OpenAI CEO 샘 알트만은 DeepSeek의 r1이 "인상적인 모델"이라고 평가했습니다

오픈아이디(OpenAI)의 CEO 샘 알트만은 월요일 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 R1 모델을 칭찬하며 "인상적"이라고 평가했습니다. 하지만 그는 오픈아이디가 "훨씬 더 나은 모델을 개발할 것"이라고 덧붙이며 새로운 경쟁자가 등장한 것을 환영한다고 밝혔습니다.

딥시크는 지난달 600만 달러 상당의 컴퓨팅 자원을 활용하여 학습을 완료한 딥시크-V3에 대한 연구 논문을 발표하며 전 세계적인 주목을 받았습니다. 딥시크는 제한된 성능을 가진 엔비디아 H800 칩을 사용하여 비용 효율적인 컴퓨팅 방식을 시연했습니다.

지난주 DeepSeek은 자사의 R1 모델을 공개했는데, 공식 위챗에 따르면 이 모델은 작업에 따라 OpenAI의 o1 모델보다 20~50배 저렴한 전력을 사용합니다.

에서 X 포스트 "딥시크의 r1은 특히 가격 대비 성능을 고려할 때 매우 인상적인 모델입니다."라고

딥시크의 R1은 특히 가격 대비 성능 면에서 매우 인상적인 모델입니다.

저희는 앞으로 훨씬 더 나은 모델들을 선보일 것이며, 새로운 경쟁자가 생기는 것은 정말 고무적인 일입니다! 곧 몇 가지 신제품을 출시할 예정입니다.

— 샘 알트만(@sama) 2025년 1월 28일

그는 또한 OpenAI의 주요 관심사가 연구 발전과 더 많은 컴퓨팅 능력에 대한 필요성이라고 언급했습니다. 그는 컴퓨팅 능력의 지속적인 증대가 조직이 임무 목표를 달성하는 데 있어 가장 중요한 요건이라고 강조했습니다.

엔비디아는 시장에 비용 효율적인 대안들이 등장하기 시작하면서 더욱 큰 압박을 받고 있습니다. 최근 월가는 엔비디아의 시가총액이 지난 월요일 5,930억 달러나 폭락하는 사상 최대 규모의 하루 금융 위기를 목격했습니다.

트럼프 대통령은 딥시크의 등장이 긍정적인 발전이며 미국 산업계에 경종을 울리는 일이라고 말했다

에 따르면 보도 대통령은dent 도널드 트럼프시사플로리다에서 연설하며 미국 기술 기업들이 더욱 집중해야 한다고 그는 "중국 기업 딥시크(DeepSeek)의 AI 소프트웨어 출시는 우리 업계가 경쟁에 더욱 집중해야 한다는 경각심을 일깨워주는 계기가 되어야 한다"고 말했습니다

저가형 모델이 앱스토어 주말 동안

그는 또한 딥시크의 저비용 접근 방식이 혁신에 "매우 긍정적인 발전"이라는 점을 지적하며, 기술 기업들이 예산을 절약하고 "바라건대 동일한 솔루션을 개발할 수 있을 것"이라고 말했다

실리콘 밸리는 딥시크(DeepSeek)를 면밀히 분석하고 있다 

블룸버그는 보도했습니다 딥시크가 인공지능 개발자들이 예의주시하는 인기 플랫폼인 챗봇 아레나에서도 빠르게 trac. 유명 IT 전문가인 마크 앤드리슨은 이를 "인공지능계의 스푸트니크 순간"이라고 불렀습니다. 

R1 출시로 발생한 충격파가 미국 전역으로 확산되는 가운데, 기술 업계는 딥시크의 성과와 예산 주장 간의 차이를 분석하기 위해 분주히 움직이고 있습니다. 점점 더 커지고 있는 추측에 따르면, 이 중국 기업은 대규모 언어 모델 구축에 필요한 막대한 비용을 절감하기 위해 서구 기술을 활용했다고 합니다.

미국의 AI 업계 리더들은 해당 기업의 기술적 접근 방식을 분석하려 하고 있습니다. 내부 소식통에 따르면, 오픈AI 직원들은 중국 챗봇 경진대회가 어떻게 자사의 모델을 시장에 출시할 수 있었는지 파악하려고 노력하고 있습니다. 

오픈아이(OpenAI) 내부 직원들은 중국 경쟁사들을 더욱 진지하게 바라봐야 하며, 이는 혁신적인 발전을 위한 기회라고 믿고 있습니다. 한 내부 소식통에 따르면, 샘 알트만dent 직원들에게 이러한 계획이 회사에 근본적인 변화를 가져올 것이라고 전달했습니다.

오픈소스 AI 전문 기업인 메타 플랫폼(Meta Platforms Inc.)은 딥시크(DeepSeek)의 설계 및 운영 기능을 평가하기 위해 내부 팀을 구성했습니다. 소식통에 따르면, 메타 플랫폼은 오픈아이얼(OpenAI)의 GPT-4와 구글의 제미니(Gemini)를 포함한 경쟁사 모델들을 연구하는 내부 그룹을 운영하고 있다고 합니다.

딥시크의 성공은 실리콘 밸리가 인공지능 개발 비용, 구축 방식, 그리고 중국과 비교했을 때 미국의 인공지능 연구 리더십에 대해 다시 생각해 보도록 만들고 있습니다.