DeepSeek이 V4-Flash 퍼블릭 베타(빌드 0731)를 출시했다: 4월 프리뷰와 동일한 총 284B·활성 13B MoE 아키텍처로, 개선은 전적으로 사후학습 재수행에서 나왔다. 공개된 9개 에이전트·코딩 벤치마크 전부에서 자사 V4-Pro-Preview를 앞섰고, OpenAI의 Responses API 형식을 네이티브로 지원하며 Codex와 첫날부터 호환된다. OpenAI는 며칠 전 가격을 인하했다.
DeepSeek이 IPO 준비에 착수했다: 이르면 2026년 말 본토 신고, 2027년 데뷔 목표. 동시에 신규 라운드 협의 중 — 로이터 확인 기준 최대 500억 위안, 밸류 약 5,000억 위안(~$74B). 첫 외부 조달($7.4B) 몇 주 만이다.
프론티어 학습 컴퓨트는 연 약 4~5배 성장해 왔고 최근 AI 도약의 가장 분명한 동인입니다. 검증 가능한 단단한 숫자지만, 지능의 척도가 아니라 입력입니다.
DeepSeek / Huawei — DeepSeek 1.6조 파라미터 V4가 화웨이 Ascend(950PR)에서 구동되고, 화웨이 주도 팀이 Ascend 910C 약 1,000장으로 전체 파라미터 사후학습 완료 — 컴퓨트 주권의 이정표. 단 사전학습 하드웨어는 미공개라 "엔비디아 없이 학습"은 입증되지 않음.
2024년 미국 민간 AI 투자는 $109B — 그리고 2025년의 효율 충격(DeepSeek)이 거품 논쟁을 더 단순하게가 아니라 더 날카롭게 만들었습니다. 자본이 역량을 앞질렀는지에 대한 해석. (우리의 의견이며 투자조언이 아닙니다.)
DeepSeek (R1) — 공개된 RL 추론 모델 DeepSeek-R1이 수학·코딩에서 선두 폐쇄 모델에 필적 — AI 자본지출에 대한 시장의 재평가를 촉발.
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