You can make anything
by writing
C.S.Lewis
앞으로 어떤 걸 더 자주 쓸까
최근 주목받고 있는 DeepSeek는 고성능 GPU가 필요 없는 저성능 GPU와 무료 오픈 소스로 ChatGPT와 견줄 만한 AI로 평가받고 있다. 뉴스 및 IT업계 전문가들은 DeepSeek가 어떤 잠재력으로 ChatGPT를 능가할지 다양한 의견을 나누고 있는데 나는 엔비디아 주식을 보유한 입장이자 ChatGPT를 결제하여 활발히 사용하는 사용자로서 흥미롭게 주목할 만한 주제들을 모아봤다.
저성능 GPU, 낮은 개발 비용으로 도전장
Open AI, 메타 AI 모델을 베꼈나?
ChatGPT보다 더 정확한 답변을 제공할 수 있을까?
DeepSeek의 가능성
DeepSeek의 한계점
엔비디아의 주가와 시장 반응
Deepseek를 바로 써보려 하니 ChatGPT의 검색창과 다르게 두 개의 보조 버튼이 있었다.
DeepThink(R1) 버튼은 사용자의 질문 의도를 파악하고 더 나은 답변을 제공하기 위한 노력의 일환으로 질문의 추론 과정을 볼 수 있다. ChatGPT o1에서도 유사한 추론 과정을 확인할 수 있다. Search 버튼은 인터넷 자료를 검색하여 보조 답변을 추가해 준다.
DeepThink(R1) 버튼을 누르고 질문을 해보았더니 아래와 같이 추론 기능을 제공하며 답변을 해줬다. 개인적으로 빠른 대답을 선호하는 나는 DeepThink(R1)의 추론 과정을 보는 것에 인내심이 필요했다. 사람으로 비유하자면 내가 물어본 질문에 상대방의 혼잣말을 보는 것 같았다.
Search 버튼을 누르고 검색하거나 R1, Search를 둘 다 누르고 검색하면 접속자 증가로 답변을 하지 못한다는 에러가 떴다. 아직 안정화가 더 필요한 것 같다.
‘태양계에 대해 설명해 줘’와 같은 간단한 질문에서 ChatGPT는 3초, DeepSeek는 9초 걸렸다.
‘커머스 앱 사용자 플로우를 그려줘’와 같이 전문성을 요하는 복잡한 질문에서는 ChatGPT는 3초 정도로 걸려 사용자가 답변을 이해하기 쉬울 수 있는 요약 문장을 제공한 뒤 텍스트, 코드, 이미지 답변을 나열했다.
DeepSeek는 57초 동안 추론 과정 후 텍스트, 코드로 답변했다.
아직은 ChatGPT의 답변 속도가 Deepseek보다 3배~19배 정도로 훨씬 빨랐다. 두 답변 모두 자세한 텍스트와 코드로 비슷했지만 ChatGPT는 DeepSeek와 달리 이미지를 추가로 제공했다.
ChatGPT와 DeepSeek 모델 모두 서로의 우수한 잠재력을 인정하면서도 결국엔 자기가 더 잘났다..?
이런 느낌이 드는 답변이라 아주 흥미로웠다.
사용자 입장에서 바라보면 오픈형 vs 폐쇄형 AI의 경쟁뿐만 아니라 앞으로 얼마나 더 나은 서비스를 경험할 수 있을지 기대가 된다. 결국 이는 전체 AI산업의 성장을 더욱 촉진하게 되지 않을까 싶다.
프로덕트 디자이너로서 디자인 경험과 IT 기술 및 AI 분야를 이야기합니다.
댓글