DeepSeek-R1의 출시가 AI 산업에서 큰 논의를 불러일으켰으며, 특히 AI 인프라와 경쟁에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. DeepSeek-R1은 특히 정확성에서 인상적인 벤치마크 주장을 하고 있어 AI 인프라 투자에 대한 미래에 대한 우려를 낳고 있습니다. DeepSeek-V3 논문은 NVIDIA H800 GPU를 약 280만 시간 동안 사용하여 600만 달러 이하의 비용으로 훈련한 효율적인 사용을 강조합니다. DeepSeek-R1은 더 비싸지만, FP8 훈련과 같은 혁신은 상당한 이점을 시사합니다.
NVIDIA HGX H200 8-GPU 기본 보드는 약 25만 달러에 가격이 책정되며, 전체 시스템 비용은 35만 달러를 초과합니다. 반면, 같은 폼 팩터를 위해 설계된 AMD의 Instinct MI325X와 MI300X GPU는 NVIDIA 제품에서 발견되는 NVLink 스위치 아키텍처가 없어 비용을 낮출 가능성이 있습니다. DeepSeek의 엔지니어링 통찰력, 특히 GPU 간 통신 최소화는 더 넓은 AI 개발에 영향을 미칠 수 있으며, 훈련과 추론을 더 접근 가능하게 만들 수 있습니다.
이 기사는 AI 애플리케이션의 비용 절감 필요성을 강조하여 더 넓은 채택을 촉진해야 한다고 주장합니다. 현재의 AI 모델은 주로 텍스트 프롬프트에 집중하고 있으며, 인간과 기계 간의 상호작용과 더 원활하게 통합될 수 있도록 발전해야 합니다. 저자는 이전 데모를 회상하며, 단일 HGX H100 8-GPU 머신이 두 명의 인간 작업자를 대체할 수 있었던 사례를 언급하며, 채택을 촉진하기 위한 비용 효율적인 솔루션의 필요성을 강조합니다.
더 큰 GPU 클러스터가 성공을 보장한다는 일반적인 믿음은 DeepSeek의 결과에 의해 도전받고 있으며, 모델 엔지니어링과 최적화의 혁신이 동일하게 중요하다는 것을 시사합니다. AI의 미래는 하드웨어 발전뿐만 아니라 이러한 모델이 추론을 위해 얼마나 효과적으로 배포될 수 있는지에 달려 있으며, 그곳에서 진정한 유용성이 드러납니다.
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