추론 모델인 R1은 그 결과물을 스스로 점검하기 때문에 다른 모델에서 흔히 발생하는 오류를 줄일 수 있다. 추론 모델은 속도가 느린 대신 물리학, 과학, 수학 등의 분야에서 필요한 높은 신뢰성을 제공할 수 있다.
AI 군비 경쟁 가속화
언어 모델 구축 경쟁은 특히 지정학적 현실의 변화와 함께 더욱 치열해지고 있다. 라고 IDC의 부사장 샤라스 스리니바사무르티는 “오픈AI를 비롯한 다른 미국 기반 기업들이 확실히 퍼스트무버의 이점을 가지고 있다. 그러나 중국은 경쟁력 잇는 후발주자가 되기 위해 AI에 크게 투자하고 있다”라고 말했다.
딥시크-R1이 주요 지표에서 기록한 높은 성능은 현실의 여러 기업용 애플리케이션의 수학적 추론, 문제 해결 및 코딩 작업에서 향상된 역량으로 이어진다. 포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트인 찰리 다이는 “이 결과는 딥시크-R1이 이러한 특정 역량을 필요로 하는 실제 시나리오에서 오픈AI의 o1을 능가할 수 있음을 시사한다. 단 최종 결과는 데이터의 AI 준비성, RAG 및 에이전트 지원, 모델옵스 및 데브옵스 툴체인 통합, 클라우드 및 데이터 인프라 지원, AI 거버넌스와 같은 광범위한 AI 생태계 내의 다양한 요인에 따라 달라진다”라고 말했다.
