🔎 #435. 중국의 딥시크(DeepSeek)가 불러온 파장

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오늘은 중국의 딥시크가 불러온 파장을 다룹니다.

중국의 딥시크가 주목받는 이유

​중국의 딥시크 R1이 OpenAI의 o1만큼 우수하다고 알려지며, 큰 화제가 되고 있습니다. 엔비디아 GPU를 사용하지 않고도 우수한 추론 모델을 학습시켰다는 점에서 엔비디아 주가까지 출렁이게 만들었습니다.

중국의 딥시크가 주목받는 이유를 정리해보면 다음과 같습니다. 관련하여 잘 정리된 글이 있어 이를 요약하여 공유드립니다. 물론 원문 전체를 읽는 것을 추천드립니다. [원문보기]

1️⃣ o1 과 유사한 성능을 '무료'로 사용가능

o1은 OpenAI에서 출시한 모델 중 추론능력이 가장 뛰어난 모델로, 시장에서 유일하게 가장 뛰어난 모델이기도 했습니다. 이 o1 모델은 유료 구독 해야만 사용해볼 수 있는 반면, 딥시크에서는 무료로 사용가능합니다.

이 지점에서 중국이 미국을 따라잡았다는 충격을 주었습니다. GPT-3.5를 시작으로, 그동안 '가장 뛰어난 모델은 OpenAI에서 가장 먼저 출시한다'는 생각을 갖게 했는데요, 이제 OpenAI도, 미국도 아닌 중국과 딥시크에서도 이와 같이 뛰어난 모델을 출시할 수 있다는 점을 시사합니다.

2️⃣ 10분의 1 비용으로 학습한 모델

딥시크가 개발한 모델은 글로벌 빅테크 기업들과 비교해 학습 비용이 10분의 1 수준(약 557만 6천 달러, 약 80억 원)밖에 들지 않았다는 점에서 화제가 되고 있습니다. 그리고 이 기술은 이미 R1 발표 이전에 공개된 V3 모델에 적용된 것으로 알려졌습니다.

흥미로운 점은 이렇게 획기적인 비용 절감의 배경에 미국의 칩 수출 금지가 있었다는 사실입니다. 미국 정부가 엔비디아 H100 칩의 수출을 금지하면서, 딥시크는 필연적으로 규제 대상이 아닌 H800 칩을 활용해야 했습니다. 성능이 낮은 칩을 사용할 수밖에 없는 상황에서, 딥시크는 극도로 효율적인 학습 기술을 개발했고, 이를 통해 저비용으로도 강력한 AI 모델을 구현하는 데 성공했습니다.

이는 '낮은 자원으로도 고성능 AI 모델을 만들 수 있다'는 것을 증명한 대표적인 사례이며, 앞으로 AI 인프라 설계와 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 가능성을 시사합니다.

3️⃣ 다른 빅테크 기업에 미치는 영향

다른 빅테크 기업에 미치는 영향을 원문으로부터 발췌해보면 다음과 같습니다:

• 애플 [유리]: 엣지 디바이스(사용자 기기)에서의 추론 비용 절감으로 애플 실리콘의 강점이 부각됨
• MS [유리]: AI 추론 비용이 낮아져 데이터 센터/GPU 투자 부담을 줄이고 사용량을 늘릴 수 있음
• 아마존(AWS) [유리]: 오픈소스 모델을 저렴하게 호스팅·제공 가능해 클라우드 경쟁력 강화
• 메타(Meta) [유리]: 추론 및 학습 비용 하락으로 AI 기반 비즈니스를 더욱 빠르고 저렴하게 확장 가능
• 구글 [불리]: TPU의 상대적 이점이 약화되고 검색 대체 서비스 등장으로 지배적 지위가 흔들릴 수 있음
• 엔비디아 [불확실]: 추론 비용 하락과 대안적 최적화로 성장성에 의문이 생기지만, 여전히 CUDA와 병렬 처리 기술 우위로 시장 지배력을 유지할 가능성 큼

