중국, 구글 조사

중국은 2월 4일 구글이 독점 금지법을 위반했다는 혐의로 조사를 실시할 것이라고 밝혔다.

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중국은 구글이 독점 금지법을 위반했다고 비난했습니다. 사진: Shutterstock

중국 국가시장규제총국은 구글이 중국의 반독점법을 위반한 혐의로 조사할 것이라고 밝혔습니다. 이 성명은 중국이 특정 미국 수입품에 대한 새로운 관세를 발표한 후에 나왔습니다.

당국은 조사 내용이나 구글이 법을 위반한 사항에 대한 자세한 내용을 제공하지 않았습니다. 여기에서는 검색 엔진 등 Google 제품이 차단되어 있지만, 해당 회사는 여전히 해당 국가의 현지 파트너와 협력하고 있습니다.

Google은 미국을 포함한 전 세계 여러 국가에서 점점 더 엄격한 감시를 받고 있습니다. 2024년 8월, 검색 대기업은 2020년 미국 정부가 제기한 소송에서 패소했습니다. 미국 정부는 해당 기업이 진입 장벽을 높여 일반 검색 시장을 독점하고 있다고 비난했습니다.

이 판결에 따라 미국 법무부는 구글이 크롬 웹 브라우저에 대한 소유권을 매각하도록 압력을 가하고 있습니다. 또한 이 부처는 구글이 애플, 삼성 등 제3자와 독점 계약을 맺어서는 안 된다고 주장했습니다.

또한, 구글은 영국의 새로운 법률에 따라 영국 경쟁 및 시장 당국으로부터도 조사를 받고 있습니다.

한국, 딥시크 금지

산업통상자원부는 보안 우려를 이유로 중국 스타트업 DeepSeek의 AI 모델에 대한 직원의 접근을 일시적으로 차단한다고 발표한 최신 기관입니다.

대만, 보안 우려로 중국 AI 서비스 '딥시크' 정부 사용 금지 (69353.jpg)
한국 정부는 DeepSeek의 사용을 제한하고 있습니다. 사진: 아라이즈 뉴스

앞서 한국 정부는 2월 5일 각 부처와 기관에 DeepSeek, ChatGPT 등 AI 서비스를 직장에서 사용할 때 주의할 것을 요청했습니다.

국영 수력 및 원자력 발전도 이번 달 초 DeepSeek을 포함한 AI 서비스에 대한 금지를 발표했습니다.

마찬가지로, 대한민국 국방부도 군사 목적으로 사용되는 컴퓨터에 대한 접근을 차단했습니다.

연합뉴스는 한국 외교부가 DeepSeek 기능을 외부 네트워크에 연결된 컴퓨터로 제한했다고 보도했지만, 보안 조치에 대한 자세한 내용은 밝히지 않았습니다.

최근 중국의 AI 모델에 대한 우려를 제기한 나라는 한국이다. 호주와 대만(중국)도 이전에 DeepSeek을 보안 위협으로 지정했습니다.

2025년 1월, 이탈리아의 데이터 보호 기관은 중국 스타트업이 개인정보 보호 문제를 해결하지 못하자 챗봇에 대한 접근을 차단했습니다.

유럽, 미국, 인도의 정부도 DeepSeek 사용에 따른 잠재적 위험을 조사하고 있습니다.

초저가 추론 AI 모델 제작 비법 공개

스탠포드와 워싱턴 대학의 연구원들은 추론 AI 모델을 만드는 데 단 50달러만을 썼습니다.

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DeepSeek은 저렴한 AI 개발 경쟁에 뛰어든다. 사진: TechCrunch

프로그래밍 및 수학 테스트 결과, S1(모델 이름)은 OpenAI의 o1, DeepSeek의 R1 등 최첨단 추론 AI 모델과 동등한 성능을 보이는 것으로 나타났습니다.

특히, S1은 누구나 접근할 수 있는 GitHub 저장소에 공개된 오픈 소스 모델입니다.

개발팀은 기본적으로 사용 가능한 모델에서 시작하여 "증류" 과정을 통해 이를 개선했다고 밝혔습니다. "증류" 과정은 다른 AI 모델의 답변을 학습시켜 "추론" 능력을 추출하는 과정입니다.

구체적으로 S1은 Google의 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 모델에서 추출되었습니다. 증류 과정은 버클리 대학의 과학자들이 약 450달러짜리 모델을 만드는 데 사용한 과정과 비슷합니다.

S1 논문에서는 추론 모델이 지도 미세 조정(SFT)이라는 프로세스를 통해 비교적 작은 데이터 세트로 추출될 수 있음을 보여줍니다. 이 프로세스에서 AI 모델은 데이터 세트의 특정 동작을 모방하도록 명시적으로 지시받습니다.

SFT는 DeepSeek이 R1 모델을 학습하는 데 사용한 대규모 강화 학습 방식보다 일반적으로 저렴합니다.

S1은 Alibaba가 소유한 AI 연구소 Qwen에서 제공하는 소규모 AI 모델을 기반으로 하며, 무료로 다운로드할 수 있습니다. 연구진은 S1을 훈련하기 위해 Google Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental에서 신중하게 선택한 1,000개의 질문과 답변, 그리고 각 답변에 담긴 "사고" 과정으로 구성된 데이터 세트를 만들었습니다.

이 훈련 과정은 16개의 Nvidia H100 GPU로 30분도 채 걸리지 않았지만, 여전히 여러 AI 벤치마크에서 강력한 결과를 보여주었습니다. 스탠포드 대학의 연구원인 니클라스 뮤니히호프는 필요한 컴퓨팅 파워를 임대하는 데 드는 비용은 약 20달러에 불과하다고 말했습니다.

연구자들은 S1이 작업을 확인하고 "생각 시간"을 늘리도록 하기 위해 추론 과정에 "기다려"라는 단어를 추가하여 모델이 기다리도록 요청하는 등의 방법을 사용했는데, 이를 통해 모델이 더 정확한 답을 도출하는 데 도움이 되었습니다.

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