AI업종 종사자 입장에서 설명드리면, 딥시크에 쓰이는 R1모델은 Large language models (LLMs)일부임. 오늘날 챗 GPT에 쓰이는 모델이 LLM인데 중국인 수학자 & 개발자들이 만든 R1은 거기서 더 발전된 형태의 인공지능 모델이라는거임. 모든 언어모델은 몇천개, 몇만개의 텍스트를 단어 부분으로 잘라냄 그걸 '토큰'이라고 불리우는거고 딥시크나 챗 지피티는 수십억개 단위로 토큰을 만드는데 딥시크는 12만개 정도 됨.. 반대로 챗 ChatGPT는 버전마다 다르기는 하지만 8천개에서 엔터프라이즈는 12만개 되고, 아무튼 그걸 반복패턴으로 학습시키는게 기존의 LLM모델인데 문제는 이게 환각을 사실처럼 꾸며내는 경향이 있어서 종종 문제를 추론하는데 어려움을 겪음. 근데 R1은 기존의 수많은 매개변수의 파라미터 제외하고 특정 파라미터만 활성화해서 추론을 한다는거임. 매개변수가 많을 수록 AI칩이 더 많이 소모하게 되는데 R1은 딱 필요한 것만 집어서 결론을 도출한다는거임. 그래서 적은 AI칩이 소모되었던거고 사실상 인공지능 발전에 획을 그었죠. 대규모 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)모델을 쓰는데 불필요한 파라미터(쓸데없는 추론)를 줄이는 쪽으로 개발했다는거고 GPU 를 덜 소모하고 필요한 요점만 정리해서 대답해주는 인공지능 모델을 개발쪽으로 진화하는데 큰 Achievement 가 있습니다.
@@원두허니 ㅇㅇ fine-tuning 미세조정(Fine-tuning is a process of taking a pre-trained model and adjusting it to better fit your data.)을 통해서 제시된 문제에 대해 응답을 더 명확하고 체계적으로 할 수 있다는 점에서 AI인공지능 역사에 가히 혁명급이라고 부를 수 있죠.
이번 인터뷰의 핵심은 '중국이 트랜스포머 알고리즘을 효율화 시킨 방법을 알아 낸 것은 대단하다. 하지만 그렇다고 지금까지 만들어 온 기술(고성능 칩, 대용량 연산)의 의미가 없어지는 것은 아니다. 오히려 이 효율화를 고성능 칩에 적용하면 AGI로 더 빠른 이동이 될 것이다.'가 되겠네요.
미국 빅테크가 추구하는 범용AI의 확장성을 목표로하는 개발과 일부 카테고리에 호환성을 손본거랑은 결이 다르지.. ㅋㅋ 뻥튀기인게 맞지.. 수학, 코딩, 에세이등 일부에 특화된 딥시크랑 전반적인 모든 부분에 사용할수 있는 범용AI랑 개발 방향성과 필요로하는 자원의 수준자체가 차원이 다른데 ;;
헉..그럴리가요. 편의상 제공했던것을.. 당시 제공하는 기업도 없었고, 개발자들이 써보니 이점이 있으니 계속 쓰는거겠죠. 그리고 amd에도 쿠다같은걸 제공했어요. 그런데도 amd점유율이 안올라가는거보면 아직 쿠다가 더 이점이 강한거겠죠.. 선택지는 있었고, 개발자들이 판단하는거지 황회장이 쓰라하고 말고할 문제가 아닙니다..
그럴수 있겠죠 또한 엔비디아는 자유시장경쟁에 가장 충실했던거 같아요. 너무나 많은 기업들이 Gpu달라고 줄을 서니까 줄을 줄이는 방법. 이익을 가장 극대화 하는 방법으로 가격을 올렸던거 같아요. 이젠 가장 비싼가격에도 무조건 사주던 기업들이 줄어들면 엔비디아 주가는 많이 떨어지겠죠.
"방식의 조합을 잘해서 효율적으로 만들었다" 교수님 말이 맞는 것 같아요. 챗지피티에 구글 플러그인을 적용해야 여러 기능을 더 효율적이던 것이 딥시크는 자체에 구글 플러그인 프래그램을 적용해서 효율을 높인 버전 같음. 사용하기 조금 더 좋다. 느낌마저.... 물론 서버가 부족으로 버벅일 때가 많음.
이런분들이 우리나라에 멋진 과학자가 라서 너무 좋내요...ㅎ 겸손하고 정확하고 서로의 실수 조차 인정할수 있는 멋진 교수님...ㅎ요즘 말로만 "과학적으로" 쓰는 짜증나게 하는 존재들이 많아서...ㅎ 이게 과학적이다 라고 알려주고 싶내요 ㅎ 우리나라도 딥시크 넘는 AI 가 나왔으면 좋겟습니다!!@@
쉽게 잘 설명하려고 노력하시는 모습이 좋으시네요. 딥시크에 관심있다면 여기서 이 영상을 잘 듣고 테크 유튜버들 채널에서 더 많이 다양한 분석 영상들을 접해보는게 필요할듯 합니다. 언더스탠딩에서 공짜로 좋은 인터뷰해서 뿌려줘도 구시렁 대기나 하는 댓글이 제일 한심함. 1시간 20분 동안 제대로 집중해서 듣기는 했으려나?
