엔비디아 NVIDIA 장중 -18%, 주가 전망, 딥시크 충격파 총정리

 

안녕하세요 21년생 22년생 연년생 두 아들의 아빠 고래밥스 입니다.

​좋은 아빠이자 좋은 남편으로 거듭나도록 부단히 노력중입니다^^

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이번 글에서는 중국발 AI 딥시크(deep seek)가 엔비디아(NVDIA) 주가에 충격파를 준 영향에 대하여 총정리해겠습니다. 장중에 -18% 금락 영향을 줄 정도로 충격적인 모습을 보였는데요, 무슨 일이 있었던 건지 궁금하신 분들은 참고하시면 많은 도움이 되실 거라 생각합니다.

*앞서 포스팅한 내용인데요, 썸네일과 일부 내용 조금 수정보완하여 재 포스팅 합니다.

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[목록]

[0]인트로, 2025-01-28 새벽 앤비디아 주가 추락 MTS 화면

[1]앤비디아 주가 급락 주요인, 관련 뉴스 기사 참고

[2]딥시크 어떤 회사인가?

[3]딥시크 CEO 량원펑, 프로필, 약력. 어떤 사람인가?

[4]인공지능 AI 모델, 대표적인 종류 20개

[5]딥시크 세부 정보. 왜 대표적인 AI 모델 20개에 들지 못하는가?

[6]미래 유망 직업, 사라지는 직업?

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[0]인트로, 2025-01-28 새벽 앤비디아 주가 추락 MTS 화면

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기나긴 설연휴 황금연휴가 시작되었습니다. 아내는 아픈 아이들 돌보다가 장염과 감기에 옮아서 안방에서 거의 격리중이며 끙끙 앓다가 이제 열은 조금 잡힌 것 같습니다. 고생하고 있고 아내, 그리고 아이들 돌보며 간단하게 끼니도 챙기며 제가 육아 바톤터치를 이어받았습니다. 21년생, 22년생 연년생 두 아들 독박 육아하다가 밤잠 재우고 지쳐서 저도 그냥 잠들었다가 새벽에 잠시 깨어났습니다. 어제 밤부터 미국증시 프리장, 앤비디아 및 테슬라 주가 움직임이 심상치 않더니만 새벽에 -18% 까지 찍을 줄은 생각도 못했네요. 주요인은 결국 중국발 AI 딥시크 영향이 큰 것으로 보여지는데요, 아래에서 뉴스 기사 내용 몇 가지와 함께 알아보시겠습니다.

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*아래 화면은, 2025-01-28 04:47 미래에셋 글로벌 MTS 휴대폰 APP 상으로 제가 직접 캡처한 화면입니다. 장중 -18% 대 까지 추락했던 모습입니다. 현재 블로그 포스팅글 작성중인 05:47 딱 1시간 경과한 시점인데 -17.25% 입니다.

 

 

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혹시 엔비디아 2008년도에 5달러 하던 시절, 잡은 사람들 있나요? 정말 대단하십니다!

이런거야말로 찐 가치 투자 아닐까요? ㅎㅎㅎ 지금 어떤 종목을 잡으면 10년 후, 20년 후에 텐버거 실현이 가능할까요? 최첨단 기술력이 될 것인가 아니면 오히려 클래식한 전통적인 생산 기술이 될 것인가... 오히려 1차 생산 관련 농업 기술, 어업 기술 관련 분야가 각광을 받을 수도 있지 않을까요? 누구나 다 알고 있는, 언론에 이미 노출되어 있는 정보로는 큰 돈을 벌기 쉽지 않을 것 같습니다. 이럴 때에 역발상을 하고, 역기획 할 줄 아는 사람들이 미래에 큰 돈을 벌지 않을까 생각이 듭니다.

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조금전, 한국 시각으로 2025-01-28(화) 08:31 미국증시 애프터장 현황입니다.

엔비디아 주가는 실시간으로 121달러 정도 선으로 거래중입니다.

오전 8시경 122.95 달러 까지 회복된 모습도 보여지는데요, 딥시크가 가격 경쟁력에서 굉장한 우위를 보이고는 있지만, 일시적인 충격 치고는 장중 -18% 는 좀 충격적입니다. 코스닥, 동전주도 아니고 거대한 공룡기업이 고작 신생 인공지능 AI 딥시크 때문에 이렇게 까지 주가가 급락할 수 있는 것일까요? 과연 엔비디아의 주가 방향은 어디로 갈 것인가... 전세계의 시선이 집중될 것으로 예상됩니다. 2025년 1월 7일 시점에 153달러 까지 치솟던 주가가, 어쩌다 이렇게까지 되었을까요. 조정 받고서 200달러 향해 돌격 앞으로 나아갈 것인지, 혹은 최근 몇개월, 몇년 사이에 거품이 빠지는 현상일 것인지 지켜봐야겠습니다.

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[1]앤비디아 주가 급락 주요인, 관련 뉴스 기사 참고

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(뉴스 기사 01)

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뉴욕증시, 中 AI 딥시크 충격에 급락 출발

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중국의 인공지능(AI) 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 저비용으로 미국 챗GPT에 필적하는 경쟁력 있는 챗봇 서비스를 출시했다는 소식에 27일(현지시간) 뉴욕증시에서 빅테크(대형 기술기업) 종목들이 급락세로 출발했다.

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이날 뉴욕증시에서 기술주 중심의 나스닥 지수는 개장 직후인 오전 9시 33분(미 동부시간) 기준 전 거래일보다 609.26포인트(-3.05%) 급락한 19,345.04에 거래됐다. 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 같은 시간 전 거래일보다 106.00포인트(-1.74%) 하락한 5,995.24에, 다우존스30 산업평균지수는 전 거래일보다 151.32포인트(-0.34%) 내린 44,272.93에 각각 거래됐다.

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딥시크가 최신형 칩을 사용하지 않고 저비용으로 챗GPT와 비슷한 성능을 내는 생성형 AI 서비스를 출시했다는 소식에 AI 분야에서 미국 빅테크의 선도적 지위가 흔들리는 것 아니냐는 우려를 낳았다. 딥시크가 내놓은 AI 모델 딥시크-R1은 일부 성능 테스트에서 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 ‘o1′보다 앞섰다는 평가를 받았다.

