(Deepseek)의 허위 정보(FUD)를 뚫고 제가 보는 현실을 말씀드리겠습니다. 먼저, Deepseek이 만든 LLM은 매우 인상적이며 OpenAI와 META에서 제작한 제품들과 중요한 경쟁자가 된다고 말씀드리고 싶습니다. 심지어 오픈 소스라는 점에서도 그렇습니다.
하지만 중국에서 나오는 Deepseek에 대한 몇몇 주장은 매우 비현실적입니다.
우선, 그들이 자사의 모델을 생산하는 데 단지 600만 달러밖에 들지 않았다고 주장하는 사실입니다.
이로 인해 월스트리트에서는 큰 의아함이 제기되었고, 오늘 MAG7 이름들이 모두 하락한 기본 이유가 되었습니다. 결국, MAG7 기업들은 AI 노력에 수백억 달러의 CAPEX를 투자했는데, 이제 작은 중국 회사가 단 600만 달러로 선도적인 LLM을 생산했다고 합니다. 이는 Microsoft와 Meta를 포함한 MAG7 기업들이 매우 비효율적이었다는 것을 의미하는 것처럼 보입니다.
물론, 이것은 자연스럽게 큰 과장입니다. 600만 달러는 OpenAI가 ChatGPT를 개발하는 데 수백억 달러를 썼다는 사실 앞에서 웃음거리가 됩니다. 물론 MAG7 기업들이 지출 면에서 다소 비효율적이었다는 것은 인정하지만, 600만 달러만으로 충분했다는 것은 완전히 터무니없습니다.
이 점을 이해해 주세요. 몇 주 전 Mark Zuckerberg는 Joe Rogan의 팟캐스트에 출연했습니다. 그는 그곳에서 Deepseek에 대해 논의했고, 그것이 '매우 진보된 모델'이라고 인정했습니다. 아마도 그는 Deepseek의 비용 효율성에 대해 알고 있었을 것입니다. 2주 후, META는 AI 야망을 추진하기 위해 CAPEX를 3분의 1 이상 늘렸습니다. Zuckerberg가 어리석다고 생각합니까? 그는 훨씬 저렴한 중국 모델을 시도해보고 그 혜택을 보았을 것이며, CAPEX를 과도하게 지출했다고 걱정하는 대신 CAPEX를 더 늘렸을 것입니다. 뭔가 맞지 않지 않습니까? 우리는 기술 분야에서 가장 뛰어난 두뇌 중 하나에 대해 이야기하고 있습니다. 분명히 그는 600만 달러가 완전히 허풍이라는 것을 알고 있거나, 그의 CAPEX 목표가 Deepseek이 만든 LLM 이상의 무엇인가를 향하고 있다는 것을 알고 있을 것입니다(이 점에 대해 나중에 다루겠습니다).
이제 다른 각도에서 생각해 봅시다. 중국 공산당(CCP)은 Deepseek에 단 600만 달러로 세계 최고의 LLM을 보유하고 있다는 것을 알고 있다고 가정해 봅시다. 그러면 AI가 미국이 투입하는 수백억 달러보다 훨씬 저렴하게 할 수 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 그렇다면 왜 그들은 AI 요구를 지원하기 위해 1조 엔(1370억 달러) 규모의 자금 계획을 발표할까요? 분명히 이는 완전히 낭비적인 것입니다. Deepseek을 만드는 데 600만 달러. 1370억 달러의 자금 계획. 생각해 보면 말이 되지 않죠?
Deepseek이 제기하는 다른 주장을 살펴보겠습니다. 이것은 그들이 고성능 NVDA 칩에 접근할 수 없었다고 주장하는 사실입니다. 이들은 미국 기업들이 모든 AI 모델을 구축하는 데 사용한 매우 비싼 칩입니다. 만약 사실이라면, Deepseek이 이러한 선도적인 칩 없이도 이를 관리했다는 것은 매우 인상적일 것입니다. 이는 이러한 선도적인 NVDA 칩이 실제로는 꽤 불필요하다는 것을 의미할 수 있습니다. 다시 말해, 이러한 미국 기업들이 AI 요구에 과도하게 지출했다는 것을 나타낼 수 있습니다.
또한, 이는 미국의 수출 통제가 중국을 막는 데 크게 효과가 없었음을 의미합니다. 왜냐하면 그들은 여전히 고성능 H100 Nvidia 칩 없이도 미국 기업들보다 더 잘 혁신하고 있기 때문입니다.
