세계 인공지능 (AI) 경쟁에서 미국의 ChatGPT (OpenAI) 와 Gemini (Google) 는 선도적인 위치를 차지하고 있으며 중국의 DeepSeek는 새로운 힘으로 부상하고 있습니다.지역 장점과 기술 반복을 활용이 기사에서는 기술 성능, 응용 시나리오 및 인프라 지원 측면에서 세 가지를 비교합니다.그리고 고속 광학 모듈의 개발에 대한 핵심 역할을 분석합니다..
기술 아키텍처 및 성능
채팅GPT (GPT-4): 트랜스포머 아키텍처에 기반을 두고 방대한 다국어 데이터 세트에 훈련받으며, 강점은 자연어 생성 (NLG) 과 복잡한 논리적 추론에 있습니다.코드 생성, 그리고 여러 회전 대화는 하지만 중국의 맥락과 실시간 정보 업데이트의 정확성에 한계가 있습니다.
쌍둥이: 다중 모형 모델의 대표로서, 제미니는 텍스트, 이미지 및 비디오 처리 기능을 통합하고, 특히 크로스 모달 검색 (예를 들어,"영상에서 텍스트") 및 검색 엔진 시너지 (Google 지식 그래프를 활용)그러나 높은 계산 요구 사항은 가벼운 배포를 제한합니다.
딥시크: 중국 시나리오에 최적화하는데 초점을 맞추고 있으며, 고전 문학 이해, 방언 인식 및 지역 준수 (예를 들어, 중국의 데이터 보안 법률 준수) 에서 우수합니다.그 모델의 매개 변수는 더 작습니다.교육의 효율성이 높지만 다중 모형 지원과 글로벌 코퍼스 커버리지에서 다른 두 가지보다 뒤떨어져 있습니다.
응용 시나리오 및 상용화
채트GPT와 제미니는 사무실, 교육, 고객 서비스와 같은 글로벌 시장에 광범위하게 자리잡고 있으며, 딥시크는 중국에서의 금융과 정부와 같은 수직 분야에 특화되어 있습니다.맞춤형 솔루션을 제공하는예를 들어, DeepSeek는 금융 보고서 분석을 중국 시장 규제 정책과 자동으로 연관시킬 수 있지만 ChatGPT는 국제 표준화 작업에 더 능숙합니다.
계산 능력과 비용 효율성
제미니는 구글의 내부 TPU 클러스터에 의존하며 가장 높은 교육 비용을 부담합니다. 채트GPT는 상당한 하드웨어 투자를 필요로하는 마이크로소프트 애저의 GPU 슈퍼 컴퓨팅을 사용합니다.딥시크는 국내 칩과 국제 하드웨어의 혼합 컴퓨팅 전략을 사용하여 비용 통제와 국내 대체 사이의 균형을 찾습니다..
고속 광학 모듈은 데이터 센터 내에서 고속 데이터 전송을 달성하는 핵심 구성 요소입니다. 광섬유를 통해 광적 신호를 통해 데이터를 전송합니다.대역폭이 800Gbps를 초과하고 지연시간이 마이크로초 미만인공지능 개발에 대한 그들의 핵심 역할은 다음과 같이 반영됩니다.
교육 효율을 증폭시키는 요소
대형 모델의 분산 훈련은 광범위한 매개 변수 (예를 들어, GPT-4의 1.8조 매개 변수) 의 빈번한 동기화를 요구합니다.노드 간의 통신 속도가 충분하지 않으면 컴퓨터 자원이 무용지 상태로 이어질 수 있습니다.예를 들어, OpenAI는 고속 광학 모듈이 교육 주기를 40% 줄였다는 것을 밝혀냈습니다.구글이 제미니를 위해 배치 한 OCS (광 회로 전환) 기술은 광 모듈의 활용 효율을 더욱 최적화했습니다..
