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2025년 1월 말 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 LLM(Large Language Model) 패러다임에 혁신적인 변화를 갖고 와서 미국을 비롯한 전세계적으로 큰 화두가 되었어요. 엔비디아의 저사양 AI H800 칩으로 저비용 고성능 AI 모델을 개발하며 글로벌 AI 시장에 큰 충격을 주었는데요. 이로 인해 전세계 증시 시장은 DeepSeek 발표에 매우 민감하게 반응하면서 엔비디아 등 기술주 중심으로 매우 큰 변동성을 보였어요. 딥시크 AI 모델 R1의 특징과 성공 요인을 확인하고, 향후 시장에 미치는 영향과 전망을 분석해 볼께요. 목차 딥시크 스타트업? 딥시크 AI 모델 R1의 특징 딥시크의 혁신적인 접근 방식 딥시크의 등장으로 인한 시장 반응 딥시크의 성공 요인 맺음말  1. 딥시크(DeepSeek) 스타트업? 딥시크(DeepSeek)는 2023년 5월 중국 항저우에서 설립된 AI 스타트업으로, 창업자는 1985년생 량원펑이에요. 그는 저장대학교에서 머신 비전을 전공한 후, 헤지펀드 하이플라이어를 설립해 AI를 활용한 금융 거래에 성공한 경험이 있다고 해요. 아무도 이 기업의 성공을 확신하지 못해서 투자를 받지 못해서 자체 헤지펀드인 하이플라이어로 부터만 투자를 받아서 개발 진행을 했다고 하네요. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 딥시크를 창립하며 AI 시장에 혁신을 가져오고 있어요. 2. 딥시크 AI 모델 R1의 특징 딥시크가 개발한 AI 모델 'R1'은 저비용으로도 고성능을 발휘하는 것이 특징이죠. 특히 챗봇 성능 평가 플랫폼 '챗봇 아레나'에서 세계 10위권에 진입하며, 구글 제미나이(Gemini)와 일론 머스크의 엑스AI(xAI)의 그록(Grok) 등을 앞질렀어요. 일반적으로 고사양 AI칩을 통해 고성능 기능이 작동하죠. 미국은 중국 견제를 위해 AI 칩 판매를 제한하고 있었서 딥시크는 고성능 AI 칩을 사용할 수 없었어요. 어쩔 수 없이 엔비디아의 저사양 H800칩을 사용하였지만 딥시크는 성능이 매우...

미국 트럼프 대통령이 취임한 이후 미국 SEC의 규제 완화에 대한 기대감이 매우 커지고 있죠. 가상자산 시장에 미치는 영향과 가상자산 2.0 시대의 변화에 대해 알아볼께요. 그리고, 투자자 신뢰 회복, 기업 활성화 및 시장의 미래 전망까지, 규제 변화가 가져올 새로운 기회들을 쉽게 설명할께요. 목차 가상자산 2.0 시대란? 미 SEC의 규제 완화 규제 완화가 가져올 변화 미래의 가상자산 시장 전망 ✨ 마무리 1. 가상자산 2.0 시대란?  "가상자산 2.0 시대"란 기존의 가상자산 시장에 더 많은 규제와 안정성이 도입되어, 더욱 발전된 환경에서 새로운 혁신을 가능하게 하는 시대를 의미해요. 기존의 시장은 가격 변동성, 불법 거래, 규제 부족 등 여러 문제점들이 있었죠. 그러나 이제는 규제와 기술적 진보가 결합되어 가상자산 시장이 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 방향으로 나아가고 있어요. 2. 미 SEC의 규제 완화  2025년 1월 21일 미국 증권거래위원회(SEC)가 가상자산에 대한 규제를 완화하기로 발표했어요. 이 변화는 가상자산 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되며, 투자자들에게는 중요한 신호를 보내고 있어요. 2.1. SEC의 규제 변화  SEC는 그동안 가상자산에 대해 엄격한 규제를 펼쳐왔어요. 그러나 최근 들어 규제 완화의 움직임이 보이고 있는데, 이는 가상자산 시장의 성장을 촉진하고, 시장 참여를 유도하려는 의도가 담겨 있어요. 규제 완화는 주로 상장, 투자 및 거래에 대한 규제 기준을 완화하는 형태로 나타날 거예요. 2.2. 미 SEC 규제 완화의 배경 트럼프 대통령 취임 이후 미국 정부와 SEC는 가상자산 시장이 빠르게 성장하고 있다는 점을 인식하고, 그 성장 잠재력을 극대화하려고 하고 있어요. 특히 디지털 자산의 국제적인 경쟁력을 고려하면서도 시장의 안정성을 확보할 필요성도 강조되고 있어요. 규제 완화는 그간 미진했던 시장 투명성 확보와 투자자 보호를 동시에 고려한 변화로 볼 수 있어요. 3. 규제 완화가 가져올 변...

