딥시크와 챗GPT: 두 인공지능의 경합에서 드러나는 기술적 차이와 그 의미

딥시크와 챗GPT: 두 인공지능의 경합에서 드러나는 기술적 차이와 그 의미

 

목차

1. 요약
2. AI 기술의 발전 배경과 현재
3. 딥시크와 챗GPT의 기술적 기초
4. 딥시크와 챗GPT의 기술적 차이 분석
5. 각 모델의 강점과 약점
6. AI 기술의 미래와 기업의 전략
7. 결론

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1. 요약

AI 기술의 발전은 현대 사회의 모든 분야에 혁신을 가져오고 있습니다. 특히 딥시크와 챗GPT는 인공지능의 다양한 가능성을 보여주는 두 가지 대표적인 모델입니다. 딥시크는 고급 코딩 및 문제 해결에 강점을 가지며, 코드 작성, 수학적 추론 등에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 많은 기업들이 딥시크를 통해 복잡한 프로그래밍 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.

반면 챗GPT는 자연어 처리에 있어서 중추적인 역할을 하며, 사람과 유사한 방식으로 대화를 나누는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 고객 서비스 및 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용되며, 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다. AI 모델의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 기업들이 복잡한 데이터에서 인사이트를 도출하고 최적의 의사결정을 내리는 데 기여하고 있습니다.

또한 AI의 발전은 필연적으로 여러 산업의 변화와 혁신을 촉진하고 있으며, 이러한 경향은 앞으로도 계속될 것입니다. 기업들이 AI 기술을 통합하고 활용하는 방식은 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 작용할 것이며, 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. 앞으로의 AI 기술이 어떻게 진화할지는 예측하기 어렵지만, 현재 이 두 모델 간의 경쟁은 AI의 미래 방향성에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

따라서 이 글을 통해 딥시크와 챗GPT 간의 기술적 차이와 각각의 강점, 그리고 이들이 기업과 사회에 미치는 영향을 분석하였습니다. 이는 AI 기술의 향후 전망을 제시하고, 이를 통해 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지에 대한 방향성을 제공하고자 합니다.

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2. AI 기술의 발전 배경과 현재

2-1. AI 기술의 발전 현황

인공지능(AI) 기술은 20세기 후반부터 시작하여 지금까지 계속해서 급속도로 발전하고 있습니다. 특히 2025년 현재, AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 언어 이해, 이미지 인식, 자율주행, 헬스케어, 금융 서비스 등 다양한 분야에서 실제로 활용되고 있습니다. 이러한 발전은 주로 기계 학습, 딥러닝 기술의 발전 덕분입니다. 기계 학습은 과거의 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 가능하게 하는 기술이며, 딥러닝은 인공 신경망 구조를 이용해 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 이 두 가지 기술이 결합되어, 우리는 이제 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 강력한 AI 시스템을 목격하게 되었습니다. 사실, OpenAI의 챗GPT와 Google의 Bard와 같은 AI 모델은 이러한 발전의 대표적인 예입니다. 이들은 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 대화를 유도할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

AI 기술의 진화는 산업 전반에 걸쳐 실질적인 변화를 일으키고 있습니다. 2025년에는 AI가 다양한 산업에 실질적으로 통합되어, 더욱 실용적인 AI 에이전트가 일상적인 업무를 지원하고 있습니다. 가트너(Gartner) 조사에 따르면, 2028년까지 일상 업무의 15% 이상을 AI 에이전트가 스스로 판단하고 처리할 것이라는 전망도 제시되었습니다. 이러한 추세는 기업들이 AI 도입을 통해 효율성을 높이고, 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

 

2-2. 인공지능의 사회적 영향

AI 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 긍정적이면서도 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 긍정적인 측면에서는 AI가 복잡한 작업을 자동화함으로써 인력 소모를 줄이고, 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 AI가 기계 학습을 통해 질병 진단의 정확도를 높이고, 신약 개발을 가속화하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 변화는 의사들이 덜 반복적인 업무에 집중할 수 있도록 하여, 환자에게 더 나은 치료를 제공할 수 있는 환경을 만들고 있습니다.

