중국 기술 거대 기업의 전략 책임자, DeepSeek이 NVIDIA AI GPU의 필요성을 줄였다고 주장

중국 기술 거대 기업의 전략 책임자, DeepSeek이 NVIDIA AI GPU의 필요성을 줄였다고 주장

다음 내용은 투자 조언으로 의도된 것이 아닙니다.저자는 언급된 주식에 대한 어떠한 포지션도 가지고 있지 않습니다.

미국의 거대 기업이 AI GPU에 대한 자본 지출에 수십억 달러를 쏟아붓는 가운데, Tencent의 최고 전략 책임자인 제임스 미첼은 DeepSeek의 최근 발전이 이러한 엄청난 지출이 불필요할 수 있음을 시사할 수 있다고 제안합니다. DeepSeek은 선도적인 미국 기업의 모델과 맞먹는 AI 모델을 만들었다고 주장하지만, 비용은 대폭 줄였습니다.이는 주식 시장 환경에 큰 영향을 미쳤습니다.

아마도 가장 큰 영향을 받은 기업은 NVIDIA일 것입니다.1월 매도 이후 거의 6, 000억 달러의 손실을 회복하기 위해 고군분투했습니다. CEO 젠슨 황이 주도한 최근 GTC 컨퍼런스에서 NVIDIA의 제품에 대한 잠재적인 1조 달러 시장을 강조하기 위한 노력에도 불구하고 투자자 감정은 여전히 ​​신중하며 주가는 침체되었습니다.

DeepSeek의 혁신이 중국 기술 회사의 GPU 지출에 미치는 영향

최근 토론에서 Tencent의 CSO인 James Mitchell은 NVIDIA의 AI GPU에 투자한 주된 이유 중 하나가 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련해야 하기 때문이라고 말했습니다. DeepSeek의 기술이 1월에 주목을 받은 직후, Tencent는 중국 시장에 맞춰 1초 미만의 응답 시간을 주장하는 Hunyuan Turbo S AI 모델을 출시했습니다.

Tencent는 DeepSeek보다 우수한 AI 모델을 개발하는 데 앞지르려고 노력하는 동안 DeepSeek의 혁신적인 교육 기술이 AI 개발 비용을 상당히 낮췄다는 것을 인정합니다. DeepSeek은 정교한 소프트웨어 엔지니어링을 활용하여 AI 모델 교육과 관련된 비용을 최소화하는 동시에 효율성을 높인 것으로 알려졌습니다.전통적으로 엔지니어는 GPU를 효과적으로 활용하기 위해 NVIDIA의 CUDA 소프트웨어에 의존해 왔지만, 이는 종종 제품에 대한 미세 조정된 제어를 손상시키는 것을 의미했습니다.

자본 배분과 관련하여 Mitchell은 DeepSeek의 폭로 이전에 대규모 언어 모델을 훈련하기 위한 GPU에 대한 투자가 필수적이었다고 지적했습니다.그는 작년에 새로운 세대의 LLM마다 상당히 더 많은 GPU가 필요하다는 믿음이 널리 퍼져 있었던 때를 회상했습니다.그러나 그는 DeepSeek이 특히 중국 기술 회사들 사이에서 이러한 이야기를 바꾸었다고 지적했습니다. Mitchell이 ​​지적했듯이 “그 기간은 DeepSeek이 보여준 획기적인 성과로 끝났습니다.”

그는 이러한 발전에 따라 “업계는 이제 기존 GPU를 사용하여 LLM 교육에 대한 생산성을 크게 높이고 있으며, 이전에 예상했던 속도로 추가 GPU를 확보할 필요가 없습니다.”라고 밝혔습니다.특히, Blackwell 및 Hopper 제품을 포함한 NVIDIA의 최신 AI GPU 구매에 대한 제한으로 인해 중국 기업은 제한된 컴퓨팅 리소스를 완화하기 위해 이전 GPU 모델이나 대규모 클러스터에 의존할 수밖에 없습니다.

Tencent는 Turbo S 모델이 DeepSeek의 제품과 비교했을 때 수학, 추론 및 기타 AI 기능에서 뛰어나다고 선언했습니다.업계 관계자들은 중국 기업이 현재 진행 중인 칩 금수조치를 헤쳐 나가는 동안 Huawei와 Ascend AI 칩과의 파트너십을 고려할 수도 있다고 제안합니다.

NVIDIA와 마찬가지로 Huawei는 칩 사용자에게 칩을 관리하는 소프트웨어를 제공하지만, DeepSeek은 Huawei의 소프트웨어 성능이 NVIDIA 솔루션에 비해 부족하다는 것을 발견했다는 보고가 있습니다.한편, NVIDIA 주가는 투자자들이 수요를 자극할 더 확실한 데이터를 기다리면서 연초 이래 14% 하락하여 계속 흔들리고 있습니다. OTC 시장에서 거래되는 Tencent는 6, 010억 달러라는 인상적인 시가총액을 자랑합니다.

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