딥시크란 무엇하는 회사인가?
딥시크는 중국에 본사를 둔 인공지능(AI) 스타트업으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 회사입니다. 딥시크는 최근에 자체 개발한 “딥시크-V3″라는 AI 모델을 발표하며 세계적으로 큰 주목을 받았습니다. 특히, 딥시크는 단 6백만 달러의 비용으로 모델을 개발하여, 경쟁사들이 수억 달러를 쓰는 것에 비해 훨씬 저렴하게 성공을 거두었습니다. 이 저비용 성공의 핵심은 고가의 하드웨어에 의존하지 않고도 효율적인 학습을 가능하게 한 독창적인 접근법에 있습니다. 이런 이유로, 딥시크는 AI 분야에서 후발주자들에게 희망을 주면서도, 기존 강자들에게 위협이 되는 존재로 평가받고 있습니다.
딥시크가 사용하는 GPU는?
딥시크의 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하기 위해 GPU를 사용하지만, 고가의 엔비디아(Nvidia) GPU에 의존하지 않는다는 점이 특징입니다. 딥시크는 중저가 GPU를 활용하여 효율적인 모델 학습을 이루어냈습니다. 이 전략은 AI 개발 비용을 대폭 절감할 수 있었던 주요 요인으로 평가됩니다. 딥시크의 성공은 반드시 고가의 하드웨어가 아니어도 AI 모델을 효과적으로 개발할 수 있음을 증명한 사례로, AI 산업에서 기존의 비용 구조를 재검토하게 만드는 계기가 되었습니다.
후발주자에게 GPU는 무엇?
AI 모델을 개발하려면 대규모 데이터를 처리할 수 있는 강력한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. GPU는 병렬 연산에 특화되어 있어, AI 모델의 학습 속도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 딥시크는 고성능 GPU가 아니더라도 중저가 GPU로도 충분히 경쟁력 있는 AI 모델을 개발할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 후발주자들에게 고가의 장비에 의존하지 않고도 창의적인 방법으로 비용을 절감하면서 성공할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 딥시크의 사례는 후발주자들에게 GPU의 선택과 활용 방식이 얼마나 중요한지를 다시금 상기시키는 동시에, 새로운 길을 제시하고 있습니다.
Nvidia에 삼성전자가 HBM을 납품한다면, 이번 딥시크 사태의 여파는?
엔비디아가 사용하는 GPU에는 HBM이라는 고속 메모리가 탑재되는데, 이는 GPU의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 삼성전자는 HBM을 제조하는 주요 업체 중 하나로, 엔비디아에 HBM을 공급하는 경우가 있습니다. 하지만 딥시크는 엔비디아의 GPU를 대량으로 구매하지 않고도 성공적인 모델 개발을 이루어냈습니다. 이로 인해 엔비디아의 GPU가 꼭 필수적이지 않다는 점이 입증되면서, GPU 시장과 관련 산업에 새로운 파장을 일으킬 가능성이 있습니다. 만약 엔비디아와 삼성전자가 협력을 강화하더라도, 딥시크의 사례는 AI 개발 비용을 절감하고 기술 접근성을 높이는 데 중저가 하드웨어의 역할을 강조하게 될 것입니다. 이는 삼성전자가 AI 반도체 시장에서 새로운 기회를 모색할 가능성도 열어줍니다.
