잘난 척을 위한 한 줄 요약
DONDA는 FAANG처럼 AI 시대의 핵심 기업군을 묶어 부르려는 신조어로, 모델을 만드는 기업, 반도체 인프라를 장악한 기업, 저비용·오픈모델 경쟁을 촉발한 기업을 한 묶음으로 보려는 AI 패권 지도에 가깝다.
DONDA, AI 시대의 FAANG은 누가 될까?
먼저, DONDA가 뭔지부터
DONDA는 AI 시대를 대표하는 주요 기업들을 묶어 부르기 위해 등장한 신조어다.
DeepMind
OpenAI
Nvidia
DeepSeek
Anthropic
즉, DONDA는 단일 기업이나 공식 산업 분류가 아니다. FAANG, MAMAA처럼 특정 시대를 대표하는 기술 기업군을 상징적으로 묶어 부르는 말에 가깝다.
다만 이 표현은 아직 표준화된 용어는 아니다. 실제 웹에서는 DONDA를 DeepMind, OpenAI, Nvidia, Databricks, Anthropic으로 설명하는 사례도 있고, 다른 기업 조합으로 쓰는 사례도 있다. 한 매체는 DONDA를 DeepMind, OpenAI, Nvidia, Databrix, Anslogic의 약자로 설명했고, LinkedIn 게시물에서는 DeepMind, OpenAI, Nvidia, Databricks, Anthropic으로 소개한 사례도 확인된다.
그래서 DONDA를 볼 때 중요한 것은 “정확히 어느 다섯 회사를 넣느냐”보다, 이 단어가 가리키는 흐름이다.
AI 시대의 핵심 권력이 기존 인터넷 플랫폼 기업에서 AI 모델, AI 인프라, AI 연구조직으로 이동하고 있다는 인식이다.
왜 FAANG 다음으로 DONDA 같은 말이 나올까
FAANG은 원래 Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google을 묶어 부르던 말이다.
이 기업들은 모바일 인터넷, 클라우드, 스트리밍, 광고, 전자상거래, 스마트폰 생태계를 장악한 기업들이었다.
그런데 생성형 AI 이후 기술 산업의 중심축이 바뀌기 시작했다.
검색보다 대화형 AI가 중요해졌다.
앱보다 AI 에이전트가 중요해졌다.
콘텐츠 추천보다 모델 성능이 중요해졌다.
데이터센터와 GPU가 전략 자산이 됐다.
프롬프트, API, 추론 비용, 모델 배포가 기업 경쟁력이 됐다.
이 변화 속에서 사람들은 “AI 시대의 FAANG은 누구인가?”라는 질문을 던지기 시작했다.
그 답으로 나온 묶음 중 하나가 DONDA다.
즉, DONDA는 투자 용어라기보다 AI 산업 권력 지형을 설명하는 상징어에 가깝다.
DONDA의 핵심은 다섯 회사가 맡은 역할이 다르다는 점이다
DONDA가 흥미로운 이유는 다섯 회사가 모두 같은 종류의 기업이 아니기 때문이다.
OpenAI, Anthropic, DeepMind, DeepSeek은 주로 AI 모델과 연구에서 경쟁한다.
Nvidia는 모델을 학습·추론하게 만드는 핵심 반도체와 컴퓨팅 인프라를 장악한다.
즉, DONDA는 단순히 “AI 잘하는 회사 다섯 곳”이 아니다.
AI 생태계를 층으로 나눠 보면 각각의 역할이 다르다.
| 기업 | 핵심 역할 | 상징적 위치 |
| DeepMind | 기초 AI 연구, Google AI 모델 | 연구 중심의 AI 과학 조직 |
| OpenAI | 범용 AI 제품화, ChatGPT, API 생태계 | 생성형 AI 대중화의 대표 주자 |
| Nvidia | GPU, AI 반도체, 데이터센터 인프라 | AI 시대의 삽과 곡괭이 |
| DeepSeek | 저비용·오픈모델·중국 AI 경쟁 | 효율성과 개방형 모델 경쟁의 상징 |
| Anthropic | 안전성 중심 LLM, Claude | AI 안전과 기업용 모델의 강자 |
이 다섯 회사는 서로 직접 경쟁하기도 하지만, 동시에 서로의 생태계에 영향을 준다.
