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TL;DRDeepSeek의 Nvidia H200 구매가 중국 당국으로부터 조건부 승인을 받았다는 로이터 보도(2026-01-30)는, "고성능 GPU는 막혔다"는 통념을 흔듭니다.다만 이 뉴스의 핵심은 "승인"이 하나가 아니라 미국의 수출(라이선스)과 중국의 수입/사용(내부 인허가)이 분리된 '이중 관문'이라는 점입니다.기업 입장에서는 GPU를 '구매'하는 순간보다, (1) 허가 조건의 내용 (2) 주문→출하로 전환되는지 (3) 이후 사용·원격접속·재이전 통제까지를 한 세트로 봐야 합니다.본문TOC조건부 승인, 정확히 무엇을 뜻하나이번 뉴스 팩트시트 (날짜 포함)왜 ‘이중 관문’인가: 미국 수출허가 vs 중국 내 인허가H200 수요가 큰 이유 (스펙으로 보는 포인트)기업 실무: 공급망·계약·컴플라이언스 ..

TL;DR2026-01-11 기준, DeepSeek V4는 "출시 완료"가 아니라 "2월 중순 공개 예정"으로 보도됐다. "Claude/GPT보다 코딩이 낫다"는 표현도 공개 벤치마크가 아니라 내부 테스트/보도에 가깝다.DeepSeek는 별개 축으로 학습/인프라 효율성(연산·에너지 절감)을 강조하는 기술 문서(mHC)를 공개했고, 이는 GPU 접근 제약과 맞물려 주목받고 있다."중국 AI 주식이 데뷔와 동시에 두 배"는 DeepSeek가 아니라, 홍콩 IPO에서 MiniMax 주가가 공모가 대비 +109%로 마감한 사례 등 중국 AI 상장 러시 흐름으로 확인된다.실무 관점에서는 "코딩 성능"을 주장할 때 SWE-bench·HumanEval 등 평가 셋/재현 가능성을 확인하고, "초장문 프롬프트"가 실제로..

TL;DRDeepSeek AI가 2025년 11월 발표한 DeepSeekMath-V2는 오픈웨이트 수학 모델로서 IMO 2025와 CMO 2024에서 금메달 수준의 성능을 기록했으며, Putnam 2024에서 118/120점을 달성했습니다. 자기 검증 가능한 수학적 추론 능력을 갖춘 이 모델은 기존 폐쇄형 모델들을 능가합니다. 동시에 10월 공개된 DeepSeek-OCR 3B MoE는 비전-언어 모델로서 토큰을 10배 줄이면서도 97% 정확도를 유지하여 문서 AI의 패러다임을 변화시켰습니다. 두 모델 모두 MIT 라이선스 하에 완전 오픈소스로 공개되어 글로벌 AI 커뮤니티에 큰 영향을 미칠 전망입니다.1. DeepSeekMath-V2: 올림피아드 수준의 수학적 추론1-1. 자기 검증 가능한 수학 AI의 ..

TL;DR중국의 AI 기업 DeepSeek이 2024년 11월 27일 685억 파라미터 규모의 오픈소스 수학 전문 모델 DeepSeek-Math-V2를 공개했다. 이 모델은 생성-검증 폐쇄 루프 메커니즘을 통해 최종 답만이 아닌 수학적 추론의 엄밀성을 검증하며, IMO 2025에서 금메달 수준(83.3% 정확도), CMO 2024에서 금메달, Putnam 2024에서 118/120 점수를 기록했다. Apache 2.0 라이선스로 완전 공개된 이 모델은 OpenAI의 o1, Google DeepMind의 AlphaProof 등 폐쇄형 시스템과의 격차를 좁히며 중국 AI의 글로벌 경쟁력을 새로이 입증한다.1. DeepSeek-Math-V2의 혁신적 아키텍처DeepSeek-Math-V2는 기존의 대규모 언어 ..

TL;DR중국계 오픈소스 LLM(Qwen, DeepSeek, GLM 등)은 “충분히 좋은 성능 + 낮은 비용 + 소스 공개”를 무기로 전 세계 다운로드와 파생 모델 수에서 빠르게 성장하고 있다.동남아·중동·라틴아메리카 기업은 최고 성능보다는 “데이터와 비용을 스스로 통제할 수 있느냐”를 더 중시하면서, 구글 Gemini 3 같은 최상위 폐쇄형 모델 대신 중국 오픈소스를 고르는 사례가 늘고 있다.말레이시아·인도네시아 등은 데이터센터·전력 인프라를 확충하며, 이런 오픈소스 모델을 기반으로 자국 AI 서비스를 구축해 미·중 어느 쪽에도 종속되지 않으려는 “브리지 파워” 전략을 모색 중이다.미국은 OpenAI·Anthropic·Google Gemini 3 등 폐쇄형 모델 경쟁에는 앞서지만, Meta를 제외하면 ..

TL;DRDeepSeek AI가 2025년 10월 공개한 DeepSeek-OCR은 기존 OCR을 넘어 텍스트-이미지 변환 기반 압축 알고리즘으로 주목받고 있다.이 모델은 텍스트를 시각화하여 최대 10배(최대 20배) 압축 효율을 달성하며, A100 GPU 한 개만으로 하루 200,000페이지 이상을 처리한다.정확도는 97%, 오픈소스로 공개되어 HuggingFace와 GitHub에서 즉시 활용 가능하다.이 기술은 LLM의 컨텍스트 윈도 확장과 메모리 효율 최적화 측면에서 획기적인 변화를 제공한다.본문DeepSeek-OCR의 기술 개요DeepSeek-OCR은 중국 항저우 기반 스타트업 DeepSeek AI가 개발한 오픈소스 OCR 모델로, “Contexts Optical Compression”이라는 개념을..