새로운 소식! DeepSeek OCR, 중국의 조용한 승리: 오픈소스 AI가 미국의 칩 시장 지배력을 어떻게 약화시키는가
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게시일: 2025년 11월 9일 / 업데이트일: 2025년 11월 9일 – 저자: Konrad Wolfenstein
새로운 소식! DeepSeek OCR, 중국의 조용한 승리: 오픈소스 AI가 미국의 칩 시장 지배력을 어떻게 약화시키는가 – 이미지: Xpert.Digital
값비싼 AI의 종말? 이 AI는 텍스트를 읽는 대신 이미지를 분석합니다. 따라서 효율성이 10배 더 높아집니다.
간단한 트릭으로 컴퓨팅 비용을 90%까지 절감할 수 있는 방법 – ChatGPT의 아킬레스건: 새로운 OCR 기술이 AI 경제의 규칙을 다시 쓰는 이유
오랫동안 인공지능 세계는 '더 클수록 좋다'는 간단한 법칙을 따르는 듯했습니다. OpenAI, Google, Anthropic과 같은 거대 기술 기업들은 거대한 데이터 센터에 수십억 달러를 투자하며 더욱 광범위한 맥락적 창을 갖춘 더 큰 규모의 언어 모델을 개발하기 위한 군비 경쟁에 뛰어들었습니다. 그러나 이러한 인상적인 시연 뒤에는 근본적인 경제적 약점, 즉 2차 확장(quadratic scaling)이 존재합니다. 모델이 처리해야 하는 텍스트 길이가 두 배로 늘어날 때마다 컴퓨팅 비용이 기하급수적으로 증가하여 수많은 유망한 애플리케이션이 사실상 비경제적으로 변하게 됩니다.
바로 이러한 경제적 장벽에서, 이제 단순히 개선을 의미할 뿐만 아니라 기존 패러다임에 대한 근본적인 대안을 제시하는 기술이 등장했습니다. 바로 DeepSeek-OCR입니다. 텍스트를 긴 토큰 체인으로 분해하는 대신, 이 시스템은 근본적으로 다른 접근 방식을 추구합니다. 텍스트를 이미지로 변환하고 정보를 시각적으로 처리하는 것입니다. 겉보기에 간단해 보이는 이 기술은 AI 인프라의 기반을 뒤흔드는 경제적 댐 붕괴로 이어집니다.
DeepSeek OCR은 값비싼 연산 단계를 10~20배까지 줄여주는 시각적 압축과 고효율 전문가 혼합(MoE) 아키텍처의 지능적인 조합을 통해 기존의 비용 함정을 극복합니다. 그 결과, 문서 처리 비용을 최대 90%까지 절감하여 효율성을 크게 향상시킬 뿐만 아니라, 광범위한 영향을 미치는 패러다임의 전환을 가져옵니다. 본 논문에서는 이러한 혁신이 문서 처리 시장에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라 기존 AI 공급업체의 비즈니스 모델에 도전하고, 하드웨어 우위의 전략적 중요성을 재정의하며, 오픈소스 접근 방식을 통해 기술을 광범위하게 민주화하는 방식을 분석합니다. 우리는 순수한 컴퓨팅 파워가 아닌 아키텍처 지능이 AI 경제의 규칙을 결정하는 새로운 시대의 문턱에 서 있을지도 모릅니다.
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DeepSeek OCR이 인공 지능의 기존 인프라에 근본적으로 도전하고 컴퓨터 과학 경제학의 새로운 규칙을 작성하는 이유: 컨텍스트 인식 처리의 고전적 한계
대규모 언어 모델이 상업적으로 도입된 이후 직면해 온 핵심 문제는 지능이 아니라 수학적 비효율성에 있습니다. 모든 현대 트랜스포머 아키텍처의 기반을 형성하는 어텐션 메커니즘 설계에는 근본적인 약점이 있습니다. 바로 입력 토큰의 수에 따라 처리 복잡도가 이차적으로 증가한다는 것입니다. 구체적으로, 이는 4,096개의 토큰으로 구성된 컨텍스트를 가진 언어 모델이 1,024개의 토큰으로 구성된 컨텍스트를 가진 모델보다 16배 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 한다는 것을 의미합니다. 이러한 이차적 확장은 단순한 기술적 세부 사항이 아니라, 실질적으로 실행 가능한 애플리케이션과 경제적으로 지속 불가능한 애플리케이션을 구분하는 직접적인 경제적 기준점입니다.
