기술혁신의경제학 2025년 1학기 방송통신대 중간과제물)읽기 자료(Thompson, 2025)를 읽고 다음 질문에 대해 답하시오. 딥식엠오이(DeepSeekMoE)와 V3 모델의 특징으로 가장 적절한 것은 등

소개글

기술혁신의경제학 2025년 1학기 방송통신대 중간과제물)읽기 자료(Thompson, 2025)를 읽고 다음 질문에 대해 답하시오. 딥식엠오이(DeepSeekMoE)와 V3 모델의 특징으로 가장 적절한 것은 등에 대한 보고서 자료입니다.

목차

읽기 자료(Thompson, 2025)를 읽고, 다음 질문에 대해 답하시오. “. . . 가장 적절한 것은?”
으로 끝나는 질문의 답은 하나, “. . . 모두 고르시오”로 끝나는 질문의 답은 복수이며, 그 수는
공개하지 않음. 복수 정답을 택하는 문제의 경우, 부분 점수 없이, 모든 정답을 기입한 경우에만
점수를 부여. 문제와 보기에 다른 의견이 있다면 그 이유를 쓰기 바람. 평가에 참고할 수 있음.
이외의 경우 이유를 쓸 필요가 없으며 평가 대상도 아님.

1. 딥식엠오이(DeepSeekMoE)와 V3 모델의 특징으로 가장 적절한 것은?

2. 읽기 자료에서 설명하는 ‘증류(distillation)’의 특징으로 가장 적절한 것은?

