DeepSeek는 비수기 시간 동안 API 가격을 최대 75%까지 인하합니다.

DeepSeek는 자체 AI 모델을 사용하여 제품을 개발하는 개발자들을 위해 비수기 할인 가격을 도입했습니다.

웹사이트의 가격 표에 따르면, API 사용 비용은 R1 모델의 경우 75% 인하되며, V3 모델은 해당 기간 동안 50% 저렴해집니다.

항저우에 기반을 둔 이 AI 스타트업은 사용자들과 개발자들 사이에서 빠르게 확산되는 기술 수요에 대응하고 있습니다.

DeepSeek, 공격적인 가격 인하로 AI 시장 교란

DeepSeek의 저렴한 AI 모델은 지난달 글로벌 주식 시장에서 대규모 매도세를 촉발했으며, 투자자들은 기존 AI 시장 선두주자들의 입지에 영향을 미칠 것을 우려했습니다.

항저우에 기반을 둔 이 회사에 따르면, GMT 16:30부터 00:30까지의 시간 동안 개발자들이 자신의 애플리케이션 및 웹 제품에 AI 모델을 통합할 수 있게 해주는 API 사용 비용이 최대 75%까지 인하됩니다. 이 조치는 중국 및 해외의 경쟁사들에게도 가격 인하 압력을 가할 수 있습니다.

DeepSeek는 00:30부터 08:30(베이징 시간)까지의 이 기간을 '비수기'로 분류하지만, 이는 유럽과 미국의 주간 시간대와 겹치며, 이 지역에서 DeepSeek의 저비용 고성능 AI 모델은 최근 기술주 매도세를 촉발했습니다.

DeepSeek의 수요일 최신 가격 할인은 중국 및 전 세계 AI 산업에서 또 다른 대담한 disruptive(교란) 조치입니다. 회사에 정통한 소식통에 따르면, DeepSeek는 1월에 데뷔한 R1 모델의 후속 모델 출시를 가속화하고 있습니다.

Tencent Holdings Ltd. 및 Perplexity AI와 같은 경쟁사들은 DeepSeek의 모델을 사용하기 시작했으며, 홍콩 정부 부서를 포함한 중국의 국가 기관들도 이에 합류했습니다.

화요일, 딥시크(DeepSeek) API 접근을 위한 크레딧 충전 기능을 재개했지만, 피크 시간대에는 용량이 제한될 것이라고 경고했습니다.

DeepSeek, 저비용 모델로 AI 가격 전쟁 촉발

1월 20일 출시 이후 DeepSeek의 추론 챗봇은 고급 AI 모델 개발 비용에 대한 기존 통념에 도전했습니다. 잠재적 경쟁자로 평가받으며 OpenAI, 극소 비용으로 높은 성능을 제공합니다.

이 모델의 성공은 워싱턴의 지속적인 칩 무역 제한에도 불구하고 추가 상승을 예상하는 투자자들 사이에서 중국 기술 및 인터넷 주식의 강세를 이끌었습니다.

회사의 오픈소스 개발에 대한 헌신과 공격적인 가격 정책은 지난 5월 널리 사용되는 어시스턴트를 구동하는 AI의 전신인 V2 모델 출시와 함께 국내 AI 가격 전쟁을 촉발했습니다.

DeepSeek가 지난달 AI 어시스턴트를 출시한 이후, ChatGPT의 제작사 OpenAI는 가격을 인하했으며, Google의 Gemini는 할인된 접근 등급을 도입했습니다.

DeepSeek, 업계 거물과 맞먹는 비용으로 AI 비용 절감

DeepSeek는 경쟁사보다 훨씬 적은 자원을 사용하여 세계에서 가장 강력한 AI 시스템 중 하나를 개발했습니다. 16,000개 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼컴퓨터에 의존하는 주요 AI 기업들과 달리, DeepSeek는 단 2,000개의 GPU로 유사한 결과를 달성하여 원시 컴퓨팅 비용을 600만 달러로 낮췄는데, 이는 Meta가 최신 AI 모델에 지출한 비용의 약 10분의 1 수준입니다.

회사는 혁신적인 기법들의 조합을 통해 이러한 비용 효율성을 달성했습니다. 주요 전술 중 하나는 '전문가 혼합(Mixture of Experts)' 기법으로, 이는 AI 시스템을 여러 개의 전문화된 신경망으로 분할하여 시, 프로그래밍, 물리학 또는 생물학 등 특정 기술에 집중하도록 합니다. 

모든 데이터를 단일 대형 모델을 통해 스트리밍하는 대신, 이러한 작은 전문가 시스템들은 독립적으로 작동하며 '일반적' 네트워크가 상호작용을 조정했습니다. 이는 컴퓨팅 비용을 크게 낮추고 GPU 간 고비용 데이터 전송을 피했습니다.

이 중국 AI 스타트업은 또한 수치 정밀도 감소를 통해 자체 AI 훈련을 추가로 최적화했습니다. 회사는 숫자를 관습적인 16비트 메모리 형식으로 저장하는 대신 8비트 메모리로 압축하여 저장 필요량을 절반으로 줄였습니다. 이는 개별 계산의 정밀도를 약간 낮추었지만, 전체 모델 성능에는 거의 영향을 미치지 않았습니다.

회사의 최종 계산은 32비트 형식으로 수행되었으며, 이는 중요한 부분에서 정확성을 유지하면서 효율성을 높일 수 있게 했습니다.

DeepSeek는 GPU를 최적으로 활용하는 매우 효율적인 팀 소프트웨어를 작성할 수 있는 이점도 있었습니다. 많은 AI 연구소가 숙련된 엔지니어를 고용하지만, 이러한 비용 절감 기법을 대규모로 성공적으로 적용한 곳은 드뭅니다. 몇몇 선도적인 AI 기업들이 이러한 방법의 변형을 구현했을 수 있지만, DeepSeek의 급진적인 행보는 프론트엔드 AI가 이전보다 훨씬 적은 자원으로 개발될 수 있음을 보여줍니다.

오픈소스 출시를 통해 DeepSeek는 더 저렴한 AI 개발의 기반을 마련했으며, 그 방법을 AI 연구 세계 전체에 공개함으로써 산업의 방향을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다.

그들의 성공은 수십억 달러 예산을 가진 기업들만 가장 정교한 AI 시스템 생성에 경쟁할 수 있다는 아이디어를 뒷받침합니다.