2025년 1월 말 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 LLM(Large Language Model) 패러다임에 혁신적인 변화를 갖고 와서 미국을 비롯한 전세계적으로 큰 화두가 되었어요. 엔비디아의 저사양 AI H800 칩으로 저비용 고성능 AI 모델을 개발하며 글로벌 AI 시장에 큰 충격을 주었는데요. 이로 인해 전세계 증시 시장은 DeepSeek 발표에 매우 민감하게 반응하면서 엔비디아 등 기술주 중심으로 매우 큰 변동성을 보였어요. 딥시크 AI 모델 R1의 특징과 성공 요인을 확인하고, 향후 시장에 미치는 영향과 전망을 분석해 볼께요.
목차
- 딥시크 스타트업?
- 딥시크 AI 모델 R1의 특징
- 딥시크의 혁신적인 접근 방식
- 딥시크의 등장으로 인한 시장 반응
- 딥시크의 성공 요인
- 맺음말
1. 딥시크(DeepSeek) 스타트업?
딥시크(DeepSeek)는 2023년 5월 중국 항저우에서 설립된 AI 스타트업으로, 창업자는 1985년생 량원펑이에요. 그는 저장대학교에서 머신 비전을 전공한 후, 헤지펀드 하이플라이어를 설립해 AI를 활용한 금융 거래에 성공한 경험이 있다고 해요. 아무도 이 기업의 성공을 확신하지 못해서 투자를 받지 못해서 자체 헤지펀드인 하이플라이어로 부터만 투자를 받아서 개발 진행을 했다고 하네요. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 딥시크를 창립하며 AI 시장에 혁신을 가져오고 있어요.
2. 딥시크 AI 모델 R1의 특징
딥시크가 개발한 AI 모델 'R1'은 저비용으로도 고성능을 발휘하는 것이 특징이죠. 특히 챗봇 성능 평가 플랫폼 '챗봇 아레나'에서 세계 10위권에 진입하며, 구글 제미나이(Gemini)와 일론 머스크의 엑스AI(xAI)의 그록(Grok) 등을 앞질렀어요.
일반적으로 고사양 AI칩을 통해 고성능 기능이 작동하죠. 미국은 중국 견제를 위해 AI 칩 판매를 제한하고 있었서 딥시크는 고성능 AI 칩을 사용할 수 없었어요. 어쩔 수 없이 엔비디아의 저사양 H800칩을 사용하였지만 딥시크는 성능이 매우 뛰어난 AI 모델인 'R1'을 개발해 세상을 놀라게 하고 있어요.
3. 딥시크의 혁신적인 접근 방식
딥시크는 AI 모델 개발 과정에서 기존 지도 미세 조정 단계를 생략하고, 시행착오 기반의 강화학습(RLHF)을 활용하는 방식을 채택했다고 해요. 이를 통해 개발 비용을 절감하면서도 경쟁력을 유지할 수 있었어요.
다시 설명하면, 딥시크는 "크로스 모달 학습"과 같은 기술적 혁신을 도입해서 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 데이터를 이해하고 처리할 수 있어요. 여기서 딥시크는 적은 연산으로 구글, 메타 등 미국 AI테크 기업이 개발하는 수준과 동일한 성능을 냈다는 점에서 향후 오픈 소스로 공개된다면 LLM 기술은 더욱 빠르게 보편화될 것으로 예상되죠.
4. 딥시크의 등장으로 인한 시장 반응
딥시크의 발표 이후 미국 증시는 큰 충격을 받았어요. 특히 AI 분야에서 강세를 보이던 엔비디아(NVIDIA)의 주가는 하루 만에 16.86% 급락하며 기술주 중심의 하락세를 주도했죠. 이러한 변화는 글로벌 AI 시장이 중국 기업의 성장에 대한 새로운 관점을 가져야 함을 시사해요.
지금까지는 고사양 AI 모델을 개발하기 위해서는 수많은 AI 칩이 들어가고, 비용 증가를 의미했죠. 그렇기 때문에 엔비디아의 시총 규모가 최근 급격히 커졌는데, 딥시크는 약 80억 규모의 개발비로 최소한의 칩을 사용해서도 고사양 칩을 개발한 것때문에 AI 시장에 큰 쇼크를 주었죠.
5. 딥시크의 성공 요인
5.1 효율적인 자원 활용
딥시크는 엔비디아의 GPU 2000개만으로도 AI 모델을 훈련하는 데 성공했어요. 이는 일반적으로 필요한 약 16000 개 이상의 GPU보다 훨씬 적은 수량이에요. 이것이 얼마나 대단한지는 엔비디아 시총이 하루 사이에 약 17% 하락한 것만 봐도 알 수 있죠. 일반적으로 병렬 프로세서(Parallel Processor) 고도화에 의존하는 엔비디아와 같은 기업으로선 대단히 큰 위협이죠.
5.2 혁신적인 학습 방식
딥시크는 크로스 모달 학습과 같은 기술적 혁신을 도입해서 지도 미세 조정을 생략하고 강화학습을 통해 모델을 최적화했어요. 이 방식은 AI 모델의 비용 효율성을 극대화하는 데 기여했어요.
5.3 가격 경쟁력
기존 AI 서비스 대비 4분의 1 수준의 요금을 책정하여 AI 시장에서 빠르게 점유율을 확보할 수 있어요. 사실 이번 개발 비용만 놓고 보자면, 거의 1/20 수준이라고 해요. 예를 들어 암호화폐 시장에서 GPU 마이닝에서 ASIC 마이닝으로 전환하면서 에너지 효율이 약 100배 정도 개선되는 것과 비슷한 흐름이죠.
6. 맺음말
딥시크의 등장으로 AI 산업의 패러다임이 변화할 것이에요. 특히, 중국이 저비용으로도 강력한 AI 모델을 개발할 수 있다는 점이 입증되면서 글로벌 AI 경쟁이 더욱 치열해질 전망이죠
딥시크는 기존의 AI 모델 개발 방식을 혁신하며, 글로벌 AI 시장에서 중국 기업이 차지하는 비중을 높이고 있어요. 앞으로 딥시크의 발전과 이에 대한 시장 반응을 주목할 필요가 있어요.
