[안될공학 – IT 테크 신기술]
“딥씨크 R1 충격적 저비용? 실제 밝힌 내용은 이렇습니다… 그리고 구글은 더 싼 모델 냈어요“
딥시크 R1과 재미나 2.0: 비용 대비 성능 비교
-
딥시크 R1의 핵심
- 딥시크 R1은 최신 AI 모델로 강력한 성능과 비용 절감을 강조합니다. 특히 이 모델은 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해 데이터와 학습 과정을 혁신적으로 최적화했습니다.
- 딥시크 R1 발전 단계: 이전 모델인 딥시크 V3를 기반으로 더욱 발전된 구조로 설계되었습니다.
- 비용 계산 논란: 딥시크 R1의 학습과 실행 비용에 대한 논란이 존재합니다. 발표된 557만 달러라는 비용은 최종 학습 과정만 포함한 수치로, 이전의 시뮬레이션, 데이터 생성, 트라이얼 앤 에러 등의 비용은 제외되었다는 점에서 오해가 있을 수 있습니다.
-
재미나 2.0 (Gemini 2.0)의 특징
- 구글 딥마인드가 선보인 재미나 2.0은 플래시 씽킹(Flash Thinking) 방식을 통해 속도와 성능을 대폭 개선했습니다.
- 가격 경쟁력: 딥시크 R1보다도 더 저렴한 가격으로 API를 제공합니다. 예를 들어, 100만 개 토큰 당 비용이 더 낮으며, 처리 속도 또한 매우 빠른 편입니다.
- 오픈 소스 접근성: 개발자들이 쉽게 접근할 수 있는 구조로 제공되어 소규모 팀들까지도 최첨단 AI 모델을 활용할 수 있는 생태계를 조성합니다.
AI 생태계의 구조와 언론에서의 오해
-
비용 계산의 차이
- 많은 언론은 딥시크 R1의 비용 절감 발표를 과대 해석하여 빅테크 기업들의 AI 모델 대비 "압도적 비용 우위"로 보도하는 경향이 있습니다.
- 딥시크 R1의 비용 구조는 GPU 활용, 데이터 생성, 강화학습 과정 등을 종합적으로 볼 필요가 있습니다.
-
강화학습 기반 모델 vs 전통적 학습 모델
- 강화학습 기반 모델은 데이터를 생성하고 자체 학습하는 구조로, 초기 설정이 복잡하며 높은 비용이 듭니다.
- 반면, 전통적 슈퍼바이즈드 모델(Supervised Model)은 사람이 생성한 데이터를 사용하여 간단히 학습하는 방식이지만 대규모 데이터가 필요합니다.
-
언론의 지나친 호들갑에 대한 견해
- 딥시크의 비용 절감 발표는 혁신적이지만, 이것만으로 기존 빅테크의 모델들이 "시대에 뒤쳐진다"라고 보기엔 무리가 있습니다.
- 모델 비교 시 비용과 성능뿐만 아니라 데이터 규모, GPU 활용도, 생태계까지 종합적으로 평가해야 합니다.
MOE(Mixture of Experts) 아키텍처와 모델 경량화
-
MOE 아키텍처란?
- MOE 아키텍처는 AI 모델 내부에서 각기 다른 전문가 모델이 특정 작업에 특화되어 작동하는 구조입니다. 예를 들어, 수학 문제 해결, 언어 생성, 코드 작성 등 각 작업을 담당하는 전문가 모델이 별도로 존재합니다.
- 장점: 특정 작업에만 적합한 파라미터를 활성화시키므로, 이론적으로는 컴퓨팅 비용이 감소합니다.
- 단점: 선택 과정을 위해 전체 모델의 메타데이터가 필요하기 때문에 대규모 GPU 클러스터나 데이터 센터가 필요합니다.
-
MOE와 비용 절감
- 딥시크 모델은 MOE 아키텍처를 적용하여 높은 성능을 유지하면서도 비용을 절감했다고 주장하고 있습니다.
- 그러나 이러한 절감이 가능하려면 더 똑똑한 "베이스 모델"과 대규모 데이터 센터 인프라가 필요합니다.
오픈 소스와 업계의 변화
-
오픈 소스 경쟁
- 메타와 딥시크는 모델 일부를 오픈 소스로 공개하며 개발자 커뮤니티와 함께 발전해나가는 전략을 택하고 있습니다.
- 개발자들은 이를 기반으로 커스터마이징된 경량화 모델을 제작할 가능성이 큽니다.
-
생태계의 진화
- 오픈 모델을 활용한 경량화 기술이 발전하면서, AI 활용의 문턱이 점차 낮아지고 있습니다.
- 개인 개발자나 스타트업도 AI 모델을 자체 구축하거나 활용할 가능성이 커짐에 따라, 경쟁 구조는 더욱 치열해지고 있습니다.
결론: 혁신은 계속되고 있다
-
기술적 트렌드
- 딥시크 R1과 재미나 2.0은 AI 기술의 발전 속도와 시장의 변화 가능성을 상징합니다.
- 비용 절감, 강화학습, MOE 구조와 같은 혁신들은 앞으로도 AI 생태계에서 주요한 중심축이 될 것입니다.
