DeepSeek는 최근 새로운 AI 모델인 R1으로 기술 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이 모델은 OpenAI의 o1과 비슷한 추론 능력을 보여주지만, 눈에 띄는 차이점이 있습니다: 딥시크는 자신들의 모델이 훨씬 저렴한 비용으로 훈련되었다고 주장합니다.
딥시크가 진짜인지, 아니면 딥페이크인지에 대한 논쟁이 계속되고 있지만, 점점 더 많은 GPU와 막대한 양의 에너지에 의존하는 대형 LLM의 길만이 유일한 길은 아니라는 경각심을 일깨워준 사건이라는 점은 분명합니다. 사실, 몇 가지 이유로 이러한 접근 방식에는 한계가 있음이 분명해졌습니다:
첫째, 학습 시점에 LLM을 단순히 확장하는 것은 수익률이 감소하거나 심지어 거의 0에 가까운 수익률에 도달했습니다. 더 많은 데이터로 학습된 더 큰 모델은 의미 있는 개선을 가져오지 못합니다.
또한, 기업에서는 대부분의 사용 사례에 대해 무엇이든 물어볼 수 있는 대규모의 LLM이 필요하지 않습니다. 딥서치 이전에도 특정 비즈니스 요구 사항에 맞춘 더 작고 전문화된 모델로 눈에 띄게 변화하고 있습니다. 더 많은 엔터프라이즈 AI 사용 사례가 등장함에 따라, 실제로 모델을 실행하여 가치를 창출하는 추론이 더 중요해지고 있습니다. 대부분의 경우 이러한 추론은 최종 사용자와 가까운 인터넷 엣지에서 이루어집니다. 널리 사용되는 하드웨어에서 실행되도록 최적화된 더 작은 모델이 오버사이즈 LLM보다 장기적으로 더 많은 가치를 창출할 것입니다.
마지막으로, LLM 분야는 최적화의 시대로 접어들고 있습니다. 지금까지 살펴본 AI 모델은 어떤 대가를 치르더라도 확장을 통한 혁신에 중점을 두었습니다. 효율성, 전문화, 리소스 최적화가 다시 한 번 중심이 되고 있으며, 이는 AI의 미래가 무차별 대입이 아니라 그 힘을 얼마나 전략적이고 효율적으로 배치하는지에 달려 있다는 신호입니다.
딥시크는 엔지니어링 최적화의 진수를 보여주는 기술 문서에서 이 점을 잘 강조하고 있습니다. 딥시크의 발전에는 트랜스포머 아키텍처의 수정과 트레이닝 중 리소스 할당을 최적화하는 기술이 포함됩니다. 이러한 혁신은 이 분야를 발전시키고 있지만, AI 기술의 급진적인 혁명이라기보다는 점진적인 발전을 향한 단계입니다.
언론은 딥시크의 발전에 대해 크게 보도하고 있으며, 실제로 주목할 만한 성과이지만, 딥시크가 이 일을 하지 않았다면 다른 누군가가 해냈을 것이라는 핵심을 놓치고 있는 것이 일반적입니다. 그리고 그들은 모델 학습 비용과 규모 모두에서 상당한 효율성 향상을 활용하는 새로운 AI의 물결에서 첫 번째에 불과할 가능성이 높습니다.
딥시크의 성과를 맥락에서 살펴보는 것이 중요합니다. 딥시크의 발전은 수년 동안 LLM 아키텍처와 교육 분야에서 최첨단 기술을 발전시켜 온 꾸준한 행보의 최신 단계입니다. 이것은 파괴적인 혁신이 아닙니다. 이 소식은 많은 사람들에게 경각심을 불러일으켰지만, 업계 동향에 주의를 기울이는 사람이라면 이미 예상된 일이었습니다. 실제로 OpenAI가 GPT-4를 훈련시킨 이후 2년 동안 훈련 효율성의 최첨단 기술은 상당히 발전했습니다. 그리고 이는 단순히 하드웨어(GPU)만의 문제가 아니라 알고리즘과 소프트웨어의 문제이기도 합니다. 따라서 이제 DeepSeek처럼 최신의 최고급 GPU를 사용할 수 없는 회사도 훨씬 저렴한 비용으로 GPT-4만큼 우수한 모델을 훈련할 수 있게 된 것은 놀라운 일이 아닙니다.
딥시크는 이러한 조치를 취하고 이를 철저하게 공개한 것에 대해 공로를 인정받을 만하지만, 이는 AI의 기술적 진화에 있어 또 하나의 이정표일 뿐이며 앞으로 많은 사람들이 이를 따를 것으로 예상됩니다.
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