편집: 메타버스의 핵심
인공지능이 전례 없는 속도로 급속히 발전하고 있습니다. 많은 주목을 받고 있는 AI 모델 중에서 DeepSeek가 두각을 나타내고 있습니다.
안드로이드 스마트폰에 DeepSeek의 설치량이 급증하고 있는데, 이는 특정 핵심 분야에서 DeepSeek가 다른 제품들과 비교할 수 없는 사용자 경험을 제공하고 있다는 것을 보여줍니다. 구글 제미니(Gemini)와 비교했을 때, DeepSeek는 여러 면에서 독특한 기능과 현저한 장점을 보여주고 있습니다.
01.DeepSeek의 콘텐츠 요약이 더 체계적
DeepSeek와 제미니(Gemini) 모두 요약 기능을 가지고 있지만, DeepSeek가 생성하는 요약 내용의 가독성이 더 높습니다.
"최근 AI의 혁신 성과를 150자로 요약해 달라"와 같은 지시에 대해, DeepSeek는 약간 글자 수를 초과했지만 핵심 결론을 명확한 요점 형식으로 제시했습니다. 또한 DeepSeek는 더 많은 정보를 분석하고 참고 문헌을 제공하여 사용자가 추가로 탐색할 수 있게 했습니다.
제미니(Gemini)의 요약은 간결하고 정확하지만, 문단 형식을 사용하여 사용자 친화성이 DeepSeek에 미치지 못합니다.
02.DeepSeek의 무료 모델이 제미니(Gemini)의 유료 방안을 능가
DeepSeek는 무료 오픈소스 AI 모델로, 구독료를 지불할 필요가 없습니다. 반면 제미니(Gemini)는 프리미엄 모델을 채택하고 있습니다. 기본 기능은 무료이지만, 실험적인 2.0 전문가 모델, 심층 연구, 대용량 파일 업로드 등의 고급 도구는 제미니(Gemini) 프리미엄 구독이 필요합니다.
03.DeepSeek의 로컬 처리가 제미니(Gemini)의 클라우드 지연 문제를 해결
클라우드 기반의 제미니(Gemini)는 각 요청을 외부 서버로 보내 원격으로 처리하기 때문에, 응답 시간이 지연됩니다. 이 지연 시간은 네트워크 속도, 서버 부하, 지리적 거리 등에 따라 달라집니다. 서버 트래픽이 높을 때는 대기 시간이 길어지고 응답이 느려질 수 있으며, 일시적으로 사용할 수 없는 상황도 발생할 수 있습니다.
반면 로컬 컴퓨터나 서버에서 DeepSeek를 실행하면, 모든 계산이 로컬에서 이루어져 클라우드 통신 지연이 없어 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
04.DeepSeek의 훈련 비용이 더 낮음
DeepSeek R1의 훈련 방법은 구조화된 보상 시스템이 있는 강화 학습을 사용하여 정확성과 형식을 최적화했으며, 이는 기존 신경망 보상 모델보다 성능이 우수합니다.
보고에 따르면 2,048개의 NVIDIA H800 GPU를 사용하여 55일 만에 훈련을 완료했으며, 비용은 550만 달러로 제미니(Gemini)의 예상 비용 1.91억 달러에 훨씬 못 미칩니다. 그러나 전문가들은 DeepSeek의 비용 주장에 대한 투명성이 부족하여 정확하지 않을 수 있다고 경고했습니다.
05.DeepSeek는 오프라인에서도 작동 가능
사용자가 AI 지원이 가장 필요할 때 네트워크에 연결되지 않으면 인공지능의 도움을 받을 수 없습니다. 클라우드 기반 인공지능은 질문에 답변하고, 문서를 요약하며, 창의적인 콘텐츠를 생성하려면 안정적인 네트워크 연결이 필요합니다.
제미니(Gemini) Nano는 오프라인 기능을 지원하지만, 클라우드 버전의 전체 잠재력을 발휘할 수 없습니다. 이에 반해 DeepSeek를 자체 호스팅하면 언제 어디서나 오프라인 AI 서비스를 이용할 수 있어 이러한 장점이 있습니다.
06.DeepSeek는 자체 호스팅이 가능해 AI 상호 작용의 프라이버시 보장
대부분의 사람들은 자신의 검색 기록, 메모, 상호 작용 기록을 비밀로 유지하기를 원합니다. 클라우드 기반 AI 모델은 데이터를 원격 서버로 전송하여 처리합니다.
구글, OpenAI 등 제공업체가 암호화 기술과 데이터 보유 정책을 사용하지만, 클라우드 기반 인공지능을 사용한다는 것은 사용자가 자신의 정보를 처리하는 제3자를 신뢰해야 한다는 것을 의미합니다.
