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벤 톰슨 stratechery DeepSeek 분석
사건의 발단은 워싱턴이 2023년 중국이 7나노를 만들어내는 것을 보고 과하게 경기를 일으킨 것부터 시작된다. 2023년 9월 화웨이가 SMIC를 통해 만든 7나노가 탑재된 Mate 60 Pro를 발표했을 때, 그 칩을 자세히 들여다보면 놀라운 일은 아니었는데 말이다.이미 그로부터 1년 전, SMIC는 7나노를 만들었었고 타사들도 다 만들 수 있음에도 수율이 안나와서 안만들었을 뿐인 사건인데 말이다. 오히려 놀라웠던건 워싱턴 DC의 반응이었고 그때부터 미국은 칩 판매를 허가기반으로 바꿔버린 것이다. DeepSeek 사건도 이때와 비슷하게 흘러가고 있다.사실 이번 훈련비용 절감 관련한 사실은 R1 모델이 아니라 지난 크리스마스에 공개된 V3 논문에서 드러났었다.https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf그들은 V3모델 이전의 V2에서 DeepSeekMoE, DeepSeekMLA를 소개했었는데, 이 성과가 V3에서부터 나기 시작했다.우선 DeepSeekMoE는 MoE, Mixture of Experts 전문가 혼합이라는 뜻인데 GPT-3.5 같은 모델은 훈련시든 추론시든 어떤 토큰이 모델로 들어오면 전체를 활성화시키는데 반해, MoE는 특정 주제에 맞는 전문가만 활성화시킨다. (**물론 이것이 잘 발동하려면 게이트가 토큰의 종류를 적절히 판별해 알맞는 전문가에 보내도록 해야한다. 사전학습시 Dense 모델처럼 토큰마다 모든 GPU를 사용하지 않으니 Sparse할 것이고 연산량과 GPU타임이 줄 수 밖에 없다. 하지만 최근 트렌드는 거의 모든 훈련모델들이 MoE를 사용하고 있기 때문에 이것 때문에 효율성이 특출나졌다는 것은 불가능한 이야기다.)이어서 DeepSeekMLA는 추론에서의 제한사항을 혁신해주었다. 어마어마한 양의 메모리 사용량을 줄여준 것이다. 기존에는 모델 전체를 메모리에 로드하고 긴 컨텍스트 윈도우의 토큰 모두를 Key, Value 값으로 저장해야했는데 이런식은 Key-Value 값이 기하급수적으로 늘어서 비용이 늘 수 밖에 없는 것이다. 메모리 부담도 매우 커지고. 하지만 MLA, Multi-head latent attention을 통해 key-value 저장을 압축시켜서 추론시 필요한 메모리를 크게 줄였다.여기에 V3에서 통신오버헤드를 줄이는 로드 밸런싱 방식과 훈련단계에서 여러 토큰을 동시에 예측하도록(multi-token prediction)하는 기법이 추가된 것이다. 그 결과 훈련 효율이 크게 향상되어 H800 GPU 타임이 2,788K로 전체 비용이 557.6만 달러가 나온 것이다. (**라마 훈련비용에 비해 3%)Q: 그건 아무리 봐도 너무 낮은 것 아닌가? A: 최종 훈련단계에서의 비용만 계산한 것이다. 그외 모든 비용은 제외시킨 것이다. V3 논문 자체에도 이런 표현이 명시되어 있다.- 모델구조, 알고리즘, 데이터, 사전 연구, 비교실험 등에 사용된 비용은 포함하지 않았다.즉, 이번 DeepSeek 사건을 재현하려면 3%보다 훨씬 더 큰 돈이 든다는 말이다. 하지만 "최종 훈련" 자체만 보면 그 비용은 말이 된다.Q: 알렉산드르 왕이 한 H100 5만개 이야기는 뭔가?A: 아마 그는 Dylan Patel이 2024년 11월에 한 트윗을 본 것이 아닐까 추측한다. 