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딥시크는 현지 배포 열을 폭발시켰고 개인과 기업들은 게임에 뛰어들었습니다

2025-05-08

에 대한 최신 회사 뉴스 딥시크는 현지 배포 열을 폭발시켰고 개인과 기업들은 게임에 뛰어들었습니다

딥시크가 계속 인기를 끌고 있기 때문에 사람들은 웹과 APP 측면에서 딥시크의 사용에 만족하지 않고 딥시크를 현지화하려고합니다.현지화는 DeepSeek의 대규모 AI 모델을 현지 컴퓨터에 설치하는 것을 포함합니다., 네트워크 또는 클라우드 서비스에 의존하지 않고. 기자들은 비디오 웹 사이트를 검색하고 많은 사용자가 로컬 컴퓨터에 DeepSeek를 배포하는 방법에 대한 튜토리얼을 업로드하는 것을 발견했습니다.그리고 많은 동영상들은 100만회 이상 시청되었습니다..

딥시크는 지역적 배포 붐을 일으킨다


사람들에게 딥시크를 배포하는 법을 가르치는 것도 사업이 되었습니다.기자는 많은 상점들이 DeepSeek의 현지 배포 사업을 열었다고 발견했습니다., 그리고 이러한 서비스의 단위 가격은 몇 달러에서 수십 달러까지 다양합니다. 그리고 이러한 서비스 중 일부는 최근 1,000명이 구입했습니다.


인공지능 애호가 중 한 명은 네트워크 측의 응답 속도가 느리고, 트래픽이 너무 많을 때 종종 "서버가 바쁘다.나중에 다시 시도해주세요.." 더 나은 경험을 얻기 위해, 그는 로컬 배포를 위해 DeepSeek를 사용하려고 시도했습니다. 로컬 배포는 깊은 프로그래밍 지식을 마스터 할 필요가 없다는 것을 이해합니다.단계별로 학습을 통해, 당신은 성공적으로 배치 할 수 있습니다.

이미디어 컨설팅의 수석 분석가인 장 이 (Zhang Yi) 는 기자들에게 "국가적 배포는 개인이 자신의 필요에 따라 DeepSeek에 맞춤형 수정 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.이 또한 원동력 중 하나입니다장 이 (Zhang Yi) 는 로컬 배포의 개인 데이터는 클라우드로 이동하지 않으며 개인 정보 보호 요구 사항을 충족시킬 수 있다고 덧붙였다.

딥시크는 다양한 매개 변수를 가진 모델을 발표했습니다.계산 자원이 더 많을수록개인용 컴퓨터와 휴대전화와 같은 장치의 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 671 억 매개 변수 DeepSeek 모델은 종종 로컬로 배포 될 수 없습니다."일반 노트북은 단지 수십억 파라미터 버전만을 배포할 수 있습니다.하지만 좋은 GPU 또는 높은 메모리 (32GB라고 합시다) 를 가진 PC는 70억 파라미터의 DeepSeek 버전을 실행할 수 있습니다".

로컬 배포의 효과의 관점에서, 매개 변수 버전이 작을수록 큰 모델의 응답 품질이 나빠집니다."DeepSeek의 70억 파라미터 버전을 시도했는데, 그리고 그것은 원활하게 실행되었지만 응답 품질은 클라우드 버전보다 훨씬 나빴고 작은 매개 변수 버전의 효과는 더 나빴습니다. " 위의 AI 애호가들은 말했습니다.

딥시크의 지역적 배포의 열기 아래, PCS에 NPU를 추가하는 AI PCS는 판매 증가로 이어질 것으로 예상됩니다.레노버와 다른 컴퓨터 브랜드가 인공지능 PC를 출시했습니다., 이 새로운 PC는 인공지능 대형 컴퓨터 프로세서 칩의 지역 배포의 전문 처리 장치가 장착되어 있습니다. 이 프로세서 칩은 인텔, AMD,퀄컴 및 기타 칩 공장.

이 인공지능 PCS는 로컬로 배포될 수 있고 AI 대형 모델의 수십억 개의 매개 변수를 원활하게 실행할 수 있습니다. 예를 들어 이 CES 2025에서 AMD는 Ryzen AI max 시리즈 프로세서를 출시했습니다.컴퓨터가 인공지능 대용량 모델의 70억 개의 매개 변수를 실행할 수 있다고 말합니다.하지만 프로세서 칩을 탑재한 인공지능 PC는 비싸고, 아수스 게임북의 가격은 약 15,000원인 것으로 알려져 있습니다.어떤 사람들은 인공지능 PCS를 구입하기 위해 많은 돈을 지출하는 것을 의문을 제기, 인공지능 대형 모델의 로컬 배포를 수행하고 클라우드 인공지능 대형 모델과 매우 중복되는 기능을 달성합니다. 인공지능 PC는 제조업체의 기기입니다.

기업들은 DeepSeek를 지역적으로 배포하려고 합니다.