오랫동안 업계는 이러한 한계에 고전적인 확장 전략으로 대응해 왔습니다. 즉, 하드웨어 용량을 확장하여 더 큰 컨텍스트 윈도우를 확보하는 것이었습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 컨텍스트 윈도우를 200만 개 이상의 토큰으로 확장하는 LongRoPE를 개발했고, 구글의 Gemini 1.5는 100만 개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 그러나 실제 사례는 이러한 접근 방식이 허황된 것임을 분명히 보여줍니다. 긴 텍스트를 처리할 수 있는 기술적 역량은 향상되었지만, 프로덕션 환경에서 이러한 기술의 도입은 정체되어 왔습니다. 이러한 시나리오의 비용 구조가 수익성이 없기 때문입니다. 데이터 센터와 클라우드 제공업체의 운영 현실은 컨텍스트 길이가 두 배로 늘어날 때마다 비용이 기하급수적으로 증가한다는 것입니다.
이러한 경제적 딜레마는 앞서 언급한 이차 복잡도 때문에 기하급수적으로 증가합니다. 10만 개의 토큰으로 구성된 텍스트를 처리하는 모델은 1만 개의 토큰을 처리하는 모델보다 10배가 아니라 100배 더 많은 계산량을 필요로 합니다. GPU당 초당 토큰 수로 측정되는 처리량이 수익성의 핵심 지표인 산업 환경에서는 현재의 토큰화 패러다임을 사용하여 긴 문서를 경제적으로 처리할 수 없습니다.
대부분의 LLM 제공업체의 비즈니스 모델은 이러한 토큰의 수익화를 중심으로 구축됩니다. OpenAI, Anthropic 및 기타 기존 제공업체는 입력 및 출력 토큰을 기반으로 가격을 산정합니다. 100페이지 분량의 일반적인 비즈니스 문서는 5천에서 1만 개의 토큰으로 빠르게 변환될 수 있습니다. 기업이 이러한 문서를 매일 수백 건 처리한다면 연간 청구액은 6자리 또는 7자리에 달할 정도로 빠르게 누적됩니다. RAG(Retrieval Augmented Generation) 환경에서 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 이러한 비용의 제약으로 인해 구현되지 않았거나 기존 OCR 또는 규칙 기반 시스템과 같은 더 비용 효율적인 대안으로 전환했습니다.
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시각 압축의 메커니즘
DeepSeek-OCR은 이 문제에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 제시합니다. 기존 토큰 패러다임의 틀에서 벗어나 문자 그대로 그 틀을 우회하는 방식입니다. 이 시스템은 간단하면서도 근본적으로 효과적인 원리에 따라 작동합니다. 텍스트를 개별 토큰으로 분해하는 대신, 텍스트를 먼저 이미지로 렌더링한 후 시각적 매체로 처리합니다. 이는 단순한 기술적 변형이 아니라 입력 프로세스 자체의 개념적 재설계입니다.
핵심 체계는 여러 단계의 연속적인 처리 단계로 구성됩니다. 고해상도 문서 페이지는 먼저 레이아웃, 그래픽, 표, 그리고 원본 타이포그래피를 포함한 모든 시각 정보를 보존하면서 이미지로 변환됩니다. 이러한 그림 형식에서, 예를 들어 1024×1024 픽셀 형식의 단일 페이지는 이론적으로 1,000개에서 2만 개의 토큰으로 구성된 텍스트와 동일할 수 있습니다. 표, 여러 열로 구성된 레이아웃, 그리고 복잡한 시각적 구조가 있는 페이지는 이 정도의 정보를 담을 수 있기 때문입니다.