실시간 추론의 초석
인공지능 애플리케이션 (예를 들어, ChatGPT의 대화 응답) 에서는 사용자 요청이 모델에 도달하고 밀리 초 이내에 결과를 반환해야 합니다.고속 광학 모듈은 데이터 센터와 지리적 노드 간 낮은 지연 통신을 보장합니다.특히 DeepSeek에서 서비스하는 금융 거래 시나리오에서 0.1초의 지연 차이점이 결정 가치에 크게 영향을 줄 수 있습니다.
중국 기술 의 도전 과 혁신
중국 광학 모듈 회사 (예를 들어, Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) 는 세계 시장 점유율의 40% 이상을 차지했지만 여전히 미국 제조업체 (예를 들어, Coherent,인텔) 에서 800G/1.6T 초고속 모듈 필드입니다. 딥시크가 트리리언 매개 변수 수준의 모델을 따라잡기 위해서는 국내 광학 모듈의 발전과 소비량과 속도를 기반으로 해야 합니다.
ChatGPT: 멀티 모달리티와 일반성에서의 장점을 계속 확장하지만 유럽과 미국에서 엄격한 준수 검토에 직면하고 있습니다.
쌍둥이: 검색-AI 통합을 강화하기 위해 구글 생태계를 활용하지만 계산 비용 문제를 해결해야합니다.
딥시크: 더 큰 모델의 교육을 지원하기 위해 광학 모듈과 같은 기초 기술 현지화를 가속화하는 동시에 국내 시장을 육성하기 위해 "작지만 정교한"전략을 채택합니다..
인공지능 경쟁은 알고리즘의 경쟁뿐만 아니라 인프라의 게임이기도 합니다." 모델의 반복 속도와 응용 프로그램의 천장에 직접적으로 영향을 미칠 것입니다만약 중국의 딥시크가 핵심 기술 체인에서 닫힌 루프를 이룰 수 있다면 글로벌 인공지능 환경에서는 독보적인 길을 개척할 수 있을 것입니다.
세계 인공지능 (AI) 경쟁에서 미국의 ChatGPT (OpenAI) 와 Gemini (Google) 는 선도적인 위치를 차지하고 있으며 중국의 DeepSeek는 새로운 힘으로 부상하고 있습니다.지역 장점과 기술 반복을 활용이 기사에서는 기술 성능, 응용 시나리오 및 인프라 지원 측면에서 세 가지를 비교합니다.그리고 고속 광학 모듈의 개발에 대한 핵심 역할을 분석합니다..
기술 아키텍처 및 성능
채팅GPT (GPT-4): 트랜스포머 아키텍처에 기반을 두고 방대한 다국어 데이터 세트에 훈련받으며, 강점은 자연어 생성 (NLG) 과 복잡한 논리적 추론에 있습니다.코드 생성, 그리고 여러 회전 대화는 하지만 중국의 맥락과 실시간 정보 업데이트의 정확성에 한계가 있습니다.
쌍둥이: 다중 모형 모델의 대표로서, 제미니는 텍스트, 이미지 및 비디오 처리 기능을 통합하고, 특히 크로스 모달 검색 (예를 들어,"영상에서 텍스트") 및 검색 엔진 시너지 (Google 지식 그래프를 활용)그러나 높은 계산 요구 사항은 가벼운 배포를 제한합니다.
딥시크: 중국 시나리오에 최적화하는데 초점을 맞추고 있으며, 고전 문학 이해, 방언 인식 및 지역 준수 (예를 들어, 중국의 데이터 보안 법률 준수) 에서 우수합니다.그 모델의 매개 변수는 더 작습니다.교육의 효율성이 높지만 다중 모형 지원과 글로벌 코퍼스 커버리지에서 다른 두 가지보다 뒤떨어져 있습니다.
