1. 딥시크의 등장 배경
후발 주자: OpenAI, Google DeepMind, Meta 등이 시장을 선점한 상황에서 출발.
반도체 부족: H800 같은 성능이 낮은 GPU를 사용해야 하는 한계.
자금 부족: 미국처럼 투자금이 넘치는 환경이 아님.
2. 딥시크의 기술 전략
(1) 지식 증류 (Knowledge Distillation)
핵심 아이디어: 이미 학습된 모델(예: ChatGPT)에게 질문을 던져서 빠르게 학습.
비유: "아인슈타인과 2시간 인터뷰하면 천재가 된다" 같은 방식.
효과: 기존 AI의 학습 데이터를 직접 활용해 빠른 훈련이 가능.
논란: OpenAI는 "우리 모델을 베꼈다!"라며 법적 대응 중.
(2) 소프트웨어 최적화 (PTX Assembly 활용)
기존 방식: NVIDIA의 CUDA 프레임워크를 사용 → 성능 최적화에 한계.
딥시크 방식: PTX(기계어 수준의 어셈블리어) 직접 사용.
메모리 최적화: 불필요한 프레임워크를 제거하여 GPU 성능 극대화.
코드 최적화: GPU 연산 코드를 직접 다듬어 실행 속도를 향상.
(3) 규칙 기반 강화 학습 (Rule-Based Reinforcement Learning)
비용 절감: 인간이 직접 평가하는 RLHF(보상 학습)를 사용하지 않고 AI가 AI를 평가.
진행 방식: 여러 답변을 생성하고, 가장 정답에 가까운 답변에 높은 점수를 부여.
결과:
시간이 지나면서 모델이 스스로 개선.
점점 더 깊이 사고하고, 긴 답변을 생성.
"아하 모멘트": 스스로 학습 방식을 최적화.
3. 딥시크 R1의 문제점
보안 취약성: OpenAI처럼 강한 필터링이 없음.
예: 악성 코드 작성법, 개인 정보 요청 시 쉽게 응답.
초기 모델의 언어 문제: 여러 언어를 섞어서 답변(4개 국어 혼합).
미국과의 기술 규제 갈등: 미국이 "증류 기술을 어렵게 만들겠다"고 발표.
4. AI 시장의 변화
AI 가격 경쟁 시작: 독점 시장에서 카피 경쟁으로 넘어가는 단계.
AI 플랫폼 전쟁: 결국 AI 기술이 많아져도, 플랫폼(배포 채널)이 핵심.
애플이 자체 AI를 선택하면 OpenAI 같은 회사는 불리해질 수 있음.
플랫폼이 AI 경쟁력을 결정하는 시대.
📌 핵심 정리
딥시크는 지식 증류, 소프트웨어 최적화, 강화 학습을 결합해 비용을 절감하고 빠르게 AI를 개발.
OpenAI 등 기존 기업들은 지식 증류 문제로 법적 대응 중.
AI 가격 경쟁이 본격화되었으며, 앞으로는 플랫폼이 AI 시장의 주도권을 쥘 것.
이제 AI의 진짜 승부는 기술이 아니라, 누가 소비자에게 더 잘 전달할 수 있는가에 달렸다는 결론이네요. 🚀