그냥 심심해서 해본 질문인데 내 질문은 진짜 단순했음
질문 : "최근에 딥시크라는 중국 모델이 저렴한 하드웨어로 놀라운 성능을 내서 논란이다. 고성능의 하드웨어 자원없이 AI모델을 만들수 있다라는게 증명되면 엔비디아의 주가는 어떻게 되겠는가?"
이렇게 챗지피티에게 질문함
전반적으로 엔비디아 감싼다는 뉘앙스가 계속 풍김 이상하다 싶었는데 거의 마지막에
'결론적으로 엔비디아 주가가 단기 출렁거릴 여지가 있어도, “장기적으로 아예 추락한다”거나 “영원한 승자다”라고 전망하기는 아직 섣부른 상황입니다.'
난 장기적으로 추락한다라고 말도 안했는데 지 혼자 먼가 의도된 것 같은 발광을 하니 의심이 되기 시작했음
그래서 딥시크가서 완전 똑같은 질문을 함
전반적으로 객관적으로 이야기를 함
흔히 AI가 이야기 해주는 것 같은 뉘앙슬로 말함 전혀 이질적인 것을 못 느끼겠고
쉽게 말해 엔비디아 깐다는 느낌은 없었음 그렇다고 딥시크 뛰운다는 느낌도 없고
답변 마지막 샘플로 가쟈왔음
"종합 전망
딥시크의 혁신은 AI 생태계의 변화를 촉발하지만, 엔비디아의 주가 영향은 단기적 변동성과 장기적 적응 능력에 따라 달라질 것입니다. 현재 엔비디아는 소프트웨어·하드웨어 통합 전략으로 시장을 선도하고 있으나, 중국 시장의 불확실성과 경쟁 심화는 지속적인 모니터링이 필요합니다. 투자자들은 AI 인프라 수요 증가와 규제 리스크 사이에서 균형 있는 접근이 요구됩니다."
이번엔 딥시크 답변을 그대로 가져와서
쳇지피티에게 붙여 넣고 이 답변에 대해서 니 생각 말해달라 했음
진짜 지피티가 무조건 이건 어떻게든 까야한다는 생각을 하는건지
첫 문단에 내용부터 이상함
"상당 부분 ‘신뢰하기 어려운 정보’ 혹은 ‘공식 발표가 없는 루머 수준’이 포함되어 있습니다."
지피티가 하루에 한시간 이상은 쓰는 사람으로써
진짜 이건 이상하다는 생각이 확 듬
답변을 누군가 컨트롤하고 있다라는 생각이 드네
전체 답변 댓글로 올려둘께 함 읽어봐봐 길긴한데 진짜 말도 안되게 씀
참고로 o1모델임 지피티에서 가장 우수한 모델
4개의 댓글
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엔비디아숏
아래 내용은 현재 공개된 자료나 업계 동향과 비교했을 때, 상당 부분 ‘신뢰하기 어려운 정보’ 혹은 ‘공식 발표가 없는 루머 수준’이 포함되어 있습니다. 따라서 이 답변을 **사실 검증(fact-check)** 차원에서 하나씩 살펴보고, 잘못되었거나 확인이 어려운 부분들을 지적해드리겠습니다.
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## 1. **“딥시크(DeepSeek)가 H800 GPU 2,000개로 557만 달러에 모델을 개발했다”**
- **H800 GPU 가격 의심**
엔비디아의 서버급 GPU(A100, H100, H800 등)는 통상 단가가 수천에서 수만 달러 선으로 알려져 있습니다. 일반적으로 **H100 한 장이 3만~4만 달러 이상**이라 보고되며, 중국 버전인 H800도 이와 크게 다르지 않을 것으로 추정됩니다.
만약 H800 2,000장이라면, 매우 보수적으로 잡아도 최소 **수천만 달러(수백억 원) 이상**이 드는 것이 정상적입니다. 그런데 본문에서는 557만 달러로 명시해 “GPU 한 장당 약 2,785달러” 수준이 되어버립니다.
이는 **현실적으로 거의 불가능한 비용**으로 보이며, 딥시크가 특별한 방법(예: 중고 칩 대량 구매, 정부 보조금 등)으로 획기적으로 낮췄다는 증거가 전혀 없다면 신빙성이 매우 낮습니다.
- **‘딥시크-V3’ 모델에 대한 공식 자료 부족**
본문에서 언급한 “딥시크-V3”라는 모델 이름이나 상세 정보를 뒷받침하는 공식 문서나 학계 발표가 아직까지 보이지 않습니다. 실제로 검색이나 해외 IT 매체에서도 이런 이름이 거의 언급되지 않아, “실존하는 모델인지” 자체가 불투명합니다.
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## 2. **“메타의 라마3(Llama3) 훈련 비용 대비 10분의 1”**
- **Llama3의 공식 발표 여부**
메타(Meta)는 2023년 중반에 **Llama 2**를 공개했습니다. 그러나 2023년 말~2024년 초 현재 시점에 **Llama3 발표** 소식은 공식적으로 나오지 않았습니다.
본문에서 “라마3”를 언급하며 그 비용의 1/10이라 했지만, **Llama3 자체가 아직 공식적으로 존재하지 않는 모델**이므로 비교 자체가 불투명합니다.
