딥시크는 남근적 음모: 인공지능 차별 금지 운동

결론:

1. 그 영향은 매우 크며 다음과 같습니다. 음모론이 아니라 모든 것을 포괄하는

2. DS는 새로운 접근 방식을 제공하고 있으며, 기사 끝에 설명된 대로 기존 모델에 미치는 영향도 매우 클 것입니다

3. 화웨이 승천 서비스가 온라인, 중요, 국내 대형 모델이 실제로 착륙 할 수 있습니다

4. 개인적 판단, 그것은 대결을 심화시킬 것입니다, 인공 지능 법안은 매우 흥미 롭습니다!

5. 독점은 후진성의 시작, 경쟁은 혁신의 원천

딥서치 출시가 큰 반향을 일으킨 이유는 무엇일까요? 요즘 봄방학, 기사의 브러시 화면은 기본적으로 딥시크이지만 대부분의 논의는 기술에 국한되어 있으며, Microsoft, NV, AMD 이러한 회사가 행동하면서 딥시크 질문 (기술 및 비용)에 대해 거의 멈출 수 있다고 생각합니다, 아무도 이렇게 빠를 줄은 몰랐던 것 같습니다 ........ 나는 여전히 월요일 정오에 딥 시크에 대한 게시물을 쓴 것을 기억하고 있으며, 기사 아래에 DS가 많은 카드를 쌓아 놓은 것을 음양하는 사람들이있었습니다. 몇일 만에 미국의 AI 거인들은 기본적으로 DS 기술과 비용의 신뢰성을 주장했습니다.

이것은 사실 제가 지난 주말에 DS를 연구하면서 깨달은 것인데, 하루아침에 나온 게 아니고 이번에 코드를 오픈소스화했고, 어떻게 하는지에 대한 논문이 나와 있고 누구나 가져가서 재현할 수 있고, 재현하는 팀도 있습니다. -그리고 실제로 이를 재현한 팀도 있습니다. 언론에 배포되는 과정에서 과장된 부분을 제외하면, 원본 논문의 내용은 엄격하다고 확신합니다. 이제 문제는 DS가 실제로 어떤 영향을 미칠 것인가 하는 것입니다.

결론: 이것은 단순한 기술 싸움이 아니라 남근적 음모이며, 그 본질은 AI 기술을 독점 이익을 위한 도구로 사용할 것인지 아니면 글로벌 발전을 위한 공공재로 사용할 것인지에 관한 것입니다.

1. 비용만이 문제가 아니다

이번엔 AI의 방향성에 대한 의견 차이, 그리고 그 힘이 충분히 큰지 아닌지에 대한 의견 차이입니다. 기적? 스케일링 법칙은 지난 2년간 일부에서 주장해 왔지만, 돌이켜보면 이러한 견해는 대체로 잘못된 것이라고 할 수 있습니다. 사실, 빠르게 변화하고 빠르게 진화하는 업계에서 사람들이 따라야 할 법칙이 어디 있을까요?

더 적은 비용으로 더 나은 결과를 얻을 수 있는 새로운 접근 방식은 그 방법론의 한계가 어디까지인지에 불과할 뿐입니다. 저는 이것이 이제 막 시작되었다고 믿습니다 .......

미국은 특히 NV 칩의 수출 통제와 OpenAI에서 CloseAI에 이르기까지 AI를 단순한 기술이나 제품이 아니라 국운에 영향을 미치는 기반이자 제품으로 간주합니다. 가장 근본적인 목적은 단 하나, 글로벌 AI 기술을 독점하고 전 세계에서 독점적 이익을 계속 거두는 것입니다.

이전에는 중국의 제조업이 작동하지 않을 때 미국이 이런 식으로 돈을 벌지 않았습니까? 칩이 그렇게 돈을 벌지 않았나요? 이제 그것을 AI에서 다시 재현하려는 것뿐입니다. 이번에 그 파급력이 큰 이유는 AI가 정말 산업화에 안착하면 그 생산 가치 상상 공간이 엄청나서 몇 조, 몇 십 조 달러 규모가 될 수 있기 때문입니다.

