DeepSeek, 혁신적인 AI 인프라로 비용을 최소화; 업계, GPT 창시자 Altman과 함께 노벨상 수상을 요구
AI 효율성의 정수
DeepSeek는 AI 추론 시스템에 대한 전례 없는 수준의 투명성을 공개했습니다. 인프라, 비용 효율성, 잠재적 이윤을 상세히 밝혔습니다. 공개된 데이터는 AI 인프라 업계에 큰 파장을 일으키며 경쟁사들이 자체 비용 구조를 정당화하기 위해 안간힘을 쓰도록 만들었습니다.
획기적인 AI 인프라 발전에 대한 DeepSeek의 X 게시글: 🚀 #오픈소스위크 6일차: 한 가지 더 – DeepSeek-V3/R1 추론 시스템 개요
다음과 같은 방법으로 처리량 및 지연 시간 최적화: 🔧 교차 노드 EP 기반 배치 확장 🔄 연산-통신 오버랩 ⚖️ 로드 밸런싱
DeepSeek 온라인 서비스 통계: ⚡ H800 노드당 초당 73.7k/14.8k 입력/출력 토큰 처리 🚀 비용 이윤 545%
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DeepSeek의 접근 방식은 대규모 전문가 병렬 처리를 중심으로, 고급 로드 밸런싱, 토큰 캐싱, 하드웨어 효율성 전략과 결합됩니다. H800 GPU에서 극도의 성능을 끌어내는 능력은 AI 서비스 제공업체의 기준을 높입니다. 그러나 더 중요한 것은 공개된 비용-이윤 계산을 통해 AI 산업에 여전히 존재하는 비효율성의 정도를 드러냈다는 점입니다.
대규모 AI 추론: DeepSeek의 기술적 우위
전문가 병렬 처리: 숨겨진 무기
DeepSeek는 다중 노드 전문가 병렬 처리를 사용하여 모델을 수백 개의 전문가로 분할하고, 각 레이어당 소수의 전문가만 활성화합니다. 이 설정은 다음과 같은 결과를 얻습니다.
- GPU 행렬 연산을 최적화하고 GPU당 메모리 로드를 최소화하여 처리량 증가 및 지연 시간 감소.
- 고급 듀얼 배치 파이프라인 시스템을 통해 통신 오버헤드 감소, 연산과 통신을 겹쳐 유휴 GPU 사이클 감소.
- 데이터 병렬 그룹 및 전문가 샤드 간의 동적 로드 밸런싱으로 GPU 병목 현상을 방지하고 노드 간에 일관된 효율성 유지.
하드웨어 활용률 및 비용 최적화
DeepSeek는 H800 GPU만을 사용하여 학습 환경과 유사한 추론 정확도를 달성합니다. 또한 행렬 계산에는 FP8 형식을, 어텐션 메커니즘에는 BF16 형식을 사용하여 정확도와 속도 간의 최적의 균형을 보장합니다. 이 시스템은 또한 다음을 사용합니다.
- 동적 배포 확장 – 피크 시간 동안 전체 리소스 활용, 야간에는 학습으로 리소스 재할당.
- KVCache 하드 디스크 캐싱 – 입력 토큰의 56.3%가 캐싱되어 중복 연산을 줄이고 비용을 대폭 절감.
- 파이프라인 연산-통신 오버랩 – 디코딩의 다단계 파이프라인 구조로 효율성 극대화.
수익성 폭탄: 545% 마진?
DeepSeek가 공개한 수치는 놀랍습니다.
- 24시간 GPU 비용: $87,072 (H800 임대료는 GPU당 시간당 $2로 추정)
- 일일 처리 입력 토큰: 6,080억 개 (KVCache에 56.3% 적중)
- 일일 생성 출력 토큰: 1,680억 개
- 최대 추론 부하: 278개 노드 (최대 용량으로 사용 중인 GPU ~2500개)
- 이론적 최대 수익 (API를 통해 완전 수익화할 경우): 일일 $562,027
- 추정 이윤: 545% (모든 토큰이 DeepSeek R1 가격으로 청구될 경우)
이 수치는 AI 인프라 업계 전반에 파장을 일으키고 있습니다. DeepSeek가 이러한 효율성 수준으로 운영할 수 있다면, 다른 AI 제공업체는 왜 손익분기점을 넘기기 위해 고군분투하는가?
