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1월 27일 시황앱에서 작성

우졍잉갤로그로 이동합니다. 2025.01.27 12:00:02
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하이라이트
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메타, AI, 반도체


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아마존


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ㅡㅡㅡㅡㅡ

테슬라


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오픈AI

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이 기능을 먼저 성공적으로 상용화한 기업이 엄청난 지배력을 발휘할 것으로 예상함.






ㅡㅡㅡㅡㅡ

오라클

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ㅡㅡㅡㅡㅡ

반도체, AI


딥시크 관련


1. 정말 H800 2048개만으로 딥시크v3를 만들었나요?




일단 딥시크가 발표했던 논문부터 보고 시작.


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식당에 비유하자면 아래와 같음

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중국 정부의 예산 계획과도 앞뒤가 맞지 않음.



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딥시크를 운영하는 기업은 아래와 같음.

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얘넨 2021년부터 이미 A100 1만대 이상을 가지고 있었음.

엔비디아의 중국 판매량을 H100으로 환산시에 2024년만 해도 H100 15만개의 연산력을 넘음.

엔비디아 외의 AMD나 화웨이 등 중국 자체적인 칩도 있기 때문에
2022~2024년 동안 H100 수만개 정도의 연산력을 확보하는 건 어렵지 않음.





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(미국쪽 업체에서도 H100 5만대급으로 학습한 모델은 아직 제대로 공개되지 않았음.)






2. H100 5만 개로 만들었다고 치자. 그렇다고 해도....


기존의 다른 모델들보다 딥시크가 더 혁신적인 AI 아키텍처와 알고리즘 도입으로 더 효율적인 것은 분명함.

그러한 아키텍처 및 알고리즘은 논문을 통해 모두 공개되어있음.

오픈AI 모델 o1의 추론하는 방식이 다른 경쟁 모델에 퍼지는 것처럼 딥시크의 AI 구조 또한 여타 경쟁 모델로 퍼지게 될 것.


이것은 반도체 섹터에는 악재로 볼 수 있음.
더 적은 수의 칩을 통해 큰 효율을 낼 수 있기 때문.


지금 칩 수로 밀어붙이고있는 대표적인 기업이 메타랑 마이크로소프트(오픈AI) 두 곳인데,
얘네 두 군데가 엔비디아 매출의 30% 정도임.

메타는 지금 당장도 칩 수에 비하면 모델 성능이 상대적으로 후달리는 상황.



만약 미국 빅테크들 중 몇 군데가 AI SW에서 혁신을 못하고 이전처럼 칩 수로만 밀어붙인다면 비용 대비 효율 면에서 박살나면서 결국엔 비주류화 될 것.
이는 엔비디아의 수요의 큰 파이를 차지하는 곳들이 몰락한다는 점에서 악재로 보임.

그렇다고해서 빅테크가 SW적으로 효율화를 해낸다면, 이미 많은 칩을 갖추고 있기에 추가적인 칩을 필요로 하지 않음.
이것 또한 엔비디아의 수요면에서 악재로 볼 수 있음.


이번주 수요일에 메타, 마이크로소프트, 테슬라의 실적발표가 있는데, 어닝콜 내용중에 AI SW 효율화를 통한 GPU 지출을 줄인다는 언급이 나올시 엔비디아를 필두로 한 반도체 섹터에 큰 조정이 올 확률이 상당하다고 보는 게 합리적.


지금 꽤 많은 AI가 나오면서 춘추전국시대 양상을 보이는데, 내년이 끝나기 전까지 다섯 손가락 안으로 재정립될듯.

개추!!


출처: 미국 주식 갤러리 [원본 보기]

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  • ㅇㅇ(119.196)

    ㅎㅎ

    2022.06.10 14:19:12
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