이어 12월에는딥시크-V3를, 지난 22일에는딥시크-R1을 연이어 공개했다.

딥시크-R1은 애플 앱스토어, 구글 플레이스토어에서 무료앱 1위를 차지했다.

-딥시크가 저렴한 기술로 생성형 AI를 개발한 이유는 △미국의 수출 규제로 중국은 최첨단 AI칩을 구매할 수 없다.

이에 엔비디아가 사양을 낮춰 개발한.

딥시크는 지난해 12월 무료 오픈소스 대규모 언어 모델인딥시크-V3을 출시하며 600만달러(약 86억원) 미만의 비용으로 2개월 만에 개발을 완료했다고 주장했다.

이는 서방 경쟁사들의 개발 비용보다 현저히 낮은 수준이다.

특히딥시크는 여러 3자 테스트에서 챗GPT 개발사 오픈AI의 최신 모델인 o1 보다 뛰어난.

‘V3’ 등딥시크가 내놓은 AI 모델이 엔비디아의 최신 칩보다 성능이 떨어지고 저렴한 칩을 사용했는데도 빅테크의 최신 모델과 비슷하거나 오히려 능가하는 성능을 내고 있는 것이다.

딥시크의 값싼 AI 모델 개발 방식이 확산한다면 엔비디아가 그동안 비싼 AI 칩을 앞세워 올렸던 막대한 매출과.

딥시크는 지난해 12월26일 대규모 언어모델(LLM)V3를 공개했고 지난 20일 R1이라는 추론 모델을 선보였다.

딥시크에 따르면 오픈AI가 개발한 생성형 AI인 챗GPT 수준의 모델인 'R1' 개발 비용이 약 560만 달러(약 86억5000만원)에 불과하다.

이는 메타가 최신 AI 기술을 구축하는 데 지출한 금액의 약.

딥시크는 기술보고서에V3의 성능을 오픈AI의 가장 강력한 모델인 GPT-4o, 페이스북 모회사 메타플랫폼(이하 메타)의 AI 모델인 라마 3.

1, 앤스로픽의 AI 모델 클로드 3.

V3는 22개 평가 테스트 가운데 13개 부문에서 다른 경쟁 모델보다 가장 뛰어났다고딥시크는 설명했다.

그러나딥시크가 개발한 AI 모델 'V3'의 훈련 비용은 약 557만 6000달러(약 78억 8000만원)로, 빅테크 기업들이 수백억 달러를 투자하는 것에 비해 현저히 낮은 수준을 보였다.

딥시크는 미국 정부의 수출 규제를 피하기 위해 성능을 낮춘 H800 칩을 모델 훈련에 사용했음에도 'V3'는 엔비디아의 최신.

‘V3’ 등딥시크가 내놓은 AI 모델이 엔비디아의 최신 칩보다 성능이 떨어지고 저렴한 칩을 사용했는데도 빅테크의 최신 모델과 비슷하거나 오히려 능가하는 성능을 내고 있는 것이다.

딥시크의 ‘저렴한’ AI 모델 개발 방식이 확산한다면 엔비디아가 그동안 비싼 최신 AI 칩을 앞세워 올렸던.

딥시크는 지난해 말부터 초거대언어모델(LLM) AI ‘딥시크V3’와 AI 추론 모델 ‘딥시크R1’을 잇따라 공개하면서, 오픈AI나 메타의 AI 성능과 비슷한 수준이라고 밝혔다.

특히 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)인 H800을 활용했다고 공개했다.

H800은 미 정부의 수출 규제로 엔비디아가 중국 수출용으로.

딥시크가 지난달 말 공개한'딥시크-V3'개발비는 557만6000달러(약 78억8000만원)로 메타가 최신 AI 모델 '라마3′ 모델에 쓴 비용의 10분의 1 수준이다.

딥시크의 발표가 사실이라면 구글이나 메타 등 미국 빅테크업체 임원 1명의 연봉으로 시장 판도를 뒤흔들 AI 모델을 만든 셈이다.

이어 내놓은딥시크-V3과딥시크-R1은 이 회사의 이름을 세계에 알렸다.

딥시크는V3와 R1이 모두 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자신했다.

미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 R1은 79.

8%를 얻어 오픈AI 'o1'의 79.

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2%보다 앞섰다고딥시크는 밝혔다.