맥쿼리 분석가들은 월요일 메모에서 R1의 개발 비용을 DeepSeek이 발표한 비용의 467배인 26억 달러로 추산한다고 밝혔습니다. 회사는 “DeepSeekR1의 개발 비용은 26억 달러로 추산된다”고 밝혔다. 이는 이전 연구를 기반으로 하며 개발 비용이 보고된 것보다 467배 더 높았음을 의미합니다.
보고서는 신흥 시장이 가격이 아닌 양에 따라 성장하며 컴퓨팅 비용이 감소함에 따라 채택이 가속화될 것이라고 강조합니다.
분석가들은 훈련 컴퓨팅이 하드웨어 효율성의 향상으로 컴퓨팅 성능의 공급이 증가하고 소프트웨어의 발전으로 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 감소하는 등 비용 곡선이 명확한 상품이라고 믿습니다.
보고서에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 하드웨어 효율성이 향상되면 메가와트당 컴퓨팅 '유닛'의 공급이 늘어납니다. 소프트웨어 효율성이 향상되면 계산 '단위'의 필요성이 줄어듭니다.
맥쿼리는 또한 무료 개발, MIT 라이선스 사용, 광범위한 채택 등 오픈 소스 AI 모델의 구조적 장점을 지적했습니다.
분석가들은 다음과 같이 썼습니다. 이는 기본 모델 구축자의 진입 장벽을 계속 낮출 것입니다.
비용 문제에도 불구하고 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 보고서는 효율성이 향상되면 전체 소비가 증가한다는 인공 지능 분야의 Jevons의 역설을 지적합니다.
Macquarie는 추론 비용의 감소가 Jevons의 역설을 주도한다고 지적합니다. 효율성 향상으로 인해 전체 컴퓨팅 소비가 증가합니다.
Macquarie는 자본 지출 의도가 데이터 센터 운영자의 주요 동인으로 남아 있다고 주장했으며 인공 지능과 관련된 지출이 현재 수익의 중요한 동인이 되고 있음을 강조했습니다.
분석가들은 AI에 대한 베팅은 지구상에서 가장 큰 대차대조표에 대한 베팅이라는 결론을 내렸습니다. 이는 투기 위험에도 불구하고 하이퍼스케일 기업의 AI 인프라에 대한 투자가 계속 확대될 것임을 시사합니다.
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