heeline-1 님의 블로그

최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 이슈는 ‘딥시크-R1’과 오픈AI의 ‘딥 리서치’입니다. 이 두 기술은 AI의 정의를 다시 쓰고 있으며, 기업들이 동일한 모델을 사용하는 시대가 끝날 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 검색 증강 생성(RAG), 모델 증류, 미세 조정(SFT), 강화 학습(RL) 등의 기술이 더욱 중요해지고 있는 이유를 알아보겠습니다.1. 기업이 같은 AI 모델을 쓰지 않는 시대가 온다?과거에는 많은 기업이 대형 AI 모델 하나를 공유해 사용했습니다. 위의 그림과 같이 이해한다면, 뤼튼 같이 ChatGPT의 API를 공유해서 사용하는 서비스들은 일종의 낚시대입니다. 딥시크의 등장 이후, 각자의 도메인에 최적화된 맞춤형 모델을 쉽게 만들 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 특히, 딥시크-R1은..

오픈AI가 미국 전역에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터를 구축하는 '스타게이트(Stargate)' 프로젝트를 본격적으로 추진하고 있다. 이번 프로젝트는 오픈AI뿐만 아니라 소프트뱅크, 오라클 등이 협력하여 미국 내 AI 인프라를 강화하는 데 초점을 맞추고 있다. 미국 정부도 AI 기술 경쟁력을 유지하기 위한 전략으로 적극적으로 지원하는 것으로 알려졌다.스타게이트 프로젝트, 5000억 달러 규모의 초대형 투자오픈AI의 '스타게이트' 프로젝트는 초기 투자 규모만 1,000억 달러(약 143조 원)이며, 향후 4년 동안 최대 5,000억 달러(약 718조 원)까지 투자가 확대될 예정이다. 이를 통해 미국 전역에 데이터센터를 구축하고, AI 인프라를 확장하는 동시에 수천 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 기..

딥시크 AI, 한 달 만에 경쟁력 하락AI 업계에서 주목받았던 딥시크(DeepSeek)가 출시 한 달 만에 가격 경쟁력을 잃고, 성능 면에서도 오픈 소스 모델들의 추격을 받고 있다는 분석이 나오고 있다. 기존에 가장 큰 강점으로 꼽혔던 저렴한 비용이 더 이상 우위 요소가 되지 않으면서, 혁신성과 영향력 또한 빠르게 감소하는 모습이다.딥시크 모델 제작 비용, 정말 저렴한가?딥시크는 모델 개발 비용을 557만 달러로 발표했지만, 이는 사전 훈련 비용만 포함된 수치이며 인프라 구축 비용은 제외된 것으로 알려졌다. 하드웨어 비용 등을 고려하면 메타(Meta)와 유사한 수준이라는 평가까지 나오고 있다. 즉, 딥시크가 내세운 비용 절감 효과가 실제로는 제한적일 수 있다는 의미다.딥시크 API 요금 인상, 경쟁력 약..

최근 AI 업계에서 화제가 된 '딥시크(DeepSeek)'의 개발 비용과 혁신성에 대한 논쟁이 이어지고 있다. 딥시크의 최신 모델 '딥시크-V3'는 단 557만 달러(약 82억 원)라는 개발 비용으로 제작되었다고 발표되었지만, 이에 대한 반박이 나오면서 논란이 가열되고 있다.딥시크-V3의 진정한 혁신성?앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이는 최근 자신의 블로그를 통해 딥시크에 대한 견해를 밝혔다. 그는 '딥시크-R1'보다 한 달 앞서 출시된 '딥시크-V3'가 더 큰 혁신이라고 평가했지만, 557만 달러라는 개발 비용에는 의문을 제기했다. 또한, 미국의 AI 칩 수출 규제가 여전히 유효하며, AI 산업에서 리소스 투자가 중요하다고 강조했다.아모데이 CEO는 딥시크-V3가 일부 작업에서 미국..

최근 AI 업계에서 캔버스 딥시크(DeepSeek)의 'R1' 모델이 급부상하며 OpenAI의 'o1'과의 비교가 본격적으로 이루어지고 있다. 다양한 벤치마크에서 두 모델이 엎치락뒤치락하며 경쟁을 벌이고 있으며, 특히 사용자 선호도 및 비용 효율성 측면에서도 많은 관심을 받고 있다. 더욱이 적은 개발 비용으로 인해 미국 Ai 시장과 그래픽카드 시장, 특히 엔비디아를 박살냈는데.OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 벤치마크 비교딥시크가 지난 20일(현지시간) 공개한 벤치마크 결과에 따르면, R1은 6가지 테스트 중 3개에서 o1을 앞섰고, o1도 3개에서 우위를 점하며 뚜렷한 승패를 가리기 어려운 상황이다. 주요 테스트 결과는 다음과 같다.딥시크가 우세한 분야AIME (수학 경기대회 문제 테스트)..