딥시크가 과장된게 아니라 미국 ai산업이 과장된것입니다.엔비디아 같은회사가 2조달러가 말이 됩니까? 컴퓨터가 gpu만 좋으면 되나요? 메모리와 cpu는 들러리인가?80억들여 만들수 있는 시스템을 조단위 쓰는 시스템 보다는 열악하겠지만 미국의 ai산업은 뻥튀기라는 사실은 분명합니다.그게 사실로 드러난거고.. 그러니 절박한건 중국이 아니라 미국인겁니다.
형... gpu가 그래픽 표현을 위해 만든 pc안의 pc인거임 병렬처리에 특화되어 있어서 AI 연산에 적합해서 흥하게 된거지. H800이랑 H100성능차이보면 엔비디아가 대단한건 맞음. 근데AI 산업이 HW발전에만 목매던 상황이 문제인거지. 신형 HW의 연산능력은 전력당 성능비가 엄청나게 뛰어나다는거임. 몇만개씩 들어가니까 전력소모도 엄청 적어짐. 딥시크는 일종의 편법이고 이것만으로도 충분한 사람이 많다는건 인정함. 하지만 결국엔 Openai 방향이 옳은거임. 오픈소스 공개는 너무 잘한거맞는데 호들갑 떨정도의 사건은 아니라고봄. 결국에는 압도적 AI hw 와 딥시크도 어느정도 적용한 미국기업이 시장을 지배할거임. 거기에 트럼프는 더 중국을 쥐어짤거임. 결국 엔비는 150달러 갈거임. 지금은 일종의 해프닝
내가 생각하는 중국의 전략은 자신이 주도하기 어려운 AI는 무료인 오픈소스 시장으로 유도하고, 대신 이걸 탑재한 제품 제조시장에서 경쟁을 하려는 것 아닐까 싶네요. AI분야에서 미국 이기기도 힘들거니와 AI도 돈이 되려면 가전, 로봇, 자동차 등에 탑재되어 '제품화'가 되어야 하기에 제품의 제조 분야에서 싸우면 누구라도 이길 수 있다고 자신할테니..
이분, 전기 전자 출신이군요…울 나라 IT의 당면 과제는 이러분들…즉 이런 전기 전자 출신분들이 간혹 소프트웨어 공학에 대한 비전을 예측 또는 로드맵을 제시하는것이 문제입니다…2000년대 중후반부터 마이크로소프트 북경 연구소 출신 딥러닝 엔지니어들, 중국 연구자들이 두각을 나타냈습니다…사실 두각 정도가 아닌 레벨이였죠…왜 우리 나라는 그 시점에 이러한 빅테크 연구소들을 국내에 유치하지 못했을까요?…혹자는 영어가 안 되어서라고 말씀을 하긴 했는데요…단지 언어적인 문제였을까요?…우리나리는 아직도 소프트웨어에 대한 중요성을 제대로 인지하지 못하고 있습니다….ㅡㅡ;
맞는 말씀이네요. 맨날 반도체 하드웨어나 하면서 남 하청만 할건가 봅니다. 삼전주주지만 솔직히 갤럭시 os도 구글안드로이드고 껍데기기술만 늘었지 it강국이라해도 소프트웨어는 성장하지도 못했잖아요. ai야말로 진정한 소프트웨어의 장인데 이걸 우리가 잘할 수 있을까 염려되는게 사실입니다. 한국사람들이 머리는 똑똑하다는데 이과쪽 머리는 아닌 것 같아요. 딥씨크에 놀라기전에 오픈ai 기술진 사진보니 중국계가 그리 많다는게 더 놀랍더이다. 학부모라 교육유튜브 주로 보는데 4년전인가 유튜브에서 아들이 카네기멜론대학원 로봇공학과 갔는데 한국인은 아들 혼자고 중국,인도인이 넘 많더라했는데 이후 ai며 로봇이며 세상이 바뀌더군요. 그땐 로봇산업이 그리 중요한건지도 몰랐고 의대의대하며 교육유튜브가 노래 부르던 시긴데 그분 아들이 애국자였어요. 물론 미국에서 취업했겠지만ㅡㅡ
소프트웨어는 그 자체를 논하는 소프트웨어 공학같은 독자분야도 있겠지만, 다른 모든 공학분야의 문제해결을 위한 도구로서의 학문역할도 큰데, 타분야는 소프트웨어를 말도 꺼내지 말라? 컴퓨팅 성능과 인공지능, 비전 및 신호처리등은 전통적으로 전자과에서 많이 연구하던 분야인데?
소신 있게 최선을 다해서 현재의 지식을 애써 전달해 주신 교수님께 진심으로 감사드립니다..혹시라도 틀리게되면 사과 말씀 하신다는 겸손함에 존경심을 감출 수 없네요 참 감사드립니다
핵심은 오픈소스라는 것이다. 교수들이 양심을 걸고 말해야 한다. 우리나라는 응용분야에 탑이다. 오픈 소스이기에 기대한다.
@@진묵스님 영상의 핵심은 인공지능 본질은 변하지 않았고 결국 돈으로 찍어 누를 수 밖에 없다는건데요
김정호 교수님 정말 감사합니다 이건!! 정말. 공짜로 듣기 죄송할 정도의 고퀄리티 강의였습니다 투자에, 많은 도움이 됐습니다
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
@@진묵스님 오픈소스 보다는 엔비디아가 제공하는 최신 GPU가 아니더라도 가능하다는게 더 충격인거 같은데
교수님 말씀 하시는것보면 참 따뜻하게 느껴지네요..멀 몰라도 자꾸 듣게 되는것 같아요...