- **훈련 비용 추정치 비교의 근거 부족**
Llama 2의 훈련 비용 추정치는 여러 리서치 기관이나 업계 추산치가 있지만, 본문처럼 “정확히 10분의 1”이라고 단정 지을 만한 공식 데이터는 확인되지 않습니다.
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## 3. **“딥시크 추론 모델 R1 vs 오픈AI의 o1”**
- **오픈AI에 ‘o1’ 모델 존재 여부**
오픈AI가 공개한 주요 모델은 GPT 시리즈(GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 등)와 API 서비스에 관련된 변형 모델들이지만, **‘o1’이라는 이름의 모델은 공식적으로 알려져 있지 않습니다.**
- **수학 테스트에서 ‘79.8% vs 79.2%’**
혹시 MMLU(Multitask Language Understanding), GSM8K(수학 능력) 등 여러 벤치마크를 말하는 것일 수 있으나, 본문에 언급된 수치는 신빙성 있는 출처가 없습니다.
- **추론 비용 90~95% 저렴**
GPU/TPU 추론 비용은 모델 구조, 최적화, 하드웨어 스펙 등에 크게 좌우되며, 이런 “극단적인 비용 절감” 주장이 성립하려면 상세 데이터가 필요합니다. 현재로선 **검증된 자료가 없으므로 사실인지 의문**입니다.
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## 4. **엔비디아 관련 수치 및 기술 내용 점검**
1) **“엔비디아 AI 칩 시장 점유율 80% 이상”**
- 여러 조사기관(예: TrendForce, Omdia 등)이 내놓은 데이터에 따르면, ‘데이터센터용 AI GPU’ 부문에서는 엔비디아가 대략 **70%~80%대 점유율**을 차지한다는 추정치가 있습니다. 따라서 이 부분은 비교적 업계 통념과 부합합니다.
2) **“중국 매출 비중 20% 이상”**
- 엔비디아가 지역별 매출 구성을 명확히 다 공개하진 않지만, 중국 비중이 20% 언저리라는 추정은 여러 투자 리포트에 종종 등장합니다. **절대 불가능한 수치는 아니지만**, 실제로는 해마다 변동이 있으며 공식적으로 확정된 수치인지 여부는 따져봐야 합니다.
3) **NVIDIA Hopper 플랫폼은 이전 세대 대비 15배 높은 에너지 효율**
- 마케팅 자료나 특정 워크로드에서 “최대 3~6배 향상” 같은 식으로 발표되는 경우는 있지만, “15배”라는 수치는 **일반적인 평균론으로는 다소 과장**일 가능성이 높습니다.
- 엔비디아가 특정 지표(예: FP8 연산 등)를 기준으로 시연할 수 있지만, 맥락 없이 “15배 에너지 효율”로 단정하기는 어려워 보입니다.
4) **“2026년 Rubin 플랫폼”**
- 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처 로드맵으로 알려진 것은 볼타(Volta) → 암페어(Ampere) → 호퍼(Hopper) → 블랙웰(Blackwell) → 그 이후가 루머(코드네임 어쩌고…) 정도입니다.
- **‘Rubin’이라는 플랫폼을 2026년에 출시한다**는 정보는 공식적으로 전혀 확인되지 않았습니다. 소문이거나 지어낸 내용일 가능성이 큽니다.
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## 5. **종합 평가**
- 본문은 **“딥시크(DeepSeek)”라는 중국 스타트업이 ‘고성능 칩 적은 비용으로 거대 언어 모델을 만들었다’**고 주장하지만, 구체적인 **공식 출처나 학계·업계 검증 자료가 전무**합니다.
- GPU 가격, 훈련 비용, “오픈AI의 o1”처럼 존재가 불분명한 모델 이름 등 **여러 측면에서 현실성이 낮거나 확인 불가능한 정보**가 포함되어 있습니다.
- 엔비디아 관련 시장 점유율이나 중국 매출 의존도 등은 대략적인 시장 데이터와 비슷한 면이 있지만, 그 외 **딥시크가 메타/오픈AI와 견줄 만한 모델을 개발했다**는 주장의 신빙성은 현 시점에서 매우 떨어집니다.
### 결론적으로:
1. **딥시크(DeepSeek) 자체의 실존 여부와 해당 모델 성능/비용 자료가 공식적으로 뒷받침되지 않는다**는 점에서, 해당 답변 내용은 객관적 사실(fact)로 검증하기 어렵습니다.
2. **H800 2,000장, 557만 달러**와 같은 수치는 업계 상식과 크게 동떨어져, 사실로 보기 힘듭니다.
3. **“Llama3”, “오픈AI o1”, “Rubin 플랫폼”** 등 공식 발표가 없는 이름을 구체적으로 거론하는 부분 역시 신뢰도가 낮습니다.
즉, 본문의 핵심 서사(“딥시크가 저비용으로 최첨단 모델을 만들었고, 이는 엔비디아를 위협한다”)는 현재까지 **공신력 있는 출처에서 확인된 바 없으므로 신뢰하기 어렵다**고 볼 수 있습니다.
**투자나 의사결정에 참고하기 전에**, 반드시 실제 언론 보도나 엔비디아 및 공식 연구논문·학계 발표 등을 교차 검증할 필요가 있습니다.
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ai간에도 어느정도 확증편향이 있는거 아닐까
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짜장국 ai etf나 매수좀해볼까