시스템의 첫 번째 처리 구성 요소인 DeepEncoder는 고전적인 시각 변환기 설계가 아닌 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. Segment Anything Model(모든 것을 분할하는 모델)에 기반한 국소 인식 모듈은 윈도우 집중(windowed attention) 방식으로 이미지를 스캔합니다. 즉, 시스템은 전체 이미지가 아닌 작고 겹치는 영역에 집중합니다. 이 전략은 고전적인 이차 복잡도 함정을 피하기 때문에 매우 중요합니다. 각 픽셀이나 시각적 특징이 다른 모든 픽셀에 주의를 기울이는 대신, 시스템은 8분의 1-8분의 1 또는 14분의 1-14분의 1 픽셀 영역과 같은 국소적인 윈도우 내에서 작동합니다.
기술적으로 혁신적인 단계는 그 다음입니다. 2층 합성곱 다운샘플러가 시각적 토큰의 수를 16배로 줄입니다. 즉, 로컬 모듈의 원래 4,960개 시각적 패치 토큰이 단 256개의 시각적 토큰으로 압축됩니다. 이는 놀라울 정도로 효과적인 압축이지만, 진정으로 중요한 것은 이러한 압축이 값비싼 글로벌 어텐션 메커니즘이 적용되기 전에 이루어진다는 것입니다. 다운샘플러는 비용 효율적인 로컬 처리가 매우 압축된 표현으로 변환되는 역점을 나타내며, 여기에 더 비싸지만 이제는 실현 가능한 글로벌 어텐션이 적용됩니다.
이렇게 압축하면, 매개변수가 3억 개에 불과한 CLIP 크기의 모델은 256개의 토큰만으로 작동합니다. 즉, 글로벌 어텐션 매트릭스는 16,94개의 쌍별 어텐션 연산 대신 4,635개의 쌍별 어텐션 연산만 수행하면 됩니다. 이 처리 단계에서만 250분의 1이 감소하는 것입니다.
이러한 구조적 분할의 결과로 종단 간 압축률이 10:1에서 20:1로 향상되어, 압축률이 10:1보다 극단적이지 않다면 사실상 97%의 정확도를 달성합니다. 20:1의 극단적인 압축률에서도 정확도는 약 60%로 떨어지며, 이는 많은 애플리케이션, 특히 학습 데이터 맥락에서 허용 가능한 수준입니다.
전문가 혼합 최적화 계층
DeepSeek OCR의 두 번째 중요한 측면은 디코딩 아키텍처에 있습니다. 이 시스템은 총 30억 개의 매개변수를 갖는 DeepSeek-3B-MoE 모델을 사용하지만, 추론당 활성 매개변수는 5억 7천만 개에 불과합니다. 이는 임의적인 설계 선택이 아니라, 컨텍스트 윈도우 및 비용 문제에 대한 대응책이었습니다.
전문가 혼합 모델은 동적 전문가 선택의 원리에 따라 작동합니다. 모든 토큰을 모든 모델 매개변수를 통해 처리하는 대신, 각 토큰은 소수의 전문가 하위 집합으로 라우팅됩니다. 즉, 각 디코딩 단계에서 전체 매개변수의 일부만 활성화됩니다. DeepSeek OCR에서 이는 일반적으로 총 64명의 전문가 중 6명과 모든 토큰에 대해 활성화된 2명의 공유 전문가입니다. 이러한 희소한 활성화는 경제학에서 준선형 스케일링(sublinear scaling)으로 알려진 현상을 가능하게 합니다. 즉, 계산 비용이 모델 크기에 비례하여 증가하는 것이 아니라 훨씬 더 느리게 증가합니다.
이 아키텍처의 경제적 영향은 매우 큽니다. 30억 개의 매개변수를 가진 고밀도 변환기 모델은 각 토큰에 대해 30억 개의 매개변수를 모두 활성화합니다. 이는 막대한 메모리 대역폭과 연산 부하를 의미합니다. 그러나 동일한 30억 개의 매개변수를 가진 MoE 모델은 토큰당 5억 7천만 개의 매개변수만 활성화하는데, 이는 연산 시간 측면에서 운영 비용의 약 5분의 1에 해당합니다. 이는 전문가의 다양성으로 인해 모델 용량이 감소하는 것이 아니라 선택적으로 동원되기 때문에 품질이 저하된다는 것을 의미하지 않습니다.
