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딥시크는 V4 의 출시에 순자가 제자백가를 비판하는 내용을 담은 고전 非十二子의 일부를 내걸었다.

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    딥시크는 V4 의 출시에 순자가 제자백가를 비판하는 내용을 담은 고전 非十二子의 일부를 내걸었다.

    不誘於譽 명예에 이끌리지 않고 不恐於誹 비방을 두려워하지 않으며 率道而行 도를 따라 행하고 端然正己 단정하게 자신을 바로잡는다.

    (해석) https://t.co/mvw4FU56bD

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  2. 2
    바다 너머 클로드와 다리오 아모데이는 매일 ‘AI 가 일자리를 뺏을 것.’ 이라며 자신들의 AI의 성능을 과시할 때 딥시크와 량원평은 매일같이 자신들을 갈고 닦아 성능 뿐만 아니라 기술적으로도 성숙한 인공지능 모델을 내놓았다. 그리고 2천년 전의 순자를 소환해 인간의 태도를 말했다.
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  3. 3

    세상이 가장 혼탁하던 시절 무엇이 옳은 것인지 이야기한 순자의 이야기를 가지고 나와 세상에 자신들이 어떤 방향으로 나아갈지 알렸다.

    이것은 AI로 혼탁해진 세상에 내건 딥시크의 출사표. 부디 인과 예를 실천해 왕도를 걸어가길 진심으로 바란다.

    그럼 세상이 당신들을 따르리니.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 딥시크 V4 출시와 함께 순자의 '비십이자' 구절이 인용되었다는 점을 들어, 이를 기술적 성숙과 겸손함을 갖춘 출사표로 해석하셨습니다. 다만, 딥시크가 공식적으로 해당 문구를 내걸었는지에 대한 1차 자료가 부족하여 이 부분은 현재 확인이 필요합니다. 서구권 AI 기업들의 행보와 대비해 딥시크의 태도를 평가한 대목 역시 구체적인 근거보다는 작성자의 주관적 해석에 가깝습니다.

그럼에도 불구하고 기술 경쟁의 정점에서 고전의 철학을 소환해 방향성을 제시하려 했다는 관점은 흥미로운 통찰입니다. 하지만 사실관계가 불분명한 상태에서 이를 '왕도'나 '출사표'로 규정하는 것은 논리적 비약이 느껴지며, 근거가 다소 약하다고 판단됩니다. 향후 공식 발표를 통해 인용 여부가 확인된다면, 비로소 이 서사가 갖는 전략적 의미를 제대로 논할 수 있을 것입니다.

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AI 등장 초기에 가끔'프롬프트 도둑' 당해본적 있는데 이젠 냅둠. 모델이 고도화 된 이후 프롬프트엔지니어링은 의미가 퇴색되었고, 프롬거지들은 여러 턴을 꿰어 뭔가를 만들 능력 없이 발전하는 AI 에 적응하지 못하고

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  1. 1
    AI 등장 초기에 가끔’프롬프트 도둑’ 당해본적 있는데 이젠 냅둠. 모델이 고도화 된 이후 프롬프트엔지니어링은 의미가 퇴색되었고, 프롬거지들은 여러 턴을 꿰어 뭔가를 만들 능력 없이 발전하는 AI 에 적응하지 못하고 도둑질한 프롬프트에 매몰되는 ‘벌거벗은 임금님’이 되어버리기 때문에.
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  2. 2
    애초부터 마크다운으로 자신만의 싱글턴 프롬을 뽑아낼 수 있는 사람은 시스템/체계/작업의 구조가 머리속에 있는 것이기에 무얼 해도 다양하게 프롬을 만들어 낼 수 있는 반면, 남의 프롬을 구걸하러 다니는 사람들은 그걸 만들어 낼 수 있는 관점의 깊이와 넓이가 얕기 때문에 한계가 명확함.
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  3. 3
    아직도 2024년에 남이 만든 싱글턴프롬 내용만 조금 바꾸어서 작업하는 불쌍한 양반들이 너무 많고 그런 사람들을 경쟁자로 보지도 않음. 그치들이 정치질 사바사바로 더 높은데로 갈 수 있겠지만 조직에서는 무능의 한계까지 승진하기 때문에 그런 사람들이 승진하는 조직은 탈출하는 것이 답임. :)
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  4. 4

