인공지능(AI)을 ‘국가 전략 기술’로 선정하고, 오픈AI나 딥시크 등을 따라잡을 ‘추격조’를 키워야 한다는 주장이 나왔다. 저비용으로 고...
6일 서울 중구 국가AI위원회 회의실에서 정혜동 과학기술정보통신부 AI R&D PM이 ‘딥시크 AI의 주요 특징 및 시사점과 국내 AI산업의 경쟁력’을 주제로 발표하고 있다. 연합뉴스
6일 LG AI연구원·SKT·KT·네이버클라우드·카카오 등 국내 대표 AI 기업 책임자 등이 참석한 과학기술정보통신부 주최 간담회에선 ‘한국에선 왜 딥시크의 혁신이 나오지 못했나’에 대한 솔직한 이야기가 오갔다.배경훈 LG AI연구원장은 “지난해 12월 오픈소스로 공개한 ‘엑사원 3.5’ 32B 모델에 70억원이 들었다”고 밝혔다. 딥시크의 V3 모델 학습에 들어간 것으로 알려진 600만달러보다 적은 비용이다. 엑사원 모델은 딥시크 성능에 크게 뒤처지지 않는 것으로 평가되는데, 딥시크 성공의 핵심 요소로 꼽히는 ‘전문가 혼합’ 기법도 이미 적용됐다고 한다.
김 대표는 “우리는 GPU 500개를 가지고 AI 모델을 돌리면 3개월이 걸리는데, GPU가 우리보다 10배 많은 큐웬은 우리가 한 번 실험할 때 10번을 해볼 수 있다는 의미”라며 “올해 GPU를 1만개 확보해 상·하반기로 나눠 2000개씩 10개 기업에 제공하면 올해 말 딥시크를 넘는 AI 모델을 만드는 회사가 10곳은 나올 것”이라고 했다.
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