AI 인프라 및 클라우드 제공업체에 대한 심오한 영향
1. 인프라 팀, 시험대에 오르다
이러한 수준의 비용 투명성으로 인해 다른 회사의 내부 AI 인프라 팀은 엄청난 압력을 받고 있습니다. 이윤이 DeepSeek에 근접하지 않는다면, 그 이유를 정당화해야 합니다. 고비용 GPU 임대에 의존하는 클라우드 기반 AI 서비스는 이제 불안정한 위치에 놓일 수 있습니다.
2. 비효율적인 AI 배포의 종말
DeepSeek의 효율성 이점은 GPU에서 모든 성능을 쥐어짜는 데서 비롯됩니다. 다른 제공업체, 특히 일반 클라우드 인프라에 의존하는 제공업체는 다음과 같은 조치를 취하지 않는 한 이러한 수준의 비용 최적화에 어려움을 겪을 것입니다.
- 전문가 병렬 처리를 채택하고 배치 크기를 최적화합니다.
- KVCache 기반 스토리지 솔루션을 구현합니다.
- FP8/BF16과 같은 하드웨어 수준의 정밀도 최적화를 활용합니다.
3. AI 스타트업, 심판대에 오르다
많은 AI 스타트업이 확장 가능한 추론 모델을 구축하려고 노력하면서 비싼 클라우드 GPU 임대에 의존해 왔습니다. DeepSeek의 공개는 사실상 AI 추론의 경제성을 재편합니다. 모델이 최적화되지 않으면 토큰당 비용이 훨씬 높아져 비즈니스 모델이 장기적으로 지속 불가능해집니다.
4. 오픈 소스 혁신 가속화
DeepSeek는 효율성에 대해 이야기하는 것뿐만 아니라 많은 인프라 도구를 오픈 소스로 공개하고 있습니다.
- FlashMLA – NVIDIA Hopper GPU용으로 최적화된 디코딩 커널.
- DeepEP – 최초의 MoE 전문가 병렬 처리 통신 라이브러리.
- DeepGEMM – 최적화된 FP8 행렬 곱셈.
- DualPipe & EPLB – 로드 밸런싱 및 파이프라인 효율성 도구.
- 3FS – AI 워크로드용 병렬 파일 시스템.
이는 경쟁업체가 더 이상 이러한 최적화를 무시할 수 없음을 의미합니다. 이를 채택하지 않으면 뒤쳐지는 것입니다.
예측: 다음 단계는?
1. API 가격, 대폭 하락할 것
DeepSeek가 AI 추론의 실제 비용 구조를 공개했으므로 API 제공업체가 가격을 인하하기 시작할 것으로 예상됩니다. API가 DeepSeek보다 훨씬 비싸면 고객은 설명이나 마이그레이션을 요구하기 시작할 것입니다.
2. MoE, 업계 표준으로 자리매김
전문가 혼합은 오랫동안 논의되어 왔지만 DeepSeek의 구현은 대규모 효율성을 입증합니다. MoE 채택을 꺼렸던 AI 제공업체는 이제 다시 고려해야 할 것입니다. 왜냐하면 사용하지 않으면 컴퓨팅 비용을 과다하게 지불하는 것이기 때문입니다.
3. 인프라 군비 경쟁 심화
DeepSeek가 최적화를 공개적으로 출시함에 따라 빠른 채택의 물결이 예상됩니다. 다른 AI 회사의 인프라 팀은 적응하거나 쓸모없게 될 것입니다. 클라우드 GPU 가격 책정 및 배포 전략은 경쟁의 장이 될 것이며 AI 스타트업은 인프라 전략을 재고해야 할 것입니다.
4. 투자자, 어려운 질문 던지기 시작할 것
이것은 단순한 기술적 계시가 아니라 재정적 심판입니다. AI 스타트업과 클라우드 제공업체의 투자자는 이제 더 높은 효율성 지표를 요구하고 포트폴리오 회사가 DeepSeek 수준의 마진으로 운영되지 않는 이유를 질문할 것입니다.
AI 산업, 현실 점검 받다
DeepSeek는 AI 인프라 비용에 대한 많은 가정을 효과적으로 해체했습니다. 효율성 지표와 이론적 이윤을 모두 공개함으로써 경쟁업체가 무시할 수 없는 새로운 산업 벤치마크를 설정했습니다.
AI 인프라에 종사하는 사람들에게 메시지는 분명합니다. 적응하거나 뒤쳐지십시오. 비효율적인 AI 추론의 시대는 끝났으며 최적화에 실패한 회사는 관련성을 유지하기 위해 고군분투할 것입니다.
DeepSeek는 단순한 또 다른 AI 회사가 아니라 AI 효율성을 위한 플레이북을 다시 쓰고 있습니다. 그리고 주의를 기울이지 않으면 이미 뒤쳐지고 있는 것입니다.