대기업들이 피해를 복구하려고 하는 동안, 소규모 제조업체들은 DeepSeek을 운영을 확장할 기회로 봅니다.
AI 칩을 전문으로 하는 스타트업 Cerebras Systems의 CEO인 Andrew Feldman은 "개발자들은 비싼 독점 OpenAI 모델을 DeepSeek R1과 같은 오픈소스 모델로 대체하기를 원하고 있습니다."라고 말했습니다. Cerebras Systems는 Nvidia의 직접적인 경쟁자이며 개인 클러스터에서 클라우드 서비스를 제공합니다.
DeepSeek, 중소기업에 AI 개발 기회 제공
CNBC에 따르면 DeepSeek R1 출시로 회사 역사상 가장 큰 서비스 수요 급증이 발생했습니다. 펠드먼에 따르면 이는 개방형 모델이 특정 하드웨어나 소프트웨어에 얽매이지 않기 때문에 AI 시장의 성장이 단일 회사에 의존하지 않을 것임을 보여준다. DeepSeek은 자사의 추론 모델이 미국의 경쟁사보다 컴퓨팅 전력을 적게 소모하며 고급 GPU가 필요 없이 학습이 가능하다고 주장합니다.
DeepSeek은 모델 학습 및 배포를 포함하여 AI 가속 분야에서 새로운 기술의 배포를 가속화하는 데 도움을 주었습니다. 현재 엔비디아는 AI 학습 하드웨어 시장을 장악하고 있지만, DeepSeek의 등장으로 많은 경쟁사들이 더 낮은 비용으로 더 높은 성능을 약속하는 사전 학습된 모델을 구동하면서 입지를 확대할 기회를 얻었습니다.
AI를 훈련하려면 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 성능이 약한 하드웨어도 훈련된 시스템을 실행하는 데 충분할 수 있습니다. 점점 더 많은 고객이 DeepSeek 모델에서 솔루션을 모색함에 따라 대체 프로그램 개발자에 대한 수요가 높아졌습니다.
DeepSeek는 AI가 더 널리 채택되도록 돕습니다.
AI 서버의 요구를 충족하기 위해 Nvidia GPU를 사용하는 비용은 저렴하지 않습니다.
분석가와 업계 전문가들은 중국의 AI 시스템 훈련 및 배포 연구소가 전체 산업의 발전에 영향을 미칠 것으로 믿고 있습니다. 훈련된 모델을 배포하는 서비스가 저렴해지면 AI 기술이 널리 채택되어 수요가 증가하게 되는데, 이를 "제번 역설"이라고 합니다.
수요 증가는 스타트업을 위한 AI 프로그램 개발을 전문으로 하는 d-Matrix와 Etched와 같은 회사를 통해 확인되었습니다. d-Matrix는 "소규모 모델의 가용성은 추론 AI 시대의 촉매 역할을 했습니다."라고 말합니다. 한편, 이 회사는 DeepSeek R1을 사용한 이후 수십 개의 기업 고객을 유치했다고 Etched는 말했습니다. "기업들은 훈련 클러스터에서 추론 클러스터로 지출을 전환하고 있습니다."
마지막으로, 엔비디아의 리소스가 무한하지 않다는 점을 주목해야 합니다. 엔비디아 같은 거대 기술 기업조차도 AI 가속기에 대한 글로벌 수요를 전부 충족할 수는 없습니다. 따라서 DeepSeek의 접근 방식은 이 산업의 소규모 기업들에게 기회를 열어줍니다.
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출처: https://thanhnien.vn/deepseek-khong-phai-la-moi-de-doa-ma-la-co-hoi-185250209060643913.htm
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