I 모델을 훈련하는데 엔비디아제
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앞서 딥시크는 모델을 공개하며 발간한 기술보고서에서 AI 모델을 훈련하는데 엔비디아제 H800 GPU 2048개로 이뤄진클러스터를 활용했다고 밝혔다.
그러면서 "연구실에서 이미 수억달러를 이전 연구에 지출했고, 훨씬 더 큰 (GPU)클러스터에 접근해 모델을 훈련했을 수 있다는 걸 의미하는 것"이라며.
이어 "이것은 연구실에서 이미 수억달러를 이전 연구에 지출했고 훨씬 더 큰 (칩)클러스터에 접근할 수 있다면 600만달러만 들여 R1 퀄리티 모델을 훈련할 수 있다는 것을 의미한다"며 "딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다"고 추측했다.
그러면서 "엔비디아의 매출 중 약 20%가 싱가포르를.
그러면서 "이것은 연구실에서 이미 수억 달러를 이전 연구에 지출했고 훨씬 더 큰클러스터에 접근할 수 있다면 6백만 달러만 들여 R1 퀄리티 모델을 훈련할 수 있다는 것을 의미한다"며 "딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다"고 분석했다.
또 "엔비디아의 매출 중 약 20%가 싱가포르를 통해.
당시 하이-플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작했고, 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 약 1만개를 확보해 AI 칩클러스터를 구축했다.
량원펑의 하이-플라이어 펀드의 자산은 80억달러(약 11조5000억 원) 수준으로 불어났고, 량원펑은 소규모 AI.
하이-플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작했고, 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 약 1만개 확보해 AI 칩클러스터를 구축했다.
그리고 2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크 코더’를 공개했다.
또 반년 뒤인 2024년 5월에는 한층.
이를 통해 거대언어모델(LLM) 훈련에 필요한 AI 칩클러스터를 구축한 것이 딥시크 성장의 기반이 됐다.
특히 R1 모델은 2024년 AIME(미국 수학경시대회) 벤치마크에서 오픈AI의 'o1'을 근소하게 앞섰다는 점을 부각했다.
이들 모델은 캘리포니아대 버클리(UC버클리) 연구진의 챗봇 평가 플랫폼인 '챗봇 아레나.
칩클러스터에 접근할 수 있다면 557만달러만 들여 R1 퀄리티 모델을 훈련할 수 있다는 것을 의미한다"고 분석했다.
머스크는 베이커의 X 게시물에도 "흥미로운 분석.
지금까지 본 것 중 최고"라고 썼다.
실리콘밸리의 대표 벤처투자가 안드레센 호로위츠의 마크 안드레센 창업자가 X에 올린 글에서 "딥시크.
이어 "이것은 연구실에서 이미 수억달러를 이전 연구에 지출했고 훨씬 더 큰 (칩)클러스터에 접근할 수 있다면 6백만달러만 들여 R1 퀄리티 모델을 훈련할 수 있다는 것을 의미한다"며 "딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다"고 추측했습니다.
그러면서 "엔비디아의 매출 중 약 20%가 싱가포르를.
량원펑의 펀드 하이-플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작해 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 약 1만개를 확보해 AI 칩클러스터를 구축했습니다.
이후 2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 '딥시크 코더'를 공개했고, 지난해 5월에는.
량의 한 사업 파트너는 FT에 "처음 그를 만났을 때 그는 형편없는 머리 스타일을 하고 1만개 칩으로클러스터를 만들어 자신의 AI 모델을 훈련시키겠다고 말하던 공붓벌레 같은 사람이었다"면서 "우리는 그걸 진지하게 받아들이지 않았다"고 말했다.
이어 "량은 '내가 이걸 만들 거다.
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