 AI 기반 이미지 생성 도구는 텍스트나 이미지를 입력받아 창의적이고 고유한 이미지를 생성하는 기술을 제공해요. DALL·E 2, MidJourney, KLing, Runway ML, Ideagram, Sora 등 다양한 도구들은 사용자가 원하는 스타일과 주제에 맞춰 쉽게 고품질 이미지를 만들어낼 수 있게 도와줘요. 이들 도구를 활용하면 예술적 비주얼, 광고 콘텐츠, 디자인 작업 등을 더 효율적으로 생산할 수 있어요. AI 이미지 생성의 최신 트렌드와 사용법을 알아보세요! 목차 이미지 생성 AI란? 6가지 주요 이미지 생성 도구 이 도구들이 유용한 이유 Q&A 마무리 1. 이미지 생성 AI란? 이미지 생성 AI는 텍스트 또는 이미지를 입력으로 받아, 그에 맞는 이미지를 생성하는 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 AI는 주로 딥러닝 기술을 사용하여, 대량의 이미지 데이터를 학습하고, 학습된 패턴을 바탕으로 새로운 이미지를 생성하죠. 텍스트 기반 이미지 생성 모델은 사용자가 제공한 문장이나 설명을 바탕으로 그림을 그리거나, 특정 스타일로 이미지를 변환하는 데 특화되어 있어요. 이미지 생성 AI는 예술적인 작업을 돕거나, 광고 및 마케팅 콘텐츠를 생성하는 데 유용하게 사용될 수 있으며, 사용자 맞춤형 디자인 작업을 자동화하는 데에도 도움을 주죠. 다양한 창작 작업에서 시간을 절약하고, 실험적인 스타일이나 색감을 시도할 수 있는 기회를 제공하니까 꼭 아래 툴은 1-2개는 사용할 수 있도록 하세요.  2. 6가지 주요 이미지 생성 도구 설명을 자세히 하면 너무 길어질 수 있어서 이번 시간에는 간단히 개념 정도만 알아보고, 각 항목 별로 별도 설명드릴께요 DALL·E 3 (달리 3) OpenAI에서 개발한 DALL·E 3는 텍스트 설명(상세 프롬프트 작성을 통해서)을 바탕으로 이미지를 생성하는 도구예요. 창의적이고 다양한 스타일의 이미지를 쉽게 만들 수 있어, 예술적이고 독특한 결과물을 원하는 사용자에게 적합해요. 고해상도의 이미지를 생성할 수 ...

 요즘 많은 사람들이 생성형 AI에 대해 궁금해하고 있어요. ChatGPT 같은 AI가 어떻게 자연스럽게 글을 쓰고, 그림을 그리고, 음악까지 만드는지 신기하지 않나요? 오늘은 생성형 AI가 어떻게 작동하는지 쉽게 풀어서 설명해볼게요! 목차 생성형 AI란? 생성형 AI의 작동 원리 생성형 AI가 잘하는 일 앞으로의 전망 ✨ 마무리 1. 생성형 AI란? 생성형 AI(Generative AI)는 말 그대로 "새로운 것을 만들어내는" AI예요. 기존의 AI는 주어진 데이터를 분석하거나, 특정한 정답을 찾아주는 역할을 했어요. 하지만 생성형 AI는 스스로 새로운 글, 이미지, 음성 등을 만들어낼 수 있어요. 여기서 스스로 새롭게 만들어 낸다는 의미는 학습을 통해 추론을 할 수 있다는 뜻이에요. 이것이 정말 굉장한 일을 만들어 내는 시작을 의미하고 있죠. 대표적인 생성형 AI 예는 ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion 같은 것들이 있죠. 2. 생성형 AI의 작동 원리  앞서 말씀드린 바와 같이 학습이 핵심이고, 이런 학습하는 생성형 AI는 기본적으로 딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용해요. 특히 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model) 또는 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network) 같은 기술이 핵심이죠. 📌 1) 대규모 언어 모델(LLM)  ChatGPT 같은 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해요. 간단히 말하면 엄청나게 많은 데이터를 학습해서 다음에 올 단어를 예측하는 방식 이에요. 대규모 언어 모델은 언어 기반이기에 텍스트 활용해서 다양한 분야에 적용되고 있죠.  예를 들어, 우리가 "오늘 날씨가"라고 말하면 AI는 다음에 올 단어가 "맑아요", "흐려요", "춥네요" 같은 단어일 가능성이 높다는 걸 알아요. 이런 식으로 한 글자, 한 단어씩 이어가며 자연스러운...

