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딥시크 량원펑 투자자 미팅 주요 내용 (2)

■ 미국과 중국 AI의 격차

: 미국과 중국의 가장 큰 격차는 인재가 아니라 컴퓨팅 자원이라고 평가

: 중국과 미국의 연구자는 본질적으로 유사한 인재풀에 속하며, 중국 내에도 충분한 우수 인재가 존재한다는 입장

: 인재와 모델 성능의 격차도 결국 얼마나 많은 GPU로 얼마나 다양한 실험을 수행할 수 있느냐에서 발생한다고 판단

: 현재 DeepSeek는 약 2만장의 H급 GPU 환산 컴퓨팅 자원을 보유하고 있으며, 상당수는 최근 1~2개월 사이 도입

: 향후 수개월간 엔비디아 GPU를 추가로 대규모 구매하고, 합리적인 가격에 확보 가능한 물량은 최대한 구매할 방침

: 조달자금을 6개월 안에 모두 GPU로 전환할 수 있다면 가장 이상적인 상황이라고 평가

: 미국의 최대 모델은 활성 파라미터 약 800B 수준인 반면, 중국은 수십B 수준에 머물러 있어 모델 규모에서 큰 격차가 존재한다고 주장

: 미국 수준의 초대형 모델을 학습하려면 약 5만장의 GB300 또는 약 20만장의 화웨이 950급 카드가 필요할 수 있다고 추산

: 현재는 수십B 활성 파라미터 구간에서 연구를 충분히 수행한 뒤, 자원 확대에 따라 150B~250B 수준으로 확장할 계획

■ 화웨이와 중국산 AI 칩

: DeepSeek는 화웨이와 긴밀하게 협력하고 있으며 약 1만6,000장의 화웨이 AI 칩 물량을 확보할 수 있다고 언급

: AI 기반 코드 생성과 TileLang 같은 고급 프로그래밍 언어가 CUDA 생태계의 진입장벽을 빠르게 낮출 것으로 전망

: V3 학습에는 엔비디아 GPU를 사용했지만, 소프트웨어 측면에서는 엔비디아 생태계 의존도를 상당 부분 줄이고 자체 컴파일러와 TileLang 기반 환경을 활용했다고 설명

: TileLang과 자체 컴파일러를 화웨이 칩으로 이전하면 중국산 칩의 생태계 문제는 약 1년 안에 상당 부분 해소될 수 있으며, 남는 핵심 병목은 생산능력이라고 평가

: 화웨이 950 슈퍼노드는 GB200·GB300의 작업을 대체할 수 있지만, 약 4장의 화웨이 카드가 엔비디아 카드 1장 수준이며 제품 출시도 약 2년 늦다고 평가

: 중국과 미국의 칩 격차를 생태계보다 약 4배의 하드웨어 효율 격차와 약 2년의 시간 격차로 설명

■ 자체 칩과 수직계열화

: 대규모 AI 클러스터는 직접 구축하되, 칩은 외부에서 합리적인 가격에 조달할 수 있다면 자체 개발하지 않겠다는 입장

: AI 애플리케이션부터 모델, 인프라, 칩까지 모든 영역을 직접 통합하는 수직계열화에도 부정적

: 산업별 애플리케이션과 생산성 도구는 파트너와 다른 기업들이 개발하고, DeepSeek는 AGI 모델과 핵심 기술에 집중하는 구조를 선호

: AI 시장은 충분히 크기 때문에 하나의 핵심 영역만 차지해도 조단위 기업이 될 수 있다고 판단

■ 글로벌 모델 경쟁

: 장기적으로 주요 대형모델의 절대적인 성능 차이는 축소되고, 경쟁력은 비용, 개발 시점, 사용자 경험에서 결정될 것으로 전망

: 동일한 품질의 서비스를 얼마나 낮은 비용으로 제공할 수 있는지가 가장 중요한 차별화 요소

: 두 번째는 경쟁사보다 몇 개월 먼저 기술을 구현할 수 있는가이며, 사용자 경험과 서비스 충성도는 세 번째 요소라고 평가

: 앤스로픽의 Coding Agent 우위는 장기적 우위라기보다 선발효과에 가깝다고 판단

: 오픈AI와 구글이 장기적으로 모델 선두를 번갈아 차지할 가능성이 높다고 전망

: DeepSeek 내부에서도 오픈AI 모델을 앤스로픽보다 더 높게 평가하는 연구원이 상당수 존재한다고 언급

: 중국 AI 기업은 제조업과 유사하게 글로벌 최고 수준에 근접한 성능을 더 낮은 비용으로 제공하는 역할을 담당할 가능성이 높다고 평가

: 중국이 칩 생산능력, 전력, 산업기반을 바탕으로 미국과 함께 글로벌 AI의 주요 축이 될 가능성을 전망

■ 조직 운영과 인재

: DeepSeek의 가장 중요한 핵심 이익이자 최대 위험은 팀의 안정성

: 자금이나 GPU 부족은 연구 일정을 늦출 수 있지만, 핵심 인력이 유지되면 결국 AGI를 구현할 수 있다고 확신

: 최근 자금조달과 스톡옵션 제공으로 핵심 인력의 이탈 위험이 상당 부분 완화됐다고 언급

: 구성원들은 보상만을 목적으로 합류한 것이 아니라 AGI를 실현할 수 있는 연구환경에 매력을 느끼고 있으며, 경쟁사보다 인력 이동도 적다고 설명

: 회사 운영은 위에서 추진하는 공통 과제와 아래에서 연구자가 자발적으로 제안하는 연구를 병행하는 구조

: 공통 과제가 직원 전체 시간의 절반 이상을 차지하지 않도록 하고, 나머지 시간에는 개인이 중요하다고 판단하는 연구를 자율적으로 수행할 수 있도록 운영

: 전통적인 KPI와 강한 위계질서보다 비전, 자율성, 내부 공감대를 중심으로 조직을 운영

: 연구에는 느슨하고 여유로운 환경이 필요하다는 판단 아래 과도한 야근을 요구하지 않으며, 제품의 미완성 부분을 모두 보완하지 않는 것도 일종의 절제로 인식

: 회사 규모가 커지면 일부 조직구조는 조정될 수 있지만, 비전 중심의 운영 방식은 유지할 계획

■ 회사 설립 철학

: DeepSeek는 상장이나 자본시장 진입, 이익 극대화를 목표로 출발한 회사가 아니라고 설명

: 초창기 구성원들은 AI가 인류에 유용한 기술이라는 믿음과 세상을 향한 선의를 바탕으로 합류

: 회사의 비전은 문서나 벽에 걸린 구호가 아니라 실제로 일하는 방식과 세상을 대하는 태도 속에 존재한다고 강조

: 량원펑은 회사의 경쟁력이 천재적인 개인보다 평범한 사람들을 하나의 비전 아래 조직하고 협력하게 만드는 능력에 있다고 평가

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW

삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진

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