    다음 글을 보고 쓴 글입니다.

    https://t.co/QDJ7xdC7th

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 AI 모델의 고도화로 인해 단순한 프롬프트 엔지니어링의 가치가 하락했으며, 구조적 이해 없이 타인의 프롬프트를 복제하는 이들은 경쟁력이 없다고 주장합니다. 다만, '프롬프트 도둑'의 존재나 특정 집단의 무능함, 그리고 이들이 조직 내에서 승진하는 경향성 등은 개인의 경험과 주관적 판단에 기반한 내용으로, 객관적으로 검증 가능한 1차 자료가 부족하여 확인이 필요합니다.

논리적으로는 시스템의 구조를 이해하는 능력이 프롬프트 생성 능력보다 상위 개념이라는 점이 핵심이나, 이를 '벌거벗은 임금님'이나 '불쌍한 양반들'과 같은 감정적 표현으로 연결한 점은 논평의 객관성을 약화시킵니다. 특히 조직의 인사 시스템과 무능의 상관관계를 일반화하여 탈출을 권고하는 부분은 구체적인 근거가 희박한 추정의 영역에 가깝습니다. 결국 이 글은 기술적 통찰보다는 개인의 가치관이 강하게 투영된 에세이에 가깝다고 판단됩니다.

원문 해석확인 필요

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다들 Qwen 3.6 27b 을 24G Vram에서 192K, 256K 컨텍스트로 작업했다고 말하는데 아무리 하이브리드로 설계되었다 한들 현행 구조상 컨텍스트 증가에 따른 Kv 캐쉬 메모리 팽창을 막을 수 없잖아.

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  1. 1
    다들 Qwen 3.6 27b 을 24G Vram에서 192K, 256K 컨텍스트로 작업했다고 말하는데 아무리 하이브리드로 설계되었다 한들 현행 구조상 컨텍스트 증가에 따른 Kv 캐쉬 메모리 팽창을 막을 수 없잖아. 세팅만 256K 했다 하곤 실제론 캐쉬공간 20~30K 써놓고 192K 256K 로 작업했다 말하는 것처럼 보임.
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  2. 2

    Qwen 3.6 plus 27b Q4 15G jacklong 기준

    • 3090 24G 단독 작동시의 컨텍스트 한계 80K.
    • Unsloth Q3 13.2G 의 경우 110K 정도.

    즉, LLama.cpp의 기본 설정인 공유 메모리 사용 켜놓고 설정만 하이 컨텍스트 실제론 로우 컨텍스트로 작업하고 있는 것으로밖에 안보임.

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  3. 3
    가용 Vram 을 다 쓴 다음에 공유 메모리에 컨텍스트를 보내니까, 설정 256K 를 해놓았다 한들 작업 컨텍스트량이 적으면 문제 없이 돌아가는 것으로 보임. 컨텍스트 Full-load 테스트를 하는 사람은 보이질 않네. 그런 면에서 금닭님 @gosrum 같이 실 세션 데이터를 보여주시는 사람은 귀중함.
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  4. 4

    @gosrum 내 작업환경은 3090X2 (48G) 인데 여기서

    Qwen 3.6 27b 를 256K 풀컨텍스트 로드시 예상 메모리 소요량은 47G 임. 그런데 그렇게 돌려도 컨텍스트가 230K 수준에 도달하면 토큰 생성 속도가 급속도로 느려지고 시스템 메모리 사용량이 늘어남.

    그래서 192K로 타협 보고 사용하고 있음.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.6 27B 모델을 24GB VRAM 환경에서 192K 이상의 고컨텍스트로 운용했다는 일부 주장이 실제로는 KV 캐시 메모리 팽창이라는 구조적 한계를 간과한 것이라고 지적합니다. 특히 Llama.cpp의 공유 메모리 설정으로 인해 설정값만 높고 실제 작업량은 적은 상태일 가능성이 크며, 3090 단독 사용 시 컨텍스트 한계가 80K~110K 수준이라는 구체적인 수치를 제시했습니다. 다만, 제시된 하드웨어별 컨텍스트 한계치와 메모리 소요량에 대한 데이터는 공식 벤치마크가 아닌 개인의 실험 기록이므로, 범용적인 지표로 확정하기에는 추가적인 검증이 필요해 보입니다.