언더스탠딩 감사해요. 덕분에 귀한 강의 듣습니다.
Hbm 칠판 설명 정말 쉽게 핵심이 이해되었습니다. 어려운걸 단순하고 쉽고 명확하게 설명할수 있는분이 찐 전문가시죠~ 교수님 감사합니다!
AI업종 종사자 입장에서 설명드리면, 딥시크에 쓰이는 R1모델은 Large language models (LLMs)일부임. 오늘날 챗 GPT에 쓰이는 모델이 LLM인데 중국인 수학자 & 개발자들이 만든 R1은 거기서 더 발전된 형태의 인공지능 모델이라는거임. 모든 언어모델은 몇천개, 몇만개의 텍스트를 단어 부분으로 잘라냄 그걸 '토큰'이라고 불리우는거고 딥시크나 챗 지피티는 수십억개 단위로 토큰을 만드는데 딥시크는 12만개 정도 됨.. 반대로 챗 ChatGPT는 버전마다 다르기는 하지만 8천개에서 엔터프라이즈는 12만개 되고, 아무튼 그걸 반복패턴으로 학습시키는게 기존의 LLM모델인데 문제는 이게 환각을 사실처럼 꾸며내는 경향이 있어서 종종 문제를 추론하는데 어려움을 겪음.
근데 R1은 기존의 수많은 매개변수의 파라미터 제외하고 특정 파라미터만 활성화해서 추론을 한다는거임. 매개변수가 많을 수록 AI칩이 더 많이 소모하게 되는데 R1은 딱 필요한 것만 집어서 결론을 도출한다는거임. 그래서 적은 AI칩이 소모되었던거고 사실상 인공지능 발전에 획을 그었죠.
대규모 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)모델을 쓰는데 불필요한 파라미터(쓸데없는 추론)를 줄이는 쪽으로 개발했다는거고 GPU 를 덜 소모하고 필요한 요점만 정리해서 대답해주는 인공지능 모델을 개발쪽으로 진화하는데 큰 Achievement 가 있습니다.
맞습니다.
이런걸 바로 최적화라고 이야기 하고, 최적화는 곧 비용 효율화를 이야기 합니다.
적은 비용(자원==GPU+전기)으로 비슷한 효과를 낸다면 더 성능이 좋은 모델이라고 평가 하는것이 맞는것입니다.
그래서 빠르고, 환각도 줄고 품질도 우수했던거군요. 다음번에는 공간데이터를 index화 시킨 추론용 DB 모델도 나올 수 있을 것 같네요.
@@원두허니 ㅇㅇ fine-tuning 미세조정(Fine-tuning is a process of taking a pre-trained model and adjusting it to better fit your data.)을 통해서 제시된 문제에 대해 응답을 더 명확하고 체계적으로 할 수 있다는 점에서 AI인공지능 역사에 가히 혁명급이라고 부를 수 있죠.
이 말이 정답이죠. 이걸 이걸 우리나라에 대입하면 우리나라에서 저걸 하겠다고 했을때 과연 정부가 지원을 해줬을까 하는 의문도 생깁니다. 경험상 한국에서 저걸 한다고 했으면 현재 미국에선 RAG를 하는데, 시대에 뒤떨어지게 그런걸 뭐하러 하냐고 욕이나 먹었겠죠.
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
김교수님. 강의 매우 유익했습니다. 그리고 내 수준에서 조금 이해 안되는 것을 이프로가 보완 질문하니 도움이 되네요. 시청자를 위해 예시로 질문하니 조금 길어지는 문제가 있으나, 이프로의 명석한 질문이 묘미입니다
이프로님의 질문들이 교수님의 설명과 궁합이 너무 좋아요. 귀에 쏙쏙 들어오는 유익한 회였습니다. 감사합니다.
시장이 공포에 빠진건
무지해서가 아니라
AI에 대한 미국의 엔비디아의 독점이 깨찔까봐 임
동감. 걍 내돈 빠질까봐 임
중국이 따라온다 온다 하다가 첨단영역까지 뚝딱 해버리니 패닉.
그것도 제재상태에서 더 싸고 빠르게
@@sskim7690위에 병진들도 그렇고 뭔 개솔임 하드웨어도 아니고 소프트로 무슨 엔비디아를 재끼냐고 ㅋㅋㅋ
세상에나 ~~
소수만이 이해할수있는 양자컴퓨터와 인공지능을 이리 쉽게 아름답게 풀어주실수 있으실까요
과학자이신데 인문학의 향기도 풍겨납니다~~^^
오늘도 감사히 잘배우네요
인문학을 못 배운 이학자가 나이먹고 인문학적인 단어를 쓰려고 하면
그게 사실 가장 위험함
@marksmithcollins 위험한건 님처럼 아는거 없이 나이타령 인문학 타령하는 사람들이구요
@marksmithcollins 인문학자 이학자 할것 없이 배운것에 존경을 표하고 의미를 둬야죠~ 둘 중 하나라도 배우셨어요?ㅋㅋㅋ
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
@marksmithcollins훌륭한 사람 보이면 기습 인문학 기여 끼워넣기
교수님
강의을 몇번씩 반복해듣습니다
양자컴퓨트 대한공부
신기하고 너무재미있습니다
박사님 건강하십시요
좋은 insight 감사합니다.
감사합니다, 교수님.