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딥시크는 중국 항저우에 본사를 둔 스타트업으로, 미국의 반도체 수출규제 속에서도 고성능 칩을 사용하지 않고 공개된 오픈소스를 활용해 저렴한 비용으로 빅테크에 필적하는 성능을 가진 AI 모델을 만들었다는 사실은 업계 안팎에 큰 충격을 던졌다.

지난 2년간 미 증시 강세장을 주도해온 AI 관련 주도 종목들은 직격탄을 맞았다. AI 칩 분야 대장주인 엔비디아는 개장 초 12% 폭락했고, 메타(-2.5%), 알파벳(-3.6%), 마이크로소프트(-4.5%) 등도 낙폭이 컸다.

삭소뱅크의 카루 차나나 수석 투자전략가는 “딥시크가 현 인기를 계속 유지하지 못한다고 하더라도, 이 같은 발전은 엔비디아가 선두 지위를 영원히 지키지는 못할 수 있음을 상기시키는 계기가 됐다”라고 평가했다.

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[출처 : 조선비즈 뉴스기사 민서연 기자 2025-01-28 00:03]

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(뉴스 기사 02)

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실리콘밸리 넘어 美자본시장까지 강타한 '딥시크' 어떤회사(종합)

(서울=뉴스1) 박형기 기자 = 중국 인공지능(AI) 업체 ‘딥시크’(Deepseek)가 개발한 챗봇이 미국 업체가 개발한 것보다 우수한 것으로 알려짐에 따라 나스닥 선물이 2% 이상 급락하는 등 지수 선물이 일제히 급락하고, 비트코인도 6% 이상 급락, 10만달러 선이 붕괴하는 등 암호화폐가 일제히 추락하고 있다.

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중국발 기술 충격이 실리콘밸리를 넘어 미국 자본시장 전체를 강타하고 있는 것.

딥시크가 최근 선보인 챗봇 생산 비용이 훨씬 저렴하고 접근하기 쉬운 오픈 소스로 구축돼 미국 기술 기업의 주가가 과대평가 됐다는 우려가 급부상하고 있기 때문으로 보인다.

뉴욕타임스(NYT)는 지난 23일 보도한 분석 기사에서 딥시크가 오픈 AI와 구글 등 실리콘밸리의 거대 기업보다 첨단 칩을 훨씬 적게 사용하면서도 경쟁력 있는 챗봇을 만들었다고 보도했다.

딥시크가 개발한 챗봇 ‘딥시크-V3’가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

특히 딥시크가 최근 선보인 '추론 AI' 모델인 'R1'이 일부 성능 테스트에서 챗GPT 개발사 오픈 AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 'o1'보다 앞선 것으로 나타났다.

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이뿐 아니라 딥시크의 추론 AI 모델은 2024년 미국 수학 경시대회 벤치마크 테스트에서 정답률 79.8%를 기록, 오픈 AI의 79.2%보다 앞섰다.

더욱 놀라운 것은 딥시크-V3 개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

오픈 AI 등 미국의 AI 업체들은 최대 1만6000개 이상의 전용 칩이 필요한 슈퍼컴퓨터로 챗봇을 훈련시킨다. 이에 비해 딥시크의 엔지니어들은 약 2000개의 칩만을 사용한 것으로 알려졌다.

중국의 엔지니어들은 미국이 AI 전용칩 수출을 제한하자 적은 칩으로도 방대한 데이터를 처리하는 방법을 알아낸 것으로 알려졌다.

영국 파이낸셜타임스(FT)는 "미국의 수출 규제가 의도치 않게 혁신을 촉진해 딥시크의 AI 모델 개발 비용이 크게 저렴해졌다"고 분석했다.

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타일러 코웬 조지메이슨대 교수는 FT와 인터뷰에서 “딥시크-V3가 보여준 혁신은 AI 개발이 대규모 칩에 의존할 필요가 없다는 점을 시사한다”고 평가했다.

블룸버그통신은 27일 '딥시크 충격이 미국 기술 산업 우위에 대한 근본적인 의문을 제기하고 있다'고 평가했다.

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한편 딥시크는 헤지펀드 매니저 량원펑이 2023년 7월 17일 설립한 스타트업(신생기업)으로, 본사를 저장성 항저우시에 두고 있다.

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[출처 : 뉴스1 뉴스기사 박형기 기자 2025-01-27 18:13]

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(뉴스 기사 03)

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서학개미 연휴에 비상..딥시크 쇼크에 엔비디아 16% 폭락

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860조원 가치 하루만에 사라져

브로드컴 18% 하락.. AI인프라 폭락의 날

미국 AI, 중국에 따라 잡혔나 우려 커져

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중국의 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크(Deepseek)’로 인해 엔비디아 주가가 장중 16% 폭락했다. 나스닥100 지수는 3.44% 폭락했다.

27일(현지시간) 미국 서부시간 오전10시 기준 엔비디아는 전일대비 16.84% 폭락한 118.6달러에 거래됐다. 약 6000억달러(약 862조원)의 기업가치가 사라진 것으로 삼성전자 시총의 약 2.5배 수준이다. 이는 엔비디아 역사상 하루만에 가장 큰 폭으로 하락한 것으로, 폭락전 엔비디아가 시총 3조달러의 미국 1위 기업이었던 만큼, 미국 주식시장 역사상 한 기업의 가치가 가장 큰 폭으로 떨어진 사건으로 기록될 것으로 보인다.

딥시크 쇼크는 테크주 전반의 조정을 유도했다. 나스닥은 전일대비 3.43% 하락한 21026.48를 기록했다. 브로드컴이 18.15% 폭락해 엔비디아보다 하락폭이 컸으며, 오라클 13.39%, 마이크로소프트가 3.75%, 아마존이 1.39%, 알파벳(구글)이 3.21%, 테슬라가 2.56% 하락했다.

대체로 AI모델이나 AI인프라 구축에 대규모 투자를 한 기업들이 주로 하락했다.

반면 낮은 AI비용으로 혜택을 볼 수 있는 테크기업들은 주가가 올랐다. 애플은 3.27% 급등했고, 세일즈포스 4.69%, 서비스나우 1.24% 상승했다.

미국 제프리스의 애널리스트는 고객 메모를 통해 “고성능 반도체와 대규모 컴퓨팅 파워 및 전력에 의존하는 현재의 AI 비즈니스모델에 (딥시크가) 파괴자가 될 수 있다는 우려가 즉각적으로 떠오르고 있다”고 설명했다.