문제의 핵심은 두 가지 수준의 문제입니다.1. AI 칩 회사는 매우 높은 위험에 직면 할 수 있으며 2. AI는 독점을 달성 할 가능성이 낮습니다 - AI 적극적 조치는 글로벌 경제의 발전을 크게 촉진 할 것입니다. strong>.

이 일이 오늘날이 시점에 이르렀고, 그것은 미국과 중국에 관한 것이 전혀 아닙니다. 이것은 적나라한 음모입니다: 미국인들에게 당신이 AI로 잘못된 방향으로 가고 있다고 말하는 것. 미국 기업, 다음은 반드시 따라갈 것입니다. 결국 거기에있을 수있는 능력, 자원이 있지만 최종 결과는 따르지 않으면 죽고, 따르지 않으면 돈을 벌 수 없습니다 .... ...NV 이러한 기업의 높은 가치 평가도 큰 문제가 될 수 있습니다.

오픈AI의 논리도 많이 바뀔 수 있으며, 오픈에서 폐쇄로 오픈AI는 독점에 의존하고 싶었을 것이고, 큰 결과를 만들기 위해 궁극적으로 오픈과 폐쇄 사이에서 폐쇄를 선택했으며, 이는 큰 실수로 입증 될 수 있습니다. 이 일과 MSFT의 운영 체제는 전혀 논리가 아니며,이 생태는 매우 짧고 제공되는 서비스 형태가 더 많으며,이 경우 폐쇄를 선택하고 자체 생태 논리를 구축하는 것이 잘못되었습니다.

2. 칩의 기본 논리가 깨졌다

사람들이 쿠다나 PTX에 대해 논쟁을 할 때 저는 그렇게 생각합니다. 사람들이 무시하고 있는 한 가지 목소리가 있습니다. 바로 딥시크가 어센더에서 실행될 수 있느냐 없느냐입니다.

이 글을 쓰는 지금도 공식적인 입장은 https://mp.weixin.qq.com/s/sl_N-kjouq8NRK3kcdsaaQ.

DeepSeek를 최대한 활용할 수 있는 최선의 방법이지만, 이것이 유일한 방법은 아닙니다. ">취득할 수 있으면 취하고~취득하지 못하면 어쩔 수 없죠~

위에 링크한 기사에서는 화웨이의 어센드 서버를 기반으로 한 인공지능 서비스를 제공하고 있습니다-. -이것은 많은 것을 증명합니다. 5년 전에 출시된 910이 910C로 업그레이드되었다는 점을 염두에 두세요. 큰 이변이 없는 한 이번에는 칩을 거의 관리할 수 있을 것입니다. 칩의 수율도 개선 될 것으로 예상됩니다. 실제 수율 데이터는 절대적으로 기밀이며 모두가 추측하고 있으며 아무도 생산 라인의 실제 데이터를 얻을 수 없기 때문에 이것은 모두 추정치입니다. 회사의 주요 목표는 고객에게 최상의 서비스를 제공하는 것입니다."라고 그는 말했습니다.

칩에 대한 수요는 훈련용과 추론용 두 블록에서 발생합니다.

DS의 등장으로 가장 먼저 깨져야 할 것은 트레이닝 칩에 대한 수요입니다. 사실 객관적으로 보면 이미 훈련용 연산 칩이 과잉 상태인데, 이제 DS가 이 과잉을 더욱 악화시킬 수 있을 것으로 보입니다. 훈련 산술은 지난 2 년 동안 AI의 핵심이지만 더 이상 기계를 찾는 것이 어렵지 않고 AI 서버의 시간당 임대료를보고이 사업이 고점에 비해 얼마나 하락했는지 알 수 있습니다. 그리고 미국에서는 AI의 문턱이 너무 높아서 기본적으로 소수의 거대 기업만 플레이하고 있습니다. 이제 모델을 훈련 시키라고하면 산술 수요가 90 % 감소 할 것이라고 말하면 재고의 산술 공급 과잉이 어떻게 해결 될지 모르겠습니다.

