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[테크 리뷰] 전 세계 증시에 큰 쇼크를 준 중국산 AI 딥시크(Deepseek)를 알아보자

리뷰타임스갤로그로 이동합니다. 2025.01.29 10:04:32
조회 6357 추천 3 댓글 5
[리뷰타임스=곰돌이아빠 리뷰어]
 

설날 연휴와 임시 공휴일로 국내 증시가 휴장하고 있던 기간, 세계 증시, 특히 미국 증시에 직격탄을 날린 사건이 발생했습니다. AI 순풍을 타고 오르던 나스닥이 하루만에 3.1% 떨어졌고, 무엇보다 AI 반도체 제왕 엔비디아는 무려 약 17%가 말 그대로 폭락했습니다. 도대체 무슨 일이 벌어진 것일까요?




미국 AI 기업과 반도체 회사의 폭락을 부른 것은 중국의 AI 스타트업 딥시크(Deepseek)였습니다. 미국의 규제로 베일에 쌓였던 중국 AI의 실력에 미국의 AI 자존심이 무너저버린 일대 사건이라고 할 수 있습니다.




그동안 AI산업의 중심은 거의 절대적으로 미국이 주도하고 있었습니다. ChatGPT로 유명한 오픈 AI, 구글의 Gemini, 마이크로소프트 Bing 등과 이를 든든하게 지원한 엔비디아와 브로드컴 그리고 마이크론 등 하드웨어 회사까지 AI의 거의 모든 회사들은 미국을 기반으로 하고 있었습니다. 그래서 미국 회사들, 특히 핵심이라 할 수 있는 엔비디아는 AI 생태계에서 높은 가치를 인정받아 엄청난 주가 상승 랠리를 펼칠 수 있었죠. 그런데 중국의 한 스타트업이 이에 버금가는 기술을 어느날 갑자기 선보인 것입니다.

 

 


딥시크









딥시크가 놀라운 것은 미국의 규제로 고성능 하드웨어를 쓰지도 않았고, 더군다나 비용 역시 조 단위 투자를 하는 미국 회사와 달리 매우 적은 비용으로 고성능 AI를 만들었으니 미국 증시가 받는 충격은 실로 대단하다고 항 수 있겠습니다.




중국 AI 스타트업 딥스크가 지난주 출시한 R1은 잘 알려진 AI 모델인 ChatGPT와 유사한 모델입니다. 성능은 ChatGPT와 비슷한데, 6710억 개의 매개변수가 있으며, 약 2개월 만에 단돈(?) 558만 달러, 약 80억의 비용으로 학습이 완료되었다고 합니다. 그러다보니 도널드 트럼프 미국 대통령이 취임 일성으로 AI 분야에 대한 5천억 달러 규모의 투자 계획, 이른바 스타게이트를 발표했던 것이 무색할 정도가 되었습니다. 트럼프대통령은 딥시크 충격에 대해 긍정적으로 생각한다며, 미국 빅테크도 돈을 많이 쓰지 않고도 같은 결과를 얻을 수 있기 때문이라고 말히기도 했습니다. 속내는 잘 모르겠지만 말이죠.

 





트럼프 대통령의 AI 투자계획 발표






 

아직 많은 것이 베일에 쌓인 중국 AI 스타트업 딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에 설립된 불과 2년이 되지 않은 회사입니다. 1985년생 량원펑(梁文锋)이 설립한 회사로, 중국 공학분야 명문대인 저장대에서 2007년 전자정보공학 학사, 2010년 정보통신공학 석사를 받았다고 합니다.




특이한 것은 그가 학계나 IT산업이 아닌 금융쪽에서 캐리어를 쌓아왔다는 점입니다. 머신러닝 등을 활용한 퀀트 트레이딩을 집중적으로 연구한 것으로 알려지고 있으며, 대학동기 두 명과 AI와 수학에 의존해 투자를 진행하는 헤지펀드 회사 하이 플라이어를 설립했습니다. 적어도 표면적으로는 상업적 이용을 경계하는 오픈AI와는 사뭇 다른 행보라고 할 수 있습니다. 그래서 하이 플라이어는 딥시크의 투자자이자 모회사로, 일부 외신에서 사모펀드가 만든 AI라고 알려지기도 했습니다.

 





딥시크 창립자 량원평



 

 

그러다가 금융이 아닌 AI에 집중적인 관심을 가지고 투자를 한 것으로 알려지고 있습니다. 이미 잘 알려진 것처럼 AI 기술의 핵심인 GPU는 미국 정부에서 엄격하게 중국 수출을 통제하고 있습니다. 딥시크는 미국 정부가 이런 반도체 규제를 하기전에 이미 엔비디아 A100 GPU 1만개 이상을 확보했다고 밝히기도 했습니다. 여기에 사모펀드의 자금과 중국의 풍부한 젋은 인재들이 모여, 기존의 AI 개발 방법과 달리 신선한 시각을 가진 고도로 숙련된 팀을 구성해서 딥스크를 만들었다고 알려지고 있습니다.