당시 파텔은 DeepSeek이 호퍼 5만개분을 가지고 있을 것이라는 분석을 내놓았다. 사실 H800은 H100에서 메모리 대역폭을 크게 줄인 버전이다. 중요한 점은 DeepSeek은 그 GPU간의 통신에서 제한이 걸렸기 때문에 이런 연구를 시작했고 거기서 성과를 냈다는 것이다. H800 각 칩에서 132개 프로세싱 유닛 중 20개를 통신 전담으로 할당했다는 것은 쿠다로는 불가능하다. PTX라는 저수준 GPU 명령어집합까지 내려가야만 가능한 일이다. 이정도로 미친수준의 최적화까지 집착했다는 것은 오히려 H100이 아니라 H800에서 훈련을 해내겠다는 집념을 보인 셈이다. 또 지금처럼 추론 서비스를 실제 제공하고 있으려면 상당량의 GPU가 확보되어야만 가능한 일이다. 어마어마한 양의 GPU가 필요하다.(**아마 호퍼 5만개 이상은 확보했을 것이라는 추측이며 최근 일론 머스크도 여기에 동의했다.)Q: 그럼 칩 규제 위반 아닌가?A: 아니다. H100은 막았어도 H800은 막지 않았기 때문이다. 다들 프론티어 모델을 개발하려면 칩간 대역폭이 중요할 것이라 추측했는데 DeepSeek은 그 한계를 극복하도록 모델 구조와 인프라를 최적화시킨 셈이다. 만약 H100 수출규제가 없었다면 더 쉽게 클러스터를 구축하고 모델을 만들어냈을 것이다.Q: 그럼 V3가 (base에서의) 프론티어 모델이란 말인가?A: 적어도 4o, Sonnet-3.5 와 비빌 수준임은 확실해보이고 라마보다는 훨씬 더 위다. 다만 DeepSeek은 4o, 소넷을 디스틸(distill)해서 훈련용 토큰을 만들어냈을 확률이 아주 높아보인다.Q: 디스틸레이션(distillation)이 뭔가?A: 디스틸레이션은 다른 모델의 이해를 추출하는 방법이다. 선생 모델에서 다양한 입력을 넣고 만들어진 출력으로 학생 모델의 학습에 사용시키는 것이다. 각 연구소들은 이런 디스틸레이션을 명백히 금지하고 있다. 하지만 매우 흔하게, DeepSeek 외에도 수많은 곳에서 다들 하고 있다. 때문에 4o, 소넷급 모델들이 계속해서 나오고 있는 것이다. 솔직히 안했을리가 없다고 생각될 정도로 흔한 방법이다.Q: 그럼 1등 모델들은 불리한 것 아닌가?A: 맞다. 앞서가는 연구소들은 가장자리를 넓히는데에 이런 방식은 사용할 수 없다. 대신에 자사 모델 최적화에는 사용할 수 있는 정도다. 부정적인 면은, 이런식으로 디스틸하게 되면 타 연구소들이 계속해서 무임승차하는 것이 가능해진다는 이야기다. 최첨단 모델을 개발하는데 드는 비용은 오직 프론티어 랩들만이 떠안게 된다. 그 결과, 리딩 엣지(leading edge) 모델들에 어마어마한 돈이 들어서 개발되어도, 금방 디스틸레이션으로 카피해서 들어간 돈이 회수가 어렵게 되는 것이다. 곧바로 상품화되고 흔해지니까 말이다. 바로 이 점이 마이크로소프트와 OpenAI가 점점 더 결별하는 방향으로 나아가는 이유인 것 같다. 1천억 달러를 들여서 최신 모델을 개발해봐야, 금방 감가상각되어 흔해지면 돈을 회수할 수가 없다.Q: 이런 이유로 빅테크 주가가 떨어지고 있는 것인가?A: 장기적으로보면 추론비용이 싸지는 것은 마이크로소프트 같은 기업에 유리하다. 그들은 서비스 제공업자이기 때문이다. 아마존 역시 AWS 때문에 수혜자다.이번 사건으로 가장 큰 수혜를 보는 곳 중 하나는 애플이다. 메모리 요구량이 급격하게 줄면 애플 실리콘 같은 엣지 디바이스에서 추론이 실현 가능해지기 때문이다. 