훈련 수요가 정점에 달했다는 것은 누구나 기본적으로 인정하지만, 앞으로 더 큰 공간은 추론에 대한 수요에서 비롯될 것입니다. 저는 이것이 그다지 큰 문제는 아니라고 생각하지만, GPU와 ASIC 경로에 대한 논쟁은 대형 업체들이 자체적으로 연구하고 Broadcom과 그 모든 논리를 통해 한동안 계속되어 왔습니다. 하지만 문제는 이제 화웨이의 910이 경쟁에 합류했다는 것입니다. 한 가지 알아야 할 것은 사용자의 로직은 저렴하고 좋으며 그 뒤에 숨겨진 기본 기술은 신경 쓰지 않는다는 것입니다. DS의 모델링 기능과 화웨이의 칩이 이 애플리케이션을 지원할 수 있다면 사람들은 다음과 같은 질문을 던질 수밖에 없습니다.

대형 제조업체의 경우 추론 칩을 독점하기 어렵기 때문에 자체 연구로 나아가는 것이 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 몇몇 국내 기업들도이 능력을 가지고 있으며 이제는 생산 능력의 문제에 지나지 않으며이 문제에 대한 해결책은 시간 문제 일 수 있습니다.

대형 모델 민영화의 도입 문턱이 대폭 낮아지고 대면형 최고 경영진 클라우드 서비스 비용이 크게 낮아진다면 AI의 연착륙이 가속화될 것은 분명한 사실이며, 이는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 동시에 수요가 폭발적으로 증가하고 공급 다변화도 매우 많으며 많은 제품이 더 비용 효율적입니다. 미국이 방금 AI의 산술 능력에 대해 여러 국가를 3, 6, 9 등급으로 나눴다는 것을 알아야합니다. ....... 그건 그냥 헛소리입니다. 이것이 방위 산업 수준이라면 이해할 수 있겠지만, 그것은 분명히 사업일 뿐이고, 그 사업이 스스로 장벽을 만들지 못하고 행정 명령을 통해 장벽을 만들어야 할 때 장벽은 취약 할 수밖에 없습니다.

3. 딥시크가 없다면 AI의 논리가 유효할까요?

앞서 이야기한 문제 중 하나는 미국의 성공이 전 세계에 대한 조폐세, 즉 쉽게 말해 미국이 달러를 통해 위기를 극복할 수 있도록 전 세계가 미국 달러를 사용해야 한다는 것입니다. 달러를 통해요. 가장 효율적인 식민지 모델입니다 ......

미국은 첨단 기술에 의존하는 세계에 세금을 부과하고 있나요? 미국에는 인터넷에서 서비스를 제공함으로써 전 세계에 세금을 부과하는 메타, 구글, MSFT, 아마존 등 여러 회사가 있지만, 이 과세권은 엄격한 상업적 기준에 근거한 것이 아닙니다.

즉, 미국의 이러한 기업들은 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 자체 기술력에 의존하고 있지 않습니다. 예를 들어 아주 대표적인 예로 메타의 장벽이 정확히 무엇일까요? 메타를 국내 위챗 도구와 비교해 보면 메타가 필요하지 않을 수도 있습니다. 그러나 중국의 이러한 서비스에 대응하는 중국에서는이 시장이 여기에 굴러 들어갔지만 유럽과 미국에서는 이러한 유형의 소프트웨어와 서비스를 구현하기 어렵거나 미국에서 틱톡을 얻으려면 다른 사람들이 태어나기 위해 죽어야합니다.

이렇게 본다면, 미국에서 AI 혁명이 성공하여 미국이 독점한다고 해도 미국이 AI 혁명을 통해 전 세계로부터 더 무거운 'AI 세금'을 거둘 수 있을까라는 의구심을 가질 수 있습니다. ?