늘 건강하세요.
이 교수님 영상은 비전공자가 봐도 너무 재밌네요 정말감사합니다!
좋은 영상감사합니다
김정호교수님 귀한말씀 감사합니다
🍀🌻🍀🌻🙏
교수님, 어려운 강의 잘 들었습니다.최고였습니다. 가족들과 같이 한번 더 듣겠습니다.❤
진짜 고수와 지식인은 자신이 아는 사실 자체에 겸손해짐. 교수님이 보이신 여러 모습들에게서 참 지식인의 미덕을 느낍니다. 내용도 알차고 재미있었네요😂
정말 시의 적절한 컨텐츠였습니다. 고맙습니다.
시기적절이아니라 시기착오입니다...걍 짝퉁 과장 허위라고 주장하네요
우린 중국기술이 짝퉁이고 거짓이라고 믿고 싶은 마음에
그들의 기술과 제품을 폄훼하고
거짓이라는 주장에 너무 익숙해져있다
인정할 건 인정하고 기술력 고도화에 최선을 다해야겠다
몇년전 북한 열병식에서 대륙간탄도미사일을 보면서
어느 해설가가 말한다
" 모양을 보니 나무로 만든 가짜입니다"
그러나 지금도 그런 말을 할 수 있나?
인정할 건 인정하자
@@상석박-j4i중국이 정말 새로운 방식의 G.AI를 만들었을수도 있는데 현대 과학 역사상 중국이 발명한게 없다는 선례로 예측한거겠죠. 다 특허를 무시하고 국가의 보호하에 만든 산짜이였다는 것...
딥시크를 충분히 써보고 하는 말인지. ㅋㅋㅋㅋ
명쾌한 답변 정말 잘 들었읍니다. ~ 😄👍✌️
김정호 교수님 정말 감사합니다
이건 정말 공짜로 듣기 죄송할 정도의 고퀄리티 강의였습니다
투자에 많은 도움이 됐습니다
한국은 세대교차 안되교 저런 교수들이 기득권대서 계속 버티고 잇어서 박살나는거지 ai가 저 할배들이 개발함?다 젊은애들이 하지 ㅋㅋㅋㅋ😊
교수가 80-90살까지 안내려 오고 버티고 제자들도 60대가 되어가는데 무슨 혁신을 바라나 미국이 털리는 순간 한국은 필리핀 꼴난다 아닐거같지 캬캬캬
@@혁신-e3n 한국은 너처럼 아는거 없이 세대 타령 기득권 타령하는 인간들 때문에 박살나는거고
@@l3y3nf 길고 짧고는 기다려보면 답이 나오겠재?ㅋ
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
이번 인터뷰의 핵심은 '중국이 트랜스포머 알고리즘을 효율화 시킨 방법을 알아 낸 것은 대단하다. 하지만 그렇다고 지금까지 만들어 온 기술(고성능 칩, 대용량 연산)의 의미가 없어지는 것은 아니다. 오히려 이 효율화를 고성능 칩에 적용하면 AGI로 더 빠른 이동이 될 것이다.'가 되겠네요.
인공지능....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
완전 초보도 이해 할 수 있게 쉽게 설명 해 주셔서 많은 도움이 되었습니다
문과인 나도 이해할 수 있게 설명해주시는 인성도 겸비하신 최고의 김 정 호 교수님!!
존경합니다!!!
조금 과장된 부분이 없진 않은데, 지금 딥시크 R1 모델은 오픈소스로 풀려 있습니다.
만약 그게 상당히 과장된거면 전세계 개발자들한테 비판 받았겠죠..
R1 모델은 진보되었고 효율적인 모델이 맞습니다.
무슨 o1급이니 뭐니는 거를거같음 그정도는 아님 다만 뭐 그정도 효율이 나온다는거에 의미가있는듯
한번 써보면 잘만든 거 알텐데 ㅋㅋ
@@SSSS-d7j6s ㄹㅇㅋㅋㅋ 진짜 시진핑 천안문 이딴 거만 물어보니까 모델의 성능을 모르는거지...
개썩었던데 뭔
엔비디아가 부동소수점 처리방식에서 필요이상의 정확도를 부여하는 프로그램 CUDA를 만들어, 하드웨어 GPU를 많이 팔아먹는 수단으로 활용했다가 들통난 것이죠.
엔비디아와 메타처럼 H100 대량 구입한 빅테크 기업들은 패닉 상태일 거에요.
카이스트는 좋겠네요. 이렇게 멋진 교수님이 계셔서. 부럽부럽 😊
저런교수 밑에서 ai논문/슨다고 생각해봐요
생각만래도 아찔
놀리는거지?
축구도 좋아하고 잘하세요 ㅋㅋ
🤣🤣그러게요 저런교수들이 100세까지 버티고 제자들도 80세 되서 혁신을 일으킨다고 하네요
별로입니다
삼성의 위기 원인 중 하나가 혁신적 아키덱쳐 설계와 sw에 대한 역량 뒤받침 없이 하드웨어 제조기술(하청) 만으로는 아버지 세대의 신화를 재현하기는 쉽지 않을 듯 하네요...
기득 꼰데들이 변화를 싫어함
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
@badaro-h6c HBM의 경우는 잘 모르겠으나 메모리와 CPU기능을 결합하는 연구는 오래전부터 진행 중인 것으로 알고있습니다.