 


nVidia H800






 

참고로 딥시크는 최신 A100이 아닌 엔비디아가 미국 규제를 피해 만든 이른바 보급형 AI GPU인 H800, 2024개를 묶어 만들었습니다. 애초부터 미국과 하드웨어, 자금, 인력 모두 상대가 되지 않았는데 딥시크는 저성능 저예산으로 ChatGPT와 버금가는 AI를 선보인 것이죠.




AI 개발에 천문학적인 돈이 들어가는 이유는, 첫번째는 일단 대량의 GPU, 특히 지금까지는 값비싼 엔비디아 GPU가 대량으로 필요하기에 하드웨어 구축에 엄청난 돈이 들어가기 때문입니다. 하지만 사실 더욱 중요한 것은 이렇게 구축한 하드웨어가 아니라, AI에 학습을 시켜, AI를 제대로 된 AI로 만드는데, 보다 정확히는 성장시키고 학습시키는데 더 많은 비용과 시간이 들어가기 때문이죠. 하드웨어와 학습이 갖춰지면, 이를 기반으로 추론을 하는 것이 이른바 생성형 AI입니다.




 


nVidia A100



 

 

그런데 딥스크는 하드웨어 규제로 비용도 적게 들었고, 학습에도 미국 빅테크가 쓴 돈에 비해 거의 푼돈이나 다름없는 비용으로 이를 해결했습니다. 지금까지만 본다면 한마디로 AI의 게임체인저를 발표한 셈입니다. 굳이 값비싼 GPU를 쓰지 않아도 되고, 학습 비용까지 크게 줄였다고 하니 말이죠.




딥시크측의 발표에 따르면 비용 효율적인 학습을 달성하도록 설계된 새로운 아키텍처를 활용해 GPU가 인공지능 연산에 필요한 LLM을 학습하는데 278만 GPU시간에 이를 해결했습니다. 이는 페이스북의 AI Meta가 자체 모델을 훈련하는데 필요한 3,080만 GPU에 비하면 1/10도 되지 않는 것입니다.




GPU의 갯수, 그러니까 컴퓨팅 파워 역시 단지 2,048개로 미국 빅테크들은 그동안 훨씬 좋은 GPU를 적어도 16,000개는 써서 AI 모델을 구현했습니다. 한마디로 획기적인 가성비의 AI를 만들어 낸 것이죠.




딥시크는 특히 수학, 코딩, 자연어 추론과 같은 작업에 특화되었다고 밝히고 있습니다. 그러다보니 앞으로 금융쪽에서도 상당히 실력을 발휘할 것으로 예상되기도 합니다.




딥시크는 수많은 AI 모델 중에서도 뛰어난 가성비라는 확실한 장점을 가지고 있습니다. 무엇보다 미국의 엄청난 규제에서도 이 정도 모델을 만들어냈다는 것은 앞으로도 지속적으로 발전할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 물론 중국AI의 특성상 보안, 검열 그리고 과연 안전한가라는 문제는 여전히 가지고 있습니다. 이를 의식한 듯, 딥스크는 현재 오픈소스로 모든 기술을 공개한 상태이기도 합니다. 대외적으로는 미국의 규제 가이드라인 준수, 윤리적 AI 연구, 글로벌 협력, 공공 및 민간 협력을 내세우고 있기도 합니다.

 





Deepseek가 만들어준 여행계획






 

물론 걱정스러운 점도 있습니다. 딥스크가 Made in China라는 점입니다. 바로 태생적인 한계로 중국 AI라는 점에서 딥시크가 과연 제대로 된 상용화가 될 수 있을까 걱정하기도 합니다. 예를 들어 딥시크에 천안문사태나 중국 지도자 시진핑에 대한 제대로 된 답변을 기대했지만 머뭇거리거나 제대로 된 답변을 듣지 못해, 여기에 자체 검열이 들어가는 것은 아닌지 의심하고 있기도 합니다. 분명 중국은 자유가 제한된 나라입니다.




하지만 AI라는 것이 역사책도 아니고, 결국 과거의 데이트를 학습해 미래로 나아가는데 방점이 있는데, 이런 중국의 엄격한 인터넷 통제와 검열에 관련된 질문에 제대로 답하지 못한다고 해서 이를 딥시크의 한계라고 한다는 것은 무리가 아닌가 생각합니다. 흥미거리가 될 수는 있겠지만, 결국 AI를 통해 얻고자 하는 것은 이를 통한 생산성 향상이지 역사학습에 머무는 것은 아니기 때문이죠.

 





AI 미중대전



 




딥시크는 현재 번번한 AI가 없는 우리나라에는 희망과 함께, 과연 우리도 할 수 있을까 하는 근본적인 고민을 같이 안겨주고 있습니다. 과연 이 중국산 AI는 앞으로 세계 증시와 더욱 강건해진 트럼프행정부에서 미국과 중국의 관계를 시험하는 리트머스 시험지가 될까요? 이제 막 시작한 딥시크의 도전에 미국 증시가 엄청난 충격을 받은 것도, 그리고 많은 이들이 주목하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

 

 

<bear0601@naver.com>
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