이더리움 롤업(Rollup)은 이더리움 네트워크의 확장성을 해결하기 위해 설계된 Layer 2 솔루션으로, 트랜잭션 처리 속도를 높이고 수수료를 낮추는 데 중점을 둔 기술이에요. 이 글에서는 이더리움 롤업의 작동 원리, 장단점, 주요 프로젝트(Optimism, zkSync, Arbitrum 등)를 다루며, 블록체인 확장성 문제를 어떻게 해결하는지 살펴볼께요. 📚 목차 이더리움 롤업이란? 롤업의 작동 원리 이더리움 롤업의 유형 롤업의 장점과 단점 이더리움 롤업 관련 주요 프로젝트 Q&A: 롤업에 대한 자주 묻는 질문 결론: 롤업으로 바라보는 이더리움의 미래 1. 이더리움 롤업이란?  이더리움 롤업 은 이더리움의 확장성 문제를 해결 하기 위해 고안된 레이어 2 솔루션 이에요. 롤업은 간단한 아이디어로 시작했어요. 이더리움 메인넷(Layer 1) 외부에서 트랜잭션을 처리한 후, 최종 결과만 메인넷에 기록하는거죠. 이를 통해 네트워크 부담을 줄이고 거래 속도와 비용 효율성을 크게 개선하는 것이죠.  롤업의 핵심 목표 는 아래와 같아요. 확장성 향상 : 초당 더 많은 트랜잭션 처리. 가스비 절감 : 네트워크 혼잡을 줄여 사용자 비용 감소 보안 유지 : 이더리움 메인넷의 보안성을 활용. 이더리움 롤업은  거래 결과가 정확하다는 가정하고 메인넷에 기록하는 옵티미스틱 롤업 및 암호학적 증명(ZK-SNARK)을 사용해 트랜잭션이 유효함을 증명하는 "영지식 롤업(Zero-Knowledge Rollup)"이 있어요. 그런데 중앙화된 시퀀서에 대한 의존 등 우려가 남아 있어서, 베이스드 롤업( based rollups )이 등장해서 이더리움 생태계에 가치를 높여주고 있죠. 세부적으로 들어가면 복잡하니까 추후에 설명드리도록 하고, 여기서는 개념을 먼저 이해하시면 될 듯해요. 2. 이더리움 롤업의 작동 원리  롤업 개념을 위에서 설명드린바와 같이, 모든 데이터를 네트워크에 올릴 필요가 없고 처음 맨 위의 한 개의 롤업 컨트랙트 를 변...

