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이 글은 DeepSeek의 핵심 기술 오픈소싱 배경과 그 독특한 조직 구조를 분석합니다. 높은 매출총이익 달성은 팀 간의 협력적 접근 방식 덕분이며, 모델 개발 과정에서 전략적인 후퇴가 다음 진화에 필수적임을 강조하는 논평입니다.
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원문 바로가기@zartbotF의 새 글입니다.
이 글은 DeepSeek이 많은 논란을 일으킨 "돈 찍어내는 기계"를 오픈소싱한 것에 대한 에세이입니다. Zartbot은 DeepSeek의 독특한 조직 구조가 80%의 매출총이익(gross margin)을 달성할 수 있게 한 요인이라고 주장합니다.
예를 들어 다른 연구소들에서는 각 팀이 자체 KPI를 가지고 있어 타협할 여지가 거의 없습니다. 인프라 엔지니어가 KV 캐시(KV cache)를 더 압축하는 것을 제안하더라도, 모델 성능에 악영향을 미치면 알고리즘 팀으로부터 필연적으로 반대에 부딪힐 것입니다.
하지만 이 글에서 가장 흥미로운 점은 한 단계 더 나아갑니다. 알고리즘 팀이 더 큰 KV 캐시 압축을 가능하게 하는 새로운 아키텍처로 실험하는 데 동의하더라도, 그 실험이 선도적인 모델을 만들어내지 못할 수도 있다는 것입니다.
우리는 V4에서 이를 목격했습니다. DeepSeek V4 Pro가 출시되어 GLM 5.3 및 Kimi K3에 뒤처지자, 모두들 DeepSeek이 전성기를 지났다고 말하기 시작했습니다. 하지만 Zartbot은 이것이 두 걸음을 내딛기 위한 한 걸음의 후퇴였으며, 그 작업이 CSA2를 통한 4.1 Flash의 이후 진화에 주요한 역할을 했다고 주장합니다.
짧지만 흥미로운 글입니다. 모두가 읽어보시길 권장합니다.