애플은 CPU, GPU, NPU가 모두 통합된 메모리를 공유한다. 즉, 애플의 고사양 칩이 곧바로 소비자용 추론 칩이 될 수 있다.엔1비디아의 게이밍 GPU VRAM은 32GB가 최대치지만 애플의 경우 128GB의 램을 사용할 수 있다.메타도 수혜자다. 그들의 비전에서 가장 큰 걸림돌이 추론 비용이었는데 이게 사전훈련 비용과 마찬가지로 매우 싸진다면 그들의 비전 역시 더욱 실현가능해질 것이다.다만 구글의 경우는 악재다. 하드웨어 요구량이 줄어들기 때문에 그들의 TPU로 누려왔던 이점이 줄어들고 추론비용이 제로에 가까워질수록 새로운 검색서비스 등이 나타나기 때문이다. 물론 구글도 자체비용을 줄일 순 있겠지만 잃는 것이 더 크다.Q: 그럼 왜 주가가 떨어지나A: 내가 말한 건 장기적 비전이고 현재는 R1으로 인한 충격이 수습되기 전이다.Q: R1은 어떤가A: R1은 추론형 모델이다. 이는 openai의 o1 신화를 두 가지 면에서 무너뜨린다. 첫째 존재 자체다. 추론에 오픈ai만의 특별한 비법이 없다는 것이다. 둘째, 가중치를 공개해버렸다는 것이다. 물론 데이터는 숨겼기 때문에 오픈소스라 일컫는 것은 무리가 있지만 말이다. 이제 굳이 OpenAI에 돈을 내지 않고도 원하는 서버나 로컬환경에서 추론모델을 돌릴 수 있게 되었다.사실 deepseek은 이번에 R1과 R1zero를 함께 공개했는데 후자가 더 중요하다고 본다.R1-zero는 인간의 피드백을 완전히 빼버렸다. 순수 RL(강화학습)이다. 이 모델에 문제를 잔뜩 주고 올바른 답을 내면 보상을 주고, 체계적인 사고과정을 보여주면 또 보상을 주는 방식으로 만들었다. 마치 알파고가 이기면 보상을 주는 보상함수를 만들었더니 모델 스스로 인간이 가르치지 않은 방식대로 서로 학습시킨 것 처럼 말이다.이를 보면 The bitter Lesson이 다시 한번 입증된 것 같다. 추론하는 방법을 일일히 가르치는 것이 아니라 충분한 연산자원과 데이터만 주면 알아서 학습한다는 것이다. Q: 그럼 결국 우린 AGI에 더 가까워진 것인가?A: 그렇게 보인다. 소프트뱅크의 마사요시가 왜 마이크로소프트가 아닌 OpenAI에 돈을 댄 것인지도 설명이 된다. 1등에 서면 엄청난 수익이 돌아올 것이라는 믿음이 있는 것이다. (** 곧 모델이 알아서 똑똑해지기 시작할 것이기 때문)Q: 그럼 R1이 선두에 선 것인가?A: 그렇다고 보긴 어렵다. 여러 정황 상 R1은 o1-pro를 디스틸레이션한 것으로 보인다. OpenAI는 이미 o3를 선보였다. DeepSeek은 확실히 효율성에서 선두를 차지했지만 그게 최고의 모델이라는 의미는 아니다.(** 뿐만 아니라 o1-mini도 R1 671B 디스틸에 사용된 정황으로 보이는 케이스도 속속 드러났다. https://x.com/JJitsev/status/1883158764863537336)Q: 그럼 왜 이렇게 다들 호들갑인건가?A: 세 가지 요인 때문이다. 1. 중국은 미국보다 많이 뒤쳐져있다 는 인식이 틀렸기 때문에 사람들이 충격받는 것이다. 중국의 소프트웨어 역량은 매우 높은 수준임이 드러났다.2. V3의 낮은 훈련비용, R1의 낮은 추론 비용 때문이다. 계산상으로는 가능한 수치였기 때문에 NVDA에 대한 우려가 커진 것이다.3. DeepSeek이 칩 규제라는 벽을 뚫고 이 성과를 이뤄냈기 때문이다. 현재까지는 어쨌든 합법적으로 구한 H800으로 훈련한 것으로 보이긴 하지만 허점이 많다.Q: 난 NVDA 갖고 있는데 망한건가?A: NVDA 해자가 2개 있었다.1. 