BTC $79,784.82 -0.53%
ETH $2,307.98 -0.85%
BNB $739.91 +0.49%
XRP $1.29 -0.41%
SOL $101.07 +0.27%
TRX $0.3307 +0.58%
DOGE $0.0769 +0.38%
ADA $0.2039 +0.10%
BCH $276.80 +1.76%
LINK $11.41 +0.50%
HYPE $77.45 +1.53%
AAVE $135.16 -0.45%
SUI $0.9089 -0.78%
XLM $0.1686 +0.10%
ZEC $1,217.29 +1.54%
AAPL $342.77 -1.13%
AMZN $248.94 +0.03%
GOOGL $320.48 -0.29%
MSFT $526.78 +0.60%
META $635.20 -1.04%
NVDA $213.64 +0.54%
TSLA $387.10 +4.29%
SNDK $1,261.63 +1.27%
INTC $88.02 +1.06%
SPCX $147.85 -0.29%
MU $890.78 -0.19%
AMD $524.16 +0.44%
BTC $79,784.82 -0.53%
ETH $2,307.98 -0.85%
BNB $739.91 +0.49%
XRP $1.29 -0.41%
SOL $101.07 +0.27%
TRX $0.3307 +0.58%
DOGE $0.0769 +0.38%
ADA $0.2039 +0.10%
BCH $276.80 +1.76%
LINK $11.41 +0.50%
HYPE $77.45 +1.53%
AAVE $135.16 -0.45%
SUI $0.9089 -0.78%
XLM $0.1686 +0.10%
ZEC $1,217.29 +1.54%
AAPL $342.77 -1.13%
AMZN $248.94 +0.03%
GOOGL $320.48 -0.29%
MSFT $526.78 +0.60%
META $635.20 -1.04%
NVDA $213.64 +0.54%
TSLA $387.10 +4.29%
SNDK $1,261.63 +1.27%
INTC $88.02 +1.06%
SPCX $147.85 -0.29%
MU $890.78 -0.19%
AMD $524.16 +0.44%

경제학

전체
글
뉴스 플래시

싱가포르 통화청 수석 경제학자: AI 생산성 향상 후 완화 가능성

《해협시보》에 따르면, 싱가포르 금융 관리국의 수석 경제학자 에드워드 로빈슨은 10월 20일 베이징 금융 거리 포럼에서 인공지능이 광범위한 생산성 향상을 가져오면 중앙은행이 통화 정책을 완화할 수 있지만, 현재 AI 투자 열풍이 수요를 증가시키고 있으므로 정책은 적절한 제한을 유지해야 한다고 밝혔습니다. 그는 AI 관련 투자가 경제 성장을 주도하고 있지만, 이 기술이 더 넓은 경제에서 상당한 생산성 개선을 가져오지 못하고 있으며, 점진적이고 데이터에 의존하는 접근 방식을 취할 것을 촉구했습니다.금융 관리국은 2026년 4월과 7월에 인플레이션 위험 상승으로 인해 통화 정책을 긴축하고, 10월에는 정책을 유지했습니다. 10월 14일 성명에서는 AI 열풍이 더 넓은 경제에 파급 효과를 미치고 단위 노동 비용을 높일 경우, 국내 인플레이션이 높은 수준을 유지할 수 있다고 경고했습니다. 로빈슨은 AI 주도의 전자 제품이 올해 아시아 수출 성장의 70% 이상을 차지하고 있지만, AI 관련 기술을 생산하는 산업의 성장은 주로 투자 증가와 기존 자원의 더 집중적인 사용에서 비롯되며, 효율성 향상에서 비롯된 것이 아니라고 언급했습니다. 그는 경제협력개발기구의 추정을 인용하며, 충분히 광범위하게 채택되고 적절한 투자가 이루어진다면 AI가 매년 전 요소 생산성 증가를 최대 0.6%포인트 높일 수 있다고 말했습니다.

first_img 델파이 디지털: 중국 AI 실험실이 스마트 경제학을 변화시키고 있다

연구 기관 Delphi Digital은 하드웨어 제한이 중국 실험실을 더 저렴한 모델과 더 효율적인 기술 스택으로 전환시키고 있다고 발표했습니다. 수출 통제가 고급 칩을 획득하는 것을 제한하고, 국내 가속기는 추론을 처리할 수 있지만 최첨단 훈련은 여전히 어렵습니다. 중국 실험실은 시스템 효율성, 모델 아키텍처, 훈련 데이터 및 강화 학습에서 혁신을 이루었으며, DeepSeek는 GPU 유휴 상태를 피하는 데이터 이동 방식을 찾았고, 바이트댄스와 Moonshot는 몇 달 내에 유사한 버전을 출시했습니다.아키텍처 훈련은 국산 칩에 적합한 더 저렴한 디지털 형식으로 전환되었고, 희소 아키텍처는 각 토큰의 실행량을 줄였으며, 주의 메커니즘은 긴 컨텍스트 메모리 비용을 제어하기 위해 세 번 재설계되었습니다. 데이터 측면에서는 더 밀집된 예측 목표와 더 나은 최적화를 통해 각 토큰 학습 신호를 향상시켰습니다. 강화 학습에서 DeepSeek의 GRPO는 기본 레시피가 되었고, 바이트댄스, 알리바바 및 MiniMax는 1년 내에 각자의 후속 계획을 출시했습니다. 중국 모델은 현재 비용이 가장 낮은 최첨단 인접 시스템에 속합니다.OpenRouter에서 중국 개발 모델의 주 토큰 소비 비율은 2024년 말 1.2% 미만에서 2026년 대부분으로 증가할 것으로 예상됩니다. 중국 AI 시장은 2024년부터 2026년 초까지 가격 전쟁을 겪었으며, 여러 실험실의 암묵적 수익 배수는 약 47-117배, Anthropic과 OpenAI는 약 15-21배입니다. 화웨이의 승천 칩은 현재 추론에 사용할 수 있으며, DeepSeek는 승천에서 R2를 훈련하려고 시도했으나 기술 문제로 인해 NVIDIA로 돌아갔습니다. 국내 가속기 공급은 여전히 예상 수요에 미치지 못하고 있습니다.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.