이하 생략

본문내용

하기 어려워진다. 개발자들은 DeepSeek의 프레임워크를 깊이 이해하고 활용하는 과정에서 특정한 기술 스택에 익숙해지고, 기업들은 DeepSeek의 AI를 기반으로 한 맞춤형 솔루션을 구축함으로써 다른 플랫폼으로의 전환이 비효율적으로 느껴지게 된다. 이는 자연스럽게 DeepSeek의 기술을 지속적으로 선택하게 만들며, 기업과 개발자들이 생태계에 고착되는 효과를 불러온다.
이러한 과정을 통해 DeepSeek은 단순히 AI 모델을 개방하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 개발자와 기업들이 자발적으로 참여하고 기여하는 자생적인 혁신 생태계를 형성한다. 개발자들은 오픈소스 모델을 개선하며 지속적인 성능 향상을 이루고, 기업들은 이를 다양한 산업에 적용하면서 AI의 활용 범위를 넓힌다. DeepSeek은 외부의 혁신을 직접 투자하지 않고도 적극적으로 활용할 수 있으며, 동시에 AI 생태계 내에서 중심적인 역할을 계속 유지할 수 있는 이점을 얻는다. 이러한 접근 방식은 단순한 기술 공개가 아니라 AI 시장에서의 장기적인 주도권을 확보하는 전략적인 선택이며, 실제로 Google의 TensorFlow, Meta의 PyTorch, Red Hat의 Linux와 같은 사례에서도 볼 수 있듯이, 오픈소스가 특정 기업의 기술 표준으로 자리 잡는 데 중요한 역할을 해왔다.
따라서 DeepSeek의 AI 모델 오픈소스화는 네트워크 효과를 극대화하면서도 전환 비용을 높여 경쟁력을 공고히 하는 전략이라고 할 수 있다. AI 기술이 점점 더 개방되고 상품화되는 시대에서 단순히 독점적인 기술을 유지하는 것보다 더 많은 기업과 개발자를 자사 생태계로 끌어들이고 이를 표준으로 자리 잡게 하는 것이 장기적인 성공의 핵심이 된다. DeepSeek은 이러한 전략을 통해 AI 산업에서 확고한 경쟁 우위를 지속적으로 유지할 수 있을 것으로 확신하는 것이다.
12. 읽기 자료에서는 ‘증류’를 활용해 기업이 자신의 모델을 기반으로 새로운 모델을 만들 수 있지만, 다른 기업이 ‘증류’를 통해 “이들의 투자에 무임승차”하는 것이라고 설명했다. 우리는 이미 누적적 혁신에 대해 학습했다(동영상 강의 / 강의안(Ver. 3.2) 5장). 처음의 혁신(선행 혁신)과 이어지는 혁신(후행 혁신) 사이의 이러한 관계를 토대로 모델 증류를 둘러싼 기업 간의 갈등을 설명하시오. 그리고 증류 기술의 확산이 기술 발전에 미치는 긍정적 효과와 선행 혁신 기업의 이익이 상충할 수 있는 이유를 설명하시오. 마지막으로 이러한 상충 관계를 해결하기 위한 정책적 시사점을 제시하시오.
모델 증류를 둘러싼 갈등은 초기 혁신을 주도한 기업과 이를 활용하여 새로운 모델을 개발하는 후발 혁신 기업 간의 이해관계 충돌에서 비롯된다. 누적 혁신의 개념에서 볼 때, 후발 혁신 기업들은 기존의 혁신을 기반으로 새로운 기술을 발전시키지만, 이는 동시에 원천 기술을 개발한 기업들에게 불공정한 부담을 안길 수 있다. 특히 AI 모델의 경우, 선도 기업들은 막대한 연구 개발 비용을 들여 고성능 모델을 구축하는 반면, 후발 기업들은 증류 기술을 활용하여 상대적으로 적은 비용으로 유사한 성능의 모델을 만들 수 있다. 이러한 상황은 초기 혁신 기업 입장에서 무임승차 문제를 야기하며, 장기적으로 연구 개발 투자에 대한 유인을 약화시키는 결과를 초래할 가능성이 있다.
그러나 증류 기술의 확산은 AI 기술 발전에 있어 분명한 긍정적인 효과를 가져온다. 증류를 통해 더 많은 기업과 연구 기관이 고급 AI 기술을 사용할 수 있게 되면서 AI의 보급이 가속화되고, 다양한 산업에서 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 기회가 증가한다. 또한 증류된 모델들은 계산 비용이 적게 들고 실행이 용이하므로 연산 효율성이 높아지며, 이는 전력 소비 감소와 같은 환경적 이점도 함께 가져올 수 있다. 다만, AI 증류가 지나치게 자유롭게 이루어져 원천 기술 개발 기업들이 정당한 보상을 받지 못한다면, 기업들은 AI 연구 개발에 대한 투자를 줄이게 되고, 이는 결국 장기적인 기술 발전 속도를 둔화시키는 결과를 초래할 수 있다.
이러한 갈등을 해결하기 위해서는 증류 기술의 개방성을 유지하면서도 원천 기술 보유 기업들이 연구 개발에 대한 보상을 받을 수 있는 정책적 균형이 필요하다. 예를 들면 다음과 같은 방법을 생각해 볼 수 있을 것이다.
먼저 AI 증류의 공정 이용을 규제하는 방안을 고려할 수 있다. 증류 기술을 이용하여 AI 모델을 개발하는 기업들이 원천 모델 개발 기업에 일정 부분 기여하도록 규정하는 방식이 필요하며, 이는 특허 라이선스 또는 오픈소스 협약과 유사한 형태로 적용될 수 있다. 두 번째로, AI 모델에 대한 계층화된 접근 방식을 도입하는 것도 하나의 방법이다. 예를 들어, 선도 기업들이 기본적인 AI 모델을 무료로 제공하되, 보다 고성능 모델은 유료 라이선스 형태로 운영할 수 있도록 유도함으로써 후발 기업들에게 실험과 혁신의 기회를 제공하면서도 원천 개발자들의 수익성을 보호할 수 있다.
그리고 개방형 혁신을 촉진하면서도 기업의 기술 보호를 병행하는 방식이 필요하다. 정부나 업계 협의체가 공동으로 AI 연구를 지원하는 펀딩이나 협력 프로그램을 운영하면, 개별 기업이 독점적으로 기술을 보유하기보다는 공동 연구를 통해 보다 지속가능한 AI 생태계를 조성할 수 있다. 끝으로 AI 혁신에 대한 특허 보호를 강화하는 방안을 고려할 수도 있다. 일정 기간 동안 원천 기술을 보호하는 정책을 도입하여 AI 모델의 핵심 요소가 무분별하게 복제되지 않도록 하되, 동시에 이러한 보호 조치가 지나친 독점으로 이어지지 않도록 신중하게 설계할 필요가 있다.
지금까지 설명한 것처럼, 모델 증류를 둘러싼 갈등은 AI 기술 발전을 가속화하는 긍정적인 효과와 선도 기업들의 투자 유인을 약화시키는 부정적인 영향을 동시에 포함하고 있다. 따라서 AI 기술의 개방성과 지속 가능한 혁신을 모두 보장하기 위해서는 공정한 보상 체계를 마련하고, 기업 간 협력을 촉진하는 정책적 접근이 필수적이다. 이러한 균형 있는 조치를 통해 AI 산업은 보다 지속 가능하고 혁신적인 방향으로 성장할 수 있을 것이다.
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