그냥 잡아서 사업을 할 수 있는데 왜 이런 수고를 할까요? 더군다나 이제 AI와 반도체 칩을 대표로 글로벌 과세 도구가 단계적으로 해체되고 있는데, 결국 어떤 산업 기반, 글로벌 과세를 통해 미국을 다음 단계로 내버려 두었습니까? 달러는 더 이상 자원을 고정 할 수 없으며 달러는 실제로 중국 제조업에 고정되어 있습니다. 미국이 전 세계에 수출하는 달러의 상당 부분(미국이 적자를 내고 있는)은 상품을 제조하는 중국과의 적자에 의존하고 있으며, 이는 달러가 미국에서 다른 나라로 유출되는 중요한 수단이고, 서비스 부문에서 창출된 이익과 자본 계정 흑자의 환류는 달러가 다시 유입되는 중요한 수단이다.

미국은 상품 무역에서 효과적인 적자 감소를 달성 할 수 없습니다 - 세계로의 달러 흐름의 경로가 차단되면 다른 국가가 길을 잃은 후 달러에 대한 접근성을 잃으면 대체품을 쉽게 찾을 수 있으며, 다른 하나는 달러로 돌아가는 길입니다. 핵심은 기술 (미국 하이테크 서비스 산업이 막대한 해외 수익을 창출) + 금융 (미국 주식 + 미국 부채), 기술의 길이 끊어지면 흥미로울 것입니다 ...... 이런 식으로 보면이 달러의 글로벌 사이클에서 중국산 상품은 실제로 달러의 실질적인 기반이며 중국과 미국이 서로 헤어질 수있는 방법이 없으며 산업 생산자가 헤어지는 과정에서 손실을 입지 않을 것임을 이해할 수 있습니다. 반대로 기술 패권은 실제로 미국이 달러의 건전한 수익을 달성하는 핵심 수단이지만이 다리는 곧 잘릴 수 있으며 금융 만 남은 미국은 오래 지속되지 않을 것으로 예상됩니다. 미국 국제 수지에서 디지털 방식으로 확증할 수 있는 이 달러 사이클은 지속적으로 추적할 수 있으며, 회계 상수입니다 - 기술 경로가 죽었을 때 가장 흥미로울 것입니다 - 미국에는 미국 부채 형태의 단 하나의 달러 회수 경로가 있습니다. 결국 금전적 신용을 잃게 될 것입니다.

지난 2년 동안 미국과 중국 사이에 많은 대립이 있었지만, 지난 5년간의 무역 전쟁으로 중국의 무역 흑자는 거의 두 배로 증가하여 현재 1조 달러에 육박하며 인류 역사상 단일 국가로는 사상 최대 흑자를 기록하고 있습니다. 미국 첨단 기술 산업에 대한 도전은 기술 전시회가 펼쳐지면서 이제 미국의 다양한 행동은 기본적으로 방어 (칩, AI도 비슷함)에 기반을두고 있지만 중국은이 공격의 과정, 약간의 불행, 약간의 상간 링의 맛이 있지만 공격에 나서고있는 것 같습니다. 그러나 이제는 공격받는 것은 시간 문제 인 것 같습니다. 미국은 기술 전쟁에서 그다지 공격적이지 않았고 공격도 훨씬 덜 날카로웠습니다!

4. 미국에 이해해 주는 사람이 없나요?

우리는 AI가 강력한 도구이지만 반드시 돈을 버는 도구는 아니라는 점을 강조하는 것부터 시작합니다. 다음 프로젝트는 머스크의 스타 체인이 될 것입니다. 나는 한때 계정을 계산 한 후, 중국의 스타 체인은 큰 확률이 완료된 후 현재 GPS와 Beidou를 직접 무료로 모방하거나 매우 낮은 수수료를 부과하거나 심지어 다른 국가에서 다른 수수료를 부과하는 것입니다. 마지막으로 돈을 벌고, 단말기 장비의 생산과 일부 B 서비스에 의존하여 돈을 벌고, C는이 산업이 너무 높은 레버리지이기 때문에 직접 무료로 끝납니다.

미국 사례를 통해 몇 가지 문제를 명확히 살펴봅시다.

