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ChatGPT로 요약함
요약
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DeepSeek의 등장:
중국에서 개발된 AI 기술 DeepSeek은 대규모 자본(CapEx)을 요구하는 기존 AI 모델과 달리 더 적은 데이터, 낮은 비용, 그리고 분산된 하드웨어에서 작동하는 Scale Out 접근 방식을 채택했다. -
기존 AI 접근법의 문제:
미국의 주요 AI 기업(Google, Meta, Microsoft 등)은 클라우드 하이퍼스케일을 기반으로 하는 Scale Up 전략에 의존하며, 점점 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 비싼 인프라를 요구해왔다. 하지만 이는 지속 불가능한 비용 구조를 만들어냈다. -
역사적 패턴:
컴퓨팅 기술은 주로 “큰 것(Scale Up)”에서 “많고 작은 것(Scale Out)”으로 전환해왔다. 예:- 메인프레임 → 미니 컴퓨터 → 마이크로 컴퓨터
- 대형 서버 → 분산 컴퓨팅 → 인터넷
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DeepSeek의 의미:
DeepSeek은 오픈소스와 범용 하드웨어를 사용해 기존 AI의 고비용 문제를 해결했다. 이는 과거 인터넷 기술이 전통적인 통신 네트워크를 대체했던 혁신과 비슷하다. -
미국의 시사점:
중국이 DeepSeek을 통해 혁신을 이루었지만, 이는 엔지니어링 역량보다 다른 제약 조건(제한된 데이터센터, 비용 문제 등)이 독창적인 접근을 촉진했기 때문이다. 미국도 기존의 Scale Up 방식을 벗어나 새로운 방식으로 전환해야 한다. -
결론:
AI 기술도 결국 무료화/상품화(commoditization)될 것이다. 미국 기업들이 이를 인식하고 대응하지 못하면 AI의 다음 혁신은 다른 곳에서 이루어질 가능성이 크다. Scale Out으로 전환해야 할 시점이다.