본 논문은 저고도 경제(LAE)에서 대규모 인공지능 모델(LAIM)의 활용을 위한 새로운 시스템 아키텍처와 실행 파이프라인을 제안한다. LAIM의 높은 연산 및 저장 요구량과 LAE의 제한된 자원 간의 차이, 실험실에서 훈련된 LAIM과 동적인 물리적 환경 간의 불일치, 그리고 기존의 분리된 감지, 통신, 계산 설계의 비효율성 등의 문제점을 해결하기 위해 계층적 시스템 아키텍처와 작업 지향적 실행 파이프라인을 제시하고, 실제 사례 연구를 통해 검증한다. 또한 향후 연구를 위한 과제들을 제시한다.