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헤지펀드 하이플라이어(High-Flyer)의 연구진이 개발한 오픈소스 AI 모델 딥시크(DeepSeek) R1이 기존 AI 개발의 고비용 구조를 깨고 우수한 성능을 입증하면서 웹3 기반의 새로운 AI 개발 시대를 열었다.
9일(현지시간) 코인라이브에 따르면, 딥시크 R1은 10억 달러와 엔비디아(Nvidia) H800 GPU 2000대를 투입해 55일 만에 수천억 달러와 1만6000대 이상의 고급 GPU를 사용한 오픈AI(OpenAI)의 o1 모델 성능을 뛰어넘었다. 이에 엔비디아 주가는 18% 하락해 시가총액이 6000억 달러 감소했다.
딥시크는 원래 헤지펀드 하이플라이어의 부가 프로젝트로, 수천 대의 엔비디아 GPU로 시작됐다. 딥시크 R1은 10억 달러 이상의 비용과 2000대의 엔비디아 H800 GPU를 사용했으며, 수천억 달러와 1만6000대 이상의 고급 GPU가 필요했던 오픈AI의 o1 모델 성능을 55일 만에 뛰어넘어 전 세계를 충격에 빠뜨렸다.
딥시크 R1은 6710억 개의 파라미터를 보유하고 있으며, GPT-4는 1조7600억 개의 파라미터를 갖고 있다. 오픈AI의 대형 모델이 학습을 위해 수천 대의 GPU와 추론을 위한 고급 클러스터가 필요한 반면, 딥시크 7B와 67B는 소비자용 하드웨어(A100이나 H100 몇 대)에서도 실행이 가능하다.
이러한 결과로 엔비디아의 주가는 18% 하락했고 시가총액은 6000억 달러 감소했다. AI 모델이 반드시 폐쇄형이어야 하고 높은 컴퓨팅 비용이 필요하다는 기존의 생각이 무너지고 있다.
암호화폐와 AI를 결합한 프로젝트들은 크라우드소싱과 공개, 탈중앙화된 AI가 궁극적으로 중앙화된 AI보다 더 나은 모델을 만들 수 있다고 믿는다.
지금까지는 오픈AI와 앤트로픽(Anthropic) 같은 폐쇄형 기업들이 가장 높은 성능의 모델을 만들어왔기 때문에 이런 일이 일어나지 않았다. 암호화폐와 AI를 결합한 기업들은 이러한 상황에 적응해 모델 구축보다는 인프라에 집중해왔다.
예를 들어 아카시, 렌더, 아이오넷, 엑사비츠 같은 GPU 마켓플레이스들이 지속 가능한 수익을 달성했다. 그래스와 그래디언트처럼 사용자들이 네트워크 대역폭을 공유할 수 있게 하는 기업들도 웹2 고객들에게 분산형 웹 스크래핑 등의 서비스를 제공하며 틈새시장을 찾았다. 아르웨이브(Arweave), 파일코인(Filecoin), 오션(Ocean) 같은 저장소 네트워크들도 이러한 프로젝트들의 구축 플랫폼이 되면서 좋은 성과를 거뒀다. 공급 네트워크들은 오프체인 고객들에게 더 저렴하고 확장 가능한 서비스를 맞춤형으로 제공할 수 있어 번창했다.
이제 GPU와 자금이 더 이상 고품질 AI 모델 개발의 제약이 되지 않게 되면서, 웹3 AI 기업들은 딥시크의 효과를 재현하는 동시에 모달리티, 사용자 소유권, 검열 저항성, 프라이버시 등 새로운 장점을 제공하는 데 집중할 수 있다.
판테라는 사하라AI와 센티언트 같은 기업들에 자금을 지원하고 있다. 이 기업들이 전통적인 AI 기업들과 대등하거나 더 나은 성능을 제공하면서도 다른 서비스를 통해 경쟁력을 유지할 수 있다고 믿기 때문이다.
예를 들어 사하라AI는 누구나 AI 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 협업 공간에서 수익화할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있다. 사용자들은 허가 없이도 수동으로 모델을 학습하고, 학습 데이터를 제공하며, 노코드 도구를 사용해 맞춤형 AI 모델을 만들 수 있다. 모든 것이 자체 사하라 블록체인과 연결돼 있기 때문에 이러한 모든 이해관계자(AI 개발자, 사용자, 자원 제공자)의 요구를 충족할 수 있다.
딥시크는 고성능 AI 모델이 반드시 폐쇄형으로 구축되거나 컴퓨팅 비용을 감당해야 하는 것은 아니라는 점을 입증했다. 내년에는 완전한 웹3 AI 스택을 사용해 개발되는 AI 모델들을 보게 될 것으로 기대된다.
공급 측면의 프로젝트들이 계속 성장할 것이며, 소비자 대면 프로젝트들은 커뮤니티 참여를 유도하는 네트워크를 구축하는 능력을 활용해 웹2 경쟁자들과 경쟁을 시작할 수 있다. 예를 들어 사용자들은 웹3 모델을 학습하기 위해 가입하고 해커톤과 보조금 프로그램을 통해 적극적으로 시도해볼 의향이 있다.
가까운 미래에 가장 우수한 성능의 AI 모델들이 온체인에서 구축될 것으로 예상된다.
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