작성자는 48GB VRAM 환경에서도 256K 풀 컨텍스트 로드 시 메모리 점유율이 임계치에 도달하며, 특정 시점부터 생성 속도가 급감하는 현상을 경험했다고 밝혔습니다. 이는 설정상의 수치와 실제 추론 과정에서의 가용 자원 사이에는 괴리가 있음을 시사하는 유의미한 운용 기록입니다. 다만, 시스템 메모리 전이로 인한 속도 저하의 정확한 임계점이 모델의 구조적 특성인지 혹은 특정 런타임의 최적화 문제인지는 아직 명확히 확인되지 않았습니다. 결국 실제 세션 데이터를 통한 풀 로드 테스트만이 하드웨어의 실질적 한계를 증명할 수 있을 것입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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황가죽잠바 말이 맞음. Nvidia가 중국에 안 들어간다고 해서 중국이 발전을 멈출 리 없음. 근데 그게 Nvidia 칩의 중국 판매를 허가할 이유가 되진 않음. 칩 공급, 카드 공급을 제대로 할 수 있는 능력이 되

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    황가죽잠바 말이 맞음. Nvidia가 중국에 안 들어간다고 해서 중국이 발전을 멈출 리 없음. 근데 그게 Nvidia 칩의 중국 판매를 허가할 이유가 되진 않음. 칩 공급, 카드 공급을 제대로 할 수 있는 능력이 되지 않는 회사가 더 많은 고객을 대상으로 자기 상품을 더 비싼 값에 팔 이유인 것일 뿐이지.
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  2. 2
    5090 64G를 만들어 2499달러에, RTX 6000 192G를 만들어 5천 달러에 원하는 고객에게 공급할 능력이 있다면 황가죽잠바의 말이 맞음. 근데 지금은 시장 독점적 지위를 이용해 적게 만들고 비싸게 팔고 있잖음? 그 상황에서 수요자를 늘려 독점적 지위를 더 누리고 싶은 것 뿐임.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 엔비디아가 중국 시장 진출을 원하는 이유가 기술적 상생보다는 독점적 지위를 이용한 수익 극대화에 있다고 주장하십니다. 엔비디아의 실적 자료를 통해 시장 지배력과 수요 흐름은 확인되나, 특정 제품의 예상 가격과 용량을 구체적으로 제시하며 공급 능력을 비판한 대목은 공식 자료로 입증되지 않은 추정 영역입니다. 따라서 해당 수치들이 실제 시장 상황을 반영하는지 혹은 단순한 가설인지에 대해서는 추가적인 확인이 필요합니다.

전반적으로 이 논평은 기업의 공급 전략을 시장 독점의 관점에서 해석하고 있으나, 근거로 제시된 가격과 사양의 구체성이 오히려 논리적 객관성을 약화시키고 있습니다. 단순히 '적게 만들어 비싸게 판다'는 주장은 기업의 생산 공정이나 전략적 재고 관리라는 변수를 배제한 단편적인 시각일 가능성이 큽니다. 결과적으로 시장 지배력에 대한 통찰은 유효하지만, 이를 뒷받침하는 세부 근거들은 사실보다는 개인의 판단에 치우쳐 있다고 보입니다.

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딥시크 기술분석들 읽어보고 있는데 이거 서구권 애널리트들의 양심을 시험해 볼 수 있겠네.

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  1. 1

    딥시크 기술분석들 읽어보고 있는데 이거 서구권 애널리트들의 양심을 시험해 볼 수 있겠네.

    있는 그대로 분석해서 보고하면 나스닥 기술주랑 메모리주는 작살을 넘어 붕괴할 수준이고, 중동 위기를 벗어난 랠리 보호를 위해 눈과 입을 가리는건 그들이 해야 할 의무를 다하지 않는 것이니.

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  2. 2

    중국산 오픈소스 모델로 갈아타(kimi2.6 / 딥시크 V4) 서비스를 제공하는 것 만으로도 AI 비용을 1/6 수준으로 낮추고 AI 메모리 수요의 2/3 이상을 줄일 수 있다.

    라는 말이 유명 애널리스트들이 입에서 나가는 순간 시장은?

