<div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-link="https://cafe.daum.net/subdued20club" data-link-newwindow="_blank"><a href="https://cafe.daum.net/subdued20club" target="_blank" class="ke-link"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/c66b4a1a23c64192bd183f48a1868843d96257d5" width="288" height="288" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/c66b4a1a23c64192bd183f48a1868843d96257d5" data-origin-width="1024" data-origin-height="1024"></a></div><p style="text-align: center;">출처: 여성시대 pedo.rapist.abuser<br><br></p><div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/af438bb3f3f78dedd907c00abeaa4ec4078276a8" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/af438bb3f3f78dedd907c00abeaa4ec4078276a8" data-origin-width="572" data-origin-height="680"></div><p style="text-align: left;"><br></p><div class="figure-html" data-ke-type="html" data-source="<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ko" dir="ltr">Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown<br><br>1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.<br><br>OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해…</p>&mdash; 돈스 (@dons_korea) <a href="https://twitter.com/dons_korea/status/1883750701664534819?ref_src=twsrc%5Etfw">January 27, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>"><div data-ke-class="article"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ko" dir="ltr">Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown<br><br>1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.<br><br>OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해…</p>— 돈스 (@dons_korea) <a href="https://twitter.com/dons_korea/status/1883750701664534819?ref_src=twsrc%5Etfw">January 27, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div></div><p style="text-align: left;"><br><br><br>Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown<br><br><br><b>1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.</b><br><br>OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.<br><br><br><br><b>2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.</b><br><br>“ㅋㅋㅋ 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”<br>그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.<br>그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 충격을 받았습니다.<br><br><br><br><b>3/ 어떻게 가능했을까요?</b><br><br>그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.<br>전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.<br><br>DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.<br><br><br><br><b>4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.</b><br><br>일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.<br><br>반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.<br><br>수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.<br><br><br><br><b>5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.</b><br><br>한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.<br><br><br><br><b>6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.</b><br><br>DeepSeek은 6710억 개의 파라미터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.<br><br>마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.<br><br><br><br><b>7/ 결과는 놀랍습니다:</b><br><br><span style="color: #ee2323;"><b>• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러</b></span><span style="color: #ee2323;"><b><br></b></span><span style="color: #ee2323;"><b>• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대</b></span><span style="color: #ee2323;"><b><br></b></span><span style="color: #ee2323;"><b>• API 비용: 95% 절감</b></span><span style="color: #ee2323;"><b><br></b></span><span style="color: #ee2323;"><b>• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능</b></span><br><br><br><br><b>8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”</b><br><br><b>놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.</b><br>누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.<br><br>마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.<br><br><br><br><b>9/ 왜 중요한가요?</b><br><br><span style="color: #ee2323;"><b>이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.</b></span><br><br>이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.<br><br>좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.<br><br><br><br><b>10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.</b><br><br><span style="color: #ee2323;"><b>그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.