이거 땜에 미국 ai 관련 주가가 떨어지고 있다라는 이야기도 나오고 있는데 

제가 이해한 바를 이야기 해보려고 합니다

물론 전문가는 아니라는 점 양해해 주시구요 

deepseek가 놀라운 건 무엇보다 비용에 관한 문제라고 봅니다

chatgpt 같이 요즘 뜨고 있는 모델들은 transformer라는 모델을 바탕으로 아주 많은 양의 데이타를 학습시켜서

만들어집니다.

모델의 성능을 이야기할때 가장 중요한 요소가 파라미터이죠. 몇억개의 파라미터를 이야기하는데 파라미터가 

늘어날 수록 학습시켜야 하는 데이터양은 엄청나게 늘어납니다

그렇지 않으면 과적합에 빠지게 되죠.  데이타의 양은 파라미터에 비례하게 됩니다. 

데이타가 많아지만 당연 학습시키는 양도 비례하여 많아지게 됩니다

결국 비용문제가 발생하게 되는거죠.   

그래서 지금까지 ai 발전은 학문적인 영역이 아니라 돈의 영역이 되어왔어요 

솔직히 ai가 왜 그렇게 잘 되는지 잘 모릅니다. 

기존의 인공지능 연구가 화이트박스 즉 각종 통계이론에 바탕을 둔 연구방법이였다면

chatgpt같은 모델들은 블랙박스에 가까워요 즉 자기들도 왜 그렇게 잘 되는지 잘 모릅니다.

분명한건 데이타를 최대한 많이 넣어서 학습시키니까 어느순간 그렇게 되더라 이겁니다. 

그런데 이 모델에 한계가 있었어요. 할루시네이션이 발생하고 인간의 논리적 사고영역은 못한다라는 거죠

즉 어떻게 보면 잘 검색되는 검색엔진 정도의 역할이랄까요?

인간의 언어를 잘 이해하는 검색엔진 정도의 역할이지 않을까 라는 회의론자들도 있었죠

근데 최근 chatgpt가 o1 모델을 내놓았는데 얼추 인간의 논리적 사고를 따라 하게 되었습니다

이에 대해서 여러가지 이야기가 많았죠 주로 나온 이야기가 기존의 모델들 처럼 학습양을 더 많이 늘린게 아닌가

라는 이야기도 나왔구요 

근데 최근에 다른 이야기들이 나오고 있어요

기존의 모델처럼 학습시키기 보단  기존의 모델에 인간의 추론과정을 모델로 부터 뽑아내고 그 데이타중에서

잘 뽑힌 것들 그러니까 모델들이 헛소리 하는 것들을 빼고 나서 나머지 것들을 모아서 학습데이타를 만들고

그걸 학습시키니까 o1과 같은 성능을 내더라는 겁니다

물론 제가 이야기하는 것 보단 더 복잡하겟지만 암튼 제가 이해한 바로는 그렇습니다

그레서 어떤 연구자가  대략 50만원 정도의 비용으로 단 며칠 동안 학습시켰더니 o1모델과 비슷한 성능을 내더라는 거죠

결론적으로 말하면 기존에 ai의 발전이 돈싸움으로 여겨졌다면 새로운 가능성이 발견된거라고 봅니다.

결국 한국도 이런 점을 파고 들면 좀 더 저렴한 비용으로 ai 경쟁에 뛰어들 수 잇지 않을까 싶은거죠

다만 반도체쪽 관련 해서는 그 수요가 예전보다 더 줄어들 가능성도 있겠죠

하지만 다르게 해석해 보면  미국이나 중국뿐 아니라 다른 나라에서도 가능하기때문에 그렇게까지 수요가 줄어들지

않을 거라고 예상해 보긴 합니다.