우리는 모두 Microsoft가 OpenAI의 최대 주주이며, 거의 50%의 지분을 소유하고 있다는 사실을 알고 있습니다. 만약 우리가 AI 연구를 하고자 할 때 Microsoft가 이를 자체적으로 수행한다면 연간 수백억 달러에 달하는 새로운 손실을 추가해야 할 수도 있다는 가정부터 해봅시다.

사실, OpenAI는 설립 이후 2023년까지 10억 달러 미만의 자금을 조달했을 정도로 우리가 원하는 만큼 NB가 아닙니다. 2023년 춘절 즈음에 gpt3가 출시되기 전까지는 투자된 자금이 많지 않았습니다. 하지만 2023년 AI 횡재가 찾아와 100억 달러, 작년에 66억 달러가 모금되었고 현재는 400억 달러가 계획되어 있습니다. 따라서 데이터를 실제로 보면 OpenAI는 2년이 변곡점이고, 월스트리트에서는 AI 장벽의 핵심은 자본과 하드웨어라고 이야기하지만, 이는 약간 왜곡된 이야기입니다.

마이크로소프트의 경우 OpenAI에 100억 달러를 투자하면 다른 투자자들로부터 적지 않은 금액을 추가로 투자받을 수 있습니다. 그리고 이 돈의 상당 부분인 OpenAI는 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 리소스를 임대하는 데 사용되며, 이는 회계상 Microsoft의 매출과 수익으로 이어집니다. 그리고 OpenAI가 컴퓨팅 파워를 소모하는 이 모델은 단기적으로는 Microsoft에 좋지만 장기적인 관점에서 보면 서비스 제공 비용이 항상 낮아지는 등 Microsoft에 좋지 않습니다. 그렇기 때문에 기술 개발 단계에서는 Microsoft와 OpenAI의 관계가 여전히 좋지만 서비스 출시 단계에서는 둘 사이에 약간의 갈등이 있습니다.

오픈AI는 자본 지출에 대한 이야기를 해야지, 그렇지 않으면 자금 조달과 밸류에이션이 안 나오기 때문에 스케일링 법칙, 사실 이 이야기는 간판의 붕괴를 앞두고 있지만 우리는 주목하지 않습니다. 저는 한때 공개 번호, 즉 큰 모델의 문턱이 급격히 높아진 후 많은 소규모 팀이 필요한 자본 지출이 단순히 스타트 업 팀이 지원할 수 없기 때문에이 링크를 훈련하는 큰 모델에서 탈퇴했습니다. 미국의 소수의 빅 모델은 기본적으로 그 배후에 있는 거대 산업계의 지원을 받고 있습니다. 이로 인해 문제가 발생하는데, 북미에서 NVIDIA 카드의 잠재적 수요는 수백만 개에 불과할 수 있으며, 각 대기업이 연간 평균 500~1백만 개의 카드를 구매하는 것이 전부입니다(이미 매우 큰 규모입니다). 생태계와 고객의 단일화된 특성으로 인해 NV는 실제로 문제를 겪고 있습니다.

두 번째 충격은 알고리즘 개선으로 효율성을 높이고 비용을 크게 절감할 수 있으며, 결정적으로 중국 AI 칩이 오늘날(물리적 의미에서 오늘날) 매우 잘 작동하는 것으로 입증된 경우입니다. 딥시크, 현재 엔비디아의 핵심 역량은 무엇인가요? 현재 훈련 산술은 기본적으로 현재 이미 잉여 (딥 탐색 기반 방법도 심각한 잉여 일 수 있음), 추론 칩이며 백 개의 꽃이 피는 운명입니다 ........

여기서 이해할 수 있는 사람인 NV는 스케일링 법칙이 물을 보유하지 않는다고 결코 말할 수 없으며 사람들이 사는 것에 대한 근본적인 것입니다.

