DeepSeek이 NVIDIA의 AI 지배력을 무너뜨렸는가? AI에서 웅장한 7인의 미래를 탐구하다

인공지능(AI) 투자자, 특히 NVIDIA에 집중하는 투자자들은 중국 기업 DeepSeek의 당혹스러운 돌파구의 영향을 느끼고 있습니다.그들의 최신 제품인 R1 AI 모델은 모델 훈련에 새로운 패러다임을 도입하고 리소스 요구 사항을 크게 줄여 시장 전체에 파장 효과를 일으켰습니다.

DeepSeek R1 모델: AI 교육 및 시장 역학을 혁신하다

AI, 특히 NVIDIA를 둘러싼 지속적인 시장 혼란을 모르고 계셨다면, 이 글을 유익한 가이드로 활용하세요. DeepSeek이 최근 극적으로 낮은 재정 자원으로 훈련할 수 있는 AI 모델을 출시하면서 소위 “AI 슈퍼사이클”의 지속 가능성에 대한 논쟁이 다시 불붙었습니다. DeepSeek R1과 관련된 훈련 비용은 충격적이며 AI 투자에 대한 기존 인식에 도전합니다.

R1은 독특한 훈련 방법론을 채택하여 동시대 모델과 차별화된 선구적인 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)입니다.기술적 측면을 깊이 파고드는 것보다 R1의 메커니즘이 “Chain of Thought” 접근 방식으로 작동한다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.즉, 각 프롬프트에서 AI는 결론에 도달하기 위해 취한 단계를 구분하여 사용자가 처리 중에 오류가 발생한 위치를 식별할 수 있도록 합니다.

또한 DeepSeek R1은 모델이 환경과 상호 작용하고 올바른 출력에 대한 보상을 극대화하여 학습하는 머신 러닝 전략인 “강화 학습”을 활용합니다.이 방법은 주로 감독 학습과 방대한 데이터 세트에 의존하여 학습 비용을 크게 증가시키는 OpenAI의 GPT-O1과 대조됩니다.

대중적인 오해에도 불구하고 DeepSeek R1의 560만 달러 훈련 비용은 오해의 소지가 있습니다.이 수치는 개발 중에 발생한 전체 비용 범위가 아닌 최종 모델의 운영 비용만을 반영합니다.중국이 고급 AI 컴퓨팅 인프라에 대한 접근을 제한함에 따라 DeepSeek은 기능의 전체 범위를 공개하지 않기로 결정했고, 전문가들은 이들이 동등하거나 더 우수한 기술을 보유하고 있을 것이라고 추측합니다.

$NVDA – MUSK, DEEPSEEK가 주장한 것보다 ‘분명히’ 더 많은 NVIDIA GPU를 보유하고 있다고 제안

일론 머스크와 알렉산드르 왕은 DeepSeek에 미국 수출 통제로 인해 10, 000대의 A100이 아닌 약 50, 000대의 NVIDIA Hopper GPU가 있다고 제안했습니다.xAI에서 경험을 쌓은 머스크는 왕의 의견에 동의합니다…

— *Walter Bloomberg (@DeItaone) 2025년 1월 27일

엄밀히 재정 비교를 해보면, R1의 운영 비용은 OpenAI의 GPT-O1에 대한 입력 및 출력 토큰과 관련된 비용보다 약 5배 낮습니다.이러한 불균형은 시장에 불확실성과 호기심의 물결을 가져왔습니다.그러나 DeepSeek의 기술적 발전에 대한 낙관적인 관점을 유지하는 것이 중요합니다.

NVIDIA는 AI 컴퓨팅 리소스에서 의심할 여지 없이 강력한 매출 성장을 경험했으며 OpenAI와 같은 업계 거물들은 DeepSeek에 비해 우수한 기술을 계속 활용하고 있습니다. DeepSeek이 제한된 컴퓨팅 파워로 그러한 결과를 달성할 수 있다면, 첨단 기술을 갖춘 회사의 역량을 상상해 보세요.이 상황은 AI 부문의 더 밝은 미래를 예고할 수 있습니다.

NVIDIA의 CUDA 생태계에 경쟁자가 남아 있지 않아 AI의 잠재력의 정점에 서 있다는 것을 의미합니다. DeepSeek의 R1이 등장했다고 해서 AI에 대한 과장된 광고가 끝난 것은 아닙니다.오히려 업계 내에서 미개척된 잠재력이 있는 분야를 보여줍니다. DeepSeek의 발전으로 NVIDIA의 시가총액이 3, 000억 달러 이상 크게 감소했지만, 상황의 긍정적인 측면이 인식되면서 시장이 재조정될 것으로 예상됩니다.

Meta, Google, Amazon과 같은 회사들이 이에 대응해 AI 이니셔티브를 가속화함에 따라 전문가들은 DeepSeek의 성공이 궁극적으로 NVIDIA와 전반적인 AI 환경에 대한 인식을 더욱 강경하게 바꿀 수 있다고 제안합니다.

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