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DeepSeek가 공개한 오픈 소스 AI 신모델 Janus

FTI 뉴스2025-07-27 00:50:53【외환 권리 보호】8사람들이 지켜보았습니다

소개Western Union 송금,외환 딜러 ABOOK 및 BBOOK,최근 중국의 인공지능 기업 딥식(DeepSeek)이 자사의 오픈 소스 다중 모달 AI 모델인 제너스(Pro)를 발표하면서 다시 한 번 글로벌 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 1

2025.1.28 ai

최근 중국의 인공지능 기업 딥식(DeepSeek)이 자사의 오픈 소스 다중 모달 AI 모델인 제너스(Pro)를 발표하면서 다시 한 번 글로벌 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 1월 28일 후깅페이스(Hugging Face)의 소식에 따르면, 제너스(Pro)는 혁신적인 설계로 인해 GenEval과 DPG-Bench 벤치마크 테스트에서 OpenAI의 DALL-E 3 및 Stable Diffusion을 제치며 탁월한 성능을 보여주었습니다.

또한 딥식은 최근 자사의 온라인 서비스가 대규모 악성 공격을 받아 등록 시스템에 혼잡이 발생할 수 있음을 알리는 공식 성명을 발표했습니다. 딥식은 기존 등록 사용자들이 정상적으로 로그인할 수 있으며, 사용자들의 이해와 지원에 감사한다고 밝혔습니다.

DeepSeek가 공개한 오픈 소스 AI 신모델 Janus

제너스(Pro)의 혁신적인 설계

제너스(Pro)는 새로운 다중 모달 자가 회귀 프레임워크로, 다중 모달 이해 및 생성 작업을 통합할 수 있습니다. 딥식의 설명에 따르면, 이 모델은 시각 인코딩을 "이해"와 "생성"의 두 경로로 분리하여 작업 적응성과 모델 유연성을 현저히 향상시키면서도 단일 Transformer 아키텍처로 처리합니다. 이러한 설계는 전통적인 방법에서 발생하던 시각 인코더의 역할 충돌 문제를 효과적으로 해결하여 제너스(Pro)가 다중 작업 처리에서 더 큰 이점을 제공합니다.

이 모델은 딥식-LLM-1.5b-base와 딥식-LLM-7b-base를 기반으로 하며, 384x384 해상도의 이미지 입력을 지원합니다. 딥식의 자체 개발한 토크나이저를 통해 이미지 생성 능력을 더욱 최적화하였으며, 다중 모달 응용에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다.

전 세계 시장에 미치는 깊은 영향

딥식의 제너스(Pro)는 저렴한 비용과 높은 성능으로 시장에 깊은 영향을 미치고 있습니다. 소식에 따르면, 이 모델의 훈련 비용은 기존 거대 기업들보다 훨씬 낮으며 제한된 하드웨어 자원으로도 최상급 성능을 이룰 수 있습니다. 이 같은 돌파구는 고급 GPU에 대한 의존도를 약화시키고, 특히 반도체 주식의 가치 평가에 위협을 가합니다.

1월 28일 미국 주식시장에서 기술주가 전반적으로 압력을 받았으며, 나스닥 지수는 3.07% 급락했습니다. 엔비디아 주가는 16.86% 급락하여 역사상 최대 단일 일간 시가총액 증발 규모를 기록했으며, 약 5888.62억 달러의 손실을 입었습니다. TSMC는 13% 이상 하락했으며, AMD는 6.37%, 브로드컴은 17% 하락했습니다. 이 외에도 구글과 마이크로소프트 주가는 각각 4.03%와 2.14% 하락했습니다. 주목할 점은 애플 주가가 3.25% 상승하여 3.5조 달러의 시가총액으로 세계 상장 기업 시가총액 1위 자리를 되찾았다는 것입니다.

딥식의 전 세계적 인지도

딥식의 새로운 모델은 자본시장에서 파장을 일으킨 것뿐만 아니라, 애플리케이션 시장에서도 열풍을 일으켰습니다. 1월 27일, 딥식이 출시한 인공지능 모바일 앱은 미국 애플 앱 스토어 무료 순위에서 ChatGPT를 제치고 1위를 차지하였으며, 중국 순위에서도 1위를 기록했습니다.

시장 분석가들은 딥식의 기술 혁신이 AI 대형 모델 산업의 게임 규칙을 변화시켰다고 지적합니다. 저비용, 고효율 모드는 AI 산업의 미래에 연산 능력 및 하드웨어 수요가 크게 감소할 것을 예고하며, 이러한 변화는 전 세계 기술 구조를 재구성할 가능성을 지니고 있습니다.

딥식의 지속적인 혁신은 AI 분야에서 다크호스로 자리 잡을 뿐 아니라 글로벌 차원에서 광범위한 논의를 이끌고 있습니다. 미래에 이 중국 AI 기술이 계속해서 업계를 선도할 수 있을지에 주목해 볼 필요가 있습니다.

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