딥시크는 중국 헤지펀드 하이플라이어가 만든 AI스타트업으로 지난해 처음 자체 AI모델인 ‘딥시크’를 공개했다. 이번달 20일 내놓은 ‘딥시크-R1’이 오픈AI의 최신 모델인 o1를 비롯해 미국 빅테크 기업들의 AI에 육박하는 성능을 보여주고 있다. 심지어 이를 만드는 비용은 빅테크기업들의 10분의 1 정도에 불과하다. 훨씬 낮은 성능의 엔비디아 GPU만으로 빅테크기업들의 AI성능을 낸 것이다.

이에 따라 월가에서는 빅테크기업들의 엔비디아 반도체에 대한 투자가 과도했던 것이 아니냐는 불신이 커졌고 이것이 엔비디아를 비롯해 AI인프라 주 전반의 폭락으로 이어졌다.

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뿐만 아니라 미국의 AI개발이 ‘가성비’인 중국에 이미 따라잡혔다는 공포가 미국 사회 전반에 확대되고 있다. 실리콘밸리 유명 투자자인 안드레센 호로위츠(a16z)의 마크 안드레센 창업자는 “딥시크는 AI의 스푸트니트 모먼트”라면서 “내가 지금까지 봤던 가장 인상적인 기술적 돌파구 중 하나”라고 평가했다. [실리콘밸리=이덕주 특파원]

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[출처 : 매일경제 뉴스기사 이덕주 기자 2025-01-28 03:10]

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(뉴스 기사 04)

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中 '딥시크' 출연 쇼크에 美엔비디아 장중 17%↓

뉴욕증시서 AI 관련주 줄줄이 급락

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[서울=뉴시스] 김예진 기자 = 중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크'가 저렴한 비용으로 챗GPT 같은 생성형 AI 모델을 선보이자 엔비디아 등 미국의 AI 대표 기업들의 주가가 폭락하고 있다.

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CNBC, CNN 등에 따르면 27일(현지 시간) 이날 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 엔비디아의 주가는 장중 한 때 17.4%나 급락했다.

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AI 열풍의 주요 수혜자인 반도체 칩 설계 업체 엔비디아는 2020년 3월 이래 최악의 하루를 보내고 있다고 CNBC는 짚었다.

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엔비디아 이외에도 AI 관련주의 하락이 뉴욕증시 주요 주가를 주저앉히고 있다.

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마이크론과 암(Arm) 홀딩스는 이날 장중 각각 10%, 9% 밀렸다. 브로드컴은 18%, 마이크로디바이스는 장중 6% 이상 떨어졌다.

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AI 인프라 구축으로 수혜를 입었던 컨스텔레이션 에너지, 비스트라 에너지도 각각 장중 19%, 27% 이상 폭락했다.

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딥시크는 지난달 말 무료 오픈소스 대형 언어 모델 딥시크-V3을 출시했다. 서방 기업들이 요구하는 것보다 훨씬 적은 600만 달러 미만의 비용으로 단 2개월 만에 개발했다고 딥시크는 밝혔다.

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특히 딥시크는 지난주 챗GPT 개발사 오픈AI의 최신 모델 o1 보다 뛰어난 성능을 보인 것으로 알려진 추론 모델 R1을 출시했다.

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실리콘밸리 유명 투자자 안드레센 호로위츠(a16z)의 마크 안드레센 창업자는 딥시크의 제품에 대해 "지금까지 본 것 중 가장 놀랍고 인상적인 혁신 중 하나"라고 평가했다.

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딥시크의 깜짝 대두에 미국이 믿어왔던 만큼 AI 분야를 선도하고 있지 않다는 경감심이 부상했다.

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월가의 투자은행 레이먼드 제임스의 반도체 애널리스트 스리니 파주리는 "딥시크는 미국의 하이퍼스케일러(대형 클라우드 공급 업체)만큼 많은 컴퓨팅에 접근할 수 없는데도 어떻게든 경쟁력이 높아 보이는 모델을 개발하는 데 성공했다"고 분석했다.

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그는 아마존, 마이크로소프트 등 하리퍼스케일러들 사이에서 "더욱 긴급한 상황을 초래할 수 있다"고 진단했다.

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[출처 : 뉴시스 뉴스기사 written by 공감언론 뉴시스 aci27 2025-01-28 04:36]

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(뉴스 기사 05)

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[ENGLISH]

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Nvidia Reels After China’s A.I. Breakthrough

The tech industry has had an insatiable appetite for Nvidia’s chips over the last two years. But the feast may be over sooner than many had expected. /1/

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Nvidia, which soared to the top of the stock market by selling the computer chips fueling the world’s artificial intelligence boom, has been dealt a tough reality check by a small Chinese company that showed it could do more with less of what Nvidia makes.

On Monday, shares of Nvidia plunged 17 percent after the company, called DeepSeek, showed that it could train a cutting-edge A.I. system with a fraction of the Nvidia chips that had been used in the past by OpenAI, the maker of ChatGPT. The company lost roughly $600 billion in market value, on what was its worst trading day since the pandemic sell-off in March 2020.

DeepSeek’s release challenged a tech industry consensus that in order to build bigger and better A.I. systems, companies would have to spend billions and billions of dollars on new data centers. At the center of those data centers would be the one thing that, perhaps until now, no A.I project could do without: a huge cache of Nvidia’s chips.

The Silicon Valley company, by some estimates, controls 90 percent of the market for specialized chips used to build A.I. systems. It has had a remarkable run since OpenAI released ChatGPT in late 2022. Over the past two calendar years, Nvidia’s revenue has jumped more than 200 percent to $126 billion, while the total value of the company has rocketed 700 percent as of Friday’ market close, peaking at $3.62 trillion in November. /2/

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But DeepSeek’s apparent breakthrough has shown that the appetite for Nvidia’s chips may not be as limitless as some had imagined just a week ago. While Nvidia is still in an enviable position — there is little competition for its A.I. chips — the companies that have been buying its technology could slow down their spending.

“Before, A.I. was bigger, better, faster. Bigger chips equal bigger A.I. capabilities,” said Patrick Moorhead, chief executive of Moor Insights & Strategy, a tech and semiconductor research firm. “But this was so quick it raises questions about how long that is true for Nvidia and whether people will need as many of its chips in the future.”

The DeepSeek release also dragged down shares other semiconductor companies, including Broadcom, Micron Technology and Taiwan Semiconductor Manufacturing Inc.

