■ 딥시크, AI 패러다임을 흔들다
딥시크는 사실상 지난해 12월에 태어나서 (딥시크 V3) 한 달 만에 진화한 뒤 (딥시크 R1) 세계를 경악하게 했다.
일반적인 수준에서 질문에 답하는 능력이 챗GPT나 llama와 같은 미국의 주요 거대언어모델(LLM) AI와 유사한데, 그 성능을 내는 데 들어간 비용이 극도로 적었다는 이유에서다. 우리 돈으로 불과 80억 원 정도를 들여 학습(Training)을 마쳤다고 알려졌다.
물론 의심도 많다. 80억 원은 '학습'에 드는 GPU 구매 비용에 불과하다, 미국 AI들이 학습한 내용을 몰래 훔쳐봤다, 이 모델의 강점은 학습을 마친 뒤 고객에게 서비스할 때 필요한 추론(Inference) 측면의 우수성인데 여기 든 비용은 숨겼다, 의도적으로 누락시킨 학습 이후에 추가로 든 비용이나 막대한 인력들을 고용하는 비용도 감안해야 한다, 실제로 든 돈은 5천억 원 수준에 달할 것이다... 등.
그럼에도 엔비디아 주가가 급락했다. 하루 만에 800조 원이 증발했다. 삼성전자 2.5개가 사라졌다. 왜냐, 미국 AI 기업들이 사용한 엔비디아 최신 칩(H100)에 한참 모자라는 H800을 썼기 때문이다. 엔비디아 최신 칩을 굳이 사지 않아도 AI 구축이 가능하다는 메시지가 아니냐는 의구심이 증폭됐다.
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