#인퍼런스

딥시크, 자체 AI 칩 개발 착수

중국 AI 스타트업 딥시크가 엔비디아 및 화웨이 칩에 대한 의존도를 낮추기 위해 자체 AI 반도체 설계에 착수했습니다. 이 칩은 모델 학습이 아닌 사용자 응답을 생성하는 인퍼런스(Inference) 단계에 최적화되도록 설계되며, 프로젝트는 초기 단계지만 딥시크는 엔지니어를 비공개로 채용하며 본격적인 칩 개발을 준비 중입니다. 이와 함께 딥시크는 500억~590억 달러의 기업가치를 바탕으로 사상 최초로 외부 자금 유치에 나서는 등 자체적인 AI 생태계 구축에 박차를 가하고 있습니다.

AI 기업, 저렴한 소형 모델로 눈 돌리다

기존의 '모델이 클수록 좋다'는 AI 업계의 통념이 깨지고, 기업들은 비용 압박으로 인해 소형 모델로 눈을 돌리고 있습니다. 코인베이스 공동 창업자는 80%의 작업이 99% 저렴한 모델로 대체될 것이라 예측했으며, 실제 테스트에서도 품질 손실 없이 비용을 크게 절감한 사례가 확인되었습니다. 이는 AI 경제학을 근본적으로 바꾸고, 막대한 자본을 투자받은 대형 AI 연구소들에게 큰 재정적 타격을 줄 수 있는 중요한 변화입니다.