응용 시나리오 및 상용화
채트GPT와 제미니는 사무실, 교육, 고객 서비스와 같은 글로벌 시장에 광범위하게 자리잡고 있으며, 딥시크는 중국에서의 금융과 정부와 같은 수직 분야에 특화되어 있습니다.맞춤형 솔루션을 제공하는예를 들어, DeepSeek는 금융 보고서 분석을 중국 시장 규제 정책과 자동으로 연관시킬 수 있지만 ChatGPT는 국제 표준화 작업에 더 능숙합니다.
계산 능력과 비용 효율성
제미니는 구글의 내부 TPU 클러스터에 의존하며 가장 높은 교육 비용을 부담합니다. 채트GPT는 상당한 하드웨어 투자를 필요로하는 마이크로소프트 애저의 GPU 슈퍼 컴퓨팅을 사용합니다.딥시크는 국내 칩과 국제 하드웨어의 혼합 컴퓨팅 전략을 사용하여 비용 통제와 국내 대체 사이의 균형을 찾습니다..
고속 광학 모듈은 데이터 센터 내에서 고속 데이터 전송을 달성하는 핵심 구성 요소입니다. 광섬유를 통해 광적 신호를 통해 데이터를 전송합니다.대역폭이 800Gbps를 초과하고 지연시간이 마이크로초 미만인공지능 개발에 대한 그들의 핵심 역할은 다음과 같이 반영됩니다.
교육 효율을 증폭시키는 요소
대형 모델의 분산 훈련은 광범위한 매개 변수 (예를 들어, GPT-4의 1.8조 매개 변수) 의 빈번한 동기화를 요구합니다.노드 간의 통신 속도가 충분하지 않으면 컴퓨터 자원이 무용지 상태로 이어질 수 있습니다.예를 들어, OpenAI는 고속 광학 모듈이 교육 주기를 40% 줄였다는 것을 밝혀냈습니다.구글이 제미니를 위해 배치 한 OCS (광 회로 전환) 기술은 광 모듈의 활용 효율을 더욱 최적화했습니다..
실시간 추론의 초석
인공지능 애플리케이션 (예를 들어, ChatGPT의 대화 응답) 에서는 사용자 요청이 모델에 도달하고 밀리 초 이내에 결과를 반환해야 합니다.고속 광학 모듈은 데이터 센터와 지리적 노드 간 낮은 지연 통신을 보장합니다.특히 DeepSeek에서 서비스하는 금융 거래 시나리오에서 0.1초의 지연 차이점이 결정 가치에 크게 영향을 줄 수 있습니다.
중국 기술 의 도전 과 혁신
중국 광학 모듈 회사 (예를 들어, Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) 는 세계 시장 점유율의 40% 이상을 차지했지만 여전히 미국 제조업체 (예를 들어, Coherent,인텔) 에서 800G/1.6T 초고속 모듈 필드입니다. 딥시크가 트리리언 매개 변수 수준의 모델을 따라잡기 위해서는 국내 광학 모듈의 발전과 소비량과 속도를 기반으로 해야 합니다.
ChatGPT: 멀티 모달리티와 일반성에서의 장점을 계속 확장하지만 유럽과 미국에서 엄격한 준수 검토에 직면하고 있습니다.
쌍둥이: 검색-AI 통합을 강화하기 위해 구글 생태계를 활용하지만 계산 비용 문제를 해결해야합니다.
딥시크: 더 큰 모델의 교육을 지원하기 위해 광학 모듈과 같은 기초 기술 현지화를 가속화하는 동시에 국내 시장을 육성하기 위해 "작지만 정교한"전략을 채택합니다..
인공지능 경쟁은 알고리즘의 경쟁뿐만 아니라 인프라의 게임이기도 합니다." 모델의 반복 속도와 응용 프로그램의 천장에 직접적으로 영향을 미칠 것입니다만약 중국의 딥시크가 핵심 기술 체인에서 닫힌 루프를 이룰 수 있다면 글로벌 인공지능 환경에서는 독보적인 길을 개척할 수 있을 것입니다.
