1. 딥시크, 아시아의 자존심? 늦게 왔지만 핵꿀잼!

• 오픈AI가 비싸다고 징징거릴 때, 딥시크가 등장! “나 엄청 싸!” 시전
• 가격 경쟁력에 집중하는 다른 매체와 달리, 우리는 기술력에 집중! 딥시크 개발자들의 하드캐리 비법을 파헤쳐 보자구요!

2. 딥시크 탄생 비화: 흙수저 개발팀의 반란?

• 상황: 후발주자 + 구린 반도체(H800) + 돈 없음 ㅠㅠ
• 극복: 딥시크 개발자들이 다 이겨버림! (어떻게? 아래에서 공개!)

3. 벤치마킹, 지식 증류 방식: 남의 밥상 뺏어먹기?!

• 오픈AI가 열심히 잡아놓은 물고기, 딥시크가 잽싸게 낚아채기! (기술 이름: 지식 증류 방식)
• 지식 증류 방식: 기존 모델(선생님 모델)의 핵심만 빠르게 배우는 기술! (챗GPT에게 질문하면서 배우기!)
• 핵심: 아인슈타인 두 시간 인터뷰하면 최고 과학자 되는 것과 같은 원리! 며칠 만에 웬만한 수준의 모델 뚝딱!
• AI 업계 핵폭탄: “Scary! 우리 기술 다 뺏기겠어!” (짝퉁 시장 퀄리티 7, 80% 따라잡는 느낌)

4. 증류 기술, 불법은 아니지만… 딥시크, 메타&알리바바에서 증류했다 주장!

• 오픈AI: “응 아니야, 너 챗GPT 베꼈어! 고소할 거야!”
• 딥시크 모델에게 “너 무슨 모델이야?” 질문 -> “I am 챗GPT” 답변 (빼박 증거?!)
• 미국 발칵 뒤집힘: “증류 더 어렵게 만들 거야!”

5. GPU 구린 거 극복: 하드웨어 대신 소프트웨어에 올인!

• 오픈AI: 하드웨어 기업 빨로 밀어붙이기
• 딥시크: PTX 사용, GPU 한계 극대화! (쿠다 버리고 기계어 어셈블리어 사용!)
• 메모리 최적화, 병목 현상 감소, 처리량 증가! 개발자 하드캐리 인정?!

6. 딥시크의 학습법: 돈 없는 설움, 인공지능이 인공지능 리뷰?!

• 챗GPT: 데이터 빵빵 + 인간 선생님(지도 학습) + 정교한 리뷰
• 딥시크: 돈 없으니 인공지능이 인공지능 리뷰 (가장 돈 안 드는 방식)
• 규칙 기반 강화 학습 (GRP): 딥시크 발명! 정답에 가까운 답변에 높은 점수!
• 아하 모멘트: 모델 스스로 문제 해결 방식 바꾸는 창의성 발견! (인간처럼 문제 풀기!)
• 4개 국어 답변: 딥시크 모델, 갑자기 4개 국어 섞어서 답변! (기계 입장에선 당연?!) -> 인간에게 맞춰 재조정

7. 딥시크 R1 모델: 아직 완벽하진 않지만…

• 공격적인 질문에 거부 X, 악성 코드 만드는 법 상세 지침 알려줌, 개인 정보 막 알려줌 (물론 대부분 거짓)

8. 결론:

• 아직은 챗GPT 승! 하지만 딥시크 덕분에 AI 가격 경쟁 시작!
• 모건 스탠리: “소비자용 LLM 범용화 시대 -> 배포 플랫폼이 핵심! (애플이 최고!)”
• AI도 결국 플랫폼 싸움! 어떤 플랫폼에서 선택될지가 중요!

9. 우리(코딩 알려주는 아 누나)가 해야 할 일:

• 플랫폼 만들 수 있도록 코딩 강의 많이 사랑해 주세요! 💖

핵심:

딥시크는 후발주자의 불리함을 기술력(지식 증류, PTX, GRP)으로 극복하려 했지만, 아직 완벽하진 않다! 하지만 딥시크의 등장으로 AI 가격 경쟁이 시작되었고, 앞으로는 플랫폼 경쟁이 중요해질 것이다! (그러니 코딩 강의 많이 사랑해달라는 결론 😉)