 이더리움 샤딩(Sharding)은 블록체인의 확장성을 획기적으로 개선하기 위한 기술로, 더 많은 트랜잭션을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었어요. 이 글에서는 샤딩의 개념, 작동 원리, 장점과 도전 과제, 그리고 이더리움 2.0에서 샤딩이 어떻게 적용되는지를 살펴볼게요. 📚 목차 이더리움 샤딩이란? 샤딩의 작동 원리 샤딩의 장점 샤딩의 문제점 Q&A: 이더리움 샤딩에 대한 궁금증 결론: 블록체인의 미래를 여는 샤딩 1. 이더리움 샤딩이란?  샤딩(Sharding)은 블록체인을 여러 개의 "샤드(Shard)"로 나눠 병렬로 데이터를 처리하는 기술이에요. 기존의 이더리움 네트워크는 모든 트랜잭션을 하나의 블록체인에서 처리했지만, 샤딩을 통해 트랜잭션을 분산시켜 처리 속도와 효율성을 대폭 개선할 수 있어요. 여기서 샤딩이 주목받는 이유는 L1 블록체인에서 거의 무한한 확장성을 제공해 준다는 점이에요. 물론 여기서 탈중앙화라는 기본 틀을 유지하면서요. 다시 쉽게 정리하면, 여러 개의 체인(샤드)으로 분할한 다음, 노드들을 샤드 당 한 그룹씩 배분하여 검증하고 저장하죠. 이럴 경우 한 번에 처리하는 것보다 분할된 부분별로 처리하기 때문에 네트워크 부담이 줄어들고, 효율이 증대되고요. 샤드란? 샤드는 독립적으로 데이터를 처리하는 소규모 데이터베이스라고 볼 수 있어요. 예를 들어, 트랜잭션을 각각의 샤드에 분산시키면 네트워크 전체의 부담이 줄어들어요. 2. 샤딩의 작동 원리  샤딩은 데이터를 네트워크 전체에 분산시키고, 각 샤드가 개별적으로 트랜잭션을 처리하는 방식으로 작동해요. 데이터 분할       네트워크는 데이터를 여러 샤드로 분할하고, 각 샤드가 독립적으로 데이터를 관리해요. 병렬 처리       여러 샤드가 동시에 트랜잭션을 처리하므로 네트워크의 처리 속도가 크게 향상돼요. 크로스 샤드 통신        샤드 ...

블록체인은 단순한 암호화폐 거래를 넘어서 스마트 계약, 디파이, NFT 등 다양한 응용으로 발전하고 있어요. 이러한 발전은 레이어 구조 라는 개념을 통해 가능해졌죠. 이 글에서는 블록체인 레이어의 개념과 레이어 0, 1, 2, 3의 특징, 그리고 각각의 장단점을 중심으로 블록체인의 미래를 탐구해볼께요. 📚 목차 블록체인 레이어(Layer)란? 레이어 0: 블록체인의 근간 레이어 1: 기본 프로토콜 레이어 2: 확장 솔루션 레이어 3: 애플리케이션 레이어 블록체인 레이어 성능 향상 및 확장성 Q&A 결론 1. 블록체인 레이어(Layer)란?  블록체인에서 "레이어(Layer)"는 블록체인의 구성 요소를 체계적으로 나누어 설명하기 위해 사용되는 개념 구조예요. 이는 네트워크의 확장성, 성능 향상, 비용 절감 등 다양한 문제를 해결하기 위해 만들어졌어요. 블록체인이 여러 층(Layer)으로 나눠어, 각 층마다 특정 역할을 하죠.  블록체인 레이어의 주요 역할 계층별 전문화 : 각 레이어가 특정 역할을 담당하여 효율성을 극대화해요. 확장성 지원 : 네트워크 과부하를 방지하고 트랜잭션 처리 속도를 향상시켜요. 기능 통합 : 상호 운용성과 새로운 기능 추가를 가능케 하죠. 2. 레이어 0: 블록체인의 근간  레이어 0는 블록체인의 네트워크 인프라 를 의미해요. 이는 여러 블록체인을 연결하고 상호 운용성을 높이는 역할을 하죠. 여기서 알아야 것은 메이저인 이더리움 기반에서는 사용하지 않아요. 폴카닷, 아발란체, 코스모스 등에서 제시하는 개념이죠. 그렇기 때문에 Layer 0 이 있어야 Layer 1,2,3가 만들어지는 것이 아니예요. 다시 말해, 없어도 된다는 것이죠. 폴카닷, 아발란체, 코스모스 등에서 밀어주는 솔루션 정도로 이해하면 되요. 레이어 0의 주요 기능 네트워크 인터페이스 : 블록체인의 통신 구조를 제공. 상호 운용성 : 서로 다른 블록체인이 데이터를 공유하고 교환할 수 있도록 지원. 예시 : 폴카닷(Polkadot)과 코스모...