쿠다2. 여러 GPU를 하나로 묶어 가상의 거대한 GPU로 만들어내는 기술 - 이 능력은 그 회사만의 독보적인 영역이었다.이 둘은 서로를 더욱 강화시켜주는 것이었는데 약한 하드웨어와 낮은 대역폭으로도 극단적인 최적화가 가능하다는 것이 증명되었기 때문에 NVDA는 새로운 스토리들이 더 필요하게 되었다.다만 아직 유리한 점이 3가지 있다.1. DeepSeek의 접근방식을 오히려 H100이나 GB100 같은 최신식 칩에 사용하게 된다면 얼마나 더 강력해질까? 더 효율적인 컴퓨팅이 가능해진다 하더라도 더 많은 컴퓨팅은 여전히 유효하다.2. 추론 비용이 낮아지면 -> 오히려 모델 사용량이 더 늘어나는 측면이 있다.(** 사티아 나델라는 간밤에 제본스의 역설을 언급하며 AI가 점점 더 싸지고 접근가능성이 높아진다면 사용량이 더 크게 오를 것이라고 언질을 주었다.)(** 제본스의 역설이란 단일 비용이 A에서 B로 싸진다면 사용량이 C에서 D로 늘어나기 때문에 전체 사용량은 오히려 늘어남을 지적하는 것이다.)3. R1이나 o1같은 추론모델들은 더 많은 컴퓨팅을 사용할수록 더 똑똑해진다. 인공지능의 성능을 높이는 방법이 여전히 컴퓨팅에 달려있다면 여전히 NVDA가 수혜를 볼 가능성이 있다.하지만 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다.DeepSeek의 효율성과 오픈웨이트로 인한 광범위한 공개는 NVDA의 단기적인 낙관적 성공스토리에 물음표를 달아버렸다.특히. 추론단계에서는 NVDA 칩 외에도 다른 대안 시나리오가 작동하기 시작했다.예를 들어 AMD 칩 하나로도 추론이 가능해진다면 칩간 대역폭이 낮다는 AMD 측의 단점을 상쇄할 수 있게 된다.추론 전용칩이 각광을 받을 수도 있다.요약하자면 NVDA가 사라지진 않을 것이다. 다만 지금까지 고려되지 않았던 불확실성에 노출되었고 이는 하방압력을 키울 수 밖에 없다.Q: 칩 규제는 어떻게 되는건가?A: 칩규제가 더 중요해졌다고 주장할 수도 있겠지만. 2023년의 백악관의 규제가 DeepSeek을 부추긴 것이라고도 볼 수 있기 때문에 단기적으로는 효과가 있더라도 장기적으로는 의문이다.Q: 그럼 왜 중국은 오픈소스를 하는건가?A: 중국이 아니라 DeepSeek이 그렇게 하는거다. CEO 량원펑은 오픈소스야말로 인재를 끌어들이는 핵심이라고 언급했다. Q: 그럼 OpenAI는 망한건가?A: 그렇다고 볼 순 없다. 결국은 AI Take-off에 가장 먼저 도달한 자가 승리한다. 반면 이번 주말의 가장 큰 패배자는 앤트로픽이다. DeepSeek이 앱스토어 1위를 차지하기까지 샌프란시스코 지역 외에서 클로드는 주목조차 끌지 못했다. API가 그나마 잘돌아간다고 어필하지만, DeepSeek 같은 방식대로 디스틸로 프론티어모델이 흔하게 퍼져버리면 가장 먼저 무너지는 쪽이 이 API 비즈니스다. 돈주고 API 쓰느니 성능이 비슷하다면 DeepSeek 같은 오픈웨이트 모델을 쓰기 때문이다.결국 가장 큰 수혜자는 소비자와 기업들이다. 이런 미래는 사실상 무료에 가까운 AI 제품과 서비스를 누릴 수 있게 될 것이기 때문이다. 중국은 이제 자신감이 점점 더 커질 것이다.미국은 선택의 기로에 놓여있다. 더 강경하게 나아갈 것인가, 아니면 더 큰 혁신으로 나아갈 것인가. 연구소들이 이제 로비에 신경쓰지 않고 혁신에만 집중하게된다면, 우린 DeepSeek에게 감사하게 될지도 모른다.