산업 환경에서 이 아키텍처는 서비스 비용 구조를 근본적으로 변화시킵니다. MoE 아키텍처를 기반으로 DeepSeek-V3를 구축한 대규모 데이터 센터는 동일한 하드웨어 인프라에서 동급 품질의 고밀도 모델에 비해 4~5배 높은 처리량을 달성할 수 있습니다. 즉, 단일 A100 GPU에서 MoE 아키텍처와 결합된 광학 압축을 통해 하루에 약 900억 개의 순수 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 이전에는 이 분야에서 달성할 수 없었던 엄청난 처리량입니다.
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토큰 효율성 역설: 왜 더 저렴한 AI가 지출을 증가시키는가
문서 처리 시장의 경제적 변화
이러한 기술 혁신이 전체 문서 처리 시장에 미치는 영향은 매우 큽니다. ABBYY, Tesseract와 같은 기업과 독점 솔루션이 오랫동안 주도해 온 기존 OCR 시장은 문서의 복잡성, 정확성, 처리량에 따라 역사적으로 세분화되어 왔습니다. 표준화된 OCR 솔루션은 일반적으로 매끄러운 디지털 문서의 경우 90~95%의 정확도를 달성하지만, 수기 주석이나 오래된 정보가 포함된 스캔 문서의 경우 정확도가 50% 이하로 떨어집니다.
DeepSeek OCR은 이러한 정확도 기준을 획기적으로 뛰어넘을 뿐만 아니라 기존 OCR로는 불가능했던 기능까지 제공합니다. 바로 텍스트만 처리하는 것이 아니라 레이아웃, 표 구조, 서식, 심지어 의미 체계까지 이해하여 보존한다는 것입니다. 즉, 재무 보고서를 단순히 텍스트 문자열로 추출하는 것이 아니라 표 구조와 셀 간의 수학적 관계까지 그대로 보존합니다. 이를 통해 기존 OCR로는 불가능했던 자동화된 데이터 검증이 가능해집니다.
경제적 효과는 특히 대용량 애플리케이션에서 두드러집니다. 매일 수천 건의 송장을 처리하는 회사는 일반적으로 기존 문서 기반 데이터 추출 방식에 문서당 40센트에서 2달러 사이의 비용을 지불하는데, 이는 복잡성과 자동화 수준에 따라 달라집니다. DeepSeek OCR을 사용하면 광학 압축 기술로 전체 추론 프로세스가 매우 효율적으로 진행되어 이러한 비용을 문서당 10센트 미만으로 낮출 수 있습니다. 이는 70~90%의 비용 절감을 의미합니다.
이는 기업이 실시간으로 외부 문서를 검색하여 언어 모델에 입력하여 정확한 답변을 생성하는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 수억 단어 규모의 문서 데이터베이스에 접근하는 고객 서비스 담당자를 운영하는 기업은 기존에는 이러한 단어 중 하나 이상을 토큰화하여 매 쿼리마다 모델에 전달해야 했습니다. DeepSeek OCR을 사용하면 동일한 정보를 압축된 시각적 토큰으로 사전 압축하여 각 쿼리에 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 모든 요청에서 발생했던 방대한 중복 계산을 제거할 수 있습니다.
연구 결과는 구체적인 수치를 보여줍니다. 법률 문서를 자동으로 분석하려는 기업은 기존 워드 프로세싱을 사용할 경우 분석 건당 100달러의 비용이 예상됩니다. 시각적 압축 기능을 사용하면 이러한 비용이 건당 12~15달러로 줄어듭니다. 매일 수백 건의 사례를 처리하는 대기업의 경우, 이는 연간 수천만 달러의 비용 절감으로 이어집니다.
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토큰 효율성 역설의 모순
DeepSeek OCR과 같은 개발에서 발생하는 흥미로운 경제적 측면 중 하나는 소위 토큰 효율성 역설입니다. 표면적으로는 효율성 향상을 통한 비용 절감이 전체 비용 감소로 이어질 것으로 보입니다. 그러나 경험적 현실은 정반대 패턴을 보여줍니다. 지난 3년 동안 토큰당 비용은 천 배나 감소했지만, 기업들은 종종 총 비용이 증가했다고 보고합니다. 이는 경제학자들이 제본스 역설이라고 부르는 현상 때문입니다. 비용 감소가 사용량의 비례적 감소로 이어지지 않고, 오히려 사용량이 폭발적으로 증가하여 궁극적으로 총 비용 증가로 이어집니다.