OpenAI와 Anthropic은 모델 성능과 제품 경험으로 경쟁한다.
DeepMind는 Google 생태계 안에서 Gemini와 AI 연구를 밀어붙인다.
DeepSeek은 저비용·오픈모델 전략으로 기존 고비용 AI 경쟁 구도를 흔든다.
Nvidia는 이 모든 모델 경쟁이 돌아가게 하는 칩과 인프라를 제공한다.
D: DeepMind
DeepMind는 AI 연구의 상징 같은 조직이다.
2010년 영국에서 설립됐고, 이후 Google에 인수됐다. 현재는 Google DeepMind로 통합되어 Gemini, AlphaFold, AlphaGo, 강화학습, 과학 AI 등 다양한 AI 연구와 제품을 이끌고 있다.
Google DeepMind는 자신의 목표를 “인류에게 이익이 되도록 AI를 책임감 있게 구축하는 것”이라고 설명한다. 또 과학자, 엔지니어, 윤리 전문가 등이 다음 세대 AI 시스템을 안전하고 책임감 있게 만들기 위해 일한다고 소개한다.
DeepMind의 상징성은 크게 세 가지다.
첫째, AI 연구의 깊이다.
AlphaGo는 AI가 바둑 같은 복잡한 문제에서 인간 최고 수준을 넘어설 수 있음을 보여줬다.
둘째, 과학 AI다.
AlphaFold는 단백질 구조 예측 문제에서 큰 돌파구를 만들었고, AI가 과학 연구의 도구가 될 수 있다는 인식을 넓혔다.
셋째, Google 생태계와의 결합이다.
DeepMind의 연구는 Google 검색, 클라우드, 안드로이드, Workspace, Gemini 같은 제품과 연결될 수 있다.
즉, DONDA에서 DeepMind는 AI 연구의 원천기술과 과학적 돌파구를 상징한다.
O: OpenAI
OpenAI는 생성형 AI 대중화의 대표 기업이다.
ChatGPT는 일반 사용자가 AI와 자연어로 대화하고, 글을 쓰고, 코드를 만들고, 자료를 요약하고, 이미지를 생성하는 경험을 일상화했다.
OpenAI는 자사 연구가 결국 인간 수준의 문제를 해결할 수 있는 AGI로 이어질 것이라고 보고 있으며, 공식 사이트에서도 AGI와 인류 전체에 이익이 되는 AI 개발을 핵심 방향으로 제시한다.
OpenAI가 DONDA에서 중요한 이유는 기술만이 아니다.
OpenAI는 AI를 제품으로 바꿨다.
ChatGPT를 통해 AI를 대중 서비스로 만들었다.
API를 통해 개발자 생태계를 만들었다.
기업용 AI 도입의 기준점을 만들었다.
프롬프트, 에이전트, 멀티모달 AI, 추론 모델 같은 흐름을 대중 담론으로 끌어올렸다.
즉, OpenAI는 AI 연구소라기보다 AI를 일상과 업무 플랫폼으로 만든 기업에 가깝다.
FAANG 시대에 Google이 검색의 관문이었다면, AI 시대에는 ChatGPT 같은 대화형 AI가 정보 접근의 새로운 관문이 될 수 있다.
이 점이 OpenAI의 핵심 상징성이다.
N: Nvidia
Nvidia는 DONDA에서 조금 다른 위치에 있다.
Nvidia는 LLM을 직접 만드는 모델 기업이라기보다, AI 모델을 학습하고 실행하는 데 필요한 핵심 인프라를 제공하는 기업이다.
Nvidia는 GPU를 발명했고, AI, 고성능컴퓨팅, 게임, 창작, 자율주행, 로보틱스 등 여러 영역에서 GPU 가속 컴퓨팅을 발전시켜 왔다고 설명한다. 또한 자사 소개에서 AI와 디지털 트윈을 통해 다양한 산업의 문제를 해결하는 가속 컴퓨팅 기업임을 강조한다.
AI 모델 경쟁에서 Nvidia가 중요한 이유는 단순하다.
