<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>
<!-- -->
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
와….
오 엔비디아 회복하긴 큰일났네
와 이런 거였구나
한국에 돈도 없고 인재도 없고 있어도 못써먹는데 어케해요
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...
대박이다 똑똑하긴 하다 발상의 전환 대단하네.. 우리도 빨리 공대 키우자ㅠㅠㅠㅠ
오