사의 이름을 세계에 알리는 계기가 > 자유게시판

다음에 내놓은딥시크-V3과 딥시크-R1은 이 회사의 이름을 세계에 알리는 계기가 됐습니다.

그는 해당 모델이 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자신했습니다.

더욱이 이 회사는 그동안 미국 주요 기업들이 AI 모델 개발에 들인 비용보다 훨씬 적은 돈으로 자사의 모델을.

28일 업계에 따르면딥시크는 지난해 말 대형언어모델(LLM) 'V3'를 공개한 데 이어 지난 20일(현지시간)에는 복잡한 추론 문제에 특화한 AI 모델 'R1'을 새롭게 선보였다.

딥시크의 AI 모델이 챗GPT 등과 비슷한 성능을 선보이는 것은 물론이고V3모델에 투입된 개발 비용이 557만6천달러(약 78억8천만원)에 그쳤다는.

28일 주요 투자기관에 따르면,딥시크의V3모델은 280만 GPU 시간으로 훈련 비용 약 500만 달러가 소요된 것으로 추정된다.

이는 메타(Meta)의 모델 훈련 비용 대비 약 20분의 1 수준이다.

제프리스(Jefferies)는 이를 AI 기술 ROI(투자 대비 수익률) 개선의 전환점으로 평가했다.

'V3' 등딥시크가 내놓은 AI 모델이 엔비디아의 최신 칩보다 성능이 떨어지고 저렴한 칩을 사용했는데도 빅테크의 최신 모델과 비슷하거나 오히려 능가하는 성능을 내고 있는 것이다.

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딥시크의 '저렴한' AI 모델 개발 방식이 확산한다면 엔비디아가 그동안 비싼 최신 AI 칩을 앞세워 올렸던 막대한 매출과.

딥시크는 지난해 12월 출시한 AI 모델 '딥시크-V3'의 개발비가 약 80억 원에 불과했다고 밝혔다.

딥시크는 엔비디아가 중국 수출 목적으로 개발한 저사양 칩 H800을 활용해 AI를 훈련시키는 방식을 선택했다.

딥시크의 파격적인 행보에 AI 산업의 기존 질서가 흔들린다는 평가가 나온다.

이 보고서는딥시크의 'V3' 모델에 투입된 개발 비용이 557만6천달러(약 78억8천만원)에 그쳤다는 내용을 담았다.

AI 모델 훈련에는 엔비디아가 중국 수출용으로 성능을 낮춰 출시한 H800 칩이 쓰였다.

오픈AI 경쟁사인 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 앞서 AI 모델 하나를 개발하는 데 1억 달러(약.

딥시크는 지난달 오픈AI의 ‘GPT-4o’와 비슷한 성능을 지닌 ‘딥시크-V3’를 출시하고 이를 오픈소스로 공개했는데, R1 역시 누구나 소스 코드를 열람하고 수정·배포할 수 있는 오픈소스로 공개했다.

2023년 5월 설립된 딥시크는 현재 AI 기술에서 앞서 있는 미국 기업보다 훨씬 적은 비용으로 유사한 수준의.

첫 번째 모델인 '딥시크 코더'를 시작으로, 2024년에는 '딥시크-V2'와 '딥시크-V3' 모델을 연이어 출시하며 글로벌 AI 경쟁에 뛰어들었다.

최신 추론 모델인 '딥시크-R1'은 미국 수학 경시대회 벤치마크에서 오픈AI 모델보다 높은 점수를 기록하며 기술적 우위를 증명했다.

량원펑은 단순한 개발자를 넘어 전략적.

실리콘밸리 빅테크들보다 훨씬 적은 개발비로 그에 필적하는 성능을 갖췄다는 평가를 받은 딥시크의 최신 AI모델딥시크-V3의 경우, 딥시크 창업자 량원펑(梁文鋒)을 비롯한 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 개발을 이끌었다.

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그러나 중국의 스타트업딥시크가 AI 모델 'V3'를 시장에 내놓으면서 엔비디아의 성장세에 제동이 걸렸다.

딥시크는 AI 모델 개발에 557만6000달러(약 78억8000만원)를 투입, 엔비디아의 최신 칩보다 성능이 떨어지고 저렴한 칩을 사용한 것으로 확인됐다.

그럼에도 빅테크의 최신 모델과 비슷하거나 오히려.