[이슈] 딥시크(DeepSeek)

딥시크(DeepSeek)에 질문해 봤어요

 
최근에 중국 딥시크(DeepSeek)에 대한 기사와 유튜브 영상이 많이 올라오고 있습니다. 제 2의 맨허튼 프로젝트로서 스타케이트(Stargate) 프로젝트를 추진하고 있는 미국 입장은 너무나도 명확합니다.
 

[2025년 1월 27일 기준, 미국 10대 시가총액 종목]

순위	기업	시가총액 (달러)	주요 사업
1	마이크로소프트 (MSFT)	3조 3,940억	소프트웨어, 클라우드 컴퓨팅
2	애플 (AAPL)	3조 3,501억	스마트폰, 컴퓨터, 소프트웨어
3	엔비디아 (NVDA)	3조 4,928억	그래픽 처리 장치 (GPU)
4	알파벳 (GOOGL)	2조 4,597억	검색 엔진, 광고, 클라우드 컴퓨팅
5	아마존 (AMZN)	2조 4,695억	전자상거래, 클라우드 컴퓨팅
6	아람코 (2222.SR)	1조 8,098억	석유 및 가스
7	메타 (META)	1조 2,740억	소셜 미디어
8	TSMC (TSM)	8,913억	반도체 제조
9	버크셔 해서웨이 (BRK.B)	9,989억	투자
10	일라이 릴리 (LLY)	8,233억	제약

 
1~5, 7위 기업의 특징은 미국 태생이며 전세계 IT 업계를 이끌어 가는 빅테크입니다. 더불어, 인공지능 개발에 미친 듯한 투자를 아끼지 않는 기업들입니다. 8위인 TSMC도 AI 칩셋 모듈을 만드는 업체이니 미국 기업은 아니지만 인공지능 개발 기업이라 볼 수 있습니다. 
 
저는 26년 간 IT 업계에서 일하면서 5번의 큰 충격을 받았습니다. 첫번째는 IT 업계로 인도해 준 인터넷 그 자체이고, 두번째는 2006년에 현대차그룹으로 이직하면서 만났던 내비게이션, 훗날 이 내비게이션으로 인해 저는 자율주행자동차, 모빌리티(Mobility) 분야까지 경험을 하게 됩니다. 세번째는 2007년 아이폰의 등장, 네번째는 2008년에 비트코인의 등장으로 블록체인(Blockchain)과 Web3를 만나게 된 것, 마지막으로 다섯번째이면서 가장 임팩트가 컸던 2022년 생성형 인공지능의 등장입니다.
 
다행이도, 저는 이 5번의 충격을 크던 작던 모두 현업에서 경험했습니다. 그래서 나름대로 그 충격을 받을 때 이 충격파가 어디까지 스며갈 것인지 경험으로 알고 있습니다. 그리고, 이 다섯번째 경험은 감히 말하건데 인터넷, 모바일의 충격 이상이 될 것입니다. 인터넷처럼 퍼져가서 공기처럼 될 것이고, 모바일처럼 스며서 우리 몸의 일부처럼 살아가게 될 겁니다.
 
단언컨대, 'Emboddied AI, AGI, AI Agent'가 우리의 미래입니다. 
 
인공지능은 이제 핵무기와 같은 수준으로 군비 경쟁을 하고 있습니다. 한때(지금도 그럴테지만) 미국과 러시아는 전세계를 몇 번이고 공멸시킬 수 있는 수준의 핵탄두를 보유하고 있습니다. 그러나, 단 한 번의 사용으로 전세계가 공멸될 것이기에 사용할 수 없습니다. 이제 그 핵무기의 바통을 이어받은 것이 인공지능입니다. 이 인공지능은 핵무기 개발 이상으로 많은 경제적 노력을 수반해야 합니다. 제 2의 맨허튼 프로젝트가 될 스타게이트(Stargate)의 이슈가 바로 이 비용에 대한 문제인데 중국의 딥시크(DeepSeek)가 미국의 AI 개발사, 빅테크들이 깜짝 놀랄만한 제품을 발표했죠.
 
장황했지만, 결국 이 딥시크에 대한 얘기를 하려합니다.

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미국과 중국의 AI 패권 다툼

 
최근 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 AI 업계에 파장을 몰고온 이유는 다음과 같습니다. 

