딥시크 사기냄새 풀풀나네..

컴퓨터 본체 갤러리

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싱글벙글 신비한 자연의 세계 이렇게 보여도 안전한 달팽이 복어 먹다 죽은 곰치 늑대장어라는 물고기인데, 저렇게 보여도 온순해서 다이버들이 선호한다고 생선시체에 둥지를 튼 새 지구생명체 같지 않은 고대화석 해변에서 발견된 말미잘 톱가오리의 실물 심해에서 찍힌 오징어 얼음속에서 발견된 여우시체 돌연변이로 입안에 눈이 생긴 개구리 과테말라의 과라나라는 열매로, 핫식스등의 에너지 드링크 원료로 사용됌 몸에는 좋다고함 나무에 붙은 거미가족 껍질만 남은 복어시체 숙주로부터 도망치려 했지만 같이 호박속에 박제 된 선사시대 기생충 눈알처럼 얼은 얼음 동충화초에 감염된 거미 형성되지 못한 가지 눈알이 한쪽에 쏠린 뱀 눈이 없는 스핑크스 고양이 한국에서 발견 된 다리32개의 문어 1년간 방치했더니 생긴 오렌지쥬스속의 균 - dc official App 작성자 : 노루망고상륙작전

컴갤러(119.75) 2025.01.28 13:50:28

조회 309 추천 0 댓글 8

대표 이력 보니 끄덕 끄덕

이 새키 사기꾼임..

주식쟁이구만.. 주식 쟁이를 믿냐??

량원펑 딥시크 창립자

[헤럴드경제=김성훈 기자] 중국의 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크(Deepseek)’가 미국 오픈AI의 챗GPT보다 더 싸게 더 좋은성능을 구현할 수 있다는 분석이 나와 충격을 주고 있는 가운데, 딥시크의 설립자 1985년생 량원펑(40)에 세간의 시선이 집중되고 있다.

27일(현지시간) 미 일간 월스트리트저널(WSJ)과 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰 등에 따르면, 량원펑은 2023년 5월 딥시크를 중국 항저우에서 설립했다.

량원펑은 중국 광둥성 출신으로, 공학 분야 경쟁력이 강한 명문대인 저장대에서 컴퓨터 공학을 전공했으며, AI를 사용해 주식 투자를 자동화하는 방법을 연구했다.

대학 졸업 몇 년 후인 2015년 량원펑은 대학 친구 2명과함께 ‘하이-플라이어’(High-Flyer)라는 헤지펀드를 설립했다. 그곳에서 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았고, 펀드 자산은 4년만에 10배 이상 늘어나 80억 달러(약 11조5000억 원) 수준으로 불어났다. 량원펑은 이후 소규모 AI 연구소를 만들어 운영하다 분사해 딥시크를 창업했다.

량원펑의 지인들에 따르면, 량원펑은 스스로 펀드 트레이더보다는 엔지니어로 인식되는 것을 선호한다고 WSJ는 전했다.

경제매체 포브스는 딥시크에 중국 최고 명문대 출신의 젊은 인재들이 모여 있다며, 전통적 업무 경험보다기술적 능력을 우선하는 채용을 통해 “AI 개발에 대한 신선한 시각을 가진 고도로 숙련된 팀을 구성했다”고 전했다.

하이-플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작했고, 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 약 1만개 확보해 AI 칩 클러스터를 구축했다.

그리고 2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크 코더’를 공개했다. 또 반년뒤인 2024년 5월에는 한층 더 진전된 ‘딥시크-V2’를 출시했다. 이때부터 강력한 성능과 저렴한 비용이 강점으로 주목받으며 중국 내 AI 모델 시장에 가격 전쟁을 불러 일으켰다.

이어 딥시크-V3와 딥시크-R1을 차례로 내놓으며 세계에 이름을 각인시켰다. 딥시크는 두 모델이 모두 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 공언했다. 딥시크-R1의 경우 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 79.8%를 얻어 오픈AI ‘o1’의 79.2%보다 앞섰다는 주장이다.

이 두 모델은 지난 25일 기준 캘리포니아대 버클리(UC버클리) 연구원들이 챗봇 성능을 평가하는 플랫폼인 ‘챗봇 아레나’에서 10위 안에 들기도 했다.

더 놀라운 것은 그동안 미국 주요 기업들이 AI 모델 개발에 들인 비용보다 훨씬 적은 돈으로 개발에 성공했다는 점이다. 딥시크 측은 딥시크-V3 개발에 들인 비용이 557만6000달러(약 78억8000만원)에 불과하다고 밝혔다. 인건비와 운영비 등은 포함되지 않은 금액이어서 전체 비용이라고 할 수는 없지만, 메타가 최신 AI 모델인 라마 3 모델을 엔비디아의 고가 칩 ‘H100’으로 훈련한 비용 10분의 1 수준에 불과하다는 점에서 충격을 주고 있다.

중국 정부의 규제는 여전히 걸림돌이 되고 있다. 중국 정부나 시진핑 국가주석에 대한 민감한 정치적 질문에는 답변을 피하는 등 정부의 검열을 받기 때문이다.

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