-
생태계의 지속적 확장
- 더 저렴하면서도 성능 좋은 AI 모델들이 나오면서 AI 활용은 지속적으로 확대될 전망입니다.
- 특히, 오픈 소스 생태계가 주도적으로 발전하며, 산업 전반이 긍정적인 방향으로 흐르고 있습니다.
[관련글 at next-korea.com/]
*출처 : [안될공학 – IT 테크 신기술] 딥씨크 R1 충격적 저비용? 실제 밝힌 내용은 이렇습니다… 그리고 구글은 더 싼 모델 냈어요
*더보기..[너만모르는 글로벌뉴스] – 신박한 유튜브 요약블로그? https://NextLens.Net
[전인구경제연구소]
“스페이스X에 투자해야 하는 이유(ft.이재훈 작가 1부)“
1. 글로벌 발사 횟수 비교
- 최근 3년간 미국, 중국, 러시아, 유럽을 포함한 여러 국가에서 우주로켓 발사가 활발히 이루어졌습니다.
- 미국이 압도적인 발사 횟수를 기록하며, 특히 민간 기업인 스페이스X가 전체 발사의 상당 부분을 차지하고 있습니다.
- 놀랍게도 스페이스X 한 회사의 로켓 발사가 중국 전체 발사 횟수를 넘어서고 있는 상황입니다.
2. 스페이스X의 리더십
- 스페이스X의 주요 성과:
- 재사용 가능한 로켓 (Falcon 9 등의 혁신적인 기술)
- 저렴한 발사 비용 및 민간 우주 시장 개척
- 스타링크 프로젝트: 글로벌 광대역 인터넷 제공을 목표로, 현재 약 6000개 이상의 저궤도 소형 위성을 지구 상공에 배치.
- 우크라이나-러시아 전쟁 당시 스타링크를 통해 우크라이나 지역의 통신망 복구를 지원하며 입지를 다짐.
- 경제적 모델: 소형 위성 다량 발사로 발사 비용 절감. 저개발 지역, 오지 인터넷 환경 개선을 통한 비즈니스 모델 확장.
3. 중국의 위상
- 중국 정부는 국가적 차원의 대규모 우주 투자를 진행하며, 민간 기업에도 규제를 완화, 다양한 우주 스타트업이 등장.
- 중국이 운영 중인 우주정거장 **"텐궁"**과 국제 우주정거장(ISS, 미국 중심) 간 경쟁.
- 달 탐사 및 소행성 자원 탐사에서도 중국은 활발히 경쟁 중.
4. 글로벌 우주산업의 정치 및 군사적 의미
- 우주 기술은 단순한 연구를 넘어 각국의 안보 및 전략 자산으로 간주됩니다.
- 미사일 기술과 유사한 발사체 기술의 민군 겸용.
- 통신 위성을 통한 국가 감시 및 데이터 주도권 경쟁.
- 예: 스타링크 위성의 전 지구적 분포가 러시아, 중국 등의 안보적 위협으로 간주됨.
미래 전망과 주요 이슈
1. 경제적 파급 효과 확대
- 우주 산업의 경제적 접근성 확대.
- 민간 중심의 "뉴스페이스" 시대 도래.
2. 기술 잠재력과 제약
- 가격 경쟁력 및 기술적 안정화는 여전히 과제.
- 천체 관측과 위성 증가로 천문학 연구에 영향을 주는 사례도 보고됨.
- 우주 폐기물(스페이스 데브리) 문제의 심화 가능성.
3. 국제 규범과 갈등 요소
- 현재 국제적 우주 규약은 제한적이며, 우주 공간의 영토권 및 사용 주권에 대한 문제가 장기적으로 이슈화될 가능성.
- 우주 내 무력 충돌 가능성은 낮지만, 위성 공격 등의 안보적 갈등 가능성 항상 존재.
4. 우주 기반 기술의 확장성
- 스타링크 같은 위성 인터넷 사업의 발전은 글로벌 통신 시장의 판도를 바꾸고, 한국 및 주요 국가 통신사들의 반발 가능성도 큰 이슈가 됨.
- 달 탐사를 넘어 화성 유인 탐사와 자원 수집 등 새로운 경제적 기회를 찾는 곳으로 우주가 자리 잡음.
< Summary >
- 최근 3년간 스페이스X는 글로벌 우주로켓 발사 횟수에서 압도적 1위를 기록하며 우주 산업의 선두 주자로 자리 잡음.
- 저궤도 위성 인터넷, 발사 비용 절감 등으로 민간 우주 산업의 가능성을 입증.
- 중국도 활발히 우주 기술 및 산업에서 경쟁하며, ISS와의 대항마로 텐궁 우주정거장을 운영.
- 우주 자원 탐사와 새로운 경제적 기회 추구가 활성화되는 반면, 안보적 우려와 우주 공간 규범 갈등이 중요 이슈로 떠오름.
- 스타링크와 같은 위성 프로젝트가 전 세계 통신 시장에 미칠 영향이 주목됨.
[More…]
- 스페이스X와 뉴스페이스 시대
- 위성 인터넷 시장의 변화: 스타링크와 경쟁자들
*유튜브 출처: [Jun’s economy lab]
- 스페이스X에 투자해야 하는 이유(ft.이재훈 작가 1부)
Leave a Reply