딥싱크의 등장으로 여러
매체를통해 보아왔지만
가장 핵심을 정확하게 설명해주시는 교수님강의가
많은 도움됩니다.
딥시크
인공지는....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
교수님~정말 감사드립니다~^^❤
재미있게 잘 봤습니다.
감사합니다.
역시 공부를 해야 뭔가 심적으로 흔들리는게 적어지는 것 같습니다.
내용 넘 좋으네요
감사합니다
난 코딩을 주로함 ... gpt 와 claude 를 사용하는데 , 딥씩은 2개를 합한것같은 수준이다. 보안,짝퉁 이미지로 설마 했는데 , 놀라운 수준.
인공지능....HBM 안에 GPU 넣은 다는 교수님 생각 동의 합니다....저도 그런 상상을 했습니다..
HBM, GPU 두 개를 하나도 합친 반도체나 기기를 만들 수 없을까요....
내가 전기 전자 출신이고 수학을 잘하면 도전 하고 싶어집니다....
정말 겸손하시네요
많이 알수록 겸손한 태도보이시는 교수님
존경합니다
요즘 조끔 알고 이해하기 어려운 설녕으로 넘어가는 사람들이 넘쳐나는 이 시대
정말 실력자를 뵙게되어
어려운걸 단번에 이해하게 되었어요
찐 학자일수록 확실한 결론을 내리는게 얼마나 어려운지를 알기에 무언가를 확언하기 꺼려하죠 ㅎㅎ
TV로 유튜브 보다가 알고리즘으로 우연히 떠서 제목보지 않고 영상부터 보게 되었는데, 정말 과장없이 필요한 정보 전달을 너무 잘해주셔서 누구신가해서 봤더니 카이스트 교수님이라 놀랬고, 너무 겸손하셔서 놀랬습니다. 너무 잘 들었습니다 김정호 교수님. 감사합니다.
감사합니다.교수님같은 AI전문가들이 한국에 많아졌으면 좋겠습니다.
이 분이 ai전문가세요? 소프트웨어쪽은 아니신것 같은데
진심으로 감사합니다 교수님 ❤❤
김정호 교수님 귀한 강의 감사합니다
딥시크 원리에 대해 많이 이해가 되네요 수고많으셨습니다
쉽게 설명을 잘 할 줄 아는 사람이 진짜
실력파라고 배웠습니다.
딥시크궁금했는데..이해하기쉽게설명해주셔서감사합니다!!!
빅테크 AI 개발자들이 아무말 안하고 있는 걸 보면 뻥튀기 아닌 듯함. 져커버그도 더 잘한다고 인정했는데 뻥튀기라니
기다려봐..한두달사이에 엔비디아 주가 다시 회복하면..딥시크가 구라친거니깐..결국 저 짱께들 기술도 오픈AI기술을 베낀거니까
미국 빅테크가 추구하는 범용AI의 확장성을 목표로하는 개발과 일부 카테고리에 호환성을 손본거랑은 결이 다르지..
ㅋㅋ 뻥튀기인게 맞지.. 수학, 코딩, 에세이등 일부에 특화된 딥시크랑 전반적인 모든 부분에 사용할수 있는 범용AI랑
개발 방향성과 필요로하는 자원의 수준자체가 차원이 다른데 ;;
진짜 무식허다 ㅉㅉ
잇힝~ 인터넷 세상에선 잣도 모르는 방구석 찌지리인 내 말이 카이스트 교수보다 위에 있엉~
저커버그 인터뷰나 커뮤니티에 올린글에는 칭찬이 아닌 저가칩으로라도 기술을 벤치마킹한것은 눈여겨봐야한다 라고 했답니다 의역이 아닌 정확한 표현입니다
교수님 강의 너무 감사합니다. 너무 좋은 시간이었습니다.
딥시크가 과장된게 아니고 미국ai가 과장된게 딥시크로 인해 뽀록난거지ㅋㅋ
인권비 차이지 븅아 ㅋㅋ
어려운 내용을 이해하기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다. 덕분에 많이 배워갑니다.
중국이 단기간에 초저가AI 개발하고 그것때문에 엔비디아 10프로 넘게 급락한것이 팩트. 교수님 의견은 중국이 딥시크를 잘 조합해 만들었지만 비용은 더 들었을것이다. 분석. 결론은 hbm 메모리가 더 필요하고 중요해질것이다. ㅋㅋ
얕은 걸 100가지 보느니, 이런 깊은 컨텐츠를 100번 보는 게 낫겠네요. 고맙습니다.
어려운 이론과 현실적용을 초딩도 이해할 수 있게 설명해 주시다니 존경스럽습니다.
교수님 감사히 잘 들었습니다. 건강하세요
교수님, 걱정 마십시오.
쉬운 설명을 위해 의도한 오류나 왜곡이 있어도
일반인들은 전체를 쉽게 이해하는 기회가 됩니다.
겸손하신 면모이십니다. 감사합니다!
잘 들었습니다 ❤
CUDA라는 연구실 수준의 라이브러리를 아무 비판없이 사용할 때 중국은 CUDA를 까보고
다른 방식으로 하드웨어에 접근하여 더 최적화 할 수 있음을 알아낸 것 같아요. 엔비디아가
더 고가의 HW 로 유도하기 위해 의도적으로 감추었다면 문제가 될 수 있다고 봅니다.