DeepSeek’s arrival has crystallized a concern that was already casting a shadow over Nvidia’s business. Late last year, A.I. leaders began to warn that the improvements to chatbots were slowing down. They had previously relied on a simple formula to deliver advances: culling as much data as possible from the internet and pushing into large language models — the technology that powers chatbots — on ever-bigger computers.

But that concept, which is known in the industry as Scaling Laws, has begun to fall out of favor because tech companies are running out of data. That has led companies to begin to experiment with new techniques to keep improving their systems. It has also fueled questions from Nvidia investors about the repercussions for its business. /3/

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At the CES technology trade show in January, Jensen Huang, Nvidia’s chief executive, said that the new techniques were “driving enormous demand for Nvidia’s chips.” He said that companies are using Nvidia’s chips to power models that do more reasoning in data centers, which means there will be more demand for its technology, not less. /4/

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In a statement on Monday, Mylene Mangalindan, Nvidia’s spokeswoman, said DeepSeek shows that those new techniques are working. She added that “DeepSeek is an excellent A.I. advancement.”

But investors have been watching to see if the changes in the way A.I. is being made would throttle Nvidia’s business, and DeepSeek’s success speaks to uncertainty about whether it will be cheaper to build and deliver A.I. systems.

“This was something that we have been working toward,” said Daniel Newman, chief executive of Futurum Group, a tech research firm. “Everyone has been pursuing this goal because the costs of training A.I. was too high.”

Not everyone is convinced that Nvidia’s rise is stalling. Its stock has been volatile and tumbled in August by more than 10 percent over reports the company would delay shipping its newest artificial intelligence chip. It later rebounded. /5/

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In a note for investors on Monday, Stacy Rasgon, a semiconductor analysts at Bernstein Research, said DeepSeek spent more money to build its system than it claimed. He added that being able to build more A.I. systems more efficiently should mean more demand because more companies can afford to invest in them.

The panic over the weekend, Mr. Rasgon said, “seems overblown.”

The changes in Nvidia’s value is the latest testament to how A.I. continues to upend the stock market. Last year, Microsoft replaced Apple as the world’s most valuable company for its early push into A.I. In June, Nvidia surged past both companies to claim the crown.

Now, Apple is back in the lead after it released its own A.I. system called Apple Intelligence for iPhones. But there are signs that it may not hold that position for long. This month, it disabled one of the signature capabilities — aggregating and summarizing news notifications — after customers and companies complained that its software was misrepresenting news reports.

“There hasn’t been a winner here,” Mr. Newman said. “The tools have been just OK. But if everyone can make better models at lower costs, then people may start adopting A.I.” /6/

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[출처 : NY Times by Tripp Mckle, Jan. 27, 2025Updated 4:23 p.m. ET]

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[KOREAN]

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번역, 네이버 파파고 활용하였으나 일부 해석 과정에 부자연스러울 수 있으니 가급적 위의 ENGLISH 원문 기사 내용을 직접 번역하여 참고하시는 것을 권장드립니다. 영어를 완벽하게 한국어로 번역하는 데에는 한계가 있으며, 일부 표현은 한글로 표현이 안되는 경우도 간혹 있습니다. 아래 번역된 내용은 대략적인 느낌 정도만 참고하시면 될 것 같습니다. 영어와는 거리가 먼 사람들에게 조금 도움이 될 것 같고, 어느정도 영어가 가능하신 분들은 파파고 혹은 번역 관련 APP 싸이트 등을 활용하셔서 조금 더 자연스러운 맥락으로 수정보완해가면서 보시면 좋을 것 같습니다.

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엔비디아 , 중국의 A.I. 돌파구 이후

기술 산업은 지난 2년 동안 Nvidia의 칩에 대한 만족할 줄 모르는 욕구를 가지고 있었습니다. 그러나 그 잔치는 많은 사람들이 예상했던 것보다 더 빨리 끝날 수 있습니다. /1/

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세계 인공지능 붐을 일으킨 컴퓨터 칩을 팔아 주식시장 정상에 오른 엔비디아(Nvidia)가 엔비디아(Nvidia)가 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있다는 것을 보여준 중국의 한 작은 회사로부터 가혹한 현실 점검을 받았다.

월요일 엔비디아의 주가는 딥시크(DeepSeek)라는 회사가 챗GPT의 제조사인 오픈AI(OpenAI)가 과거에 사용했던 엔비디아 칩의 일부만으로 최첨단 인공지능 시스템을 훈련할 수 있다고 밝힌 후 17% 급락했다. 이 회사는 2020년 3월 팬데믹 매도세 이후 최악의 거래일에 약 6,000억 달러의 시장 가치를 잃었습니다.

딥시크(DeepSeek)의 출시는 더 크고 더 나은 인공지능 시스템을 구축하기 위해서는 기업이 새로운 데이터센터에 수십억 달러를 지출해야 한다는 기술 업계의 합의에 도전했다. 이러한 데이터센터의 중심에는 아마도 지금까지는 어떤 A.I 프로젝트도 없이는 할 수 없었던 한 가지, 즉 엔비디아 칩의 거대한 캐시가 있을 것입니다.

실리콘밸리의 이 회사는 일부 추정에 따르면 인공지능 시스템 구축에 사용되는 특수 칩 시장의 90%를 점유하고 있습니다. OpenAI가 2022년 말 ChatGPT를 출시한 이후 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. 지난 2년간 엔비디아의 매출은 1,260억 달러로 200% 이상 증가했으며, 금요일 장 마감 기준 엔비디아의 총 가치는 700% 급등하여 11월에 3조 6,200억 달러로 정점을 찍었습니다. /2/

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그러나 딥시크의 명백한 돌파구는 엔비디아의 칩에 대한 수요가 일주일 전만 해도 상상했던 것만큼 무한하지 않을 수 있음을 보여주었습니다. 엔비디아는 여전히 부러워할 만한 위치에 있지만(인공지능 칩에 대한 경쟁은 거의 없지만), 기술을 구매해 온 기업들은 지출을 늦출 수 있습니다.

"이전에는 AI가 더 크고, 더 낫고, 더 빨랐습니다. 더 큰 칩은 더 큰 AI 기능과 같습니다."라고 기술 및 반도체 리서치 회사인 무어 인사이트 앤 스트래티지의 최고 경영자 패트릭 무어헤드는 말합니다. "하지만 이는 너무 빨라서 엔비디아에 얼마나 오래 해당되는지, 앞으로 사람들이 그렇게 많은 칩을 필요로 할지에 대한 의문이 제기됩니다."