</b></span><span style="color: #ee2323;"><b><br></b></span><span style="color: #ee2323;"><b><br></b></span><span style="color: #ee2323;"><b>하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다면… 문제는 명확합니다.</b></span><br><br><br><br><b>11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.</b><br><br>한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.<br><br><br><br><b>12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.</b><br><br>기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.<br><br>DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.<br><br><br><br><b>13/ 그 영향은 큽니다:</b><br><br>• AI 개발이 더 접근 가능해짐<br>• 경쟁이 급격히 증가<br>• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임<br>• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감<br><br><br><br><b>14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않을 것입니다.</b><br><br>그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.<br><br><span style="color: #ee2323;"><b>그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.</b></span><br><br><br><br><b>15/ 마지막 생각:</b><br><br>이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.<br><br>마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.<br><br>AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.<br>이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다. <br><br><br><br><br><br></p><div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/46f976e06b82f5eb27b3ecc49799b017d38c244e" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1IHuH/46f976e06b82f5eb27b3ecc49799b017d38c244e" data-origin-width="1024" data-origin-height="1398"></div><div class="figure-html" data-ke-type="html" data-source="<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ko" dir="ltr">엔비디아 생각보다 더 심각한거구나…<br>중국이 엔비디아 저성능 칩 2000개를 이용해 <br>고성능 칩을 사용한 급의 AI 딥시크를 제작<br>=&gt; AI산업에서 중저가 칩을 사용해도 충분한 성능의 AI를 만드는 것이 가능하게 된 것<br>=&gt; 엔비디아 고성능 칩의 필요성이 감소되어 엔비디아의 AI산업에서의 점유율이 하락</p>&mdash; PryingFan🍳 (@Prying_Fan) <a href="https://twitter.com/Prying_Fan/status/1883887692360147024?ref_src=twsrc%5Etfw">January 27, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>"><div data-ke-class="article"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ko" dir="ltr">엔비디아 생각보다 더 심각한거구나…<br>중국이 엔비디아 저성능 칩 2000개를 이용해 <br>고성능 칩을 사용한 급의 AI 딥시크를 제작<br>=> AI산업에서 중저가 칩을 사용해도 충분한 성능의 AI를 만드는 것이 가능하게 된 것<br>=> 엔비디아 고성능 칩의 필요성이 감소되어 엔비디아의 AI산업에서의 점유율이 하락</p>— PryingFan🍳 (@Prying_Fan) <a href="https://twitter.com/Prying_Fan/status/1883887692360147024?ref_src=twsrc%5Etfw">January 27, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div></div><p style="text-align: left;"><br><br><br></p><hr data-ke-style="style5"><p style="text-align: left;"><br><br><br>오늘 딥시크 써봤는데 성능이 엄청 대단하진 않음<br>그리고 중국 것이기도 하니까 정보 유출 우려해서<br>챗지피티 쓰면 그냥 그거 쓰면 됨<br><br>근데 딥시크vs미국AI -> 뒷단에서 소모되는 비용의 격차가 어마어마하게 크다는 사실이 지금 AI 주식시장 변동의 주 요인 ㅇㅇ<br><br><br><br><br><br></p>
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그.. 중국이 저런다고 우리나라는 지금 기회도 아님.. ㅋ.. ai로는 저 둘 사이에 끼지도 못 해. 중국이 ai에 돈 푸는동안 우리나라 취업도 안 되고 알앤디 예산 삭감하고 한참 부족함ㅋㅋㅋ 우리나란 이미 늦었음. 진작에 ai 개발에 투자했었어야했는데 투자는 개뿔..ㅎ
ㅅㅂ ㅠ내 주식
그.. 중국이 저런다고 우리나라는 지금 기회도 아님.. ㅋ.. ai로는 저 둘 사이에 끼지도 못 해. 중국이 ai에 돈 푸는동안 우리나라 취업도 안 되고 알앤디 예산 삭감하고 한참 부족함ㅋㅋㅋ 우리나란 이미 늦었음. 진작에 ai 개발에 투자했었어야했는데 투자는 개뿔..ㅎ
22 ai는 무슨 ...
우리나라 AI 기술은 중국 미국 못따라가 진짜 한참 멀었어 ㅆㅂ
궁금해서 딥시크 써봤는데 챗지피티 무료버전보다 훨씬 좋음…괜히 트럼프가 중국견제하는게아닌듯
와 근데 너무 단기간에 따라잡았는데 너무 충격이야
하 세상에 똑똑한 사람들 왤케 많냐 우리나라 힘조
와진짜 세상변화 개빨라 울나라 어케 도태되고잇다고요 ㅅㅂ
우리나라는 투자도 안하잖아 ㅋㅋ.. 예견 된 일이지 뭐..
이야……그냥 모두 무조건 하드웨어 양적경쟁하며 그걸 당연하게 생각했는데 아예 제로포인트에서 형식을 바꿔 에너지를 아낄 생각한게 멋지다 이게 혁신이지 200명..와 근데 그게 생물학에서 영감을 받은거래 인간은 뇌를 100센트 쓰지 않는거에서
Gpu 사용량 감소한거면 환경오염도 덜되는건가??
엥비 마이나스됏네 ㅎ
심지어 오픈소스.. 와 대단한 일이다 일은..
5/ 궁금하다
필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했다고하면 어쨌든 더 많은 데이터를 학습하고. 모든 걸 다 알아야 하지 않아????
진짜 창의적이네 ㅋㅋㅋㅋ게다가 딥시크 오픈소스했다니까 오픈ai한테 우린 니네꺼 안배꼈다는거 증명도됐음.
우리나라 미래가 걱정되긴 하네… 쩝
와.. 개신기하다..우리나라도 힘내봐ㅠ
이미 앞서나간지는 오랜디 뭐..ㅜ
우리나라가 맨날 반공 공산당 어쩌구하니 실체를 못본거임...ㅠ
체제유지하면서도 중국이 세계경제 압도한지는 오래야...ㅜ
살려조요 ㅠㅠ
대단하다,,
우리나라는 투자를 전혀 안해 "그래서 이걸로 돈 얼마나 벌수있는데?"로 귀걸돼서ㅋㅋ 진짜 모든 기술력이 우리가 다 뒤쳐지고 있어...인구수가 많으니 그만큼 재능있는 사람도 엄청 많고 자본도 많아서 절대 못따라가...
부동산때문에 윤석열 뽑은 한국은...정말 낄 자리가 없겠군
우리나아 우짜냐
중국 대단 하기는 하다.. 엔비디아 본장 까봐야 알겠네 일단 보류
오 엔비디아 회복하긴 큰일났네
와 이런 거였구나
어후...무섭네...
우리에겐 변곡점이 있을까
우리나라는 이미 도태됨 미국이나 중국이 내 노후를 책임지겠지 주식이나 사놓는게 답인듯
와 중국이 해내네
우리나라어째..
와 엔디비아 ㅁㅊ
중국 싫다 ㅠ
헐..
천재다 기발하다 언젠간 될거였겠지만 일케 빠를줄은몰랏어..;
진짜 대단하다..
와
오ㅓ 존나 대단하긴하다........
헉...이런거였구나 난리난게
환경 오염 줄어들겠네 ai가 존나 파괴한다며
읽어보니까 진짜 세상 보는눈이 확 넓어지는 느낌이고 여시들 댓 진짜 똑똑하다 들어서 알고는 있었는데 생각을 많이 하게 되네
트럼프가 중국에 칩 수출하는거 막기 전에 엔비디아가 딥시크에 얼른 팔았다던데 그럼 엔비디아는 자기 발목 자기가 잡은 건가??
이야 이런 이유였구나...
오