기밀 또는 독점 콘텐츠를 다루는 사용자에게는 위험이 존재하는데, 이는 데이터 저장 및 사용에 대한 통제권이 거의 없기 때문입니다. 예를 들어 구글이 사용자의 개인 재무 데이터, 사적 생각, 창의적 프로젝트를 저장, 분석, 활용하여 자사 모델을 개선할 수 있습니다.
DeepSeek는 모든 쿼리, 응답, 처리 과정을 사용자 기기에 보관하는 로컬 AI 솔루션을 제공하여, 데이터 유출, 무단 접근, 서버 침해 등의 우려를 해소합니다.
07.DeepSeek는 제미니(Gemini)보다 더 깊이 있는 AI 맞춤화 지원
제미니(Gemini)는 "젬(Gems)" 기능을 통해 사용자 정의 인공지능 전문가를 만들 수 있지만, 소스 코드나 모델 매개변수에 액세스할 수 없습니다. 따라서 사용자는 사전 설정된 조정만 할 수 있고, 모델 처리를 근본적으로 변경할 수 없습니다. 따라서 전문 데이터 세트를 통합하거나 특정 응용 프로그램에 맞게 성능을 최적화할 수 없습니다.
DeepSeek의 오픈 소스 프레임워크는 핵심 아키텍처에 대한 완전한 액세스 권한을 제공하여, 연구원, 기업, AI 애호가에게 강력한 선택권을 제공합니다. 사용자는 특정 산업, 전문 응용 프로그램 및 고유한 언어 요구 사항에 맞게 이 모델을 조정할 수 있습니다.
예를 들어 의학 연구원은 증상, 검사 결과, 의학 문헌에 대한 DeepSeek의 해석 능력을 높이기 위해 특정 산업 용어와 사례 연구를 사용하여 모델을 교육할 수 있습니다. 마찬가지로 기업은 전용 데이터를 통합하여 AI 워크플로를 맞춤화하고, 자동화 수준을 최적화하며, 고객 상호 작용 경험을 개선할 수 있습니다.
08.DeepSeek는 오픈소스 협업을 지원
기업 로드맵을 따르는 독점 모델과 달리, DeepSeek는 집단적 기여의 혜택을 받아 취약점 수정 및 보안 패치 출시가 가속화됩니다. 따라서 DeepSeek는 폐쇄형 모델에 비해 버그, 편향, 성능 병목 등의 문제를 더 빨리 발견하고 해결할 수 있습니다.
오픈소스 생태계는 또한 기능 확장을 가속화합니다. 개발자는 공식 업데이트를 기다릴 필요 없이 누락된 기능 옵션을 추가할 수 있어, 타사 플러그인, API 통합, 성능 향상 등 생태계가 지속적으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 독점 제약 없이 DeepSeek를 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
09.DeepSeek의 자체 호스팅 모델은 AI 검열을 줄임
독점 모델은 윤리, 법적, 위험 감소 등의 이유로 사전에 설정된 콘텐츠 검열 정책을 구현합니다.
콘텐츠 필터링은 남용을 방지하지만, 인공지능이 합리적인 연구 주제나 중요한 사회적 문제에 대한 대화를 거부할 때 예기치 않은 검열이 발생할 수 있습니다. 이는 서구의 인공지능 모델에서 볼 수 있는 제한과 유사한데, 이러한 모델에서는 필터가 논란의 여지가 있거나 법적으로 민감한 주제에 대한 대화를 차단합니다.
DeepSeek R1 제거 버전은 이러한 독특한 접근 방식을 제공합니다. 사용자가 이 모델을 로컬에 설치하거나 자체 호스팅하면 제한 없는 버전을 사용할 수 있습니다. 이는 "제거"라는 프로세스를 통해 구현되는데, 내장된 거부 메커니즘을 제거하고 모델의 내부 메커니즘을 수정하여 거부 행동을 제거합니다.
10.DeepSeek AI는 제미니(Gemini)와 달리 "블랙박스"가 아님
오픈 소스 액세스 권한을 통해 사용자, 연구원, 규제 기관이 DeepSeek를 독립적으로 검토할 수 있습니다. 이를 통해 편향, 보안 취약점, 윤리적 문제를 철저히 조사할 수 있습니다.
독점 모델의 작동은 "블랙박스"와 같아, 사용자는 제공업체의 보증만 전적으로 신뢰해야 합니다. 코드와 교육 데이터에 액세스할 수 없기 때문에 사용자는 이러한 모델이 어떻게 의사 결정을 내리는지,
마지막으로 DeepSeek의 등장은 서방에 경종을 울렸습니다.
비용이 더 낮고 오픈 소스이며 효율적인 대규모 언어 모델로서, 전용 인공지능 솔루션의 주도권에 도전하고 있습니다. 모든 것이 순조롭다면 DeepSeek의 성공을 뒷받침하는 알고리즘이 서방에 영감을 줄 수 있으며, 더 비용 효율적인 인공지능 제품 개발을 이끌어낼 수 있습니다.
