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

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.

지난 27일(현지시간) 미 증시에서엔비디아는 무려 16.

97% 급락하며 하루만에 시가총액이 850조원 가까이 증발했다.

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삼성전자 시총의 3배 가까운 금액이.

이를 위해 값비싼엔비디아나 브로드컴의 칩을 줄을 서서 구매해야 했고, AI를 훈련시키는 데이터센터가 대량의 전력을 소모하는 탓에 GE버노바와 같은.

H800은 미국의 고성능칩수출 규제로엔비디아가 H100 사양을 낮춰 출시한 칩이다.

챗GPT 개발에 1억달러가 달한 것으로 알려진 것을 고려하면 약 20분의 1 수준이다.

AI칩으로 활용되는 그래픽처리장치(GPU)수도 10만개가 아닌 2048개에 불과했다.

-딥시크 개발자는 누구? △중국 광둥성 출신인 1985년생인.