DeepSeek은 비수기 시간대에 API 가격을 최대 75%까지 인하합니다

DeepSeek은 자사의 AI 모델을 사용하여 제품을 개발하는 개발자를 위해 비수기 할인 가격을 도입했습니다.

웹사이트에 게시된 가격표에 따르면, API 사용 비용은 이 기간 동안 75% 인하되고, V3 모델은 50% 저렴해질 예정입니다.

항저우에 본사를 둔 이 AI 스타트업은 자사 기술을 빠르게 도입하고 있는 사용자와 개발자들의 급증하는 수요에 대응하고 있습니다.

DeepSeek은 공격적인 가격 인하로 AI 시장에 혁신을 일으키고 있습니다

딥시크의 저렴한 AI 모델은 지난달 전 세계 증시에서 대규모 매도세를 촉발했는데, 투자자들은 이 제품이 기존 AI 시장 선두주자들에게 영향을 미칠 것을 우려했기 때문입니다.

항저우에 본사를 둔 이 회사는 GMT 기준 16시 30분부터 0시 30분까지 자사 AI 모델을 애플리케이션 및 웹 제품에 통합할 수 있도록 하는 API 사용료를 최대 75%까지 인하한다고 밝혔습니다. 이러한 조치는 중국 국내외 경쟁업체들에게 가격 인하 압력을 가할 수 있습니다.

딥시크는 베이징 시간으로 00:30부터 08:30까지인 이 시간대를 "비수기"라고 부르지만, 이는 유럽과 미국의 낮 시간대와 겹칩니다. 최근 딥시크의 저렴하면서도 강력한 AI 모델이 이들 지역의 기술주 매도세를 촉발시킨 바 있습니다.

딥시크가 수요일에 단행한 최신 가격 인하는 중국과 전 세계 AI 산업에 또 다른 과감한 변화를 가져올 움직임입니다. 회사 사정에 정통한 소식통에 따르면, 딥시크는 지난 1월에 출시된 R1 모델의 후속 모델 출시를trac있다고 합니다.

텐센트 홀딩스와 퍼플렉시티 AI 같은 경쟁사들도 딥시크의 모델을 사용하기 시작했으며, 홍콩 정부 부처를 포함한 중국 전역의 국가 기관들도 이 대열에 합류했습니다.

화요일에 DeepSeek은 API 접속을 위한 크레딧 충전 서비스를 재개했지만, 낮 시간대에는 용량이 제한될 수 있다고 경고했습니다.

DeepSeek, 저가형 모델로 AI 가격 경쟁 촉발

1월 20일 출시 이후, 딥시크(DeepSeek)의 추론 챗봇은 고급 AI 모델 개발 비용에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 오픈아이(OpenAI)은 훨씬 저렴한 비용으로 뛰어난 성능을 제공합니다.

이 모델의 성공은 중국 기술 및 인터넷 주식의 상승세를 촉발했으며, 투자자들은 워싱턴의 지속적인 반도체 무역 제한에도 불구하고 추가 상승을 기대하고 있습니다.

이 회사의 오픈 소스 개발에 대한 헌신과 공격적인 가격 책정은 작년 5월, 널리 사용되는 음성 비서에 탑재된 AI의 전신인 V2 모델을 출시하면서 국내 AI 가격 경쟁에 불을 지폈습니다.

딥시크가 지난달 AI 비서를 출시한 이후, 챗GPT 개발사인 오픈AI는 가격을 인하했고, 구글의 제미니는 할인된 이용 등급을 도입했습니다.

DeepSeek은 업계 거물들과 어깨를 나란히 하면서 AI 비용을 절감합니다

딥시크는 경쟁사보다 훨씬 적은 자원을 사용하면서도 세계에서 가장 강력한 AI 시스템 중 하나를 개발했습니다. 16,000개 이상의 GPU를 탑재한 슈퍼컴퓨터에 의존하는 주요 AI 기업들과 달리, 딥시크는 단 2,000개의 GPU만으로 비슷한 결과를 달성하여 컴퓨팅 비용을 600만 달러로 줄였습니다. 이는 메타가 최신 AI 모델 개발에 지출한 비용의 약 10분의 1에 불과한 금액입니다.

이 회사는 혁신적인 기술들을 조합하여 이러한 비용 효율성을 달성했습니다. 주요 전략 중 하나는 "전문가 혼합" 기법으로, 인공지능 시스템을 여러 개의 전문화된 신경망으로 나누어 각각 시, 프로그래밍, 물리학, 생물학 등 특정 분야에 집중하도록 하는 것입니다. 

모든 데이터를 하나의 대형 모델로 스트리밍하는 대신, 이러한 소규모 전문가 시스템은dent으로 작동하고 "일반주의자" 네트워크가 이러한 시스템 간의 상호 작용을 조정했습니다.これにより 계산 비용이 크게 절감되었고 GPU 간의 값비싼 데이터 전송을 방지할 수 있었습니다.

중국의 AI 스타트업은 수치 정밀도를 낮추는 방식으로 자체 AI 학습을 더욱 최적화했습니다. 일반적인 16비트 메모리 형식 대신 8비트 메모리 형식으로 숫자를 저장하여 저장 공간을 절반으로 줄였습니다. 이로 인해 개별 계산의 정밀도는 약간 떨어졌지만, 전체 모델 성능에는 큰 영향을 미치지 않았습니다.

이 회사의 최종 계산은 32비트 형식으로 이루어졌는데, 이를 통해 효율성을 유지하면서도 중요한 부분에서 정확성을 확보할 수 있었습니다.

딥시크는 GPU를 최대한 활용하는 매우 효율적인 팀 소프트웨어를 개발했다는 ​​이점도 있었습니다. 많은 AI 연구소에서 숙련된 엔지니어를 고용하지만, 이러한 비용 절감 기술을 대규모로 성공적으로 적용한 곳은 드뭅니다. 몇몇 주요 AI 기업들이 이러한 방법의 변형을 구현했을 수도 있지만, 딥시크의 빠른 개발은 프런트엔드 및 엣지 AI를 기존에 생각했던 것보다 훨씬 적은 자원으로 개발할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

DeepSeek은 오픈소스 공개를 통해 더욱 저렴한 AI 개발의 토대를 마련했으며, 자체 방법론을 전 세계 AI 연구 분야에 알림으로써 업계의 흐름을 바꿀 가능성을 열었습니다.

이러한 성공은 수십억 달러의 예산을 가진 기업만이 가장 정교한 AI 시스템을 개발하기 위한 경쟁에 참여할 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.