[언더스탠딩] 딥시크, 저비용 구조인가? (강병호 대표)

딥시크, 저비용 구조인가?

557만 달러(80억원)에 빠진 비용.

모델 구조 연구 비용.

적정 파라미터 탐색 비용.

인건비.

인프라 유지보수비.

좋은 모델 연구를 위한 다양한 비용.

(어떤 파라미터가 좋은지 연구하고 실험하는 비용)

딥시크, GPU를 어떻게 확보했나?

AI 반도체 수출 규제 환경에서 합법적으로 고성능 GPU를 확보하는 방법.

엔비디아 주가 변동은 '딥시크 쇼크' → 'AI 반도체 규제 강화' → '엔비디아 매출 저하'

중국 기업에 GPU를 덜 팔게 될 수 있고 중국 기업에

고성능 GPU가 들어간 클라우드 임대가 줄어들 수 있다?

딥시크는 저비용 구조인가?

(연구개발비+인프라비)

미국은 프론티어, 중국은 패스트 팔로워.

GPU를 어떻게 확보했나?

AI 반도체 수출 규제 환경에서 합법적으로 GPU를 확보하는 방법.

딥시크가 이미 가지고 있던 것.

중국 기업이 고성능 GPU를 확보하는 방법.

- 제3자 임대, 클라우드 서비스 활용(AWS, GCP, 엔비디아 클라우드 등

미국 규제 상황에서도 허용되는 절차.

- 중국 기업이 고성능 GPU 쓰려면 비싸게 써라!

딥시크, 패스트 팔로워의 비용 절감.

몇년 후라도 AGI 가중치를 안전하게 지킬 수 있느냐?

앞으로 12~24개월 안에 우리는 핵심적인 AGI(인공 일반 지능) 기술적 돌파구를

중국 공산당(CCP)에 유출하게 될 것임.

(핵무기 기밀 정보와 같은 수준이어야할 정보를 오늘날 하나의 SaaS처럼 취급)

초지능을 넘겨주는 꼴.