    항상 그렇듯이 입을 다물고 아무 말도 하지 않겠지.

    2008년처럼.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 딥시크(DeepSeek) 등 중국산 오픈소스 모델의 효율성이 서구권 기술주와 메모리 시장에 치명적인 타격을 줄 수 있다고 주장하십니다. 특히 모델 교체만으로 AI 비용을 6분의 1로 낮추고 메모리 수요를 3분의 2 이상 줄일 수 있다는 구체적인 수치를 제시하며, 애널리스트들이 시장 충격을 우려해 이를 묵인하고 있다는 시각을 보여주십니다.

다만, 비용 절감과 수요 감소에 관한 구체적인 수치는 공식적인 1차 자료로 확인되지 않은 '확인 필요' 영역이며, 근거가 다소 약한 추정치에 가깝습니다. 그럼에도 불구하고 효율적인 모델의 등장이 기존 하드웨어 중심의 성장 서사에 균열을 낼 수 있다는 논지는 충분히 설득력이 있습니다. 결국 시장의 본질적인 변화를 읽어내느냐, 혹은 일시적인 랠리를 보호하느냐의 관점 차이로 보입니다.

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벤치만 놓고 보면 '황제의 귀환'

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  1. 1

    벤치만 놓고 보면 ‘황제의 귀환’

    중화권 AI의 만인지상 답게 애초부터 경쟁상대는 양키 최상위 그룹하고만 비교하는 패기. 그러면서도 1M 인/아웃풋 합계 5달러가 안됨.

    딥시크쇼크가 과연 재현될지? https://t.co/qgYVTW0TKl

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  2. 2

    공개날자도 Gpt 5.5와 같이 잡은건 우연이려나. 아니려나.

    오! 양키! 한번 한 번 제대로 붙어보자!

    라고 내놓긴 했는데 아직은 벽이 좀 있어 보임. 물론 그 벽은 작년에 비하면 진짜 격차가 줄어든 상태이지만.

    Pro보다는 Flash가 맘에 든다. 컨텍스트 확대가 마냥 답은 아님.

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  3. 3

    그래서 사실 게임체인저는

    Qwen 3.6 plus 27b

    인데. 로컬 단일그래픽카드 or 32기가 통합메모리에서 20~50t/s로 실행하는 Opus 4.5.

    세상이 너무 고자극에 길들여졌는지 이 의미를 잘 모르는 것 같아서 아쉽다. 🫠

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 공개된 중화권 AI 모델들의 벤치마크 성능과 파격적인 가격 정책은 시장에 상당한 충격을 주고 있습니다. 특히 1M 토큰당 비용이 5달러 미만이라는 점과 특정 모델의 성능 수치는 공식 자료를 통해 어느 정도 확인되나, GPT-5.5와의 출시일 일치 여부나 의도적인 경쟁 구도는 추측에 가깝기에 확인이 필요합니다. 전반적으로 성능 격차가 줄어든 것은 사실이지만, 여전히 최상위 모델과의 간극이 존재한다는 판단은 합리적인 분석으로 보입니다.

다만 Qwen 3.6 plus 27b 모델이 로컬 환경의 단일 그래픽카드나 32GB 통합 메모리에서 초당 20~50토큰의 속도로 Opus 4.5 수준의 성능을 낸다는 주장은 근거가 부족합니다. 이는 하드웨어 제약과 모델 최적화 수준에 따라 결과가 판이하게 달라지는 영역이며, 공식적인 벤치마크보다는 개인의 실행 경험 기록으로 보는 것이 타당합니다. 고자극의 성능 지표보다 실제 로컬 운용 효율성에 주목해야 한다는 시각은 유효하나, 구체적인 수치적 재현 가능성은 추가 검증이 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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현재는 호스팅에 무료 범위 / 기능이 많은 클라우드 페이지를 쓰고 있지만 개인적으로 UX 경험이 우수하고 +핵심 기능만 묶어서 제공하던건 netlify 였음. 아마 에이전트가 대세가 되지 않았으면 아직도 개인프로젝트

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  1. 1

    현재는 호스팅에 무료 범위 / 기능이 많은 클라우드 페이지를 쓰고 있지만 개인적으로 UX 경험이 우수하고 +핵심 기능만 묶어서 제공하던건 netlify 였음. 아마 에이전트가 대세가 되지 않았으면 아직도 개인프로젝트들은 Netlify 를 쓰고 있었을거같음.

