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딥시크, 저비용·고효율 AI 훈련 기술 공개

중국 인공지능 스타트업 딥시크가 학습 효율을 크게 높인

새로운 AI 훈련 방식을 공개하며 다시 주목받고 있다.

블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한

논문을 통해 ‘매니폴드 제약 초연결’이라는 신규 프레임워크를 소개했다.

이 방식은 첨단 AI 모델 학습 과정에서 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도

확장성과 안정성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 딥시크는 해당 연구를 아카이브와

허깅페이스에 공개하며, 제한된 자원 환경에서도 경쟁력 있는 AI 개발이 가능하다는 점을 강조했다.

차세대 모델 R2 예고, 중국식 AI 자립 전략 부각

업계에서는 이번 논문이 딥시크의 차세대 플래그십 모델 출시를 앞둔 신호로 보고 있다.

딥시크는 과거에도 주요 모델 공개에 앞서 관련 연구를 먼저 발표해 왔기 때문이다.

미국의 수출 통제로 엔비디아 최첨단 AI 칩 접근이 제한된 상황 속에서, 딥시크는 저비용·비정통적

학습 구조를 통해 돌파구를 마련해 왔다. 실제로 지난해 선보인 추론 특화 모델은 기존 글로벌

빅테크 대비 훨씬 낮은 개발 비용으로 경쟁력을 입증했다. 전문가들은 향후 공개될

R2 모델이 글로벌 AI 시장에 다시 한 번 파장을 일으킬 가능성이 있다고 평가하고 있다.