딥시크 R1 온애저

마이크로소프트는 DeepSeek의 R1 인공지능 모델을 Azure AI Foundry 플랫폼과 GitHub에 통합했다고 로이터가 보도했습니다.

이 조치는 마이크로소프트의 AI 제공 범위를 확장하며, 중국 스타트업의 비용 효율적이고 강력한 모델을 개발자와 기업이 사용할 수 있는 1,800개 이상의 AI 모델 카탈로그에 추가합니다.

딥시크와 데이터 프라이버시 문제

DeepSeek의 AI 분야에서의 급속한 부상은 중요한 데이터 프라이버시 문제를 전면에 부각시켰습니다. 회사의 개인정보 보호정책에 따르면, 프롬프트, 업로드된 파일, 채팅 기록, 심지어 키 입력 패턴을 포함한 사용자 상호작용이 중국의 서버로 전송되어 저장된다고 명시되어 있습니다

이러한 포괄적인 데이터 수집은 특히 GDPR, HIPAA, 또는 CCPA 하에서 운영되는 조직들에게 즉각적인 프라이버시 및 규제 위험을 초래합니다

이탈리아 데이터 보호 당국은 DeepSeek에 대한 조사를 시작하며, 데이터 수집 출처, 목적, 저장 위치에 대한 정보를 요청했습니다

전문가들은 DeepSeek의 데이터 관행이 "스테로이드를 맞은 TikTok"이 될 수 있으며, 사용자들의 성격과 관심사에 대해 더 깊은 통찰을 제공할 가능성이 있다고 경고합니다

또한, 중국 법은 베이징에 중국 기반 회사의 데이터에 대한 광범위한 접근 권한을 부여하고 있어 국제 사용자들에게 추가적인 보안 우려를 제기합니다

딥시크 R1의 비용 효율성

DeepSeek R1은 뛰어난 비용 효율성으로 AI 시장을 혁신했습니다. 이 모델은 단 600만 달러로 훈련되었으며, 이는 OpenAI의 GPT-4와 같은 비교 가능한 모델에 일반적으로 소요되는 수억 달러보다 훨씬 적은 금액입니다.

이러한 비용 효율성은 운영 비용에도 확장되어, DeepSeek R1은 OpenAI의 o1 모델에 사용자가 일반적으로 지출하는 비용의 약 15-50%만 소요됩니다

이 경제성은 가격 구조에서도 더욱 잘 드러납니다. DeepSeek R1에 100만 토큰을 업로드하는 데는 단 55센트가 들며, 100만 토큰을 다운로드하는 데는 2.19달러가 소요됩니다

* DeepSeek R1의 효율성은 혁신적인 아키텍처에서 비롯되며, 훈련에 단 2,000개의 Nvidia GPU만 사용됩니다


* 이 모델은 "전문가 혼합(mixture of experts)" 접근 방식을 채택하여, 한 번의 순방향 패스당 6710억 개의 매개변수 중 단 370억 개만 활성화하여 자원 효율성을 높입니다

* 이러한 비용 효율성은 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화하여, 스타트업, 학술 연구소, 제한된 자금을 가진 조직도 고급 AI를 활용할 수 있도록 합니다