반응형 생성형AI9 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ④ 지난 세 번의 콘텐츠를 통해 우리는 딥시크 모델의 오픈소스 전략과 개발 과정에 대해서 알아보았습니다. 또한 딥시크 모델이 지닌 잠재적인 위협 요소에 대해서도 같이 이야기를 나누었는데요. 이번 마지막 콘텐츠에서는 딥시크 사태 속 우리의 과제는 무엇이고, 어떻게 대응하면 좋을지 짧은 생각을 말씀드리려 합니다. 지난 콘텐츠 확인하기!딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ①딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ②딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ③ 딥시크 사태 이후의 우리에게 주어진 과제에 대해 논하기 전에 딥시크가 지닌 불안 요소를 해결한 한국의 AI 서비스에 대해서 소개를 먼저 드리고자 합니다. 별도 협찬 글이 아닌.. AI 산업을 둘러싼 기술 산업 차원을 참고해 두고자 정리합니다. 올해 초 딥시크 쇼크가 일.. 2025. 2. 15. 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ③ 지난 콘텐츠에서 딥시크가 오픈소스 전략을 통해 비교적 적은 비용으로 최정상급 성능을 가진 AI 모델을 개발할 수 있었던 이유에 대해서 알아보았습니다. 지난 콘텐츠 확인하기!딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ①딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ② 이처럼 딥시크는 기존 AI 모델들과의 경쟁에서 독창적인 포지셔닝으로 영향력을 과시하고 있으며, 특히 비용 효율성과 접근성을 중시하는 기업 및 연구자들에게 매력적인 선택지가 되고 있습니다. 그런데 왜 전 세계에서 딥시크 모델 사용에 대해 경고할까요? 사실 딥시크뿐 아니라 현존하는 대다수의 AI 모델들은 공통적으로 여러 가지 부정적인 이슈를 가지고 있습니다.대표적으로 허위 정보 생성, 저작권 침해, 프라이버시 침해, 정보의 신뢰성 등을 꼽을 수 있습니다. 그럼에도.. 2025. 2. 15. 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ② 앞선 딥시크(DeepSeeK) 쇼크에 대하여 - ①에서 오픈소스 전략 속 딥시크 모델의 발전 변천사를 확인해보았습니다.이번 콘텐츠에서는 딥시크의 오픈소스 전략이 어떤 측면에서 유효할 수 있었는지 확인해고자 합니다.이후 마지막 콘텐츠에서 이러한 딥시크의 오픈소스 전략이 지닌 리스크와 대응 방안 등에 대해 알아보도록 하겠습니다. 시작 전에 딥시크(DeepSeek-R1)의 특장점을 다시 정리해 보자면! 이처럼 OpenAI의 챗지피티와 비교해도 손색없을 정도로 강력하고 뛰어한 모델 성능을 보이고 있습니다. 챗지피티 대비 데이터 분석, 코딩, 수학적 추론 등 기술적이고 구조화된 작업에 특화되어 있으며, API 사용 비용이 또한 1M 토큰당 입력 $0.14, 출력 $2.19으로 넘사벽 경쟁력을 보이고 있습니다. .. 2025. 2. 13. 이전 1 2 3 다음 반응형