그러나 AI 기술은 동시에 여러 가지 사회적 문제도 야기하고 있습니다. 특히, 일자리의 대체 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 자동화가 확산됨에 따라, 특정 직종의 일자리가 감소하고 고용 불안정성이 증가할 우려가 있습니다. 이는 특히 반복적인 작업을 수행하는 근로자에게 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, AI의 적용에서 발생할 수 있는 편향(bias) 문제는 데이터 수집 및 알고리즘 설계 과정에서 발생할 수 있는 불공정을 불러올 수 있습니다. 이러한 문제는 사회적 통합과 신뢰를 구축하는 데 장애물이 될 수 있습니다.

AI 기술의 발전과 함께 윤리적 고려가 중요해지고 있습니다. 세계 각국은 AI 기술의 안전한 사용과 개인 정보 보호를 보장하기 위한 법적 프레임워크를 마련해야 합니다. 기술이 진화함에 따라 인간의 삶에 미치는 영향을 면밀히 평가하고, 사회가 직면하고 있는 윤리적 문제를 해결하는 방안을 모색하는 것이 필요합니다.

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3. 딥시크와 챗GPT의 기술적 기초

3-1. 딥시크 개요 및 특징

딥시크는 인공지능 모델로서, 특히 코딩 및 추론 능력에서 두각을 나타내고 있는 최신 AI 시스템입니다. 이 모델은 특정 작업에 최적화된 구조를 갖추고 있으며, 빠른 문제 해결 및 고도의 효율성을 자랑합니다. 딥시크는 고급 수학적 문제 해결은 물론, 복잡한 코드 작성 및 분석에 강점을 보이고 있습니다. 이는 딥시크가 일반적인 언어 생성 모델을 초월하여, 복합적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 특히 딥시크는 강력한 추론 및 멀티모달 데이터 처리 능력을 기반으로 실제 업무 환경에서 큰 확장성을 가지고 있습니다.

 

3-2. 챗GPT 개요 및 특징

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 강력한 언어 모델로서, 입력받은 텍스트를 기반으로 인간처럼 자연스럽고 관련성 있는 텍스트를 생성하는 능력이 특징입니다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하여, 대량의 데이터에서 학습하고 맥락을 이해하는 능력을 가지고 있습니다. 챗GPT는 고객 지원 자동화, 이메일 회신, 콘텐츠 생성 등 실제 적용 사례가 다양하며, 이를 통해 사용자와의 상호작용을 보다 매끄럽게 만들어 줍니다. 특히, 챗GPT는 RAG(검색 증강 생성) 개념을 통해 기본적으로는 언어 모델이지만, 외부 데이터를 활용하여 더 정교하고 맥락에 맞춘 응답을 생성할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

 

3-3. Transformer 아키텍처의 이해

Transformer 아키텍처는 현대 인공지능 언어 모델의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이 아키텍처는 입력 데이터의 모든 단어 간의 관계를 수치적으로 표현하고, 이를 기반으로 텍스트의 맥락을 파악하여 더욱 정확한 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. Transformer의 주요 구성 요소로는 어텐션 메커니즘이 있으며, 이는 모델이 입력 데이터 내에서 어떤 단어에 더 주목해야 하는지를 결정하여 전체적인 언어 이해 능력을 향상시킵니다. 특히 딥시크와 챗GPT 모두 이 아키텍처를 기반으로 하여 각각의 강점을 살린 모델들이지만, 딥시크는 주로 코딩 및 수학적 추론에 강점을 보이는 반면, 챗GPT는 자연어 처리와 사용자와의 대화에서 두각을 나타냅니다. 이러한 아키텍처의 발전은 AI 기술이 소통 방식과 문제 해결 방식에서 혁신을 이루는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

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4. 딥시크와 챗GPT의 기술적 차이 분석

4-1. 모델 구조의 차이

딥시크(DeepSeek)는 미국의 새로운 AI 기업으로서, 고급 코딩과 추론을 중심으로 한 모델 개발에 주력하고 있습니다. 이 모델은 더 적은 파라미터 수로도 뛰어난 성능을 발휘하며, 효율성과 성능의 높은 균형을 이룹니다. 반면, 오픈AI의 챗GPT는 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT 시리즈를 기반으로 하며, 방대한 양의 데이터를 학습하여 다양한 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 챗GPT는 주로 API를 통해 접근할 수 있으며, 사용자가 직접적인 커스터마이징을 할 수 있는 여지는 적은 편입니다.