첫째, 그들이 훨씬 오래된 Nvidia 칩으로 이 빌드를 관리했다는 것은 매우 가능성이 낮아 보입니다. 주말 동안 Scale AI의 CEO는 Deepseek이 실제로 고성능 Nvidia H100 칩을 보유하고 있으며, 그들이 엄청난 양을 가지고 있다고 언급했습니다. 그는 50,000개를 주장했습니다. 이는 과장되었을 수 있지만, 분명한 것은 그들이 아마도 H100 칩을 가지고 있다는 것입니다. 그들은 GPU 수출 통제의 대상이 되기 때문에 이를 인정할 수 없는 것입니다. 50,000개의 H100은 그들을 Tesla 수준으로 만들며, 600만 달러라는 수치를 완전히 불가능하게 만듭니다.
솔직히 말해서, 그들이 이러한 H100 칩을 가지고 있을 가능성은 매우 높아 보입니다. Deepseek은 H100 칩을 수출 금지 이전에 구매한 것으로 문서화된 퀀트 회사의 파트너 회사가 소유하고 있기 때문에, 그들이 주장하지 않는 고성능 칩에 접근할 수 있는 것은 당연합니다.
그렇다면 왜 그들은 거짓말을 할까요?
두 가지 매우 좋은 이유가 있습니다:
미국 정책 입안자들에게 GPU 수출 통제가 중국 AI를 저해하는 데 효과적이지 않았다는 것을 설득하기 위해
외국 투자자와 국제적 관심을 유도하여 중국 AI의 발전을 가속화하기 위해
그리고 참고로, 중국은 기술에 대한 주장을 과장하는 오랜 역사를 가지고 있습니다. 다음 중 어느 하나를 예로 들어보십시오:
"두뇌 읽기" AI
"3초 배터리"
양자 위성 "미쯔"
빛보다 빠른 통신
홍신 반도체(HSMC)
자오룡 잠수함
토카막 반응로
따라서 중국이 이와 관련해 거짓말을 하는 것은 전혀 새로운 일이 아닙니다.
심지어 우리가 Deepseek을 전적으로 사실로 받아들인다고 해도, 그들은 매우 효율적인 LLM을 매우 낮은 CAPEX로 생산했습니다. 괜찮습니다. 하지만 MAG7 기업들의 최종 목표가 LLM이라고 생각합니까? 전혀 아닙니다. 최종 목표는 AGI입니다. 그들의 CAPEX 지출이 향하는 곳은 바로 그것입니다. 수십억 달러가 지출되고 있는 이유도, 모든 AI 인프라가 그것을 향하고 있기 때문입니다. 그것이 경주가 향하는 방향입니다. 심지어 LLM이라 하더라도 AGI에 도달하려면 아직 갈 길이 멉니다. AGI는 많은 고성능 컴퓨팅 칩을 필요로 할 것이며, Deepseek은 그것들이 없다고 주장합니다. 설사 그들이 그것들을 가지고 있다고 해도, AGI에 도달하기 위해서는 중국과 그들은 훨씬 더 많은 칩이 필요할 것입니다. 미국은 이러한 칩을 더욱 엄격하게 제한하여 중국이 최종 목표인 AGI로 나아가는 것을 방해할 수 있습니다.
따라서 사실이라 하더라도 Deepseek은 매우 인상적이지만, MAG7 기업들이 CAPEX를 낭비하고 패배했다는 것을 의미하지는 않습니다. 경주는 여전히 최종 목표를 향해 진행 중입니다. LLM의 상품화는 이미 모든 사람들이 필연적이라고 알고 있습니다. 그래서 META는 이미 그들의 Llama를 오픈 소스로 공개했습니다. MAG7 기업들이 원하는 것은 완전한 AGI입니다.
이제 개별 기업들에 대한 몇 가지 부정적인 주장들을 살펴보겠습니다.
우선, Meta입니다. 많은 사람들이 Deepseek이 Llama보다 더 효과적임을 입증했으며, 따라서 Llama가 불필요해졌다고 주장합니다. 저는 전혀 그렇지 않다고 생각합니다. Deepseek은 META의 Llama 프로젝트가 올바른 길을 가고 있다는 것을 크게 검증해주는 것입니다. Deepseek은 개발자들이 들어와서 코드를 업그레이드할 수 있다는 점에서 그 가치를 보여주었습니다. 점점 더 많은 사람들이 이 오픈 소스의 이점을 보고 이를 원할 것입니다. 그리고 META는 미국에서 이를 제공하는 기업입니다.
META의 최고 AI 과학자가 주말에 말했듯이, "Deepseek은 오픈 리서치와 오픈 소스의 혜택을 받았습니다. 그들은 새로운 아이디어를 내고 다른 사람들의 작업을 기반으로 구축했습니다. 그들의 작업이 공개되고 오픈 소스이기 때문에 모든 사람이 그것으로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 그것이 오픈 소스의 힘입니다. Deepseek은 오픈 소스의 승리입니다."
그 마지막 문장이 중요한 포인트입니다. Deepseek은 오픈 소스의 승리입니다. META의 Llama는 무엇입니까? 오픈 소스입니다. 수학을 해보세요, 그것은 사실상 META의 승리입니다.
