딥시크 충격? 더 싼 'AI 학습' 한국이 먼저였다…동네 PC방용 칩 사용
중국 AI(인공지능) 스타트업 딥시크가 저사양 AI 반도체로 학습한 이른바 '고성능·저비용 AI'를 공개한 가운데, 국내에서는 이미 지난해 딥시크가 사용한 H800보다 저렴한 '게임용 GPU'로 AI를 학습시킨 사례가 있어 뒤늦게 주목받고 있다. 딥시크 AI의 개발 비용을 낮춘 핵심 기술인 'MoE(Mixture of Expert·전문가 기반 혼합형)'도 국내에서 구현됐다. 딥시크가 공개한 R1이 화제가 된 건 엔비디아의 저사양 GPU(그래픽처리장치)인 H800을 써서다. 개당 6000만원을 호가하는 고사양 GPU(그래픽처리장치) H100으로 훈련한 챗 GPT와 달리, H100과 비교해 성능은 30% 떨어지지만 가격은 수천만 원 저렴한 H800을 활용해 고성능 AI를 개발하는데 성공했기 때문이다. 그런데 한동수 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 지난해 9월 공개한 분산 학습 프레임워크 '스텔라트레인(Stella Train)'은 H800보다도 저렴한 100만~300만원대 저가
박건희기자
2025.02.03 16:21:44