딥시크 발표로 인해 브로드컴, 마이크론 테크놀로지, 대만 반도체 제조 등 다른 반도체 회사들의 주가도 하락했습니다.

딥시크의 등장은 이미 엔비디아 비즈니스에 그림자를 드리우고 있던 우려를 결정지었습니다. 작년 말, 인공지능 리더들은 챗봇의 개선 속도가 느려지고 있다고 경고하기 시작했습니다. 이전에는 인터넷에서 가능한 한 많은 데이터를 잘라내고 점점 더 큰 컴퓨터에서 챗봇을 구동하는 기술인 대형 언어 모델에 뛰어들어 발전을 이루기 위해 간단한 공식에 의존해 왔습니다.

그러나 업계에서 스케일링 법칙으로 알려진 이 개념은 기술 기업의 데이터 부족으로 인해 인기를 잃기 시작했습니다. 이로 인해 기업들은 시스템을 계속 개선하기 위한 새로운 기술을 실험하기 시작했습니다. 또한 엔비디아 투자자들로부터 비즈니스에 미칠 영향에 대한 의문을 불러일으켰습니다. /3/

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지난 1월 CES 기술 전시회에서 엔비디아의 최고 경영자인 젠슨 황은 새로운 기술이 "엔비디아의 칩에 대한 엄청난 수요를 이끌고 있다"고 말했습니다. 그는 기업들이 데이터 센터에서 더 많은 추론을 수행하는 모델에 전력을 공급하기 위해 엔비디아의 칩을 사용하고 있으며, 이는 엔비디아의 기술에 대한 수요가 줄어들지 않고 더 많아질 것임을 의미한다고 말했습니다. /4/

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월요일 성명에서 엔비디아의 대변인 마일린 망갈린단은 딥시크가 이러한 새로운 기술이 효과가 있음을 보여준다고 말했습니다. 그녀는 "딥시크는 훌륭한 인공지능 발전"이라고 덧붙였습니다

그러나 투자자들은 AI의 변화가 엔비디아의 비즈니스를 위축시킬지 주시해 왔으며, 딥시크의 성공은 AI 시스템을 구축하고 제공하는 것이 더 저렴할지에 대한 불확실성을 시사합니다.

기술 연구 회사인 퓨처럼 그룹의 최고 경영자 다니엘 뉴먼은 "우리는 이 목표를 향해 노력해 왔습니다."라고 말합니다. "모두가 인공지능 교육 비용이 너무 높았기 때문에 이 목표를 추구해 왔습니다."

모든 사람이 엔비디아의 상승세가 지연되고 있다고 확신하는 것은 아닙니다. 엔비디아의 주가는 8월에 최신 인공지능 칩 출하를 연기할 것이라는 보도로 인해 변동성이 커지면서 10% 이상 하락했습니다. 이후 반등했습니다. /5/

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번스타인 리서치의 반도체 분석가인 스테이시 라스곤은 월요일 투자자들을 위한 메모에서 딥시크가 주장한 것보다 시스템 구축에 더 많은 돈을 썼다고 말했습니다. 그는 더 많은 기업이 AI 시스템에 투자할 여력이 있기 때문에 더 효율적으로 더 많은 AI 시스템을 구축할 수 있다는 것은 더 많은 수요를 의미할 것이라고 덧붙였습니다.

라스곤 씨는 주말 동안의 공황이 "너무 과장된 것 같다"고 말했습니다

엔비디아의 가치 변화는 인공지능이 주식 시장을 계속 뒤흔들고 있음을 보여주는 가장 최근의 증거입니다. 작년에 Microsoft는 애플을 제치고 인공지능에 대한 초기 진출로 세계에서 가장 가치 있는 기업이 되었습니다. 6월에는 엔비디아가 두 회사를 제치고 1위를 차지했습니다.

이제 Apple은 iPhone용 Apple Intelligence라는 자체 AI 시스템을 출시한 후 다시 선두를 달리고 있습니다. 하지만 이러한 위치를 오래 유지하지 못할 수도 있다는 징후가 있습니다. 이번 달에는 고객과 기업이 자사 소프트웨어가 뉴스 보도를 잘못 표현하고 있다고 불만을 제기한 후 서명 기능 중 하나인 뉴스 알림 집계 및 요약 기능을 비활성화했습니다.

"여기에는 승자가 없었습니다."라고 뉴먼 씨는 말했습니다. "도구는 괜찮았습니다. 하지만 모두가 더 저렴한 비용으로 더 나은 모델을 만들 수 있다면 사람들은 인공지능을 채택하기 시작할 수 있습니다." /6/

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[2]딥시크 어떤 회사인가?

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딥시크(DeepSeek)에 대한 정리

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1. 회사 개요

설립 시기: 2023년 7월 17일

창립자: 량원펑 (헤지펀드 매니저 출신)

본사 위치: 중국 저장성 항저우

업종: 인공지능(AI) 스타트업

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2. 핵심 기술

AI 모델: 딥시크-V3

주요 성과:

미국 수학 경시대회 벤치마크 테스트에서 79.8% 정답률로 오픈AI(79.2%)보다 우수한 결과 기록.

제한된 자원(약 2,000개의 AI 전용 칩)으로 모델 개발.

개발 비용은 메타의 최신 AI 모델 대비 약 10분의 1 수준으로 효율적 자원 활용.

주요 특징:

고성능 AI 모델을 개발하여 글로벌 경쟁사와의 비교에서도 우수한 결과를 보여줌.

AI 개발에서 대규모 하드웨어 의존도를 낮추는 혁신적인 접근 방식.

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3. 성과 및 영향

시장 반응:

딥시크 AI 모델이 미국 앱스토어에서 1위를 차지하며 큰 주목을 받음.

업계 영향:

제한된 자원에서도 글로벌 경쟁력을 확보함으로써 중국 AI 기업의 위상을 높임.

미국의 AI 기술 수출 규제가 오히려 자국 내 기술 혁신을 촉진하는 계기가 되었다는 평가.

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4. 비전 및 경쟁력

효율적인 자원 활용: 대규모 칩 없이도 고성능 AI 모델 개발 가능성을 입증.

