AI 모델, 팀 협업, 중앙 렌더 팜, 여러 기기 동기화가 필요한 작업은 클라우드 쪽이 자연스러울 수 있습니다.
| 기준 | 로컬 우선 | 클라우드 우선 |
|---|---|---|
| 대용량 파일 | 업로드 없이 즉시 시작 | 업로드 후 서버 처리 |
| 기기 성능 | 사용자 기기에 의존 | 서버 자원 사용 가능 |
| 협업 | 파일 공유를 별도 관리 | 중앙 프로젝트에 유리 |
| 개인 원본 | 원본을 기기에 유지하기 쉬움 | 서버 전송 정책 확인 필요 |
| 대형 AI | 경량/양자화 모델에 적합 | 더 큰 모델 운용 가능 |
하이브리드가 현실적인 경우가 많습니다
예를 들어 원본 영상 편집과 SRT 수정은 로컬에서 하고, 팀 리뷰 링크나 대형 생성 AI만 클라우드를 사용할 수 있습니다. 중요한 것은 “웹이니까 서버”, “AI니까 클라우드”라고 자동으로 가정하지 않고 어떤 데이터가 어디로 가는지 기능별로 구분하는 것입니다.
No Limit의 선택
No Limit은 반복 변환, Timeline 편집, SRT, QC처럼 브라우저에서 의미 있게 수행할 수 있는 작업을 로컬 우선으로 둡니다. 일부 기능에 필요한 런타임이나 AI 모델 파일은 네트워크에서 내려받을 수 있지만, 프로그램을 받는 것과 사용자의 원본 미디어를 추론 서버로 보내는 것은 다른 흐름으로 구분합니다.
작업 전에 물어볼 네 가지
- 원본 파일이 얼마나 크고 업로드 시간이 부담스러운가?
- 현재 기기의 RAM·GPU·저장공간으로 처리 가능한가?
- 다른 사람과 같은 프로젝트를 실시간으로 공유해야 하는가?
- 원본 파일이 외부 서버로 나가도 되는가?