DeepSeek OCR의 맥락에서 대조적인 현상이 발생할 수 있습니다. 이전에는 비용이 너무 많이 들어 문서 처리에 언어 모델 사용을 최소화했던 기업들이 이제는 경제적으로 실현 가능해지면서 이러한 애플리케이션을 확장하게 됩니다. 역설적으로, 이는 애플리케이션당 비용은 감소하지만, 이전에는 사용할 수 없었던 사용 사례가 실현 가능해짐에 따라 기업 내 AI 추론에 대한 전반적인 지출이 증가할 수 있음을 의미합니다.
이는 부정적인 현상이 아니라, 오히려 기업의 경제적 합리성을 반영하는 것입니다. 기업들은 한계 편익이 한계 비용을 초과하는 한 기술에 투자합니다. 비용이 너무 높으면 해당 기술은 도입되지 않습니다. 하지만 가격이 저렴해지면 대량 도입됩니다. 이것이 기술 도입의 정상적인 과정입니다.
GPU 인프라 경제에 대한 의미
또 다른 중요한 점은 이러한 시스템을 구축하는 데 필요한 GPU 인프라입니다. 광학 압축 및 전문가 혼합 아키텍처는 처리량 단위당 필요한 하드웨어 용량이 크게 감소함을 의미합니다. 이전에는 특정 처리량을 달성하기 위해 40,000개의 H100 GPU가 필요했던 데이터 센터는 10,000개 이하의 DeepSeek OCR 기반 추론 시스템만으로도 이러한 용량을 달성할 수 있습니다.
이는 순수 기술을 넘어 지정학적, 전략적 함의를 지닙니다. 첨단 반도체 수출 제한에 직면한 중국은 DeepSeek을 통해 가용 하드웨어로 더욱 효과적으로 작동하는 시스템을 개발했습니다. 이는 하드웨어 제약이 무의미해지는 것은 아니지만, 그 한계를 완화하는 데 도움이 됩니다. 2년 된 Nvidia A100 GPU 5,000개를 탑재한 중국 데이터 센터는 DeepSeek OCR 및 MoE 아키텍처를 통해 이전에는 10,000개 또는 15,000개의 최신 GPU가 필요했던 처리량을 제공할 수 있습니다.
이는 AI 인프라 경제의 전략적 균형을 변화시킵니다. 미국과 동맹국들은 최신 고성능 칩을 확보함으로써 오랫동안 AI 개발 분야에서 우위를 유지해 왔습니다. 광학 압축과 같은 새로운 효율성 향상 방식은 기존 하드웨어의 효율적인 사용을 가능하게 함으로써 이러한 우위를 약화시킬 것입니다.
AI 제공업체의 비즈니스 모델 변화
OpenAI, Google, Anthropic과 같은 기존 LLM 제공업체들은 이제 비즈니스 모델을 저해하는 과제에 직면해 있습니다. 이들은 대규모 고밀도 모델을 학습하고 배포하기 위해 하드웨어에 막대한 투자를 해왔습니다. 이러한 모델은 가치 있고 실질적인 가치를 제공합니다. 그러나 DeepSeek OCR과 같은 시스템은 이러한 투자의 수익성에 의문을 제기하고 있습니다. 자본 예산이 적은 기업이 다양한 아키텍처 접근 방식을 통해 더 효율적인 모델을 구축할 수 있다면, 더 크고 자본 집약적인 시스템의 전략적 이점은 약화됩니다.
OpenAI는 이러한 단점을 속도 향상으로 오랫동안 보완해 왔습니다. 더 나은 모델을 일찍 확보했기 때문입니다. 덕분에 독점에 가까운 수익을 얻었고, 이는 추가 투자를 정당화할 수 있었습니다. 그러나 다른 공급업체들이 어떤 측면에서 OpenAI를 따라잡고 앞지르면서 기존 업체들은 이러한 이점을 잃었습니다. 시장 점유율은 더욱 분산되었고, 토큰당 평균 이익률은 하락했습니다.