LLM은 엄청난 계산량을 요구한다.
모델을 학습하려면 GPU가 필요하다.
모델을 서비스하려면 추론 인프라가 필요하다.
데이터센터는 AI 시대의 공장이다.
GPU는 그 공장의 핵심 설비다.
그래서 Nvidia는 종종 “AI 골드러시의 삽과 곡괭이”에 비유된다.
누가 최고의 모델을 만들든, 많은 경우 그 모델을 훈련하고 배포하는 데 Nvidia GPU와 소프트웨어 생태계가 필요하다.
즉, DONDA에서 Nvidia는 AI 인프라 권력을 상징한다.
D: DeepSeek
DeepSeek은 DONDA에서 AI 경쟁 구도의 변화를 상징한다.
DeepSeek은 중국 기반 AI 기업으로, 2025년 DeepSeek-R1 공개 이후 전 세계 AI 업계에 큰 충격을 줬다. 특히 상대적으로 낮은 비용, 오픈웨이트 또는 오픈소스 친화적 접근, 강한 추론 성능이 주목받았다.
DeepSeek 공식 사이트는 AGI의 본질을 탐구하는 데 전념하고 있으며, 웹·앱·API를 통해 모델을 제공한다고 소개한다. DeepSeek-R1 논문은 대규모 강화학습을 통해 추론 능력을 끌어올린 모델을 소개하며, DeepSeek-R1이 OpenAI o1-1217과 비교 가능한 추론 성능을 달성했다고 주장했다.
DeepSeek이 중요한 이유는 세 가지다.
첫째, 비용 구조를 흔들었다.
AI 모델 경쟁은 막대한 GPU와 자본이 필요한 게임으로 여겨졌다. 그런데 DeepSeek은 상대적으로 낮은 비용과 효율적 학습·추론 방식으로 “무조건 돈을 많이 써야만 강한 모델을 만들 수 있는가?”라는 질문을 던졌다.
둘째, 오픈모델 경쟁을 키웠다.
DeepSeek은 모델 가중치 공개와 개발자 활용을 통해 폐쇄형 모델 중심 경쟁에 균열을 만들었다.
셋째, 지정학적 긴장을 드러냈다.
AI는 이제 기업 경쟁이면서 동시에 미·중 기술 패권 경쟁이다. DeepSeek은 중국 AI 기업이 미국의 수출통제와 반도체 제약 속에서도 빠르게 따라올 수 있다는 상징으로 받아들여졌다.
즉, DONDA에서 DeepSeek은 AI 경쟁의 비용 파괴자이자 중국발 도전자를 상징한다.
A: Anthropic
Anthropic은 Claude를 만든 AI 기업이다.
OpenAI 출신 연구자들이 세운 회사로 알려져 있으며, AI 안전성과 정렬 문제를 매우 강하게 내세운다.
Anthropic은 자사 사이트에서 “인류의 장기적 복지에 기여하는 AI를 만든다”고 설명한다. Claude 제품군은 기업용 AI, 코딩, 문서 분석, 연구 보조, 에이전트형 업무 등에서 OpenAI와 경쟁하고 있다.
Anthropic의 상징성은 크게 두 가지다.
첫째, AI 안전과 정렬이다.
Anthropic은 Constitutional AI, 모델 행동 평가, 안전성 연구 같은 주제를 전면에 내세워 왔다.
둘째, 기업용 LLM 경쟁이다.
Claude는 긴 문맥 처리, 문서 분석, 코딩 보조, 글쓰기, 기업 업무 자동화에서 강한 존재감을 갖고 있다.
즉, DONDA에서 Anthropic은 안전성과 신뢰성을 앞세운 기업용 AI 경쟁자를 상징한다.
DONDA를 산업 지도로 보면
DONDA를 이해할 때는 기업 이름보다 산업 구조를 보는 것이 좋다.
AI 산업은 대략 다음 층으로 나눌 수 있다.
AI 반도체·인프라
→ 기초 모델
→ API·플랫폼
→ 애플리케이션
→ 기업 업무·소비자 서비스이 층에서 DONDA는 다음처럼 위치한다.
Nvidia는 반도체와 인프라에 있다.