헉..그럴리가요. 편의상 제공했던것을.. 당시 제공하는 기업도 없었고, 개발자들이 써보니 이점이 있으니 계속 쓰는거겠죠. 그리고 amd에도 쿠다같은걸 제공했어요. 그런데도 amd점유율이 안올라가는거보면 아직 쿠다가 더 이점이 강한거겠죠.. 선택지는 있었고, 개발자들이 판단하는거지 황회장이 쓰라하고 말고할 문제가 아닙니다..
퀄리티 있는 내용..쉽게 재밌게 설명해주셔서 넘감사합니다❤ 젠슨황 잠바입구 돌아다니구에서..빵터졌어요😂😅 귀여우신 유머감각도👍😄
냉정한 분석 감사합니다
5천만 천재 수재들 95%가 의대 가는 나라 14억 천재 수재들이 95%가 공대 가는 나라 나라 총 역량을 서로 죽이는 당파 싸움에 목슴거는 한국 총 역량을 기술 개발에 목슴 거는 14억 중국,,우린 일본 욕 할수 없다 우리도 잃어버린 50년이 나온다 지금부터다
교수님 고맙습니다.
문과인 저도 잘 이해했습니다..
참..아쉽네요 여기와서 한시간넘게 이야기를하는데 딥시크 한번도안써보고 나왔다는게..
저도 깔고싶지만 좀 그렇던데요 개인정보 수집하는게 지피티같은거보다 훨씬 많다고 본거같아서요 ㄷㄷ 솔직히 요새 한국인들 폰으로 다하는데 중국꺼 이용했다가 폰에서 정보 다털리면 ㄷㄷ 카이스트 교수님정도면 더 조심하셔야 할듯요
매우 유익한 강의에 감사드립니다.
Quartly Triple Definitely! 감사합니다.
고맙습니다
엔비디아가 그간 과장했습니다. 하드웨어만 팔려고 소프트웨어 최적화를 하지 않아왔다는걸 딥시크팀이 이번애 증명했습니다
무식하긴 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
오픈소스가 무슨 의미거나 단어가 무엇인지? 모르시는분들이 이번 딥시크로 많았다니(얼마전 고대에서 초전체 한예로 전세계 실험했는데)
그럴수 있겠죠
또한 엔비디아는 자유시장경쟁에 가장 충실했던거 같아요. 너무나 많은 기업들이 Gpu달라고 줄을 서니까 줄을 줄이는 방법. 이익을 가장 극대화 하는 방법으로 가격을 올렸던거 같아요. 이젠 가장 비싼가격에도 무조건 사주던 기업들이 줄어들면 엔비디아 주가는 많이 떨어지겠죠.
가수요가 빠지는 정도인데 그 가수요가 어느 정도냐에 따라 가격이 하늘과 땅이니, 엔비디아 주가가 빠지는게 당연지사
엔비디아가 구글이나 오픈AI사 소프트웨어를 왜 최적화 해주냐 무식하긴 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
심지어 엔비디아는 가장 최적화할 수 있는 기본 CUDA 어셈블리를 지금도 개발하고 있음
인테리어 업체끼리 가격경쟁을 하는데 망치 파는 회사가 안도와준게 문제라고 하는 격 ㅋㅋㅋ
"방식의 조합을 잘해서 효율적으로 만들었다" 교수님 말이 맞는 것 같아요. 챗지피티에 구글 플러그인을 적용해야 여러 기능을 더 효율적이던 것이 딥시크는 자체에 구글 플러그인 프래그램을 적용해서 효율을 높인 버전 같음. 사용하기 조금 더 좋다. 느낌마저.... 물론 서버가 부족으로 버벅일 때가 많음.
@@barside9803 그냥 조용히 좀....
ai 분야 최고의 전문가와 회사도 판단을 유보하고 있는데, 반도체 전문가가 ai를 평가하는게 맞나? 무슨 데이터를 기반으로?
벼가 익을 수록 고개를 숙이듯이 앎의 깊이가 클수록 쉽게 단정짓지 않으시는거같아요 교수님 알게되어 행운입니다 카이스트 학생들 넘 좋겠어요 교수님 영상으로 공부 자극이 됩니다 감사합니다
언더스탠딩이 발견한, 새로운 어른들의 아이돌으로 김정호 교수님이 뜰 것 같다.❤
최고의 설명, 진실로 감사합니다.
안그래도 교수님 영상 정말정말 기다렸어요~~ 여기저기 뒤져봐도 본질과는 동떨어진 영상과 기사들뿐… 연휴동안 속 터지는 줄 알았어요~ 김정호 교수님과 언더스탠딩 정말 감사드립니다 😊
교수님 좋은정보 너무 감사드립니다.
이런분들이 우리나라에 멋진 과학자가 라서 너무 좋내요...ㅎ 겸손하고 정확하고 서로의 실수 조차 인정할수 있는 멋진 교수님...ㅎ요즘 말로만 "과학적으로" 쓰는 짜증나게 하는 존재들이 많아서...ㅎ 이게 과학적이다 라고 알려주고 싶내요 ㅎ 우리나라도 딥시크 넘는 AI 가 나왔으면 좋겟습니다!!@@
교수님 감사합니다
딥시크기업가치가 엄청나게올라갔는데
공짜든뭐든 기업으로서는 큰성공을한거에요
수익모델을만드는건 나중에하더라도
미국기술값이 고평가입니다
43:15 핵심은 이것!