이 자본 게임은 매우 흥미롭습니다: NV 실제 돈; OpenAI는 가치 평가와 꾸준한 자금 조달 내러티브를 얻었습니다; Microsoft는 수익을 높이고 회계 이익을 늘렸을 뿐만 아니라 회사의 50%인 수천억 달러의 가치 평가를 얻었습니다. Microsoft는 매출을 늘리고 회계 이익을 늘렸을뿐만 아니라 1,000 억 달러 가치의 회사의 50 %를 확보하고 AI 기술을 인수했습니다. 그렇다면 문제는 여기서 누가 피해를 입었느냐는 것입니다. 포커 테이블에서 누가 SB인지 모른다면, 스스로를 의심하는 것이 좋습니다 .....

실제로 딥시크가 등장한 이후 언론이 아무리 주장해도 미국 정부가 조사하고 싶은 것, 국가 안보에 대한 위협 등등 ........ 미국의 대기업들은 봄 휴가 기간 동안 며칠 동안 거의 한꺼번에 딥시크 서비스를 온라인으로 사용하기 위해 며칠을 보냈습니다. 그것은 단지 모델 일 뿐이며 오픈 소스 모델이기 때문에 소위 국가 안보 문제가 전혀 없습니다. ..... 그래서 저는 그것이 남근 계획이라고 말하고 해결책이없는 남근 계획이라고 말하는 이유입니다. 딥시크 서비스를 배포하는 대형 기술 회사들은 비용을 절감하는 방법을 알고 있지 않나요?

5. 요약

딥시크 사건의 영향을 요약해 보겠습니다.

이번 딥시크 사건의 영향을 요약해 보겠습니다.

a. 짧은 엔비디아 - 지금 NV 사람들의 직책을 보유하고, 여기서 논쟁하지 마십시오, 진짜 엔비디아는 과거 엔비디아는 당신이 벌 수있는 더 많은 돈을, 당신이 벌 수있는 NV 짧은 돈의 미래, 어쨌든, 모두 미국 달러, 무엇을 위해 우수하고 열등한 그것을 구별 할 수 있습니다?

b. DeepSeek는 특정 제품이 아닌 일련의 방법을 제공하며, 그 과정에서 미래에는 개선의 여지가 많을 수도 있습니다 (기술적 세부 사항, 사실 통신 및 메모리의 한계로 인해 명확하지 않으며, 현재 NV의 산술 유휴 카드는 실제로 매우 분명하며 산술 활용도가 20 % 미만이 될 수 있습니다. NV의 카드의 사용률은 20 % 미만일 수 있으며 대부분의 시간주기는 기본적으로 데이터 저장 및 전송에 사용되며 (AI는 세 조각, 데이터 저장, 계산, 전송),이 DS는 H100이 800으로 거세되었을 때이를 목표로하며, 실제로 주요 유휴 상태는 의도하지 않은 결과 인이 메모리 액세스 속도입니다. .... (즉,이 방법이 홍보되면 이제 산술 활용도가 매우 크게 향상되고 카드에 대한 수요의 붕괴를 가속화 할 것입니다. - 결국 NV의 경우 산술 낭비가 돈을 벌 수 있습니다 아).

c. 로우엔드 하드웨어도 고성능 모델을 출시할 수 있다는 증거. 앞으로 시장에 많은 경쟁 제품, Huawei 상승 910c, 캄브리아기, 수원 등이 출시 될 예정이며, 이러한 제품의 상륙이 가속화 될 것이므로 긍정적 인 ........ 나는이 문제에 대한 라이브 채팅을 열기 위해 며칠 안에 말하지 않을 것입니다

d. 미국은 두 가지 종류를 반영 할 수 있습니다 : 1. 과학 기술 봉쇄를 증가 시키지만 기본적으로 쓸모가 없습니다 - 이번에는 기술의 성공은 미국의 한계로 인한 것입니다. 그 알고리즘의 세부 사항은 데이터 저장 및 전송 문제를 해결하는 것입니다. 2. 중미 데탕트의 시작, 미국이 정말로 앉아서 힘의 관점에서 그것에 대해 이야기하는 것.

e.이제 공급망 투자 기회, 매우 큰 변화가있을 것입니다 ...... 많은 것들의 논리가 바뀔 것입니다. 더 이상 할 말이 없습니다.