AI 산업 방향성 제시: 자원 최적화와 혁신적 개발 방식으로 AI 업계에 새로운 표준을 제시.

중국 AI 산업의 부상: 딥시크의 성공은 중국 AI 기업의 경쟁력을 재조명하며, 글로벌 AI 시장에서 영향력을 확대하고 있음.

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5. CEO 량원펑

배경: 헤지펀드 매니저 출신으로, 금융 분야에서의 경험을 바탕으로 AI 개발에 독창적이고 혁신적인 접근을 시도.

리더십: 딥시크의 기술 개발 및 경영 전략을 성공적으로 이끌며 단기간 내 주목받는 스타트업으로 성장시킴.

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6. 미래 전망

글로벌 AI 경쟁 심화:

딥시크의 성공 사례는 글로벌 AI 산업 내 중국 기업의 경쟁력을 강화하는 계기가 될 것으로 예상.

AI 모델의 진화:

제한된 자원으로도 경쟁력 있는 AI 기술을 선보이며, 딥시크의 기술이 미래 AI 개발의 효율성을 높이는 모델이 될 것으로 기대.

딥시크는 자원의 제약 속에서도 혁신적인 기술 개발을 통해 글로벌 AI 시장에서 주목받는 기업으로 자리 잡았습니다. 량원펑의 리더십과 효율적인 접근 방식은 앞으로의 AI 산업 발전 방향에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

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[3]딥시크 CEO 량원펑, 프로필, 약력. 어떤 사람인가?

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▶프로필

량원펑(梁文锋)은 1985년 중국 광둥성 잔장(湛江)에서 태어난 기업가로, 인공지능(AI) 분야에서 주목받는 인물입니다. 그는 저장대학교(Zhejiang University)에서 전자정보공학 학사와 정보·통신공학 석사 학위를 취득하였으며, 석사 논문은 "저비용 PTZ 카메라 기반 목표 추적 알고리즘 연구"를 주제로 작성하였습니다.

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▶출신 대학교

딥시크(DeepSeek)의 CEO 량원펑(梁文锋)은 중국 저장대학교(Zhejiang University) 출신이며, 전공으로는 전자정보공학 학사와 정보·통신공학 석사 학위를 취득하였습니다.

그의 석사 논문은 "저비용 PTZ 카메라 기반 목표 추적 알고리즘 연구"를 주제로 작성되었습니다. 이 때에도 저비용쪽으로 관심이 있었다는 흔적이 보여집니다.

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※참고로 저장대학교는 중국 내에서도 상위권에 속하는 명문 대학으로, 량원펑의 기술적 배경과 연구 역량에 큰 영향을 미친 것으로 보여집니다.

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저장대학교(절강대학)는 2024년 QS 세계 대학 순위에서 세계 44위를 차지하였습니다.

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또한, 2024년 QS 세계 대학 순위에서 중국 대륙 대학 중에서는 베이징대가 1위, 칭화대가 2위, 저장대가 3위를 차지하였습니다.

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이러한 순위는 저장대학교가 세계적으로 인정받는 명문 대학임을 보여줍니다.

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▶주요 경력

-2008년: 대학 동기들과 함께 금융 시장 데이터를 수집하고 머신러닝을 활용한 퀀트 트레이딩(Quantitative Trading)을 연구하였습니다. 이러한 경험을 통해 데이터와 AI의 잠재력에 대한 확신을 가지게 되었습니다.

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-2013년: 저장대 동문과 함께 항저우 야커비 투자관리를 설립하였고, 이후 2015년에는 '환팡(幻方) 테크놀로지'로 발전시켰습니다. 2016년에는 닝보 지역에 High-Flyer라는 퀀트 투자기업을 공동 창업하여 운용자산(AUM)을 100억 위안 이상으로 성장시켰습니다.

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-2019년: High-Flyer의 AI 부문을 설립하여 AI 프로젝트에 투자하기 시작하였으며, 이는 후에 딥시크(DeepSeek)로 발전하였습니다. 이 과정에서 고성능 GPU를 대량 구매하여 AI 연구를 본격화하였습니다.

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-2023년: 딥시크를 공식적으로 설립하고, AGI(범용 인공지능) 개발을 선언하였습니다. 이후 딥시크는 AI 모델 '딥시크-V3'를 개발하여 주목받고 있습니다.

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▶성격, 성향

헤지펀드 매니저로서의 경험을 바탕으로 인공지능(AI) 분야에 도전하여 딥시크(DeepSeek)를 설립한 점을 통해, 혁신적이고 도전적인 성향을 지닌 것으로 추정됩니다. 또한, 제한된 자원으로도 고성능 AI 모델을 개발한 것을 보면, 효율성과 자원 최적화를 중시하는 경영 철학을 가지고 있을 것으로 보입니다. 이러한 점에서 량원펑은 요즘 대세, 핫한 인공지능 AI 시대의 혁신가로 평가를 받고 있습니다.

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▶소신, 비전 제시

량원펑은 퀀트 투자와 AI를 융합한 혁신가로 평가받으며, "중국이 기술 발전의 수혜만 누릴 것이 아니라, 기술혁신 자체에 기여해야 한다"는 소신을 가지고 있습니다. 그는 자금보다도 "인재를 조직화해낼 수 있는 확신과 지식"이 중요하다고 강조합니다.

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[4]인공지능 AI 관련 종류에는 어떤 것들이 있는가?

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다양한 인공지능(AI) 모델과 시스템이 존재하며, 각각 고유의 용도와 특성을 가지고 있습니다. 아래는 대표적인 AI 기술과 모델 20개를 정리한 목록과 주요 특징입니다.