01:03:15 PIM
결과 물을 내놓은 중국 결과물을 내놓지 못한 한국 전문가들 그래서 누군가 우스갯소리로 미국은 창조하고 중국은 창조한 물건을 응용하고 한국은 논쟁만 한다 😅😂
뭐가불만이야ㅍ😂
한국 축구가생각난다...자생적16강없이 경우의수만따져야되는 공식...한국 반도체 는...
돈만 똑같이 투자해줘바... 일단 중국이 쓰는 GPU양 만큼이라도... 싱가포르 통해서 중국이 GPU 다사갔잖아
결과 물이라고 단어사용을 보건데 너는 중국인이라고 한국AI가 말해주네. ㅋㅋㅋ
@@리야호-n9m 그대 이름이 중국스럽네
상당히 많이 이해가 됩니다..
이 교수분은 최초로 hbm을 최초로 만든 분인데 왜 이리 무시하는 댓글이 많은 지
한국에서 구들장을 최초로 깐 사람이 엘리베이터 설치기술을 논하고 있으면 너라도 뭐라할것같다
@marksmithcollins 공감 덧붙이면 저분 hbm전문가지 ai전문가가 아님 완전다른영역 대기업건축으로 예를들면 냉방공사하는사람이 보안(소프트웨어)시스템 평가하는격 같은 건축섹터지만 완전다른영역
된장찌게 전문가가 스테이크 얘기하면 좋니
천재 이프로님
M이라뇨 ㅎ ㅎㅎ
BOy라는 말이 나올 줄 알았는데.
이를 천재의 착각...
Thanks
언어 프로그램 하나만 짜본 놈이면 딥시크 충분히 이해 한다 미국이 앤비디아 구다 프로그램에서 못벗어나면 절대 중국 이길수 없다 딥시크 어셈블리로 구동되기에 구다 벗어날수 있였다
한국도 이제 가야지
교수님 자주 나오셔요
감사합니다.
쉽게 잘 설명하려고 노력하시는 모습이 좋으시네요.
딥시크에 관심있다면 여기서 이 영상을 잘 듣고 테크 유튜버들 채널에서 더 많이 다양한 분석 영상들을 접해보는게 필요할듯 합니다.
언더스탠딩에서 공짜로 좋은 인터뷰해서 뿌려줘도 구시렁 대기나 하는 댓글이 제일 한심함.
1시간 20분 동안 제대로 집중해서 듣기는 했으려나?
저도 이해할 정도로 너무 쉽게 설명해 주셔서 감사합니다🎉 🎉
놀라운 건 없다는 말에 한숨이 나오네요. 한국에 뭘 바라겠어요
감사합니다
딥시크가 과장된게 아니라 미국 ai산업이 과장된것입니다.엔비디아 같은회사가 2조달러가 말이 됩니까?
컴퓨터가 gpu만 좋으면 되나요? 메모리와 cpu는 들러리인가?80억들여 만들수 있는 시스템을 조단위 쓰는 시스템 보다는
열악하겠지만 미국의 ai산업은 뻥튀기라는 사실은 분명합니다.그게 사실로 드러난거고..
그러니 절박한건 중국이 아니라 미국인겁니다.
정확한 일침
논문은 봤는지..ㅎㅎ
김정호교수님께서 추론 해본 결과로 많은 양의 GPU와 HBM이 사용됐을 것으로 판단하신 하셔서 ~~
즉 80억 비용으로 딥시크 만들었다는 것에 의문을 제기하셨는데요 ~~
이분은 좀알고 얘기하나요 김재현님
형... gpu가 그래픽 표현을 위해 만든 pc안의 pc인거임 병렬처리에 특화되어 있어서 AI 연산에 적합해서 흥하게 된거지. H800이랑 H100성능차이보면 엔비디아가 대단한건 맞음. 근데AI 산업이 HW발전에만 목매던 상황이 문제인거지. 신형 HW의 연산능력은 전력당 성능비가 엄청나게 뛰어나다는거임. 몇만개씩 들어가니까 전력소모도 엄청 적어짐. 딥시크는 일종의 편법이고 이것만으로도 충분한 사람이 많다는건 인정함. 하지만 결국엔 Openai 방향이 옳은거임. 오픈소스 공개는 너무 잘한거맞는데 호들갑 떨정도의 사건은 아니라고봄. 결국에는 압도적 AI hw 와 딥시크도 어느정도 적용한 미국기업이 시장을 지배할거임. 거기에 트럼프는 더 중국을 쥐어짤거임. 결국 엔비는 150달러 갈거임. 지금은 일종의 해프닝
이프로님 중간에 교수님 말씀을 자르지말고 교수님 말씀 끝난 다음에 질문했음 좋겠습니다
hbm이 주인이 되는 세상! 혁명적 아이디어 같아 말씀만 들어도 설레네요.
너무 잘 배웠습니다. 고맙습니다
대학은 명함이라 선택하는 게 아니라 그 교수님이 있기 때문에 가는 것
다 이해하지 못해도 듣기만 해도 재밌습니다 호기심도 채워지고요 ㅎ
감사합니다.
새해 복 많이받으세요 ^^
하드웨어에 집중하던 생각의 전환을 가져온데에 의미가 있는것 같아요.
진심이 느껴지는 환상적인 티키타카
학생들 참 부럽네요 감사합니다
솔직히 써보지도 않고
나와서 이야기 하지는 맙시다
정작 우리나라 이공계 학자들은 만들지도 못하는 게
현실
제발 우리나라도 투자 좀 합시다
국가 중요 인력이 개인정보를 아무데나 유출하면 안되겠지요?
