DeepSeek 대 OpenAI 대 Anthropic: 누구의 AI 훈련이 더 효율적일까요?

머리말

인공 지능(AI)은 우리의 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 챗봇, 음성 지원, 자율주행차 등 모든 것이 강력한 AI 훈련 및 추론 기술에 의존합니다. 하지만 모든 AI 모델이 동일하게 훈련되는 것은 아닙니다. 일부 회사는 최첨단 하드웨어를 사용하기로 선택하고, 다른 회사는 더 적은 리소스로 비슷한 결과를 얻으려고 합니다.

DeepSeek, OpenAI, Anthropic은 AI 분야의 3대 경쟁사이며, 각 회사마다 학습 전략이 다릅니다. DeepSeek은 오래되었지만 가격이 저렴한 A100 GPU를 사용하기로 했고, OpenAI는 최신 NVIDIA H100을 사용했으며, Anthropic은 Google TPU를 사용하여 AI 학습을 최적화했습니다. 이 글에서는 이 세 회사의 AI 훈련 및 추론 전략을 자세히 살펴보고, AI 산업에 미치는 영향을 분석합니다. 계속 읽어보세요!

AI 훈련 및 AI 추론: 인공 지능 모델 훈련을 위한 중요한 프로세스

인공 지능(AI)은 기술 세계의 핵심 전장이 되었습니다. AI 모델 개발에는 두 가지 핵심 단계가 있습니다.AI 훈련 및 AI 추론.

AI 훈련은 새로운 기술을 배우는 것과 같습니다., 시험을 준비하는 학생이 독서, 메모, 문제 풀이 등을 통해 지식을 습득하고 꾸준히 연습하는 것과 마찬가지입니다.
AI 추론은 시험과 같다학습한 지식을 질문에 답하는 데 신속하게 적용하여 빠르고 정확한 결과를 얻어야 합니다.

현재,OpenAI(GPT-4), Anthropic(Claude), DeepSeek 그들은 AI 교육 시장의 3대 주요 기업입니다. 전통적으로 OpenAI와 Anthropic은 다음에 의존했습니다. NVIDIA H100 GPU 또는 Google TPU 훈련 모델이지만 DeepSeek은 다른 전략을 취하고 이전 전략을 사용합니다. A100 GPU AI 훈련 비용을 낮추기 위해.

DeepSeek은 어떻게 A100 GPU를 사용하여 하이엔드 칩에 도전하나요?

DeepSeek의 독특한 훈련 방법

그런데 DeepSeek이 최신 H100이나 Blackwell 대신 기존의 A100 GPU를 사용하는 이유는 무엇일까요? 이것이 실제로 어떤 이점을 제공합니까?

DeepSeek은 AI를 훈련하기 위해 시장에서 가장 강력한 GPU를 선택하지 않았지만 A100 GPU, 그리고 통해전문가 혼합(MoE) AI 훈련 효율성을 개선합니다.

혼합 전문가 모델

그렇다면 MoE 모델은 어떻게 작동하나요? 어떻게 비용을 효과적으로 절감할 수 있을까?

MoE는 DeepSeek의 핵심 기술로,스마트 레스토랑:

일반적인 AI 훈련은 "모든 셰프가 같은 요리를 요리하는 것"과 같습니다. 모든 GPU가 함께 실행되어 많은 리소스를 소모합니다.
MoE는 "요리를 가장 잘하는 셰프에게 맡기는 것"과 같습니다. 다양한 전문가 네트워크가 다양한 부분을 담당하여 GPU 운영 비용을 줄이고 AI 교육 효율성을 개선합니다.

MoE를 통해 DeepSeek 전체 모델이 아닌 전문가 네트워크의 일부만 활성화하세요.A100 GPU를 활용해 AI 학습 리소스를 보다 경제적이고 효과적으로 만듭니다.

클라우드 컴퓨팅이 A100의 성능을 극대화하는 방법

하지만 A100에만 의존하기에 충분할까? DeepSeek은 오래된 GPU를 사용하더라도 모델 성능이 저하되지 않도록 어떻게 보장합니까?

DeepSeek도 클라우드 리소스 스케줄링AI 훈련 리소스를 보다 유연하게 할당할 수 있습니다. 이를 통해 DeepSeek은 기존 GPU를 사용하더라도 택시 공유와 마찬가지로 효율적인 학습 결과를 얻을 수 있으며, 모든 승객이 추가 차량을 추가하지 않고도 원활하게 목적지에 도착할 수 있습니다.

OpenAI와 Anthropic이 H100과 TPU를 선택한 이유는 무엇입니까?

AI 훈련의 선택은 단순히 '더 빠른 하드웨어가 항상 더 좋다'는 것이 아니다회사마다 전략적 고려사항이 다릅니다.
OpenAI와 Anthropic은 서로 다른 AI 학습 하드웨어를 선택했는데, 이는 광범위한 기술적 결정과 시장 경쟁 고려 사항을 의미합니다.

OpenAI의 GPT-4에 H100이 필요한 이유는 무엇인가?

최고의 학습 환경: H100은 엘리트 학교와 같습니다.