1. 고성능 AI 모델 개발 (최근 주목할 만한 AI 모델 2가지 공개)
   •    딥시크-V3: 챗GTP와 비슷한 성능을 보이는 대규모 언어 모델(LLM)
   •    R1 시리즈: 오픈AI의 'o1' 모델과 경쟁하는 추론 특화 모델, 일부 벤치마크 테스크에서 오픈AI 'o1'을 앞섬
2. 비용 효율성 (가장 주목받는 부분으로 딥시크의 모델 개발 비용이 놀라울 정도로 저렴함)
   •    딥시크-V3 개발 비용: 약 557만 6000달러(약 78억 8000만원) 수준
   •    이는 메타의 라마(Llama)3 모델 훈련 비용의 약 10분의 1수준
3. 기술적 혁신
   •    전문가 혼합(MoE) 아키텍처: 전체 매개변수 중 일부만 활성화하여 효율성을 높임
   •    오픈소스 공개: R1와 V3 모두 오픈소스로 공개되어 누구나 활용할 수 있음
4. 미국의 기술 규제에 대한 도전 (딥시크의 성과는 미국의 AI 칩 수출 규제의 한계를 보여줌)
   •    첨단 GPU를 적게 사용하면서도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있음을 보여줌 (엔비디아 주가에 큰 영향!!)
   •    이는 미국의 기술 수출 규제를 우회할 수 있는 가능성을 제시함
5. 실리콘밸리의 반응 (이런 이유로 트럼프 정부와 미국 AI 업계는 긴장을 하게 됩니다.)
   •    일부 기업들은 딥시크의 기술을 분석하고 모방하려 노력 중
   •    메타 등 일부 기업은 대규모 투자 계획을 발표하며 대응하고 있음

결국, 딥시크의 등장으로 AI 모델 개발의 비용 효율성과 기술 혁신이 새롭게 주목받고 있으며, 글로벌 AI 삽업의 경쟁 구도에 큰 변화를 가져올 것으로 예상할 수 있습니다.

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정말 놀랍지 않나요? 국내 대기업 외에도 '마음AI, 셀바스AI, 코난테크놀로지, 뤼튼 등' 수많은 AI SW 기업들이 있습니다. 이들 대부분의 문제는 '깨진 독에 물을 붇 듯' 엄청난 투자를 지속해야 한다는 것이고 그럼에도 불구하고 수익모델은 아직까지 없다는 점입니다. 
 
생성형 인공지능 산업은 'AI 칩셋 - 데이터 센터(서버/클라우드/네트워크) - 데이터 센터 운영/관리(전력)'의 인공지능 인프라와 관련한 기업만 현재 수익을 올리고 있을 뿐, AI 솔루션이나 서비스 기업들의 수익모델이 개발되고 수익화 되기까지는 아직도 한참의 시간이 필요합니다.
 
우리나라의 경우, AI 칩셋에 핵심으로 들어가는 HBM을 개발하는 하이닉스, 삼성전자나 그 하위 Tier사들을 제외하면 수익화를 하고 있는 기업은 거의 없습니다. 최근에 뤼튼이 월 10억 원 정도의 매출을 이뤘다고는 하는데 그게 얼마나 지속될지는 미지수입니다. 
 
이런 상황에서 중국의 AI 스타트업이 비용 효율화를 이루고 GPU에 대한 의존도를 낮추면서도 LLM이 챗GPT 수준의 성능을 보인다는 것은 우리나라 AI 스타트업들이 고민해야 할 과제가 많다는 것을 의미하면서도 반면에 우리가 벤치마킹할 진정한 대상이 어디인지를 모여주는 교훈인듯 싶습니다.
 
세상의 모든 기술은 인공지능을 중심으로 집결되고, 인공지능 기술은 제 2의 핵탄두와 원자력이 될 겁니다. 누구도 이 명제를 반대하지는 못할 겁니다.
 
중국에 딥시크(DeepSeek)가 있드면 우리에게도 K-AI가 있습니다.
 
하루 빨리,.... 우리나라의 정치, 경제가 제자리로 돌아와서 K-AI가 세계에 위상을 떨칠 수 있기를 바래 봅니다.
 
 
- DeungZan ('25년 1월 27일) -