작성자 : KurisuMakise고정닉
PSG) 랭스전 초청후기+캠퍼스 PSG 방문기
안녕하세요. 파리 생제르맹 한국 팬클럽 회장 신명균입니다. 개인적으로 다녀온 1달 남미 여행을 끝낸후, 저는 이번 1월 25일에 파르크 데 프랭스에서 열린 파리 생제르맹vs랭스의 리그앙 19R 경기를 PSG에서 초청받아 직접 다녀왔습니다. 그 현장을 사진으로 만나보시죠! 경기날 파르크 데 프랭스입니다. 보시다시피 이날은 경기전 비가 많이 내린 상황이었어요. 1월의 파리 날씨는 이게 디폴트라는군요;; 참고로 선수단 버스는 7시반쯤 도착합니다. 참고로 이날 경기전 저는 샹젤리제 PSG 매장에 가서 신규 이적생 흐비차 크바라츠헬리아의 유니폼을 구매했습니다. 여기 직원이 마킹할지 물어보면 흐비차라고 하지 마시고, 크바라츠헬리아 이렇게 말하시면 이해할겁니다 ㅋㅋㅋ 첨에 이해 못하심... 아무튼 그렇게 몸수색을 끝내고 들어와보니 7시 50분정도가 되었네요. 참고로 저는 정말로 감사하게도 리그 경기에 초청을 받아, PSG의 직원분을 만나 선물과 함께 대기하면서 몇장의 사진을 찍어주셨습니다. 저기 1층은 보니까 앞열좌석 예매자+초청받는 분들만 있는것 같더라고요. 다른 지나가는 분들보니 저처럼 목걸이 하시는분들이 좀 있었던것 같습니다. 요건 PSG 트로피랑, 마르퀴뇨스의 클럽 최다 출장 기념 유니폼입니다. 기존에 장 마르크-필로제라고 이분이 PSG에서 435경기 출장으로 1등이셨는데, 2324시즌 겨울 기점으로 마르퀴뇨스가 기록을 제쳐 현재도 PSG 최다 출장 선수입니다. 한경기 뛸때마다 신기록이 세워지고 있는 셈이죠. 아무튼 직원분의 도움을 받아 8시 20분쯤 피치로 입장했습니다. PSG 선수단이 몸을 풀고 있는 사이드로 입장했으며, 처음에는 돈나룸마 사포노프 테나스 이렇게 골키퍼들 훈련을 한 10분간 바로 앞에서 봤네요. 드디어 필드 플레이어들이 입장했습니다!!!! 제가 더 많은 사진을 남겼어야 하는데, 이때 라이브 스트리밍을 하고 있었던지라 남는게 이거밖에 없네요 ㅜ 이거라도 봐주시면 넘 감사하겠습니다.... 아무튼 뭐 이렇게 한 20분정도 선수들 몸풀기가 끝났고, 저도 피치에서 나와 저의 자리로 돌아갔습니다. 정말이지 파리의 밤은 아름답습니다. 특히 파르크 데 프랭스는 더요 ㅎㅎㅎㅎㅎ 이 자리 또한 PSG에서 주신거라 정말로 감사하게 봤어요! 그리고 경기전 응원 저의 목소리가 들어갔지만 이해하고 봐주십쇼 ㅋㅋㅋㅋ 솔직히 이때 좀 울컥했어요. 10년간 응원한팀 경기를 직접 내 두눈으로 보고 경험하고 오다니.... 이런 감정은 처음이었던것 같네요 이건 경기중에 나온 한국 설날 기념 문구 ㅋㅋㅋㅋ 준비했는데 잘 나와서 다행이었네요! 참고로 이건 랭스전 선수 라커룸 위에 붙은 한국어 명찰이었답니다. 1월 초부터 이런거 준비중이라고 알려주시면서 저한테 많이 물어봐주셨는데, 도움이 될수 있어서 정말로 다행이었네요. 이날 유니폼은 아시다시피 중국어였지만, 라커룸 명찰은 한국어였어요! 아무튼 경기는 1대1 무승부로 종료되었지만, 최고의 경험이었습니다 ㅎㅎㅎㅎ 마지막 관중석에서 찍은 사진도 남겨봐요. 이렇게 랭스전이 끝나고 파르크 데 프랭스를 떠났습니다. 그러고 어제는 쉬고 관광좀 하다가 오늘 오후 캠퍼스PSG라고 훈련장에 다녀올 계획을 세웠어요. 캠퍼스 PSG의 모습입니다. 여긴 푸아시라고 파리 시내에서 한 1시간반 떨어져있는 위성도시인것 같아요. 오늘 마침 훈련날이었고, 내일 슈튜트로 가니까 오늘은 오후 훈련 끝나면 5~6시 되지않을까? 오직 추측으로 다녀왔어요. 캠퍼스 PSG의 저녁 모습입니다. 아시다시피 주변에 아무것도 없어요;;; 바람은 엄청불고, 춥고 사람도 드물고 와 이거 여기 계속 있다간 얼어죽기 딱좋은 장소입니다. 