DeepSeek이 A100을 사용하여 AI를 훈련할 수 있다면, OpenAI는 왜 H100을 도입하는 데 많은 비용을 지출합니까? 이는 학생들이 큰 시험을 준비할 때 가장 흔한 참고서를 사용하여 스스로 공부하기로 선택하는 학생도 있고,최고의 학원,가지다유명 선생님들의 지도, 독점적인 교재, 개인맞춤형 학습 플랜까지시험에서 상위를 차지할 수 있도록 하세요.

H100은 AI 훈련 분야의 "최고 학교"입니다. 컴퓨팅 파워가 더 강하고 대규모 AI 훈련에 적합합니다. 즉, GPT-4는 언어를 '학습'하는 것뿐만 아니라, 인간을 능가하는 언어 이해 및 생성 능력도 갖춰야 합니다.

H100이 OpenAI에 필요한 성능을 제공할 수 있는 이유는 무엇입니까?

최대 메모리 대역폭: 이를 통해 GPT-4는 학생이 한 번에 더 많은 정보를 소화할 수 있는 것처럼 엄청난 양의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다.
내장형 변압기 엔진: 이는 GPT-4가 더 빠르게 데이터 계산을 수행할 수 있도록 돕는 AI를 위해 특별히 고안된 가속 기술로, 학습의 효율성을 높여주는 효율적인 노트 필기 방법을 제공합니다.
더욱 강력한 병렬 컴퓨팅 기능: H100이 기존 GPU에서 발생하는 성능 병목 현상을 피해 런타임에 AI 훈련을 더 빠르게 완료할 수 있도록 합니다.

즉, H100은 OpenAI에 맞춰 설계된 '슈퍼 엘리트 학습 환경'과 같으며, 이를 통해 GPT-4는 최고의 학습 속도와 정확도를 달성할 수 있습니다.

Anthropic이 Claude 모델에 TPU를 선택한 이유는 무엇입니까?

다양한 전략: TPU는 올림픽 수학 경연대회를 위한 특별 수업과 같습니다.

Anthropic은 OpenAI의 발자취를 따르지 않고 대신 Google TPU를 사용하여 Claude를 훈련시켰습니다.
TPU는 구글이 직접 개발한 AI 칩으로, AI 훈련에 최적화되어 있습니다. 이는 수학 경시대회 참가자들을 위해 특별히 만들어진 훈련 센터와 같으며, 학생들이 경시대회에서 최고의 결과를 낼 수 있도록 최적화된 학습 환경을 제공합니다.

TPU가 클로드에게 적합한 이유는 무엇입니까?

더 빠른 매트릭스 작업: AI 학습의 핵심은 행렬 계산이며, TPU는 수학 경연 대회 학생들에게 보다 효율적인 컴퓨팅 도구를 제공하는 것처럼 이 기능에 최적화되어 있습니다.
Google 생태계와의 원활한 통합：Anthropic은 주로 Google Cloud를 사용하여 Claude를 훈련합니다. TPU는 이러한 환경에서 최상의 성능을 발휘하고 데이터 전송 지연을 줄일 수 있습니다.
NVIDIA 의존도 줄이기: AI 학습 시장을 엔비디아가 완전히 독점하게 되면 비용을 통제하기 어려워질 것입니다. Anthropic은 기술적 고려뿐만 아니라 전략적 독립성 때문에 TPU를 선택했습니다.

즉, 클로드의 훈련은 다음에 초점을 맞춥니다.계산 효율성 및 유연성TPU는 클로드의 개발 요구에 맞는 비교적 독립적이고 효율적인 환경을 제공합니다.

다양한 AI 회사가 서로 다른 하드웨어를 선택하는 이유는 무엇일까?

시장 포지셔닝과 전략의 차이점

AI 훈련의 선택은 실제로 스포츠 경기와 같습니다. 다양한 플레이어는 자신의 강점에 따라 가장 적합한 훈련 방법을 선택합니다.

OpenAI, 스프린터가 고강도 버스트 훈련을 선택하는 것처럼 H100 선택경기 중 가능한 한 빨리 결승선을 통과할 수 있도록 보장합니다.
Anthropic은 마라톤 선수가 장기 지구력 훈련을 선택하는 것처럼 TPU를 선택합니다.AI의 안정성과 지속적인 컴퓨팅 능력을 보장합니다.

이런 선택은 단순히 기술적인 문제가 아니라, 기업의 전략과 시장 목표와도 관련이 있습니다.

경쟁 환경은 어떻게 전개될까?

AI 훈련 기술이 발전함에 따라, 다양한 회사는 자사 개발에 가장 적합한 기술 스택을 선택하게 될 것입니다.

NVIDIA는 H200, Blackwell 등 더욱 강력한 GPU를 계속 출시하고 있습니다., 극한의 성능을 요구하는 AI 교육 기업을 유치할 것입니다.
Google은 특정 애플리케이션에서 경쟁력을 높이기 위해 TPU 기술을 더욱 개발할 수도 있습니다..
다른 AI 칩 회사(예: Cerebras 및 Graphcore)는 기존 기술 프레임워크에 도전하고 새로운 옵션을 제공할 수 있습니다..

