딥시크 심층분석…인공지능(AI) 산업에 미칠 영향은?

딥시크의 출현은 인공지능(AI) 산업에 큰 충격을 던졌다. 이에 딥시크의 컴퓨팅 파워 (연산 능력) 수요칩 시장기술 혁신엣지 인텔리전스수출 규제투자 논리소프트웨어 생태계오픈 소스 생태계중국 기술 자산 평가 등에 미치는 영향을 심층 분석했다.

컴퓨팅 파워에 대한 영향 딥시크 V3 기술 보고서에 따르면, V3 모델의 훈련에는 총 278.8만 GPU(컴퓨터 그래픽 처리장치) 시간이 필요하다. 즉 278.8만 시간 동안 GPU를 사용해야 한다는 의미로 2048개의 H800 GPU 클러스터에서 약 2개월 동안 훈련하는 것과 같다.

총 비용은 약 557.6만 달러로, 메타에서 개발한 라마 3 시리즈 모델의 훈련 시간인 3930만 H100 GPU 시간의 약 7%에 불과하다. 딥시크가 컴퓨팅 파워에 미치는 영향은 장단기로 구분해서 살펴봐야 한다.

우선 단기적으로는 관련 수요를 억제할 것으로 보인다. 딥시크의 저비용 고효율 훈련 방식이 AI 훈련을 위한 컴퓨팅 파워 수요를 떨어뜨린다는 의미다.

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