올해 AI 인프라 구축에 투자할 계

딥시크의V3모델 개발 비용은 약 557만6000달러(약 78억8000만원)로 페이스북 모회사 메타플랫폼이 올해 AI 인프라 구축에 투자할 계획인 650억 달러(약 93조원)에 비하면 크게 저렴한 수준이다.

글로벌 투자 연구기관 야르데니 리서치의 에드 야르데니는 “미국 대형 기술 기업들이딥시크로부터 더.

회사 쪽은딥시크-V3개발에 들인 비용이 557만6천달러(약 78억8천만원)에 불과하다고 밝혔다.

이는 메타(페이스북 모회사)가 최신 인공지능 모델 라마(Llama) 3을 엔비디아의 고가 칩 'H100'을 이용해 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다.

게다가 이번에 발표된 첨단 R1 모델은 오픈소스로 출시돼, 누구라도 이 모델을.

딥시크가 개발 경과를 설명한 기술보고서에 따르면 챗GPT와 비슷한 성능의 '딥시크-V3' 개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)에 그친다.

엔비디아의 저사양 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다.

H800은 미국의 고성능 칩 수출 규제로 엔비디아가 H100 사양을 낮춰.

앞서딥시크는 기술보고서에서 자사의 AI 모델V3를 훈련하는 데 엔비디아의 저렴한 칩인 'H800' 2천여개를 사용했다고 밝혀 업계에 큰 충격을 줬다.

H800은 엔비디아가 미 정부의 수출 규제를 피하기 위해 만든 중국 수출용 제품으로, 성능을 낮춰 훨씬 더 저렴하다.

그동안 미국의 AI 선두 기업들은 수만개의.

블룸버그통신은 "중국의 딥시크는 트럼프의 무역 전쟁이 승리하기 어려운 이유를 보여준다"는 제목의 칼럼에서 "딥시크-V3가 보여준 혁신은 AI 개발이 대규모 칩에 의존할 필요가 없다는 점을 시사한다"고 했다.

◆ 엔비디아 시총 846조 증발 AI 시대의 가장 큰 수혜자로 꼽히는 엔비디아 주가는 하루.

딥시크는 기술보고서에 자사 AI 모델인V3를 훈련하기 위해 엔비디아의 저렴한 칩 'H800' 2천여개를 사용했다고 밝혀 업계가 큰 충격을 받았다.

H800은 엔비디아가 미 정부의 수출 규제를 피하기 위해 만든 중국 수출용 제품으로, 성능은 낮지만 더 저렴하다.

최근 미국의 AI 선두 기업들은 고가의 엔비디아.

나아가 차례로 출시한딥시크-V3과 딥시크-R1은 딥시크의 이름을 세계에 알렸다.

딥시크는 V3와 R1이 모두 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자신했다.

특히 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 R1은 79.

8%를 얻어 오픈AI 'o1'(79.

2%)보다 앞섰다고 강조했다.

딥시크가 자사 AI 모델 'V3'에 투입한 비용은 557만6000달러(약 80억원) 수준으로, 관련 기술 개발에 수십조원까지 들이는 빅테크 기업의 투자 비용보다 현저하게 적다.

이로 인해 AI 모델 개발에 필수적으로 여겨졌던 엔비디아의 최첨단 AI 칩 수요가 줄어들 수 있다는 전망이 시장을 지배했다.

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업계에 따르면딥시크의 'V3' 모델에 투입된 개발 비용이 557만6000달러(약 78억8천만원)에 불과하다.

오픈AI 경쟁사인 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 AI 모델 하나를 개발하는 데 1억 달러(약 1430억원)에서 10억 달러(약 1조4000억원)가 소요된다고 언급한 것과 비교하면 개발 비용이 1/20.

뉴욕타임스(NYT)는 지난주 기사에서 딥시크가딥시크-V3개발에 투입한 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 그쳤다고 전했다.

엔비디아의 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다.

이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama)3 모델에 'H100'으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다.