H100의 경우칩한 개 가격이 3만 달러 안팎에 이르는 알려져 있으며, AI 모델을 구동하기 위해서는 이런 칩이 수십만 개가 필요한 상황이다.

AI 개발 기업들은 AI 기술 주도권을 잡기 위해 비싼 돈을 주고서라도엔비디아의 칩을 구매하기 위해 줄을 서고 있다.

이에엔비디아는 막대한 매출을 올렸고.

주요 고객사인엔비디아가 직격탄을 맞으며 국내 기업도 단기 영향이 불가피할 전망이지만 장기적으로는 AI 생태계의 저변이 확대될 수 있다는.

AI 시장 확대로 생성형 AI 모델 학습과 추론에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요가 급증한 가운데 GPU 시장을 독점한엔비디아는 그동안 고성능·고효율을.

딥시크 개발 소식은 AI칩수요로 막대한 수익을 올리고 있는엔비디아의 주가 급락으로 이어졌다.

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엔비디아는 27일 뉴욕증시에서 정오 무렵 15%대 급락세를 나타냈다.

특히 전문가들은 딥시크의 AI모델이 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 오픈소스 기반 개방형 모델이라는 점을 주목하고 있다.

그동안엔비디아는 A100, H100 등 자체 개발한 고가의 최신 GPU로 전 세계 AI 열풍을 주도해왔다.

H100은칩한 개 가격이 3만 달러에 달한다.

AI 모델을 구동하려면 이런 칩이 통상 수십만개 필요하다.

엔비디아는 AI 반도체 시장의 90%를 장악한 절대 강자다.

2022년 오픈AI가 챗GPT를 출시한 뒤 매출은 200.

회사 측은 딥시크-V3 개발에 들인 비용이 557만6천달러(약 78억8천만원)에 불과하다고 밝혔는데, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을엔비디아의 고가칩'H100'으로 훈련한 비용 대비 10분의 1 수준이다.

다만 딥시크가 밝힌 금액은엔비디아의 저렴한 칩인 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월 동안.

H100의 경우칩한 개 가격이 3만 달러 안팎에 이르는 알려져 있는데 AI 모델을 구동하기 위해서는 수십만 개의 칩이 필요하다.

엔비디아와 함께 △브로드컴(-17.

67%) 등 AI와 반도체 관련 기업들도 큰 폭으로 주가가 하락했다.

S&P500 지수도 전 거래일대비 88.

회사 측은 딥시크-V3 개발에 들인 비용이 557만6000달러(약 78억8000만원)에 불과하다고 밝혔는데, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을엔비디아의 고가칩'H100'으로 훈련한 비용 대비 10분의 1 수준이다.

다만 딥시크가 밝힌 금액은엔비디아의 저렴한 칩인 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월.

이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을엔비디아의 고가칩'H100'으로 훈련한 비용 대비 10분의 1 수준이다.

다만 딥시크가 밝힌 금액은엔비디아의 저렴한 칩인 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 것으로, 인건비와 운영비 등은 포함되지 않은 금액이다.

AFP통신에 따르면 미국 반도체 기업인엔비디아에칩테스팅 서비스를 제공하는 어드반테스트 주가는 이날 10% 하락했고, 27일에는 8.

도널드 트럼프 미국 대통령이 적어도 5000억 달러(약 718조 5000억 원)를 투자한다고 밝힌 챗GPT 개발사 오픈AI와 미국 소프트웨어기업 오라클이 만드는.

오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이(Gemini)와 같은 높은 수준의 AI 챗봇을 구현하기 위해서는 일반적으로 1만6,000개 이상의엔비디아AI 칩이 사용되는데, 딥시크는 논문에서엔비디아AI칩단 2,000개만 사용했다고 밝혔기 때문이다.

수많은 엔지니어들의 실험 결과 딥시크의 AI는.