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1월 27일 시황
하이라이트초록색 : 현상황에서 긍정적파란색 : 중립 또는 긍정 부정 혼재분홍색 : 현상황에서 부정적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 메타, AI, 반도체 ㅡㅡㅡㅡㅡ 아마존 ㅡㅡㅡㅡㅡ 테슬라 ㅡㅡㅡㅡㅡ 오픈AI 이 기능을 먼저 성공적으로 상용화한 기업이 엄청난 지배력을 발휘할 것으로 예상함. ㅡㅡㅡㅡㅡ 오라클 ㅡㅡㅡㅡㅡ 반도체, AI 딥시크 관련 1. 정말 H800 2048개만으로 딥시크v3를 만들었나요? 일단 딥시크가 발표했던 논문부터 보고 시작. 식당에 비유하자면 아래와 같음 중국 정부의 예산 계획과도 앞뒤가 맞지 않음. 딥시크를 운영하는 기업은 아래와 같음. 얘넨 2021년부터 이미 A100 1만대 이상을 가지고 있었음. 엔비디아의 중국 판매량을 H100으로 환산시에 2024년만 해도 H100 15만개의 연산력을 넘음. 엔비디아 외의 AMD나 화웨이 등 중국 자체적인 칩도 있기 때문에 2022~2024년 동안 H100 수만개 정도의 연산력을 확보하는 건 어렵지 않음. (미국쪽 업체에서도 H100 5만대급으로 학습한 모델은 아직 제대로 공개되지 않았음.) 2. H100 5만 개로 만들었다고 치자. 그렇다고 해도.... 기존의 다른 모델들보다 딥시크가 더 혁신적인 AI 아키텍처와 알고리즘 도입으로 더 효율적인 것은 분명함. 그러한 아키텍처 및 알고리즘은 논문을 통해 모두 공개되어있음. 오픈AI 모델 o1의 추론하는 방식이 다른 경쟁 모델에 퍼지는 것처럼 딥시크의 AI 구조 또한 여타 경쟁 모델로 퍼지게 될 것. 이것은 반도체 섹터에는 악재로 볼 수 있음. 더 적은 수의 칩을 통해 큰 효율을 낼 수 있기 때문. 지금 칩 수로 밀어붙이고있는 대표적인 기업이 메타랑 마이크로소프트(오픈AI) 두 곳인데, 얘네 두 군데가 엔비디아 매출의 30% 정도임. 메타는 지금 당장도 칩 수에 비하면 모델 성능이 상대적으로 후달리는 상황. 만약 미국 빅테크들 중 몇 군데가 AI SW에서 혁신을 못하고 이전처럼 칩 수로만 밀어붙인다면 비용 대비 효율 면에서 박살나면서 결국엔 비주류화 될 것. 이는 엔비디아의 수요의 큰 파이를 차지하는 곳들이 몰락한다는 점에서 악재로 보임. 그렇다고해서 빅테크가 SW적으로 효율화를 해낸다면, 이미 많은 칩을 갖추고 있기에 추가적인 칩을 필요로 하지 않음. 이것 또한 엔비디아의 수요면에서 악재로 볼 수 있음. 이번주 수요일에 메타, 마이크로소프트, 테슬라의 실적발표가 있는데, 어닝콜 내용중에 AI SW 효율화를 통한 GPU 지출을 줄인다는 언급이 나올시 엔비디아를 필두로 한 반도체 섹터에 큰 조정이 올 확률이 상당하다고 보는 게 합리적. 지금 꽤 많은 AI가 나오면서 춘추전국시대 양상을 보이는데, 내년이 끝나기 전까지 다섯 손가락 안으로 재정립될듯.개추!!
작성자 : 우졍잉고정닉
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