교육 인프라와 기술의 민주화
DeepSeek-OCR과 같은 시스템에서 종종 간과되는 측면 중 하나는 기술 민주화에 있어 이 시스템의 역할입니다. 이 시스템은 오픈 소스로 공개되었으며, Hugging Face에서 모델 가중치를 제공하고 GitHub에서 학습 코드를 제공합니다. 즉, 고성능 GPU 하나만 있거나 클라우드 컴퓨팅에 액세스할 수 있는 사람이라면 누구나 이 시스템을 사용하고, 이해하고, 심지어 미세 조정할 수 있습니다.
Unsloth를 이용한 실험 결과, 페르시아어 텍스트에 맞춰 미세 조정된 DeepSeek OCR이 단일 GPU에서 단 60단계의 학습만으로 문자 오류율을 88%까지 개선하는 것으로 나타났습니다. 페르시아어 OCR이 대중적인 문제이기 때문에 이는 큰 의미가 없지만, AI 인프라 혁신이 더 이상 수십억 달러 규모의 기업에만 국한되지 않음을 보여주기 때문입니다. 소규모 연구진이나 스타트업이라도 각자의 필요에 맞춰 모델을 맞춤 설정할 수 있습니다.
이는 막대한 경제적 파급 효과를 가져옵니다. 독점적인 AI 개발에 수십억 달러를 투자할 자원이 부족한 국가들은 이제 오픈소스 시스템을 활용하여 자국의 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 대국과 소국 간의 기술 역량 격차가 줄어듭니다.
한계비용의 의미와 가격 책정 전략의 미래
고전 경제학에서 가격은 장기적으로 한계 비용에 따라 결정되는데, 특히 경쟁이 존재하고 새로운 시장 진입이 가능할 때 더욱 그렇습니다. LLM 산업은 이미 이러한 패턴을 보이고 있지만, 다소 지연되기도 합니다. 기존 모델에서 토큰 추론의 한계 비용은 일반적으로 토큰 백만 개당 0.1~0.2센트입니다. 그러나 가격은 일반적으로 토큰 백만 개당 2센트에서 10센트 사이로, 상당한 이윤을 나타냅니다.
DeepSeek OCR은 이러한 추세를 가속화할 수 있습니다. 광학 압축을 통해 한계 비용이 급격히 감소하면 경쟁사들은 가격을 조정해야 할 것입니다. 이는 이익률의 급격한 하락으로 이어질 수 있으며, 궁극적으로 토큰 추론이 클라우드 스토리지처럼 준무료 또는 저가 서비스로 전락하는 소비자 환경을 초래할 수 있습니다.
이러한 변화는 기존 공급업체에게는 위협적인 요소이지만, 신규 공급업체나 효율성 중심의 공급업체에게는 유리한 요소입니다. 업계 내 대규모 통합이나 재편을 촉발할 것입니다. 규모와 모델 규모에만 의존하는 기업은 어려움을 겪을 것입니다. 효율성, 특정 사용 사례, 그리고 고객 통합에 집중하는 기업은 장기적으로 더욱 강력해질 것입니다.
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경제 수준에서의 패러다임 전환
DeepSeek OCR과 그 기반이 되는 광학 압축 혁신은 단순한 기술적 개선 그 이상을 의미합니다. 이는 AI 산업의 사고방식, 투자 방식, 그리고 혁신 방식에 있어 패러다임의 전환을 의미합니다. 순수한 스케일링에서 지능형 설계로의 전환, MoE 아키텍처 도입, 그리고 시각적 인코딩이 토큰 인코딩보다 더 효율적일 수 있다는 인식은 업계가 기술적 경계의 성숙을 고려하고 있음을 보여주는 신호입니다.
경제적으로 이는 비용 구조의 대대적인 조정, 기존 기업과 신규 기업 간의 경쟁적 위치 재분배, 그리고 다양한 AI 애플리케이션의 수익성에 대한 근본적인 재계산을 의미합니다. 이러한 변화를 이해하고 신속하게 적응하는 기업은 상당한 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 변화를 무시하고 기존 접근 방식에 집착하는 기업은 경쟁력을 상실하게 될 것입니다.
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