딥시크는 '자기 원칙 비평 튜닝(SPCT)'을 통해 모델이 다양한 입력에 대해 높은 품질의 응답을 생성할 수 있도록 하는 혁신적인 방법론을 제공합니다. 이는 언어 모델의 추론 능력을 극대화할 수 있는 방향으로, 표준화된 보상 모델링을 통해 구현됩니다. 이에 비해 챗GPT는 비슷한 성능을 제공하는 데 있어, 우선적으로 방대한 데이터셋에서의 학습으로부터 귀결된 강력한 일반화 능력을 보유하고 있습니다.

특히, 딥시크는 '추론 시간 확장성'을 통해 더 많은 계산 자원을 사용하여 모델 성능을 높이는 접근을 취하며, 이는 모델 크기를 증가시키는 대신 더욱 효율적인 성능 개선을 가능하게 합니다. 이러한 점에서 두 모델은 동일한 목표를 가지고 있으나 상이한 방법론을 따릅니다.

 

4-2. 추론 능력 비교

딥시크는 강화학습을 활용하여 추론 과정에서 정확한 보상 신호를 생성하는 데 집중합니다. 이는 사용자가 요구하는 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 더 나은 결과를 도출하게 합니다. 예를 들어, 수학 문제나 코딩 작업 같은 한정된 도메인에서 성능을 극대화할 수 있도록 돕는 보상 모델을 개발하여, 추론의 질적 향상을 이루고 있습니다.

반면, 챗GPT는 다수의 작업을 처리하는 데 유리하며 정보 검색, 대화 생성 등에서 빠르고 신뢰성 있는 응답을 제공합니다. GPT 모델은 대량의 데이터를 기반으로 하여 의사소통을 단순화하고, 복잡한 토픽에 대해 이해하기 쉽게 설명할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이는 사용자가 질문하는 다양한 분야에서 고유한 강점으로 작용합니다.

딥시크의 모델은 특정 도메인에서의 높은 성능에 중점을 두고 있지만, 챗GPT는 일반적인 용도에서의 활용성을 강조하는 경향을 보입니다. 이러한 차이는 다양한 상황에서 두 모델의 선택에 영향을 미치며, 사용자는 각기 다른 요구에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다.

 

4-3. 데이터 처리 및 학습 방식

딥시크는 오픈소스 접근 방식을 채택하여 커뮤니티의 피드백과 협력으로 모델 개선을 이루는 데 중점을 두고 있습니다. 이로 인해 데이터 처리와 학습 방식이 보다 유연해지고, 실용적 응용에 초점을 맞춘 결과물을 생산할 수 있습니다. 또한, 딥시크는 다양한 산업에서 즉각적으로 활용 가능한 솔루션을 제시하는 것을 목표로 합니다.

반면, 챗GPT는 특정 문서와 데이터를 수집하여 기계 학습을 통해 정교한 언어 생성 결과를 도출하는 데 주력하고 있습니다. OpenAI는 고성능 AI 칩과 대량 데이터셋의 강점을 활용하여 챗봇, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용성을 중시하고 있습니다. 이로 인해 챗GPT는 조사, 분석, 그리고 협력적 작업을 수행할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.

결과적으로, 두 모델은 데이터 처리 및 학습 방식에서 큰 차이를 보이며, 이는 실질적 응용에 있어 각기 다른 방향성을 가지고 있습니다. 사용자는 이 두 모델의 학습 기반과 처리 방식을 고려하여, 자신의 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.

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5. 각 모델의 강점과 약점

5-1. 딥시크의 장점 및 활용 사례

딥시크(DeepSeek)는 최근 몇 년 동안 인공지능 분야에서 두각을 나타낸 모델로, 특히 코드 작성 및 논리적 추론 능력에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이러한 장점은 딥시크가 고급 수학 문제와 프로그래밍을 적절히 처리하기 돕는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 딥시크는 코드 작성에서의 효율성을 강조하며, 많은 벤치마크 테스트에서 OpenAI의 모델과 견줄 만한 성능을 발휘하고 있습니다. 한 예로, 딥시크는 특정 프로그래밍 대회에서의 문제 해결 능력에서 OpenAI GPT 모델을 줄곧 초과해왔으며, 이는 개발자들에게 유용한 도구로 자리잡게 만든 요소입니다. 이러한 성과는 특히 오픈 소스 특성을 지닌 딥시크의 개발 및 활용 커뮤니티를 더욱 강화시키고 있습니다. 기업 환경에서와 같이 보다 경제적인 솔루션을 찾는 여러 사용자는 딥시크를 효율적인 선택으로 고려했으며, 이는 낮은 비용 대비 높은 성능의 결합의 결과입니다.

