문제는 여기에 실제 GPU 사용 비용만 반영되었을 뿐, 기존의 인건비와투자비용등은 반영되지 않았을 것이라는 것이다.

또한, 딥시크는 엔비디아의 저가 모델 GPU인 H800을 사용했다고 밝혔지만, 실제로는 고가모델인 H100이 5만개 사용됐다는 추측이 나오고 있다.

H100은 중국에 수출이 금지된 반도체이기.

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여기에 고환율이 고착화하면서 시설투자 비용과 수입 원자재 비용 부담이 증가하고 있다.

도널드 트럼프 2기 행정부 출범으로 정책 불확실성이 커진 점도 악재다.

한때 성과급 잔치를 벌였던 배터리 업계는 최근 성과급을 대폭 줄이는 추세다.

LG에너지솔루션은 올해 월 기본급의 50%를.

즉 유동성이 넘쳤던 2021년 이전의 스타트업은 손쉽게투자를 받고 마케팅비용을 소진한 뒤 트래픽을 올려 다시투자를 받는 일이 가능했다면, 최근투자자들은 이처럼 보다 보수적으로 판단하고 수익을 보장해줄 수 있는 기업에투자하는 경향을 보이고 있다는 얘기다.

◇IR 자료는투자유치 활동의 시작=최.

딥시크 측이 밝힌 보편모델 V3의 훈련비용은 우리 돈 80억 원, 메타의'라마3'가투자한비용의 10%에 불과합니다.

[브라이언 제이콥슨/아넥스 자산운용 수석 이코노미스트 : "(딥시크는) 사람들이 '최소한의 예산'이라고 부르는 환경에서 이를 해냈습니다.

"] 미국의 고성능 GPU 수출통제로.

딥시크가 개발한 저비용AI 모델은 기존 빅테크 기업들이 AI 기술에 천문학적인비용을 들여온 과잉투자우려를 증폭시키며,투자심리를 악화시킨 주된 원인으로 분석된다.

모든 빅테크 억만장자들이 손실을 입지는 아니었다.

메타의 마크 저커버그 CEO는 이날 자산이 43억 달러(약 6조 2000억원).

미국 빅테크 기업의 10분의 1도 안되는투자비용으로, 뒤지지 않는 성능의 AI '딥시크'를 개발했다는 건데, 이런 소식에 AI 대장주, 엔비디아의 시가총액이 하루 만에 800조 원 증발했습니다.

실제로 사용해보니 수학 문제.

또 초기투자 비용이 빠져있다는 의문이 불거지고 있다.

딥시크는 엔비디아의 구형 칩인 H800만으로 AI를 개발했다고 밝혔는데 실제로는 딥시크의 모기업이 대당 1300만원이 넘는 엔비디아 첨단 칩 A100을 1만개 가량 보유하고 있고 딥시크 AI의 초기모델이 이를 기반으로 개발한 것으로 알려졌다.

딥시크는 AI 개발에 들어간비용이 557만 달러, 우리 돈 80억 원이라고 주장하고 있는데, 사실이라면 오픈 AI가 챗GPT에투자한비용의 18분의 1 밖에 되지 않는 금액입니다.

딥시크의 연구·개발 인력이 139명인데 비해, 오픈AI는 연구원만 1200명에 이르고 있습니다.

초기투자 비용이 빠져있다는 의문이 불거지고 있다.

딥시크 자신도 '고사양 AI 가속기의 필요성'에 대해서 인정하고 있다.

딥시크의 한 직원이 최근 올렸다가 지운 게시글을 보면 그는 "컴퓨팅(반도체) 자원을 제외하곤 AGI(범용 인공지능)으로 가는 길을 막을 수 있는 길은 없다"며 "여전히 미국과 4배.

샘 알트먼은 딥시크가 선보인 R1 모델이 낮은투자와 인프라비용으로도 높은 성과를 냈다는 점에서 인상적이라고 언급했다.

그는 "딥시크 R1은 인상적인 모델이다.

하지만 오픈AI는 훨씬 더 나은 모델을 선보일 것이며, 새로운 경쟁자를 맞이하게 되어 신선하다"라고 밝혔다.