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How DeepSeek’s efficient AI could stall the nuclear renaissance
중국 인공지능 스타트업인 DeepSeek은 상대적으로 적은 수의 GPU를 사용하여 훈련한 R1 모델을 발표하며 Google 및 OpenAI의 선두 모델과 거의 같은 성능을 보여주어 전문가들과 투자자들을 놀라게 했다. 이러한 효율성은 AI가 모두가 예측한 거대한 하드웨어 투자가 정말 필요한지에 대해 의문을 제기하고 데이터 센터 수요와 에너지 소비에 변화를 일으킬 수 있다. 이로 인해 기술 회사들이 신규 공급 장애를 예측하며 수천만 달러를 해결책에 투입하고 있다. Tech 기업들이 중성자를 따르고 있습니다 저오픈과 가속받는 움직임에 따라 에너지 회사들도 여쭤 보는 중입니다. 현재 전기 수요를 충족하기 위해 신속하게 배플 가능한 것에 대한 안전 배팅이 갈지도 모른다. 오늘날, 재생에너지가 그 기조에 부합한다.
AI 기술 분야에서 중국의 DeepSeek가 선보인 R1 모델은 Google과 OpenAI의 선두 모델과 거의 동등한 성능을 보여주었다는 소식으로 세계를 놀라게 했습니다. 이 회사는 상대적으로 수량이 적은 GPU를 사용하여 훈련시켰다고 주장했지만, 이로 인해 AI에 대한 대규모 하드웨어 투자가 필요한 것인지에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
DeepSeek의 상대적 효율성으로 인해 전문가들과 투자자들은 데이터 센터 수요와 그것들을 구동하는 에너지에 변화가 있을지도 모른다고 생각하고 있습니다. 이 회사는 더 이전 모델을 훈련시키기 위해 Nvidia H800 GPU 2,048개를 두 달간 구동했다고 주장했으며, 이는 OpenAI가 사용한 것으로 알려진 컴퓨트의 일부에 불과했습니다.
이러한 변화로 Nvidia와 같은 기업의 주가가 16% 하락했으며, 신 에너지 및 원자력 발전에 대한 큰 기대를 가지고 앞장서고 있는 스타트업 및 전력회사들과 같이 좀더 취약해졌다고 할 수 있습니다. 데이터 센터가 미국의 전기소비량의 12% 이상을 소비할 것으로 예상되고 있고, 2027년까지 부적절한 AI 데이터 센터가 예측되는 가운데, 기술 기업들은 새로운 공급원을 확보하기 위해 경쟁을 벌이고 있습니다.
이러한 상황에서 기술 기업들은 자사의 데이터 센터를 구동하기 위해 신 에너지 회사들에 투자하고 있지만, AI 성능을 향상시키는 유일한 방법이 더 많은 컴퓨팅을 사용하는 것일 필요는 없다는 것에 대한 강력한 증거들이 나타나고 있습니다. 이러한 상황에서 DeepSeek의 성과가 혁신적일 수 있다고 생각합니다.
그러나 모든 사람들이 동의하지는 않습니다. Citigroup의 분석가 Atif Malik은 "DeepSeek의 성과가 혁신적일 수 있지만, 그 성과가 고급 GPU를 사용하지 않고 이루어졌다는 개념에 대해 의문을 제기합니다"라고 설명했습니다.
결론적으로, AI 성능을 향상시키는 유일한 방법은 더 많은 컴퓨트를 사용하는 것이 아닐 수도 있습니다. DeepSeek가 새로운 방법을 찾은 것일 수도 있으며, AI에 대한 투자 중 물리적 자산이 아닌 소프트웨어에 더 많은 투자를 하는 쪽으로 기술 기업들이 움직이는 경향이 있습니다. 앞으로 AI 기술의 발전과 에너지 산업의 흐름에 대한 주목이 필요해보입니다.