 

5-2. 챗GPT의 장점 및 활용 사례

챗GPT(ChatGPT)는 OpenAI에 의해 개발된 대규모 언어 모델로, 다양한 분야에 걸쳐 널리 사용되고 있습니다. 가장 큰 장점 중 하나는 사용자와 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 능력입니다. 비즈니스, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 고객 서비스나 질의응답 시스템에서 매우 유용하게 사용됩니다. 챗GPT의 강점은 직관적인 대화 능력뿐만 아니라, 특정 주제에 대한 깊이 있는 정보를 제공할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 기업 내부 교육 자료 작성, 고객 지원에 제공하는 답변, 또는 콘텐츠 생성에 있어 타인을 대신하여 알맞은 자료를 신속하게 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능 덕분에 챗GPT는 특히 사용자 경험 향상에 기여하며, 기존 시스템을 보완하는 역할을 하고 있습니다. 이처럼 챗GPT는 여러 산업에서 AI 솔루션을 제공함으로써 상황에 맞는 대화형 AI를 구현하는 데 큰 장점을 가지고 있습니다.

 

5-3. 각 모델의 단점 분석

딥시크는 높은 성능에도 불구하고 '신뢰도의 결여'라는 단점을 지닙니다. 특정 상황에서의 실수로 인해 결과의 신뢰성이 다소 저하될 수 있으며, 이는 비즈니스 환경에서 큰 문제가 될 수 있습니다. 매력적인 오픈 소스 모델이지만, 상황에 따라 잘못된 결과를 초래할 위험이 있습니다. 또한 상대적으로 새로운 플레이어로서 장기적인 안정성이 불투명하다는 비판도 제기되고 있습니다. 지속적인 업데이트와 커뮤니티 지원이 필수적입니다. 반면 챗GPT는 경제적인 접근성의 측면에서 다소 높은 비용이 문제로 지적받고 있습니다. 그 외에, API 의존성 문제로 인해 특정 커스터마이징이나 독립적인 사용 시 제한을 받을 수 있습니다. 이러한 단점은 굉장히 다루기 힘든 운영 문제를 초래할 수 있으며, 사용자에게는 세밀한 조정이 어렵게 만들 수 있습니다. 또한, 명확한 주제에서 가능할 수 있는 오해의 소지가 있는 답변이 생성될 수 있다는 점에서, 사용하는 이로 하여금 세밀한 검증을 요구하게 됩니다.

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6. AI 기술의 미래와 기업의 전략

6-1. AI 기술 발전의 시사점

AI 기술은 2025년에도 여전히 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이는 기업의 경영 전략에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 특히, AI는 복잡한 데이터 분석 및 문제 해결에 있어 단순한 도구의 역할을 넘어, 고도화된 자율성과 추론 능력을 갖춘 에이전트로 진화하고 있습니다. 이러한 AI의 발전은 기업들이 경쟁력을 유지하고 향상시키기 위한 필수 요소로 작용하고 있습니다. 기업은 AI 기술을 통해 효율성을 극대화하고, 의사결정 지원을 강화할 수 있으며, 고객 경험을 혁신적으로 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 데이터를 기반으로 consumer insights를 분석하고, 그에 맞추어 제품 개발 및 마케팅 전략을 최적화하는 사례가 증가하고 있습니다.

AI 기술 발전이 기업에게 요구하는 새로운 능력은 '디지털 전환'입니다. 이는 AI 도구와 시스템을 조직 전반에 통합하고, 기업 문화와 업무 방식에서 기술 중심의 사고를 내재화하는 것을 의미합니다. 기업이 향후 AI 발전에 적절히 대응하기 위해서는 이러한 디지털 전환 전략이 필수적이며, 이를 통해 변화하는 시장 요구에 적시에 반응할 수 있는 기초를 마련할 수 있을 것입니다.