@@데이터와이즌역으로 그래서 딥식이가 초고속으로 나올 수 있었던듯유😂 그리고 그렇다는건뭐다? 또 따라잡거나 뛰어넘거나
이름 전화번호가 10원가치이상되요? ㅋㅋ
우리나라 ai 방향성은 특화 ai로 이미 잡고 작업허고 잘되고있음. (실사용목적용) 딥시크는 기존시장 박살내려고 돈을쏱아부은걸 무시하고 저렴하다면서 오픈소스화한거고...
@@nerd9992 딥시크가 수집하는 정보가 이름이랑 전화번호가 다일거 같아요? ㅋㅋ
이프로님 듣기만 한다고 하시고 너무 말이 많아서 흐름이 끊어지네요. 진행에 꼭 필요한 말씀만 하시면 더 좋겠어요.
딥시크 오픈됬다는거 그것도 안보시고 추론하시는건가요 너무 성급하신듯
내가 생각하는 중국의 전략은 자신이 주도하기 어려운 AI는 무료인 오픈소스 시장으로 유도하고, 대신 이걸 탑재한 제품 제조시장에서 경쟁을 하려는 것 아닐까 싶네요. AI분야에서 미국 이기기도 힘들거니와 AI도 돈이 되려면 가전, 로봇, 자동차 등에 탑재되어 '제품화'가 되어야 하기에 제품의 제조 분야에서 싸우면 누구라도 이길 수 있다고 자신할테니..
이분, 전기 전자 출신이군요…울 나라 IT의 당면 과제는 이러분들…즉 이런 전기 전자 출신분들이 간혹 소프트웨어 공학에 대한 비전을 예측 또는 로드맵을 제시하는것이 문제입니다…2000년대 중후반부터 마이크로소프트 북경 연구소 출신 딥러닝 엔지니어들, 중국 연구자들이 두각을 나타냈습니다…사실 두각 정도가 아닌 레벨이였죠…왜 우리 나라는 그 시점에 이러한 빅테크 연구소들을 국내에 유치하지 못했을까요?…혹자는 영어가 안 되어서라고 말씀을 하긴 했는데요…단지 언어적인 문제였을까요?…우리나리는 아직도 소프트웨어에 대한 중요성을 제대로 인지하지 못하고 있습니다….ㅡㅡ;
맞는 말씀이네요. 맨날 반도체 하드웨어나 하면서 남 하청만 할건가 봅니다. 삼전주주지만 솔직히 갤럭시 os도 구글안드로이드고 껍데기기술만 늘었지 it강국이라해도 소프트웨어는 성장하지도 못했잖아요.
ai야말로 진정한 소프트웨어의 장인데 이걸 우리가 잘할 수 있을까 염려되는게 사실입니다.
한국사람들이 머리는 똑똑하다는데 이과쪽 머리는 아닌 것 같아요. 딥씨크에 놀라기전에 오픈ai 기술진 사진보니 중국계가 그리 많다는게 더 놀랍더이다.
학부모라 교육유튜브 주로 보는데 4년전인가 유튜브에서 아들이 카네기멜론대학원 로봇공학과 갔는데 한국인은 아들 혼자고 중국,인도인이 넘 많더라했는데 이후 ai며 로봇이며 세상이 바뀌더군요. 그땐 로봇산업이 그리 중요한건지도 몰랐고 의대의대하며 교육유튜브가 노래 부르던 시긴데 그분 아들이 애국자였어요. 물론 미국에서 취업했겠지만ㅡㅡ
전기 전자 전문가가 소프트웨어에 대해 평가한다? 완전 코메디에요. 말로는 쉽지요 뭐든...
제목이 문제임
소프트웨어는 그 자체를 논하는 소프트웨어 공학같은 독자분야도 있겠지만, 다른 모든 공학분야의 문제해결을 위한 도구로서의 학문역할도 큰데, 타분야는 소프트웨어를 말도 꺼내지 말라? 컴퓨팅 성능과 인공지능, 비전 및 신호처리등은 전통적으로 전자과에서 많이 연구하던 분야인데?
@@almondnut4764하드웨어적 관점에서 소프트웨어를 바라보면 이미 망하기 시작한 것.
박사님 말은AI연산에 메모리가 단순반복노가다계산전문 GPU를 못따라가니깐 HBM내 GPU연산을 넣어서 통신딜레이를 없애겠다는 말이라고 생각됩니다.
통신속도가 단순히 2차선 국도와 6차선 고속도로는 차량통행량이 틀리쟎어요..
광대한 내용을 최대한 쉽게 설명해주셔서 집중해서 들었습니다. 알고 싶었던 내용이었는데 감사드립니다.
?? 그런데 딥시크 도 못만드는 우리가 할말은 아닐거같은데 ....
중국은 국가 에서 돈을 때려부어주고 이공계 세계적 천재들 수두룩
@@8월별님 2000명 셩형.미용 전문가 양성. apt 투기 전문가 양성 하잖아 우리는 ㅋㅋㅋ
교수님 일단 따봉 입니다.
누가 누굴 평가해 ㅋ
진행자가 발언자의 이야기를 막고 있는 것 같습니다.
교수님, 여기에서 제대로 배우네요. 어려운 Concept을 알기쉽게 설명해 주셔서 감사합니다!