참고로 오후훈련 끝나면 6시반 넘어가니까 그때부터 대기타시면 될것 같긴 해요. 그러고 한 1시간 기다리니까... 지난시즌 유럽 최고의 미드필더 비티냐 선수가 1번으로 나왔습니다!!!!!! 참고로 사람들이 몰려있음 잘 안해줘서 좀 떨어진 곳에서 저랑 다른 한분 대기탔는데 정말 운좋게도 해주시더군요. 일단 차 보고 손흔들고 난리를 떨어서그런가;;; 여튼 가만히 있기보다는 무슨 제스처라도 해보세요 ㅋㅋㅋㅋ 관심끌어서그런지 나온거 같기도... 창문내리고 사진찍고 싸인받고 알레파리 we will win 슈튜트가르트 등등 난리법석 떠니까 웃고 차오 인사하고 갔습니다. 마지막에 오브리가두를 했어야되는데 순간적으로 안떠올라서;;; 당장 3일전까지 브라질에서 있었는데 말이죠 ㅋㅋㅋㅋ 두번째는 프랑스의 신성 바르콜라 선수가 30분후 나왔습니다!!!!! 마찬가지로 앞에서 손흔들고 난리떨고하니까 많이 웃던데요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 마찬가지로 알레파리 슈튜트가르트 윈 이러고 뭐 프랜치 퓨처슈퍼스타 어쩌고 하니까 취향에 맞았는지 되게 좋아하더라고요 ㅎㅎㅎㅎ 그렇게 마찬가지로 싸인받고 사진찍고 오흐브와 하고 갔습니다. 대망의 마지막 마르퀴뇨스 선수가 곧 나왔습니다!!!!! 아 가장 친절하고 팬서비스 가장 좋습니다. 한국 투어 기억하냐니까 2년전에 기억한다고 하더군요 ㅋㅋㅋㅋㅋ 마찬가지로 난리떨고 싸인 사진 다받고 마지막에 영상도 받았는데... 그건 파리갤 념글에 있습니다! 잠깐이니까 한번 보시길 ㅎㅎㅎㅎ 암튼 그러고 남은 선수들 기다렸는데 더이상은 이쪽으로 안나오더라고요. 이강인 선수 많이 궁금해하시는데, 다른 출구로 나갔다고 하셔서(나가는 출구가 2개이며, 안멈출수도 있어서 ㄹㅇ복불복임) 같이 계신분 많이 아쉬워 하셨어요 ㅜㅜ 그러고 한 8시 50분쯤 되니까 두에 나가고, 뎀벨레가 진짜 마지막으로 차타고 나가서(다 반대쪽이었음) 시큐리티분이 finish 말해줘서 떠났습니다. 참고로 출구가 2개고, 팬서비스 넘기고 바로 직진하는 선수들도 있어서 정말 그날마다 다릅니다. 보니까 선수 나가면 무전으로 어쩌고 들리는데 선수 이름이 대충 들리니 그거 파악해서 내가 있는쪽 출구로 오는 선수가 무조건 팬서비스 해주길 바래야 해요. 오늘 사진찍은 3명의 선수들 외에는 모두 반대쪽으로 나가서 못봤습니다만, 소식 들어보니까 그냥 갔다네요. 정말로 저는 운이 좋았던거에요! 마지막 싸인 유니폼 인증입니다. 왼쪽 상단이 마르퀴뇨스 왼쪽 하단이 비티냐 오른쪽 하단이 바르콜라 이렇게 모두 성공했네요! PSG와 함께한 너무도 아름답고 소중했던 이틀이었습니다. 단순하게 많이 이기고+돈 많다고 초등학생때부터 응원했던 파리 생제르맹이라는 팀을 10년동안 꾸준히 응원하다보니 이런 자리도 생기고, 많이 부족한 저에게 팬클럽 대표라는 정말 과분한 자리를 주신게 아닌가도 싶지만 매순간 최선으로 많이 도와드리고자 노력하고 있습니다. PSG에서 한국 팬 여러분들에게 관심이 매우 많습니다. 부족하지만 제가 PSG와 팬 여러분들을 더 잘 이어드려 팬분들이 더 많이 혜택을 보시고자 하는것이 제 목표기도 하고요. 2025년이죠? 올해 클럽월드컵 끝나고 한국 투어를 다시한번 하고싶다는 찌라시가 들리던데... 당연히 확정도 아니고 제가 아는것 또한 전혀 없습니다만 만약 자리가 마련된다면 2년전 부산투어보다 더 준비 열심히 해보겠습니다. 한번 기다려보시죠 ㅋㅋㅋ 정말 장문의 글 읽어주셔서 감사합니다. MERCI PARIS❤+ ICI C'EST PARIS 파리 생제르맹 많은 응원 부탁드립니다!!!!!!!!!- 속보 비티냐 받음
작성자 : 신명균고정닉
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