 

6-2. 기업에서의 활용 방안

기업은 AI 기술을 활용하여 다양한 분야에서 혁신을 넘어서 유연한 운영을 통한 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 AI를 통해 품질 검사 자동화, 예측 유지보수 등의 영역에서 비용 절감과 생산성 향상을 동시에 가져올 수 있습니다. 이러한 접근은 특히 '스마트 팩토리'의 구현에서 필수적이며, AI 기술을 활용한 خطوة 계획이나 자원 최적화 기본 조치가 핵심 요소로 작용합니다.

또한, AI는 고객 서비스 영역에서도 큰 변화의 소용돌이를 일으키고 있습니다. 예를 들어, 챗봇 기술을 통한 고객 상담 체계의 자동화는 운영 비용 절감 이상으로 고객 만족도를 높이는 효과를 가져올 수 있습니다. 고객의 요구에 신속하게 반응할 뿐만 아니라, 지속적인 데이터 수집과 분석을 통해 서비스 품질을 향후 개선하는 결정을 지원하게 됩니다. 특히 2025년에는 더 발전된 AI 에이전트를 통해 고객의 문제를 사전에 인지하고 대응하는 예측적 서비스를 제공할 수 있는 가능성이 열리고 있습니다.

 

6-3. AI의 윤리적 고려 사항

AI 기술이 발전함에 따라 윤리적 고려 사항은 더욱 중요해지고 있습니다. 데이터 수집 및 활용 과정에서 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있으며, 기업은 고객의 신뢰를 잃지 않기 위한 책임 있는 데이터 관리를 요구받고 있습니다. 특히 AI 기반 의사결정 시스템의 투명성은 매우 중요한 요소로, 알고리즘의 작동 방식을 이해하고 설명할 수 있어야 하며, 이를 통해 사용자의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

또한, AI의 편향성 문제는 기술 적용의 새로운 도전 과제로 대두되고 있습니다. AI가 학습하는 데이터가 편향된 경우, 그 결과 또한 편향될 가능성이 있으며, 이러한 문제가 심각한 사회적 결과를 초래할 수 있습니다. 기업은 AI 시스템의 윤리적 사용을 보장하고, 공정성과 포용성을 높이기 위한 조치를 사전적으로 마련해야 할 필요가 있습니다. 이는 단순한 법적 준수 사항을 넘어, 기업의 긍정적인 이미지와 지속 가능한 성장 전략에 기여할 것입니다.

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결론

결과적으로, 딥시크와 챗GPT는 각기 다른 강점과 약점을 가진 인공지능 모델로, 사용자의 필요와 산업의 요구에 따라 선택적으로 적용할 수 있습니다. 이를 통해 기업들은 효율성을 극대화하고 혁신적인 솔루션을 추구할 수 있을 것입니다. 특히, 딥시크는 높은 코딩 능력과 문제 해결 능력을 통해 기술 지향적인 산업에서 큰 가치를 제공하며, 챗GPT는 자연어 처리 능력으로 다양한 비즈니스 환경에서 고객과의 소통을 원활하게 만들어 줍니다.

AI 기술의 발전은 단순한 기술적 혁신에 그치지 않고, 기업들의 경영 전략과 문화 전반에 영향을 미칩니다. 이러한 과제 해결을 위해 기업은 두 모델의 장점을 활용하여 자신의 작업 방식과 요구에 최적화된 선택을 해야 합니다. 하지만 기술 발전이 가져오는 변화는 항상 윤리적 고려와 적절한 사용이 병행되어야 함을 잊지 말아야 합니다.

마지막으로, 인공지능이라는 혁신적 도구는 무한한 가능성을 지니고 있으며, 기업과 사회는 이러한 도구를 책임감 있게 활용하여 미래를 선도해야 합니다. AI 기술이 우리의 삶과 일하는 방식을 어떻게 변화시킬지는 여러 모델 간의 경쟁과 발전에 달려 있으며, 이는 앞으로의 기술 혁신을 더욱 기대하게 만드는 요소입니다.