마무리

1. 국내 LLM 개발의 가능성: 미국과 중국이 첨단 AI 모델과 반도체 분야에서 경쟁적으로 앞서나가는 상황에서, 한국은 상대적으로 뒤처져 있는 것이 사실입니다. 그러나 이번 딥시크의 사례에서 주목해야 할 점은 '낮은 사양의 하드웨어로도 최고 수준의 모델을 만들어낼 수 있다'는 가능성을 보여줬다는 것입니다. 이는 국내 기업과 연구실에도 의미 있는 시사점을 줍니다. 풍부한 GPU 리소스를 갖추지 못한 상황에서도 최적화 기술과 창의적인 접근을 통해 세계적 수준의 LLM을 개발할 여지가 충분하다는 뜻이죠. 이러한 계기를 통해 한국의 AI 개발이 '규모의 경쟁'이 아니라 '효율과 최적화'에 초점을 맞춘 방향으로도 적극 진전될 수 있으리라 기대됩니다.
2. 오픈소스 모델의 하한선 상승: 딥시크가 선보인 R1 모델은 오픈소스 LLM이 OpenAI의 o1과 견줄 만한 성능을 낼 수 있음을 보여줬습니다. 이는 오픈소스 AI 모델의 ‘하한선’이 높아졌다는 뜻이며, 앞으로는 인터넷 연결 없이도 개인 PC나 스마트폰에서 상당히 강력한 AI가 돌아갈 가능성이 크다는 의미입니다.
   그러나 이는 동시에 안전성 문제를 불러일으킵니다. 예컨대 모델이 ‘범죄에 악용될 만한 정보를 제공하거나’ 특정 문구를 자유롭게 생성해낼 때, 이를 통제할 장치가 폐쇄된 OpenAI 모델보다 훨씬 약하기 때문입니다.
3. ‘억압’이 빚어낸 역설적 혁신: 이번 딥시크 사례에서도 드러났듯, 미국의 칩 수출 규제가 중국 기업들의 기술 발전을 오히려 촉진하는 역할을 했습니다. 이는 역설적으로 '제한'과 '억압'이 창의성의 발현 조건이 될 수 있음을 잘 보여줍니다. 여유로운 환경에서는 굳이 극단적 최적화나 새로운 방식을 모색하지 않지만, 강제된 한계 상황은 엔지니어와 연구자들이 기존의 틀을 뛰어넘게 만들기 때문입니다.
4. LLM 성능이 상향 평준화된다면, ‘차별화’는 어디서? : 경쟁자들이 모두 OpenAI 수준의 모델 성능에 도달하거나 가깝게 추격한다면, LLM에 대한 벤치마크 경쟁은 사실상 포화 상태가 됩니다. 이때 가장 중요한 차별화 요소는 비용 구조와 서비스·제품화 전략으로 옮겨가게 될 것입니다. 같은 성능을 낼 수 있다면, 그 모델을 얼마나 저렴하고 효율적으로 운영하느냐가 핵심 경쟁력이 되며, 이미 소비자 접점을 선점한 기업들은 자사 생태계나 도메인 특화 서비스를 통해 우위를 유지할 수 있습니다.
   예를 들어, 마이크로소프트(MS)는 오피스 제품군과 연동해 문서 작성, 이메일 요약, 일정 관리 등을 손쉽게 처리하도록 ‘CoPilot’을 제공하고 있고, 병원이나 금융기관에선 법률 자문 또는 의료 분석처럼 특정 분야에 특화된 AI 솔루션을 선보여 기존 업무 프로세스와 밀접하게 결합하고 있습니다.
   결국 LLM의 성능 격차가 줄어들수록 'AI 자체가 얼마나 똑똑한가?'보다 'AI를 어떻게 적용하고, 사용자 경험을 얼마나 최적화하느냐?'가 곧 차별화 포인트가 될 것입니다.

오늘의 Midjourney Prompt & Music

아래 Midjourney 이미지를 음악과 함께 감상해보세요:)

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프롬프트 (by @jae_hong__an) :