DeepSeek의 부상: 중국 혁신의 쇼케이스
GalaxySpace의 전략 협력 총괄 관리자인 Chu Xiaojie는 ‘중국은 신에너지 자동차 및 대규모 모델과 같은 분야에서 따라잡을 수 있는 능력을 입증했습니다. DeepSeek의 등장은 중국의 차별화된 개발 기회를 강조합니다. 유사한 추세가 상업 우주 부문에서도 분명합니다.’라고 언급했습니다.
Chu Xiaojie는 중국이 수십 년간의 개발 끝에 전통적인 항공우주 분야에서 미국과 경쟁할 잠재력이 있다고 지적했습니다. 그러나 지난 5~10년 동안 SpaceX가 주도하는 미국의 상업 우주 회사는 기술적으로나 상업적으로 업계에 파괴적인 혁신을 가져왔습니다.
Xineng Venture Capital의 매니징 파트너인 Pei Wanchen은 DeepSeek의 중요성은 ChatGPT에 비해 낮은 훈련 비용뿐만 아니라 중국 사회의 다양한 부문에서 기본 지식을 대중화할 수 있다는 점에 있다고 믿습니다. 개인은 DeepSeek의 지능형 검색 기능을 통해 자신의 질문에 대한 포괄적인 답변을 빠르게 얻을 수 있습니다. 그러나 DeepSeek은 피상적인 지식을 제공합니다. 깊은 지식은 개인적인 해석과 그에 따른 판단을 필요로 하기 때문입니다.
특히 Xineng Venture Capital은 AI 대규모 모델 산업 체인의 업스트림 플레이어인 Muuxi Integrated Circuit에 투자했습니다. Pei Wanchen은 Muuxi에 투자하기 전에 거의 모든 국내 GPU 칩 회사와 철저한 인터뷰와 실사를 수행했다고 설명했습니다.
그녀는 국내에서 생산된 고성능 GPU의 핵심 기술을 해결하고 현지화된 GPU 공급망 및 완전한 애플리케이션 생태계를 구축하기 위해 Zhejiang University와의 초기 협력이 회사에 뚜렷한 이점을 제공한다고 믿습니다. DeepSeek이 등장했을 때 Muuxi의 기술 팀은 신속하게 적응하여 오픈 소스 릴리스 당일에 Muuxi GPU와의 호환성 테스트를 완료했습니다. 이로 인해 Muuxi GPU는 완전히 호환되는 최초의 국내 생산 칩이 되었습니다. Lenovo와 협력하여 Muuxi는 ‘Lenovo 서버/워크스테이션 + Muuxi 훈련 및 추론 통합 국내 GPU + 독립 알고리즘’ 아키텍처를 기반으로 한 최초의 국내 DeepSeek 올인원 솔루션을 출시했습니다. 이는 국내 AI 생태계에서 Muuxi의 중요한 발걸음을 의미하며 대규모 모델 및 AI에 대한 지속적인 혁신에 대한 현지 회사의 의지를 보여줍니다. Muuxi는 국내 AI 인프라의 혁신적인 돌파구를 통해 다양한 산업의 지능형 전환에 새로운 모멘텀을 불어넣고 있습니다.
Lingbao CASBOT의 공동 창립자이자 COO인 Zhang Miao는 로봇 공학에 사용되는 구체화된 대규모 모델과 더 일반적인 DeepSeek, ChatGPT 및 Doubao 모델 간의 중요한 차이점을 강조했습니다. 일반적인 대규모 모델을 로봇에 배포하면 기능적인 로봇이 아닌 ‘사람 모양의 스피커’가 될 뿐입니다.
구체화된 대규모 모델은 가상 및 실제 데이터의 조합을 사용하여 훈련됩니다. 시뮬레이션된 환경에서 훈련된 모델은 실제 로봇으로 전송될 때 종종 괜찮은 성능을 보이지만 여전히 격차가 존재합니다. 이를 해결하기 위해 팀은 로봇 작업 현장에서 수집된 실제 운영 데이터로 훈련 데이터를 보완합니다. 이러한 하이브리드 훈련 접근 방식은 구체화된 대규모 모델의 유용성과 로봇의 전반적인 성능을 향상시킵니다.
Zhang Miao는 올해 다양한 로봇 제품 및 기술의 성숙 및 배포를 향한 뚜렷한 추세를 언급했습니다. 상업적인 측면에서 Lingbao의 로봇은 산업 제조, 응급 구조 및 지하 작업을 포함한 다양한 B-end 애플리케이션에 사용되며 올해 소규모 대량 생산이 계획되어 있습니다. C-end 시장에서는 지속적인 정책 및 규제 개발로 인해 회사는 주로 B2C 상호 작용을 통해 대중과 소통합니다.
