#ai혁신 #딥시크사태 #ai플랫폼 #아마존ai전략 #메타오픈소스 #애플온디바이스ai #ai민주화 #빅테크ai전략 #클라우드ai #효율성혁신 #ai생태계 #gpu혁신 #스케일링법칙 #ai투자전략 #ai산업패러다임 (1) 썸네일형 리스트형 AI 게임체인저: 훈련비용 98% 절감한 딥시크가 만들어낸 충격과 기회 최근 중국 AI 스타트업 딥시크가 공개한 생성형 AI 모델 R1은 전통적인 ‘규모의 경쟁’ 중심의 AI 모델 개발 패러다임에서 벗어나, 효율성과 비용 절감을 무기로 한 혁신적 접근법을 제시하였습니다. 이 글에서는 딥시크 사태가 단순한 기술 발표를 넘어 AI 산업 전반의 패러다임 전환, 미중 기술 패권 경쟁 심화, 그리고 투자자 인식 변화에 어떤 영향을 미치는지 종합적으로 분석하고, 주요 수혜·피해 기업과 투자 아이디어를 정리해 보겠습니다. 1. 딥시크(DeepSeek) 사태의 기술적 혁신 가. 비용 효율성 혁신기존 AI 모델 개발 시스템은 주로 FP16이나 BF16 등 고정밀 부동소수점 연산을 사용하여, 대규모 GPU 자원과 데이터센터 인프라에 의존하는 방식이었습니다. 이러한 방식은 학습 및 추론 과정에.. 이전 1 다음