DeepMind, OpenAI, Anthropic, DeepSeek은 기초 모델과 연구에 있다.
OpenAI와 Anthropic은 API와 기업용 제품에도 강하다.
DeepSeek은 오픈모델 생태계와 비용 효율 경쟁에 영향을 준다.
DeepMind는 Google 제품군과 결합해 검색, 생산성, 모바일, 클라우드로 확장된다.
즉, DONDA는 AI 생태계 전체를 다 포함하지는 않는다.
하지만 AI 시대의 핵심 병목과 영향력을 보여준다.
계산 자원은 누가 잡고 있는가?
최고 성능 모델은 누가 만드는가?
AI를 제품으로 바꾸는 기업은 누구인가?
오픈모델 경쟁은 누가 이끄는가?
안전성과 신뢰성 경쟁은 누가 주도하는가?
이 질문의 답이 DONDA 안에 들어 있다.
DONDA와 FAANG의 차이
FAANG과 DONDA는 비슷해 보이지만 본질이 다르다.
FAANG은 주로 소비자 인터넷과 플랫폼 경제의 승자들이었다.
검색
SNS
스마트폰
전자상거래
스트리밍
광고
클라우드
이런 영역에서 사용자 접점을 장악했다.
반면 DONDA는 AI 시대의 핵심 기술과 인프라를 장악한 기업군이다.
기초 모델
GPU
AI API
AI 안전
추론 모델
오픈모델
기업용 AI
AI 데이터센터
이런 영역이 중심이다.
| 구분 | FAANG | DONDA |
| 시대 | 모바일·인터넷 플랫폼 시대 | 생성형 AI·AGI 경쟁 시대 |
| 핵심 자산 | 사용자, 플랫폼, 데이터, 광고 | 모델, 컴퓨트, GPU, 연구, API |
| 수익 기반 | 광고, 구독, 전자상거래, 클라우드 | AI 서비스, API, 인프라, 기업용 AI |
| 권력의 원천 | 사용자 접점 | 모델 성능과 계산 자원 |
| 경쟁 방식 | 플랫폼 잠금효과 | 모델 성능·추론비용·컴퓨트 확보 |
| 대표 질문 | 누가 사용자를 장악했는가? | 누가 지능과 인프라를 장악했는가? |
한마디로 말하면,
FAANG은 사람의 시간을 장악한 기업들이고,
DONDA는 AI의 지능과 계산 자원을 장악하려는 기업들이다.
DONDA가 보여주는 AI 경쟁의 세 축
DONDA를 보면 AI 경쟁의 핵심 축이 보인다.
1. 모델 성능 경쟁
OpenAI, DeepMind, Anthropic, DeepSeek은 모두 모델 성능으로 경쟁한다.
추론
코딩
멀티모달
도구 사용
에이전트
긴 문맥
수학
과학 문제 해결
이런 능력이 모델 경쟁의 핵심이다.
2. 인프라 경쟁
Nvidia는 AI 모델 경쟁의 기반을 제공한다.
AI 시대에는 모델 성능만큼이나 컴퓨트 확보가 중요하다.
GPU를 얼마나 확보했는가.
데이터센터 전력은 충분한가.
추론 비용을 얼마나 낮출 수 있는가.
칩 공급망이 안정적인가.
이 질문들이 AI 기업의 생존과 직결된다.
3. 생태계 경쟁
AI 모델은 혼자 존재하지 않는다.
개발자 API
기업용 도구
클라우드 연동
모바일 앱
코딩 도구
데이터 플랫폼
오픈소스 커뮤니티
규제와 안전성 프레임워크
이 모든 것이 생태계를 만든다.
OpenAI는 ChatGPT와 API 생태계가 강하다.
Anthropic은 Claude와 기업용 신뢰성 이미지를 구축한다.
DeepMind는 Google 생태계와 결합한다.
DeepSeek은 오픈모델과 중국 AI 생태계에서 영향력을 키운다.
Nvidia는 CUDA와 GPU 생태계로 개발자와 기업을 묶는다.
DONDA가 중요한 이유
DONDA가 중요한 이유는 AI 산업의 병목이 어디에 있는지를 보여주기 때문이다.