    클플페이지는 아직도 잘 모르겠다…

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  2. 2

    넷리파이는 샷당 50K 수준에서 끝날 일들이 클플페이지는 싱글턴 200K 도 넘는걸 종종 봐서 클라우드플레어는 에이전트 기준으로도 구조가 복잡한 거 같다.

    난 자신이 없어… 앞으로 만약 유저 데이터 획득하거나 할 경우엔 다른 호스팅을 알아봐야겠다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Netlify의 우수한 UX와 핵심 기능 중심의 구성이 개인 프로젝트에 적합했으나, 최근 AI 에이전트의 부상으로 인해 클라우드플레어 페이지(Cloudflare Pages)로 전환했음을 밝히고 있습니다. 다만 클라우드플레어의 구조적 복잡함에 대해 회의적인 시각을 보이며, 향후 유저 데이터 획득 시 다른 호스팅으로의 이전 가능성을 시사하는 전망을 내놓았습니다.

문제는 비용이나 리소스 효율성에 관한 구체적인 수치입니다. Netlify와 클라우드플레어 페이지의 토큰 소모량 혹은 비용 차이를 언급한 '50K'와 '200K'라는 수치는 작성자의 개인적 경험에 기반한 주관적 지표이며, 이를 뒷받침할 공식적인 1차 자료는 확인되지 않습니다. 따라서 해당 비교 데이터는 객관적 사실이라기보다 개별 환경에 따른 체감 수치에 가까우므로, 일반적인 성능 지표로 받아들이기에는 근거가 약하며 추가적인 확인이 필요합니다.

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Qwen 3.7 테스트로 게임 둘 만들어 봤습니다.

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  1. 1

    Qwen 3.7 테스트로 게임 둘 만들어 봤습니다.

      1. 크롬 공룡게임 : https://t.co/KM6HtT5T6i (싱글턴 ‘크롬 공룡게임 만들어줘.‘의 결과물입니다.)

    싱글턴으로 여기까지 구현할까? 싶은 것들을 스스로 잘 달아 놨습니다. (죽을때 표정 바뀌는거 좀 귀엽습니다.)

    #Qwen #qwen3_6 #qwen3_6_27b https://t.co/ge34u4DAWa

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  2. 2

    -2. 사과게임 : https://t.co/CwRxAgl6bx

    • 합10을 만드는 사과게임의 재해석입니다.
    • 디자인은 어디까지 구현할 수 있을까?
    • 변형은 어디까지 만들 수 있을까?

    를 생각해서 만들었습니다. https://t.co/RZDqosxmwI

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  3. 3
    모바일에서 안열어봤더니 모바일은 좀 고칠데가 있군요 ㅡㅡㅋ
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.7 모델을 활용해 크롬 공룡 게임과 사과 게임 두 가지를 구현했으며, 특히 공룡 게임의 경우 단일 프롬프트(싱글턴)만으로 세부 디테일까지 생성되었다고 주장합니다. 하지만 제공된 1차 자료와 공식 저장소에서는 해당 모델이 구체적으로 어떤 프롬프트를 통해 이러한 결과물을 냈는지, 혹은 싱글턴 생성의 한계치가 어디까지인지에 대한 기술적 검증 데이터가 부족하여 이 부분은 확인이 필요합니다.

사과 게임의 재해석과 디자인 변형 시도 역시 개인의 실험 기록으로 보이며, 모바일 환경에서의 구동 최적화 문제는 사용자 경험에 기반한 주관적 판단으로 보입니다. 공식 문서나 저장소에서 모델의 코드 생성 능력을 정량적으로 입증하는 자료를 찾을 수 없으므로, 현재로서는 재현 가능성이 확인되지 않은 개별 운용 사례로 분류하는 것이 타당합니다. 전반적으로 모델의 성능을 체감한 기록이나, 기술적 근거는 보완되어야 할 것으로 보입니다.

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언슬로스판 Q4양자화버전 다운로드

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  1. 1

    언슬로스판 Q4양자화버전 다운로드 기본 컨텍스트가 빡빡해서, 24G Vram 기준 36K 컨텍스트 평소 하던대로 공룡벤치

    … 리즈닝 확 줄어든것도 줄어든것인데.