결론: 훈련 방법은 다르지만 목표는 같다

H100을 선택하든 TPU를 선택하든 모든 AI 학습 전략의 목적은 동일합니다. 즉, AI가 더 빠르고 정확하고 효율적으로 학습하고 추론할 수 있도록 하여 애플리케이션 시나리오의 기능을 향상시키는 것입니다.

AI 추론은 최종 AI 응용 프로그램에 어떤 영향을 미치는가?

AI 추론의 실제 적용 시나리오

챗봇과 음성 지원

ChatGPT나 Siri를 이용해 질문을 하면 AI는 의미를 분석하고, 가장 적절한 답변을 검색한 후 밀리초 단위로 문장 응답을 구성해야 합니다. 이 과정이 너무 느리면 대화가 뚝뚝 끊기게 되는데, 이는 친구와 채팅할 때 상대방이 항상 한 박자 뒤처져 있는 경우와 마찬가지로 경험이 매우 나빠질 것입니다.

이미지 인식 및 얼굴 잠금 해제

오늘날의 스마트폰은 모두 얼굴 인식 잠금 해제 기능을 갖추고 있습니다. 사용자가 얼굴 앞에 휴대폰을 들고 있으면 AI가 매우 짧은 시간 안에 사용자의 얼굴 특징을 비교해야 합니다. 그렇지 않으면 잠금 해제 속도가 느려지거나 실패할 수 있으며, 사용자는 기존의 비밀번호 입력 방식으로 돌아가고 싶어할 수 있습니다.

자율 주행 시스템을 위한 실시간 의사결정

AI 추론의 가장 극단적인 응용 분야는 자율주행입니다. 시속 100km로 달리는 자율주행차에 갑자기 누군가가 도로를 건너는 상황을 상상해보세요. AI는 0.1초 이내에 브레이크를 밟을지, 방향을 바꿀지, 속도를 줄일지 결정해야 합니다. 그렇지 않으면 심각한 사고가 발생합니다. AI 추론이 너무 느리면 차량이 제때 대응할 수 없고, 그 결과는 재앙이 될 것입니다.

추론의 핵심: 속도와 정확성의 균형

AI 경쟁의 핵심 이슈는 추론의 속도와 정확성이다. 과거 많은 AI 모델은 정확성을 강조했지만, 프로세스가 너무 느리다면, 답변이 정확하더라도 당장 적용하는 데 필요한 요구를 충족시키지 못할 것입니다. 따라서 속도와 정확성 사이에서 최적의 균형을 어떻게 달성할 것인가가 AI 추론 기술 개발의 궁극적인 목표가 되었습니다.

이는 AI 회사가 모델을 개발할 때 더 강력한 컴퓨팅 성능을 추구할 뿐만 아니라, AI가 실시간으로 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 추론 아키텍처를 최적화해야 하는 이유입니다.

미래 AI 학습 및 추론 시장의 경쟁

AI 훈련 기술이 변화하고 있으며, DeepSeek의 전략은 비용을 낮추어 더 많은 회사가 경쟁할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 AI 시장이 새로운 재편을 맞이할 것이라는 의미일까?

저비용 AI 훈련의 영향

과거에는 AI 훈련이 사치스러운 무기 경쟁과도 같았으며, 최고급 장비를 구매할 여력이 있는 대기업은 극소수에 불과했습니다. DeepSeek은 MoE(혼합 전문가 모델)와 A100 GPU를 사용하여 AI 훈련을 "개조된 자동차 경주"와 더 비슷하게 만듭니다. 적절하게 최적화만 된다면 저렴한 비용으로 경쟁할 수 있습니다.

이를 통해 AI 개발의 문턱이 낮아지고 더 많은 기업이 값비싼 H100 GPU에 의존하지 않고도 시장에 참여할 수 있으며, 이전에는 기술 거대 기업만이 주도하던 상황이 바뀔 것입니다.

AI 추론이 새로운 전장이 되다

AI 학습 비용이 감소함에 따라 기업은 추론 성능에 더 많은 관심을 기울이게 될 것입니다. AI 훈련은 선수가 경쟁에 대비해 준비하는 과정이고, 추론은 공식 경쟁에서 성과를 내는 과정이다. AI 훈련이 널리 보급되면 실질적인 경쟁 우위는 추론 기술의 속도와 정확성으로 바뀔 것입니다.

결론: AI 시장의 미래 방향

AI 시장은 변화를 겪고 있으며, 저렴한 훈련과 효율적인 추론이 경쟁의 핵심이 되고 있습니다. DeepSeek은 더욱 비용 효율적인 AI 학습 모델을 제공하는 반면, OpenAI와 Anthropic은 여전히 고효율 전략을 고수하고 있습니다.

이 기술 경쟁은 여전히 진행 중입니다. 앞으로 몇 년 안에 시장 환경이 크게 바뀔 수 있으며, 비용과 효율성을 균형 있게 조절할 수 있는 회사가 궁극적으로 승리할 것입니다!