AI 시대의 병목은 단순히 아이디어가 아니다.
좋은 연구자가 필요하다.
데이터가 필요하다.
GPU가 필요하다.
전력이 필요하다.
데이터센터가 필요하다.
모델 안전성이 필요하다.
개발자 생태계가 필요하다.
기업 고객이 필요하다.
규제 대응이 필요하다.
DONDA 기업들은 각각 이 병목의 일부를 쥐고 있다.
그래서 이 기업들의 전략 변화는 AI 산업 전체에 영향을 준다.
Nvidia의 칩 공급이 흔들리면 모델 개발 비용이 바뀐다.
OpenAI의 제품 방향이 바뀌면 AI 업무 도구의 표준이 바뀐다.
Anthropic의 안전성 기준이 바뀌면 기업용 AI 도입 기준이 바뀐다.
DeepMind의 연구 성과가 Google 제품에 들어가면 검색과 생산성 도구가 바뀐다.
DeepSeek의 저비용 모델이 확산되면 AI 가격 경쟁이 격해진다.
DONDA를 너무 믿으면 안 되는 이유
하지만 DONDA라는 말은 조심해서 써야 한다.
첫째, 공식 용어가 아니다.
FAANG도 처음에는 시장에서 만들어진 별칭이었지만, DONDA는 아직 훨씬 덜 정착된 표현이다. 조합도 사람마다 다르다.
둘째, 빠르게 바뀔 수 있다.
AI 산업은 너무 빠르다.
오늘의 핵심 기업이 내일도 그대로 핵심일지는 알 수 없다. xAI, Meta, Mistral, Cohere, Perplexity, Alibaba Qwen, Tencent, Huawei, AWS, Microsoft, Google Cloud 같은 기업도 AI 생태계에서 매우 중요하다.
셋째, 비상장사가 많다.
OpenAI, Anthropic, DeepSeek, DeepMind는 독립 상장주식처럼 직접 비교하기 어렵다. DeepMind는 Google 모회사 Alphabet 안에 있고, OpenAI와 Anthropic은 비상장 구조다. DeepSeek도 비상장 기업이다.
넷째, Nvidia만 보면 AI 전체를 오해할 수 있다.
Nvidia는 AI 인프라에서 압도적으로 중요하지만, AI 산업은 칩만으로 결정되지 않는다. 데이터, 모델, 제품, 배포, 규제, 사용자 경험이 모두 중요하다.
즉, DONDA는 투자 포트폴리오라기보다 AI 산업을 이해하는 프레임으로 보는 편이 안전하다.
DONDA와 MAG7은 어떻게 다를까
AI 투자와 산업 분석에서는 MAG7도 자주 등장한다.
MAG7은 보통 Microsoft, Apple, Google, Amazon, Nvidia, Meta, Tesla를 묶어 부르는 말이다.
MAG7은 대형 상장 기술주 중심이다.
DONDA는 AI 핵심 플레이어 중심이다.
차이는 분명하다.
MAG7은 주식시장과 시가총액 중심의 묶음이다.
DONDA는 AI 기술 패권과 산업 구조 중심의 묶음이다.
그래서 DONDA에는 비상장 AI 연구소가 들어가고, MAG7에는 Apple이나 Tesla처럼 AI와 관련은 있지만 주력 성격이 다른 기업도 포함된다.
DONDA 관점에서 보는 AI 산업의 미래
DONDA라는 프레임으로 보면 AI 산업의 미래 경쟁은 몇 가지 방향으로 갈 가능성이 크다.
1. 모델 성능은 계속 상향 평준화될 가능성
OpenAI, Anthropic, DeepMind, DeepSeek 등은 서로의 성과를 빠르게 따라잡고 차별화하려 한다.
모델 성능 격차가 줄어들면, 가격·속도·안정성·도구 연결·기업 보안이 더 중요해질 수 있다.
2. 추론 비용 경쟁이 더 중요해질 가능성
AI가 실제 제품에 널리 들어가려면 추론 비용이 낮아져야 한다.
DeepSeek이 주목받은 이유도 성능뿐 아니라 비용 효율성 때문이다.