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생성형 AI 가 만드는 15가지 미래 예측 정리 : 네이버 블로그

생성형 AI 가 만드는 15가지 미래 예측 정리

안녕하세요~ 21년, 22년 연년생 두 아들의 아빠 고래밥스 입니다^^ 좋은 아빠이자 좋은 남편으로 거듭나려 ...

blog.naver.com

 

 

https://blog.naver.com/gorebobs/223712098427

생성형 AI 가 만드는 15가지 미래 예측 정리

 

 

https://link.coupang.com/a/cbQXwI

제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가:최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측 - 경

 

 

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▶대표적인 AI 모델 및 시스템 20개

AI 이름	개발사	주요 특징 및 용도
1. ChatGPT	OpenAI	자연어 처리에 강점이 있으며, 인간과 유사한 대화 생성 및 다양한 질문에 대한 응답 가능.
2. GPT-4	OpenAI	언어 생성, 번역, 창작 등 다목적 자연어 처리 모델. 복잡한 논리적 문제 해결 가능.
3. DALL·E 3	OpenAI	텍스트를 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 생성형 AI 모델.
4. Bard	Google (Alphabet)	검색 기반의 실시간 정보 처리와 창의적 텍스트 생성에 초점을 둔 대화형 AI.
5. PaLM 2	Google (Alphabet)	다국어 처리와 창작, 프로그래밍 코드 작성에 강점을 지닌 대규모 언어 모델.
6. Claude	Anthropic	안전성과 투명성을 강조하며 인간의 의도를 잘 이해하는 언어 모델.
7. LLaMA	Meta	효율성과 경량화를 강조한 오픈소스 언어 모델.
8. MidJourney	MidJourney, Inc.	예술적이고 창의적인 이미지 생성에 특화된 생성형 AI 모델.
9. Stable Diffusion	Stability AI	오픈소스 이미지 생성 AI로, 텍스트를 기반으로 자유로운 창작이 가능.
10. DeepMind AlphaFold	DeepMind (Google)	단백질 구조 예측 모델로 생물학 및 약물 개발에서 혁신적 기여.
11. DeepMind AlphaZero	DeepMind (Google)	체스, 바둑 등 보드게임에서 최적의 전략을 학습하여 스스로 플레이하는 AI.
12. Watson	IBM	데이터 분석 및 비즈니스 솔루션 제공에 강점, 의료 및 금융 분야에 활용됨.
13. Siri	Apple	iOS 기반 음성 인식 AI, 사용자 인터페이스를 지원하며 간단한 명령을 처리.
14. Alexa	Amazon	스마트홈 기기를 제어하고 일상적인 명령을 수행하는 음성 비서 AI.
15. NVIDIA NeMo	NVIDIA	대규모 언어 모델 개발 및 커스터마이징을 지원하는 AI 프레임워크.
16. TensorFlow	Google (Alphabet)	기계학습 및 딥러닝 프레임워크로, 모델 개발과 학습 환경 제공.
17. PyTorch	Meta	딥러닝 연구와 상용화를 위한 오픈소스 머신러닝 라이브러리.
18. Hugging Face	Hugging Face, Inc.	자연어 처리 및 AI 모델 공유 플랫폼, 다양한 오픈소스 모델 제공.
19. OpenCV	OpenCV Foundation	이미지 및 비디오 처리에 특화된 오픈소스 라이브러리.
20. AutoGPT	오픈소스 프로젝트	자동화된 작업 수행을 위해 다중 에이전트를 조합하여 실행하는 생성형 AI 도구.

▶비교 분석

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1. 자연어 처리 (NLP) 중심

대표 모델: ChatGPT, Claude, Bard, PaLM 2, LLaMA

주요 특징: 대화 생성, 다국어 번역, 글쓰기, 창의적 작업 지원.

활용 분야: 고객 서비스, 글쓰기 보조, 연구 요약.

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2. 이미지 및 비디오 생성

대표 모델: DALL·E, MidJourney, Stable Diffusion, OpenCV

주요 특징: 창의적이고 현실적인 이미지 및 비디오 생성.

활용 분야: 디자인, 예술 창작, 마케팅.

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3. 전문적 문제 해결

대표 모델: AlphaFold, AlphaZero, Watson

주요 특징: 생물학적 구조 예측, 전략적 게임, 데이터 분석.

활용 분야: 약물 개발, 게임 AI, 의료 진단.

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4. 음성 인식 및 스마트홈

대표 모델: Siri, Alexa

주요 특징: 음성 명령 처리, 스마트 기기 제어.

활용 분야: 가정용 스마트 시스템, 개인 비서.

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5. AI 개발 프레임워크

대표 모델: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, NVIDIA NeMo

주요 특징: AI 모델 개발 및 학습 지원, 사용자 정의 가능.

활용 분야: 딥러닝 연구, AI 솔루션 개발.

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6. 자동화 및 에이전트

대표 모델: AutoGPT

주요 특징: 자동화된 작업 실행, 멀티 태스킹.

활용 분야: 데이터 수집, 프로젝트 관리, 업무 효율화.

위의 리스트 및 내용은 다양한 AI 시스템과 모델의 주요 특징과 용도를 한눈에 이해할 수 있도록 정리해본내용입니다. 혹시나 내용 관련하여, 일부 수정보완이 필요할 수도 있으니 대략적으로 참고만 하시면 좋을 것 같습니다. 세부적인 사항 및 최신 자료를 확인 하는 방법은, 각 해당 홈페이지 및 기업으로 확인해보시는 것을 추천드립니다.

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[5]딥시크 세부 정보. 왜 대표적인 AI 모델 20개에 들지 못하는가?

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▶인트로

딥시크(DeepSeek)는 현재 AI 업계에서 주목받고 있는 신생 기업으로, 특히 범용 인공지능(AGI) 개발을 목표로 하고 있습니다. 그러나 딥시크의 AI 모델은 상대적으로 신생 단계에 있으며, OpenAI의 GPT, Google의 Bard, DeepMind의 AlphaFold 등과 같이 이미 널리 사용되고 검증된 대표 모델들에 비해 시장에서의 구체적인 사례와 활용도가 제한적입니다.

따라서 위 목록에는 포함되지 않았으나, 딥시크의 잠재력과 기술적 목표를 고려할 때 비교 분석이 유의미합니다. 아래는 딥시크의 주요 모델과 기술을 위 기준에 따라 정리한 내용입니다.

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▶딥시크(DeepSeek)의 주요 모델과 비교 분석

항목	딥시크 모델	특징 및 설명
개발사	DeepSeek	중국 기반 AI 연구 기업, 범용 인공지능(AGI) 개발을 목표로 함.
대표 AI 모델	DeepSeek-V3	AGI 연구의 핵심 모델로, 언어 이해 및 복잡한 문제 해결을 위한 대규모 언어 모델.
주요 특징	고성능, AGI 지향	인간의 종합적 지능을 모방하려는 범용 인공지능으로, 언어 처리와 추론 능력에 집중.
활용 분야	연구, 기업 솔루션, 데이터 분석	다목적 AI 모델로, 다양한 산업에 맞춤형 AI 솔루션 제공 가능.
기술적 강점	대규모 병렬 연산, 최적화된 알고리즘	제한된 자원으로 고성능 모델을 개발한 점이 특징.
한계점	상용화 초기 단계	다른 대표 모델에 비해 검증된 응용 사례가 제한적이며, 글로벌 시장 점유율이 낮음.
경쟁 모델	GPT-4, Claude, Bard	자연어 처리 및 AGI 목표를 공유하지만, 기술적 완성도와 상용화 경험에서 차이 존재.
현재 상태	성장 단계	AGI 개발 초기 단계로, 글로벌 AI 시장에서 입지를 다지는 중.