개인이 DeepSeek의 현지 배포를 시작하는 것 외에도 기업들도 시도하기 시작했습니다.팀웨이 아오의 창업자, 친구들의 웨이 채팅 서클을 공개했다: "DeepSeek 큰 모델 로컬 컴퓨터 배포 경험 성공, 질문과 답변을 위해 석탄 광산 안전 지식 데이터베이스를 수입,다음 단계는 산업 현장 작업과 결합하는 것입니다.. "

팀비아오는 광업, 석유 산업 및 다른 산업에 대한 산업 관리 솔루션을 제공하는 회사입니다.AR 안경과 인공지능 소프트웨어를 사용하여 유지보수를 위해 실시간 관찰 및 안내를 제공합니다., 산업 현장 직원의 품질 검사 및 문제 해결. 왕 Jiahui 기자에게 말했다만 Tongyi Qian AI 큰 모델을 요청 지역 지식 기반 질문과 답변을 만들,더 나은 추론 능력을 볼 때 DeepSeek, 그는 딥시크와 비즈니스 딥 융합을 고려하고 있습니다.

"DeepSeek를 기반으로 특정 매개 변수를 정밀하게 조정하거나 IT 시스템에 맞게 2차 개발하고 특정 산업 시나리오의 필요와 데이터에 따라 새로운 기능을 구현합니다."우리의 목표는 DeepSeek를 지역적으로 배치하고 현장 카메라와 상호 작용하여 현장에서 위험한 작업을 더 잘 식별하는 것입니다., 그리고 숨겨진 위험 탐지 및 제품 품질 검사와 같은 기능을 구현합니다".라고 왕은 기자들에게 말했습니다.

그는 산업 고객들이 현장 구축을 채택할지 여부는 주로 데이터의 기밀성에 달려 있다고 생각합니다.군사 및 의료 장비 회사들은 데이터 보안에 대한 높은 요구 사항이 있기 때문에 종종 현지 배포 솔루션을 구현하도록 요청합니다.그는 또한 "비비밀 시나리오에서는 클라우드 액세스 솔루션을 사용할 수 있지만 운영 지연이 있지만 영향은 작고 솔루션 가격은 낮습니다".라고 덧붙였다.

임시 배포를 위해, 이러한 고객은 DeepSeek 로컬 인더런스 서비스를 구현하기 위해 4 카드 또는 8 카드 GPU를 갖춘 서버가 필요합니다."내 고객은 일반적으로 Nvidia의 소비자 그래픽 카드를 선택"고객들이 국내 구성 요구 사항을 가지고 있다면, 우리는 더 비싼 국내 GPU 그래픽 카드를 구입할 것입니다".

산업뿐만 아니라, 더 많은 기업들이 DeepSeek를 지역적으로 배포하기 시작했습니다. Sinolink Securities는 DeepSeek가 정보 검색, 문서 처리,산업연구, 시장 조사 및 기타 시나리오. 또한 의료 산업, 네트워크 보안 및 기타 산업의 기업들도 최근 DeepSeek을 현지적으로 배포했습니다.와다 정보와 Qihoo 360을 포함해서.

장 이 (Zhang Yi) 는 기자들에게 기업들이 지역적 배포에 대한 요구 사항을 확대함에 따라 국내 추론 컴퓨팅 전력에 대한 수요가 증가할 것이라고 말했습니다.그리고 미국은 고급 칩을 금지합니다., 국내 칩 컴퓨팅 파워 회사들은 더 큰 기회를 가져올 것입니다.

인공지능 애플리케이션은 폭발할 것입니다.

퀄컴의 CEO 크리스티아누 아몬은 DeepSeek-R1이 인공지능 산업의 전환점이라고 말했습니다. 인공지능이 최종 쪽으로 이동할 것이고, 인공지능은 작아지고, 더 효율적이고, 더 맞춤화될 것입니다.그리고 인공지능의 큰 모델과 인공지능 애플리케이션이 특정 시나리오에 기반을 두고 나타날 것입니다.중국 항공 증권 연구 보고서에 따르면, 딥시크-R1은 종합 인공지능 보급이 더 포괄적으로 이루어지고 모든 지능의 시대가 가속화될 것으로 나타났습니다.

오픈 소스는 더 많은 개발자가 DeepSeek 위에 앱을 만들도록 유도합니다. Huawei Centeng, Moore Thread, Bishi Technology, Daywise Core와 같은 국내 GPU 카드는 DeepSeek에 적응되었습니다.텐센트 클라우드, 알리바바 클라우드, 모바일 클라우드, 화웨이 클라우드 및 다른 클라우드 제조업체도 딥시크로 적응을 완료했습니다.국내 컴퓨팅 전력의 적응 최적화는 추론 측면의 비용을 더 감소시킬 것으로 예상됩니다..

국내 앱 결제 습관이 아직 완전히 성숙하지 않았기 때문에 인공지능 애플리케이션의 상업화는 방해받을 수 있습니다.미국에서는 10년 혹은 20년 간 신청금을 지급할 수 있다고 생각합니다., 이는 인공지능 애플리케이션의 상업화에 도움이 되는데, 국내 시장은 그러한 기반이 부족하기 때문에 느려질 것입니다.그리고 시간표는 반년 이하로 줄어들 것으로 예상됩니다..

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