딥시크는 거대언어모델의 경제성에 대해 새로운 시각과 전환기를 만들어 주었습니다. 그리고 이제 경제성 있는 AI 모델들이 지능적으로 협업하는 에이전트 시대가 시작되며, 새로운 AI 패권 전쟁이 시작되었습니다. AI 에이전트는 단순한 모델을 넘어 스스로 학습하고, 결정을 내리고, 협력하는 능동적인 지능체로 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 기업의 업무 방식, 서비스 모델, 나아가 글로벌 AI 시장의 주도권 경쟁까지 뒤흔들고 있습니다. 과연 딥시크 쇼크 이후 AI 에이전트는 어디까지 진화할 것이며, 우리는 어떻게 이 거대한 변화 속에서 새로운 기회를 찾을 수 있을까요? 이번 키노트에서 AI 에이전트가 만들어갈 새로운 판과, 이를 선점하기 위한 전략적 방향성을 제시합니다.

DeeSeek R1 모델은 논리 추론 능력을 가진 개방형 모델입니다. 특히 CoT, MoE, RGPO 강화학습과 Distillation 기술이 담겨져 있습니다. 여기에 더해 Distillation 기술을 사용해서 경량화를 가능하게 했습니다. 본 발표에서는 이러한 핵심 기술을 설명하고 이에 필요한 학습 데이터의 조건에 대해서 논의합니다. 그리고 DeeSeek는 어느 정도 수준까지 정보, 데이터, 코드를 개방했는가에 대해서 논의합니다. 여기에 더해 AI 시장에 가해진 충격과 효과에 대해서 추가로 토론합니다. 마지막으로 확대되는 AI 반도체 기술과 시장에 대해서 예측해 보고, 특히 GPU-HBM 구조의 미래를 제시합니다.

- 거대언어모델의 발달: 사전학습, 사후학습, 테스트 단계 추론
- 오픈소스 진영의 발전과 DeepSeek '충격'
- 원자력 분야의 지능형 에이전트 활용

AI 기술은 이제 단순한 연구를 넘어 글로벌 패권을 결정짓는 요소가 되었습니다. 클라우드 AI와 온프레미스 AI의 대결 속에서, 온프레미스 AI는 데이터 보안과 비용 절감 측면에서 더욱 강력한 선택지가 되고 있습니다. Maum AI는 이러한 변화에 발맞춰 DeepSeek 기반의 온프레미스 AI 솔루션을 적극적으로 개발하고, 기업과 공공기관이 AI 기술을 소유할 수 있도록 지원하고 있습니다. 우리는 AI를 단순히 사용하는 것이 아니라, 직접 소유하고 최적화해야 합니다. AI 패권 전쟁이 본격화된 지금, 우리는 어떤 선택을 해야 할까요?

DeepSeek가 공개한 오픈소스 버전 추론 모델 DeepSeek-R1은 생성형 AI의 미래가 단순한 계산력을 통한 확장이라는 기존 패러다임이 아닌, 비용 효율성 중심의 새로운 접근 방식이 핵심 경쟁력임을 부각시킨 사례입니다. AI 시장의 경쟁력을 확보하기 위해 비용 효율성을 고려한 인프라 구성과 플랫폼을 통한 AI 서비스 생산성을 확보하는 방안에 대해 알아봅니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 활용이 확대되면서, 높은 연산 성능과 효율적인 전력 소모를 동시에 만족하는 AI 반도체의 필요성이 급증하고 있습니다. 특히, 초경량 LLM(sLLM) 및 경량화된 AI 모델들이 엣지 및 모바일 환경에서도 실시간 추론이 가능하도록 하는 기술이 주목받고 있습니다. 본 발표에서는 고성능·저전력 AI 반도체 설계를 위한 핵심 기술 및 연구개발 방향을 소개합니다. 특히, In-Memory Computing(IMC) 기반 AI 반도체를 활용하여 기존의 메모리 병목 문제를 극복하고, 연산 효율성을 극대화하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

생성형 AI의 대중화로 인한 검색 패러다임의 변화 속에서, 단순 정보 검색을 넘어선 에이전틱 검색에 대한 수요가 급증하고 있습니다. OpenAI의 o1 모델을 필두로 한 추론 모델의 진화는 이러한 수요를 충족시킬 수 있는 기술적 기반을 제공하고 있습니다. 본 발표에서는 라이너가 DeepSeek R1을 활용하여 구현하고 있는 에이전틱 서치의 아키텍처와 비전을 공유하고자 합니다.

-대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 추론 능력의 중요성 그리고 DeepSeek-R1 모델 등장과 의의
-수학적 문제 해결, 논리적 추론, 코딩 등에서의 성능 평가 및 벤치마크 테스트 결과 분석: DeepSeek-R1의 강점과 약점
-모델 훈련 및 추론 시의 비용 분석과 다른 LLM과의 비용 대비 성능 비교: DeepSeek-R1의 경제적 이점 평가
-DeepSeek-R1의 등장이 AI 산업에 미치는 파급 효과 및 향후 AI 모델 개발과 연구 방향에 대한 시사점
-추론 능력 중심의 모델 개발 트렌드 분석
-다른 LLM과의 비교를 통한 종합적 평가 및 추론 모델의 발전 방향에 대한 고찰

딥시크에서 논문을 통해 자사의 AI 모델(DeepSeek R1)이 타 모델(GPT-4o, OpenAI-o1 등) 대비 저비용으로 고성능 AI를 개발하였다는 발표로 글로벌 이슈화가 되고 있는 한편, 글로벌 보안 기업, 언론 등에서 딥시크사의 AI 모델에 대한 보안 위협과 개인정보 유출 등의 발생을 우려함에 따라, 이에 대한 글로벌 정책 및 보안 위협 등에 대한 동향 분석 및 정책적 시사점을 도출해 보고자 합니다.