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출처

Chat GPT Theory and Practical In SHORT | by Sandipan Paul
https://sandipanpaul.medium.com/chat-gpt-theory-and-practical-in-short-c7fa54cb72ba
2025년 AI 트렌드 종합 분석: 핵심 기술과 산업별 전략 정리
https://the-see.tistory.com/200
Trump administration considering broader DeepSeek ban
https://bgr.com/tech/trump-administration-considering-broader-deepseek-ban/
쉽고 재미있는 IT뉴스, 아웃스탠딩!
https://outstanding.kr/tag/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5?page=2
AI 경쟁: 미국-중국 경쟁이 인공지능의 미래를 어떻게 형성할 수 있는가
https://salajobrazovanje.co.rs/ko/news_en/ai-%EA%B2%BD%EC%9F%81-%EB%AF%B8%EA%B5%AD-%EC%A4%91%EA%B5%AD-%EA%B2%BD%EC%9F%81%EC%9D%B4-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D%98-%EB%AF%B8%EB%9E%98%EB%A5%BC-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%ED%98%95/103262/
美 `딥시크 쇼크`에 칩 잠그고 차단…중국은 “활용에서 앞선다”
https://n.news.naver.com/mnews/article/029/0002948920
직장인을 위한 글쓰기 혁명, 이 AI가 다 해줍니다. ❄️❄️❄️❄️ : 공개 무료 GPTs 메뉴 - by GPTsKOREA 지피티스코리아
https://gptskorea.com/LoginMember/?idx=161720163&bmode=view
OpenAI's Deep Research has more fact-finding stamina than you, but it's still wrong half the time
https://www.zdnet.com/article/openais-deep-research-has-more-fact-finding-stamina-than-you-but-its-still-wrong-half-the-time/
中 AI 스타트업 딥시크, 美 정보 빼돌렸나…워싱턴 '국가안보 위협' 경고 - TokenPost
https://www.tokenpost.kr/news/ai/238841
오픈AI o3ㆍo4-mini, 인간 사고를 복제하는 ‘실행형 AI’ 전면 출격 - 아웃소싱타임스
http://www.outsourcing.co.kr/news/articleView.html?idxno=101706
딥시크 돌풍 비결은…"더 큰 AI보다는 더 오래 생각하는 AI"
https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002370985
챗GPT 완전 비교
https://buizgptwithfutureboy.tistory.com/281
오픈AI, 가장 똑똑하고 유능한 모델 ‘o3’와 ‘o4-미니’ 공개…"더 인간 친화적이며, 더 강력한 AI 예고"
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34641
더 똑똑해진 챗GPT o3와 o4-mini 공개 , 기존 모델과 차이는?
https://muzbox.tistory.com/483570
칼럼 | AI ‘Judgment Day’가 오려면…
https://www.cio.com/article/3962178/%ec%b9%bc%eb%9f%bc-ai-judgment-day%ea%b0%80-%ec%98%a4%eb%a0%a4%eb%a9%b4.html
‘챗GPT·그록’ 지나치게 ‘깨어있는’ AI 챗봇 테스트 결과는? - 테크42
https://www.tech42.co.kr/%EC%B1%97gpt%C2%B7%EA%B7%B8%EB%A1%9D-%EC%A7%80%EB%82%98%EC%B9%98%EA%B2%8C-%EA%B9%A8%EC%96%B4%EC%9E%88%EB%8A%94-ai-%EC%B1%97%EB%B4%87-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8/
‘챗GPT·그록’ 지나치게 ‘깨어있는’ AI 챗봇 테스트 결과는?
https://m.news.zum.com/articles/97647552
GPT-4.1는 GPT-4o의 반값...오픈AI, 가격 경쟁 시작하나 < 뉴스 브리핑 < 포커스 < 기사본문 - AI타임스
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=169669
DeepSeek vs. OpenAI: Comparing the New AI Titans - Medium
https://medium.com/@marketing_30607/deepseek-vs-openai-comparing-the-new-ai-titans-92569d1370fc
How law firms can adapt marketing content to attract more clients via AI search – WPXI
https://www.wpxi.com/news/how-law-firms-can-adapt-marketing-content-attract-more-clients-via-ai-search/RCP32KKWDVLHDMSUBDTKTFEOJA/
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https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=18469
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