의료 분야의 AI 응용 가속화
기술 분야에서 DeepSeek 시대가 도래함에 따라 의료 분야의 AI 응용도 가속화되고 있습니다. Yimai Sunshine의 상무 이사이자 부총괄 관리자인 Li Feiyu는 의료 영상의 핵심은 영상 데이터의 획득 및 생성과 이 데이터의 분석 및 해석을 효과적으로 처리하는 것이라고 말했습니다. DeepSeek은 다중 모드 영상 빅 데이터에 대한 심층 학습을 수행하여 영상 데이터 분석의 효율성과 진단 효과를 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 폐 결절 검사를 위한 흉부 CT 스캔은 100개가 넘는 이미지를 생성하므로 방사선 전문의가 수동으로 검토하는 데 시간이 많이 걸립니다. 또한 크기가 몇 밀리미터에 불과한 미세한 폐 결절은 쉽게 놓칠 수 있습니다. DeepSeek과 같은 AI 기반 영상 도구는 이미지를 빠르고 철저하게 분석하여 인간의 눈으로 간과할 수 있는 미묘한 병변을 식별할 수 있습니다.
DeepSeek은 또한 영상 장비와 AI 서비스를 결합한 비즈니스 모델의 채택을 촉진하여 하드웨어 제조업체가 초기 제품 판매 후 AI 서비스를 판매하여 지속적인 수익을 창출할 수 있도록 했습니다. 또한 DeepSeek과 같은 AI 도구는 구조화된 보고서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 영상 데이터를 표준화하고 정규화하여 전반적인 품질을 향상시킵니다. 이는 또한 의료 데이터 거래 및 라이선스 서비스의 출현을 촉진합니다.
Yuyue Medical의 부사장 겸 전략 및 마케팅 사장인 Zheng Hongzhe는 DeepSeek이 예시하는 AI 기술이 다중 모드 데이터를 처리하는 강력한 능력을 보여주어 가정 의료 기기 분야의 애플리케이션에 적합하다고 언급했습니다.
Yuyue Medical은 주로 호흡기 질환, 고혈압 및 당뇨병의 세 가지 만성 질환에 중점을 둡니다. 이러한 상태는 종종 중복되어 포괄적인 데이터 세트가 생성됩니다. Yuyue는 기존 단일 지점 데이터를 추가 차원으로 보강하여 데이터의 정확도를 높이기 위해 새로운 기술을 지속적으로 사용하고 있습니다.
둘째, 가정 의료 기기에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 개별 환자가 해석하기 어렵기 때문에 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 복잡한 데이터를 단순화해야 합니다. AI는 개인화된 데이터 통찰력과 가치를 제공하여 이러한 문제를 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 관점에서 볼 때 AI는 특정 분야에서 건강 관리자, 영양사 및 운동 재활 전문가와 같은 역할을 상당 부분 지원하거나 부분적으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어 가정 환경에서 AI는 포괄적인 건강 관리, 영양 관리 및 운동 건강에 대한 비진단 권장 사항을 제공하여 개인이 생활 방식을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI 기술의 적용은 또한 환각 및 데이터 보안 문제와 같은 특정 과제를 야기합니다. Li Feiyu는 데이터 보안이 AI 응용에서 피할 수 없는 문제라고 믿습니다. 특히 의료 데이터의 민감성을 고려할 때 더욱 그렇습니다. DeepSeek과 같은 AI 도구를 훈련하려면 개인 정보, 임상 세부 정보 및 영상 데이터를 포함한 많은 양의 환자 데이터가 필요합니다. 데이터 유출은 환자의 권리와 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
Li Feiyu는 ‘저희는 저장, 전송 및 사용 중에 영상 데이터의 보안 및 기밀성을 보장합니다. 데이터 익명화 및 다양한 기술적 조치를 사용하여 데이터가 합법적이고 준수하며 안전하게 사용될 수 있도록 국가 규정을 엄격히 준수합니다.’라고 말했습니다.
원탁회의를 주최한 Tsinghua University School of Economics and Management의 경영 과학 및 공학부 교수이자 학장인 Wei Qiang은 포럼의 주제가 ‘기술 재구성 가치’였지만 기술이 어떻게 가치를 재구성하든 인간 지식, 상식, 도덕 및 윤리와 일치해야 한다고 결론지었습니다. 기술이 다양한 시나리오에서 탐구됨에 따라 인간 지식을 포함하여 어떤 작업이 인간에 의해 수행되어야 하고 어떤 작업이 기계에 의해 수행되어야 하는지 결정해야 합니다. ‘인류에게 진정으로 유용한 시스템은 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라 인간이 더 높은 수준에서 참여하고 안내하는 시스템이며, 이것이 우리에게 진정한 가치가 있는 곳입니다.’