그러나 더 큰 FUD는 NVIDIA에 대한 것입니다. 일부는 이를 Nvidia 킬러라고 부르고 있습니다.
부정적인 주장들을 살펴보겠습니다. 그들은 Deepseek이 Nvidia 칩 없이도 LLM을 생산했다고 주장합니다. 이는 Nvidia H100과 Blackwell 칩이 필요 없다는 것을 의미하며, 이는 수요를 크게 줄일 것이라고 말합니다. 또한, 이들은 미국 AI 기업들이 CAPEX를 과도하게 지출했으며, Deepseek과 같은 훨씬 더 효율적인 기업들에 의해 도태될 것이라고 주장합니다. 이는 결국 이들을 파산시키고, 중고 시장에 Nvidia 칩이 넘쳐나 가격과 매력이 떨어질 것이라고 말합니다.
또 다른 주장은 AI가 훨씬 더 효율적으로 수행될 수 있다면, 이는 정의상 이전보다 적은 칩을 필요로 할 것이라는 것입니다. 따라서 지금까지 Nvidia의 수요가 과대 평가되었을 수 있다는 주장입니다.
첫 번째 주장부터 살펴보겠습니다. Deepseek이 실제로 Nvidia H100 칩을 보유하고 있으며, 그들이 필요한 Nvidia 칩을 사용했다는 가장 가능성이 높은 사실을 고려한다면, Nvidia 칩 없이 이러한 AI 모델을 생산할 수 있다는 주장은 무효화됩니다. 현실은 Nvidia 칩이 필요하다는 것입니다. Deepseek도 이러한 Nvidia 칩이 필요했습니다. 따라서 Nvidia 칩의 미래 수요에 대한 실제 문제는 없습니다.
둘째, 이러한 미국 AI 기업들이 파산할 것이라는 주장입니다. 그렇지 않습니다. 왜냐하면 그들은 AGI를 향해 일하고 있기 때문입니다. Deepseek에 의해 도태되었다는 것은 그들의 최종 목표가 LLM이었다는 것을 암시하는 것이지만, 저는 이미 이것이 그들의 최종 목표가 아니라고 주장했습니다.
마지막으로, AI가 더 효율적으로 수행될 수 있다면 더 적은 칩이 필요하다는 주장입니다.
아니요. 설령 AI가 처음 생각보다 더 효율적으로 수행될 수 있다고 해도, Jevon의 역설을 고려하면 이는 여전히 더 많은 AI 칩을 사용하게 된다는 것을 의미합니다.
다음 예시들을 고려해 보십시오.
배터리를 생각해 보세요. 배터리가 더 효율적으로 되었을 때, 전자 제품에 필요한 배터리가 더 적어질 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만 실제로는 배터리가 더 효율적으로 되면서 더 많은 전자 제품이 배터리를 사용하게 되었고, 배터리에 대한 수요는 증가했습니다.
농업 장비를 예로 들어보겠습니다. 더 효율적인 농업 기술이 도입되면서 더 적은 장비가 필요할 것이라고 주장할 수 있습니다. 하지만 실제로는 더 효율적이게 되면서 농업이 더욱 확장되어 농업 장비에 대한 수요가 증가했습니다.
이것이 제본스의 역설입니다. 어떤 것이 더 효율적이게 되면, 그것의 수요가 실제로 증가한다는 이론입니다.
AI에도 이를 볼 수 있습니다. AI가 더 효율적이고 비용 효과적이게 되면, 이는 대중에게 더 접근 가능해집니다. 이는 AI의 도입을 증가시켜, 총체적으로 AI 인프라(예: 칩)에 대한 수요를 증가시킵니다.
따라서 Nvidia 칩은 이러한 상황에서 손해보지 않습니다. 실제로 이는 Nvidia에 이익이 됩니다.
따라서 Deepseek이 Nvidia나 META 또는 다른 MAG7 기업에 근본적인 위협이 된다는 생각을 받아들이지 않습니다. 많은 사람들이 온라인에 퍼지고 있는 FUD에 속아 초기 가격 변동을 보일 수 있지만, 이러한 기업들의 장기적인 미래는 Deepseek에 의해 크게 영향을 받지 않습니다.
첫째, Deepseek은 그들의 주장을 크게 과장했습니다.
둘째, Deepseek이 이처럼 효율적인 LLM을 생산했다고 해도 이는 MAG7의 최종 목표를 위협하지 않으며, 실제로 Jevon의 역설에 의해 Nvidia 수요를 증가시킬 것입니다.
3줄 요약
1.딥시크가 진짜라면 이미 저걸 분석한 미국 빅테크가 수십조에 달하는 AI투자 발표를 왜 함?
2.엔비디아 반도체집 수출 금지 이전에 확보한걸로 만든 AI로 뻥카치는중.
3.애초에 AGI로 나가고 있는 미국 입장에선 딥시크는 구시대 기술
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