중국 AI 스타트업 딥시크가 챗GPT 개발사 오픈AI를 능가하는 AI 모델을 개발하며 미국 AI 기업들을 흔들었다. 딥시크가 사용한 컴퓨팅 파워의 양은 챗GPT 개발에 사용된 양보다 현저히 적었는데, 이는 국내 AI 개발업계에게 희망을 주는 사례이다. 딥시크의 성공은 오픈소스 AI의 우위를 보여주고 더욱 경쟁적인 AI 시장을 만들어낼 것이다.
중국 인공지능 스타트업 딥시크 가 개발한 AI 모델이 챗GPT 개발사 오픈AI 등의 모델을 일부 앞선 것으로 나타나 27일(현지시간) 실리콘 밸리를 포함한 미국 전체가 큰 충격을 받았다. 딥시크 가 최근 선보인 추론형 AI 모델 'R1'은 일부 성능 테스트에서 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 'o1'보다 앞선 것으로 확인되었고, 이는 딥시크 가 사용한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) H800이 약 2천개에 불과한 점에서 더욱 놀라울 만한 성과이다. 챗GPT 등장 이후 미국 빅테크들이 고성능 거대언어모델(LLM) 개발에 특수 반도체 칩 1만6천개 이상을 사용하며 수억 달러를 쏟아부었던 것에 비해 딥시크 의 규모는 현저히 작다. 이러한 딥시크 의 성공은 국내 AI 개발업계에도 희망을 주었다.
정부는 현재의 15배인 3만장 수준까지 컴퓨팅 파워를 확충하기 위한 계획을 발표했는데, 딥시크처럼 적은 인프라 비용으로 높은 성능을 달성할 수 있다는 사례를 통해 국내 AI 개발업계도 잠재력을 갖추고 있다는 것을 보여준다.국내 AI 모델 개발업계 관계자들은 딥시크의 사례가 AI 모델 개발에 더 이상 대량의 컴퓨팅 파워가 필수적이지 않음을 보여준다고 분석했다. 딥시크 R1 모델은 인간의 사고 과정을 AI가 모방하도록 사용한 '체인 오브 소트' 추론 방식이 거대언어모델(LLM)이 쓰는 확률에 기반한 기계 학습 추론보다 컴퓨팅 파워가 더욱 필요하다는 점을 강조하며, 딥시크의 성공 사례는 실험적인 기법인 '전문가 혼합'(MoE)의 효과를 보여주는 것으로 여겨진다. 하지만, 더욱 질 높은 컴퓨팅 파워가 공급되면 딥시크 모델의 학습 속도와 추론 결과가 더욱 향상될 것으로 예상된다.딥시크는 오픈소스 방식을 사용하고 있으며, 이는 투자 비용이 부족한 국내 AI 업계에게도 희망의 메시지다. 딥시크의 성공은 오픈소스 AI가 대안으로 부상하고 있는 추세를 더욱 촉진시킬 것이라는 전망이 나온다. AI 분야 전문가들은 향후 AI 경쟁 격화로 더 적은 학습 컴퓨팅 파워와 전력을 사용하면서 가볍게 구동되는 AI 모델·서비스 등장을 예상하며, 이는 AI가 작동하는 플랫폼인 PC와 스마트폰의 진화에도 가속이 붙을 것이라고 전망했다
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