SemiAnalysis 보고서는 중국의 로봇 기술이 급속도로 발전하면서 미국과 서구 국가들에 중대한 도전을 제기하고 있음을 보여줍니다. 중국의 막강한 제조 역량과 정부의 대대적인 지원 덕분에 중국은 부품에서 조립까지 로봇 산업 가치 사슬 전체를 장악했습니다. 특히 휴머노이드 로봇 분야에서 중국 기업들은 비용, 규모, 반복 속도 면에서 서구 경쟁사들을 앞서고 있습니다. 이는 단순한 경제 경쟁이 아니라 생존을 건 위협입니다. 미국과 다른 서구 국가들은 다가올 로봇 혁명에서 도태되지 않기 위해 단호한 조치를 취해야 합니다.
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중국 헤지펀드 High-Flyer가 설립한 AI 기업 DeepSeek은 고효율 모델 DeepSeek V3와 R1로 세계를 놀라게 했습니다. DeepSeek V3는 낮은 학습 비용(공개된 600만 달러를 훨씬 상회)과 높은 성능, 그리고 혁신적인 Multi-head Latent Attention 기술을 통해 추론 비용에서 큰 이점을 얻고 있습니다. DeepSeek의 성공은 대규모 GPU 투자(약 5만 개의 Hopper GPU)와 인재 육성에 대한 집중적인 노력 덕분이지만, 저렴한 가격 전략은 비용 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. Google Gemini Flash 2.0 Thinking 또한 DeepSeek의 선두 자리를 위협하고 있습니다. DeepSeek의 부상은 중국 AI 기술력의 향상을 보여주는 동시에, 국제 기술 경쟁과 수출 통제에 대한 고찰을 촉구하고 있습니다.
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SemiAnalysis는 AMD MI300X와 Nvidia H100 및 H200에 대한 5개월간의 독립적인 벤치마크 테스트를 수행했습니다. MI300X는 이론적인 성능과 총소유비용(TCO) 측면에서 우위를 점하고 있지만, 실제로는 AMD 공개 소프트웨어 스택의 결함과 부족한 테스트로 인해 실제 결과는 기대치를 크게 밑돌았습니다. AMD 소프트웨어는 문제가 많아 사용 편의성이 떨어지고 대부분의 벤치마크에서 Nvidia 제품보다 성능이 낮았습니다. AMD 엔지니어의 개선에도 불구하고 소프트웨어 스택은 여전히 미개발 상태이며, CUDA의 우위는 유지되고 있습니다. 이 상세한 분석은 AMD의 소프트웨어와 경쟁력 향상을 위한 구체적인 권고 사항을 제공합니다.
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이 글은 AI 스케일링 법칙의 진화를 탐구하며, 그것이 사전 훈련을 넘어선다는 점을 주장합니다. OpenAI의 o1 모델은 추론 모델의 유용성과 잠재력을 보여주며, 스케일링을 위한 새로운 미개척 영역을 열었습니다. 이 글에서는 합성 데이터, 근접 정책 최적화(PPO), 강화 학습 등의 기법이 모델 성능 향상에 어떻게 기여하는지 자세히 설명합니다. Anthropic의 Claude 3.5 Opus와 OpenAI의 Orion은 실패가 아니라 스케일링 전략의 변화였음을 명확히 합니다. 저자들은 스케일링이 단순히 데이터와 매개변수 증가를 넘어, 추론 시간 계산, 더욱 어려운 평가, 훈련 및 추론 아키텍처의 혁신을 포함한다고 강조합니다.
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