▶딥시크와 20개 AI 모델과의 비교 분석

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1. 자연어 처리 (NLP) 모델과의 비교

딥시크-V3는 ChatGPT, Claude, PaLM 2와 비슷하게 자연어 처리에 중점을 둔 모델입니다.

그러나 AGI 목표로 설계된 딥시크는 단순한 언어 생성뿐 아니라 복잡한 문제 해결과 다분야 적용을 추구합니다.

ChatGPT 등 기존 모델들은 상용화 및 글로벌 사용자 기반에서 앞서 있습니다.

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2. 이미지 생성 AI와의 차이

딥시크는 이미지 생성보다는 언어와 추론 중심에 초점을 두고 있어 DALL·E, MidJourney와는 목적이 다릅니다.

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3. 전문 문제 해결 AI와의 비교

DeepMind AlphaFold는 단백질 구조 예측에 특화되어 있지만, 딥시크는 생물학, 약학뿐만 아니라 다른 산업에도 범용적으로 적용될 수 있는 AGI를 목표로 합니다.

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4. 음성 비서 AI와의 차이

Siri, Alexa와 같은 음성 비서는 주로 사용자의 일상생활을 지원하는 데 초점이 맞춰져 있으며, 딥시크는 더 복잡한 의사결정 및 추론 작업을 목표로 합니다.

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5. AI 프레임워크와의 차이

TensorFlow, PyTorch는 AI 모델 개발을 지원하는 도구이지만, 딥시크는 독립적인 AGI 모델을 개발하고 있습니다.

▶딥시크의 미래 가능성

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딥시크는 효율적인 자원 사용과 고성능 AI 개발이라는 강점을 통해 기존 AI 생태계에서 독창적인 입지를 다지고 있습니다. 특히 AGI를 목표로 한다는 점에서 OpenAI, DeepMind와 직접적인 경쟁 관계에 있습니다.

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만약 딥시크가 상용화와 검증을 성공적으로 수행한다면, 미래의 대표적인 AI 모델로 자리 잡을 가능성이 충분합니다.

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[6]미래 유망 직업, 사라지는 직업?

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요즘 곳곳에, 공실이 생기는 상가들이 무서운 속도로 많아지고 있습니다. 직업도 마찬가지인 것 같아요. 기계, 인공지능 AI 로봇이 사람들의 일자리를 줄이고 있는 상황입니다. 물류센터에도 보면, 로보트가 택배배송 관련 물류작업을 사람 대신 하고 있는 것이 현실입니다. 향후 자율주행 개발이 버전업되고, 인공지능 까지 탑재될 경우 길거리에 택배 운송관련 업무도 이제 기계가 대체할 것으로 예상됩니다. 이런 말하면 좀 그렇지만, 로봇팔, 로봇의사, 주식전망, 법률지식, 각종 법적인 판례와 경우의수를 토대로 재판을 하는 것도 인공지능 AI 를 따라가기에는 버거운 상황입니다. 전문직군의 대표중 변호사, 의사, 회계사, 등등... 과연 사람의 한정된 지식을 슈퍼컴퓨터, 인공지능 AI가 빅데이터 기반으로 훨씬 더 정밀하게 세부적으로 비교분석하고 결론까지 도달할 경우... 더 나아가 딥러닝으로 학습까지 하면서 사람보다 더 합리적인 판단과 결론까지 낸다면 우리의 미래, 사람이 설 자리는 과연 어디일가요? 단순 반복적인 업무를 필요로 하는 분야의 파이는 분명히 축소될 것이고 이미 축소되는 중입니다. 육아를 하고 있는 저도, 지금 직장 생활은 하고 있지만, 다양한 분야에서 이미 한계들이 확연하게 보이고 있습니다. 미래를 준비할 수밖에 없는 이러한 현실, 그러나 범국가적으로 어떠한 기준이 생겨나지 않을까 생각해봅니다. 인공지능, 로봇이 인간을 지배한다는 허무맹랑하던 영화아 애니메이션 소설 만화 등에서나 등장하든 스토리들... 이미 현실이 되어버린 것 같은 생각은 혹시 저만 그런건가요?

부디, 적절한 기준이 생겨나고 사람들의 일상생활(기본 생계)에 피해는 생기지 않기를 바라는 마음 뿐입니다. 그래서 미리 공부를 해야하고, 관련 책도 읽어보고, 남녀노소... 아이부터 어른까지 미리 공부를 해야할 것입니다. 아래에는 참고할만한 책을 몇개 소개해봅니다. 조금이나마 도움이 되시기를 바랍니다.

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https://link.coupang.com/a/cbQXzy

 

쿠팡이 추천하는 생성형 ai 관련 혜택과 특가

 

 

 

https://link.coupang.com/a/cbQXKj

최윤식의 주니어 미래준비학교: 미래 인공지능:인공지능이 만드는 미래 직업의 세계 - 과학/환경

 

https://link.coupang.com/a/cbQXML

어린이를 위한 미래직업 100:미래 유망 직업과 새로 등장할 직업 - 자기계발 | 쿠팡

 

 

 

 

 

 

 

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중국발 AI 딥시크 (deepseek) 미국 .. : 네이버블로그

중국발 AI 딥시크 (deepseek) 미국 엔비디아 큰 충격, 인공지능 AI 총정리

 

 

 

조금이나마 이 분야에 대한 궁금증 해소 및 이해를 돕는데 유익한 시간이 되셨기를 바랍니다.

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세상에 선한 에너지와 영향력을 기여 및 공헌하고픈 고래밥스 DJCHO 올림.

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감사합니다. 리스펙!!

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(출처 : 네이버, 구글 검색, 국내/해외 각종 언론 정보와 뉴스, 대중 매체, 도서, 등등)

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