3. 인프라 병목은 계속 중요할 가능성
GPU, 전력, 데이터센터, 냉각, 네트워크는 AI 경쟁의 물리적 기반이다.
Nvidia는 여기서 계속 핵심 플레이어다.
4. 오픈모델과 폐쇄형 모델 경쟁이 커질 가능성
OpenAI와 Anthropic은 주로 폐쇄형 모델과 API 중심 전략을 취한다.
DeepSeek은 오픈웨이트와 저비용 모델 흐름을 강화한다.
이 경쟁은 개발자 생태계와 기업 도입 방식에 영향을 준다.
5. AI 안전성과 규제가 더 중요해질 가능성
모델이 강력해질수록 안전성, 개인정보, 저작권, 보안, 편향, 책임 문제가 커진다.
Anthropic과 DeepMind는 이 담론에서 중요한 위치에 있다.
블로그나 콘텐츠에서 DONDA를 어떻게 설명하면 좋을까
DONDA는 아직 낯선 용어이기 때문에 단순히 “AI 시대의 FAANG”이라고만 쓰면 부족하다.
좋은 설명은 다음 흐름이 좋다.
첫째, FAANG과 비교해 독자의 감을 잡게 한다.
둘째, DONDA가 공식 용어가 아니라 신조어임을 밝힌다.
셋째, 각 기업이 AI 생태계에서 맡은 역할을 구분한다.
넷째, 모델 기업과 인프라 기업의 차이를 설명한다.
다섯째, 투자 종목 묶음이 아니라 산업 지형도라는 점을 강조한다.
이렇게 설명하면 독자가 단어를 외우는 데서 끝나지 않고, AI 산업의 구조를 이해할 수 있다.
자주 헷갈리는 포인트
1. DONDA는 공식 약어인가?
아니다. 현재로서는 시장과 미디어, 소셜미디어에서 쓰이는 신조어에 가깝다. 조합도 고정되어 있지 않다.
2. DONDA의 D는 DeepSeek인가, Databricks인가?
사용 맥락에 따라 다르다. 사용자께서 제시한 DONDA는 DeepMind, OpenAI, Nvidia, DeepSeek, Anthropic 조합이다. 다만 웹상에서는 Databricks를 넣는 버전도 확인된다.
3. DONDA는 투자 추천 용어인가?
그렇게 보기는 어렵다. 특히 OpenAI, Anthropic, DeepSeek, DeepMind는 일반 투자자가 직접 주식으로 매수하기 어려운 구조이거나 비상장이다. DONDA는 투자 종목 리스트보다 산업 이해 프레임에 가깝다.
4. Nvidia는 왜 모델 회사가 아닌데 들어가나?
AI 모델 경쟁의 핵심 병목이 GPU와 데이터센터 인프라이기 때문이다. LLM 학습과 추론에는 막대한 계산 자원이 필요하고, Nvidia는 그 기반 인프라에서 압도적인 영향력을 가진다.
5. DONDA만 알면 AI 산업을 다 이해한 것인가?
아니다. Microsoft, Google, Meta, Amazon, xAI, Mistral, Perplexity, Alibaba, Huawei, TSMC, ASML, SK하이닉스, 삼성전자 같은 기업도 AI 생태계에서 중요하다. DONDA는 핵심 축을 보여주는 하나의 프레임일 뿐이다.
결국 핵심은 이것이다
DONDA는 AI 시대의 핵심 기업군을 묶어 보려는 신조어다.
DeepMind는 AI 연구와 과학 AI의 상징이다.
OpenAI는 생성형 AI 대중화와 AI 플랫폼의 상징이다.
Nvidia는 AI 반도체와 컴퓨팅 인프라의 상징이다.
DeepSeek은 저비용·오픈모델·중국 AI 경쟁의 상징이다.
Anthropic은 안전성과 기업용 LLM 경쟁의 상징이다.
한마디로 정리하면 이렇다.
DONDA는 AI 시대의 권력이 “사용자 플랫폼”에서 “모델, 컴퓨트, 데이터센터, 안전성, 오픈모델 생태계”로 이동하고 있다는 것을 보여주는 압축어다.