    34T/s 토큰 6353개

    토큰 생성속도 기존보다 좀 빨라진거같은데 코드 품질이 미쳐있네. 공룡게임 여기까지 만든거 처음 보는데. https://t.co/bbqrqQ4HeM

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  2. 2

    소설 번역 테스트

    13990 토큰 싱글턴 프롬 4분 11초. 끝까지 평균 34T/s 문장구조는 제대로 나오나 27B보다 제대로 번역 못해내는 한글 텍스트가 늘어남.

    문장 쓰기/이해능력은 잼마4보다 떨어지는듯.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 공유하신 언슬로스판 Q4 양자화 모델의 성능 기록은 하드웨어 제약과 모델의 실질적 출력 품질 사이의 상관관계를 보여줍니다. 24GB VRAM 환경에서 36K 컨텍스트 제한과 초당 34토큰의 생성 속도는 기술적으로 재현 가능한 수치이며, 특히 코드 생성 능력의 향상은 구체적인 결과물로 증명되었습니다. 다만, 리즈닝 능력이 확연히 줄어들었다는 주장은 정량적 지표가 아닌 주관적 체감에 의존하고 있어 객관적인 검증이 필요합니다.

소설 번역 테스트에서 나타난 한국어 처리 능력 저하와 잼마4 대비 낮은 이해력에 대한 판단은 개인의 경험적 기록으로 보입니다. 모델의 파라미터 크기나 양자화 방식에 따른 언어 능력 변화는 일반적인 경향성일 수 있으나, 특정 텍스트에서 번역 품질이 떨어졌다는 주장은 공식 자료로 확인되지 않는 영역입니다. 따라서 해당 부분은 모델의 범용적 성능 하락이라기보다 특정 태스크에서의 편차일 가능성이 크므로 추가적인 확인이 필요합니다.

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Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1
    https://t.co/fMnYDI0YNn https://t.co/9LFd7qevX2
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  2. 2

    … 중국 오픈소스가 그래도 미국 터는건 6개월은 걸릴 거라고 생각했는데…

    벤치 결과대로라면 고작 27B 모델로 천하를 평정해 버리네.

    아 근데 진짜 모르겠네.

    정말 좋은데 정말 좋은데… 이 결과대로라면 미국 Big4 AI 빅테크 다 죽은거 아냐??? 형들 나만 그렇게 생각해요?

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  3. 3

    난 이거 거의 딥시크 쇼크급 이슈라 생각하는데 내가 Geek 이라서 시장 반응과 다르게 생각하는건가?

    그냥 비싼 구독 할 필요 없이 맥미니 M4 32G 하나 사면 되는 시대가 열렸는데

    샘 알트먼의 생일에 AI 구독경제를 알리바바 곰돌이가 박살내놨는데 이렇게 조용할수가 있나?

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 중국의 27B 규모 오픈소스 모델이 벤치마크 결과만으로 미국 빅테크 기업들의 시장 지배력을 위협하고, 구독 경제 체제를 무너뜨릴 정도의 충격을 주었다고 주장합니다. 특히 맥미니 M4와 같은 개인용 하드웨어에서 구동 가능하다는 점을 들어 AI 소비 패러다임의 변화를 예견하고 있습니다. 다만, 특정 모델이 시장 전체를 '평정'했다거나 빅테크 기업들이 '죽었다'는 표현은 주관적 판단이 강하게 투영된 전망이며, 이를 뒷받침할 구체적인 시장 점유율 변화나 공식 지표는 제시되지 않았습니다.

따라서 벤치마크 수치상의 성능 향상은 사실일 수 있으나, 그것이 곧바로 상업적 파괴력이나 구독 경제의 붕괴로 이어진다는 논리는 근거가 약합니다. 특히 '딥시크 쇼크'급의 영향력이라는 주장과 알리바바 모델이 구독 경제를 박살 냈다는 부분은 현재로서는 확인 필요 단계의 개인적 견해에 가깝습니다. 기술적 효율성이 시장의 권력 구조를 즉각적으로 재편한다는 결론을 내리기에는 아직 데이터가 부족해 보입니다.

원문 해석확인 필요