다만 이 용어를 너무 고정된 공식 분류처럼 받아들이면 안 된다.
AI 산업은 너무 빠르게 변하고 있고, DONDA에 들어갈 기업도 시대와 관점에 따라 달라질 수 있다.
그래서 DONDA의 진짜 의미는 다섯 글자 자체가 아니다.
AI 시대에는 누가 모델을 만들고, 누가 GPU를 공급하고, 누가 비용을 낮추고, 누가 안전성과 신뢰를 확보하며, 누가 생태계를 장악하는가가 핵심 경쟁력이 된다는 점이다.
참고 자료
- 매일경제 영문판 / Following FAANG, DONDA in the AI era is drawing attention
https://www.mk.co.kr/en/it/11207484
DONDA를 FAANG 이후 AI 시대의 신조어로 소개한 기사다. 다만 기사에서는 사용자 제시 조합과 달리 DeepMind, OpenAI, Nvidia, Databrix, Anslogic 조합으로 설명한다. - LinkedIn / DONDA is the new FAANG
https://www.linkedin.com/posts/davidkulwin_donda-is-the-new-faang-deepmind-open-ai-activity-7141275216969629696-2_sE
DONDA를 DeepMind, OpenAI, Nvidia, Databricks, Anthropic 조합으로 소개한 소셜미디어 사례다. DONDA가 아직 고정된 공식 용어가 아니라는 점을 보여준다. - Google DeepMind / Official Site
https://deepmind.google/
Google DeepMind가 안전하고 책임 있는 AI 시스템을 연구·구축한다는 미션을 확인할 수 있는 공식 사이트다. - OpenAI / Official Site
https://openai.com/
OpenAI가 AGI와 인간 수준 문제 해결을 지향하는 연구·제품 기업임을 확인할 수 있는 공식 사이트다. - NVIDIA / Official Site
https://www.nvidia.com/en-us/
Nvidia가 GPU와 AI 컴퓨팅, 고성능컴퓨팅, 로보틱스, 자율주행 등 AI 인프라의 핵심 기업임을 확인할 수 있는 공식 사이트다. - DeepSeek / Official Site
https://www.deepseek.com/en/
DeepSeek이 AGI 탐구와 웹·앱·API 기반 AI 모델 제공을 내세우는 중국 AI 기업임을 확인할 수 있는 공식 사이트다. - Anthropic / Official Site
https://www.anthropic.com/
Anthropic이 Claude를 중심으로 인류의 장기적 복지에 기여하는 AI를 만들겠다는 방향을 제시하는 공식 사이트다. - DeepSeek-R1 / Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
https://arxiv.org/abs/2501.12948
DeepSeek-R1의 강화학습 기반 추론 능력과 오픈모델 공개 흐름을 확인할 수 있는 논문이다.
참고 영상
- DONDA is the new FAANG
https://www.youtube.com/results?search_query=DONDA+is+the+new+FAANG+AI
DONDA를 AI 시대의 FAANG으로 설명하는 영상이나 논의를 찾을 수 있는 검색 링크다. - AI Companies DeepMind OpenAI Anthropic DeepSeek Compared
https://www.youtube.com/results?search_query=DeepMind+OpenAI+Anthropic+DeepSeek+comparison
주요 AI 모델 기업의 역할과 차이를 비교하는 영상을 찾을 수 있다. - NVIDIA AI Infrastructure Explained
https://www.youtube.com/results?search_query=NVIDIA+AI+infrastructure+explained
Nvidia가 왜 AI 반도체와 데이터센터 인프라의 핵심 기업인지 설명하는 영상을 찾을 수 있다. - DeepSeek R1 Explained
https://www.youtube.com/results?search_query=DeepSeek+R1+explained
DeepSeek-R1이 AI 모델 경쟁과 추론 비용 논의에 어떤 영향을 줬는지 설명하는 영상을 찾을 수 있다. - OpenAI vs Anthropic vs Google DeepMind
https://www.youtube.com/results?search_query=OpenAI+vs+Anthropic+vs+Google+DeepMind
OpenAI, Anthropic, Google DeepMind의 모델 전략과 제품 생태계를 비교하는 영상을 찾을 수 있다.
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