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오픈AI, 딥시크 쇼크에 경량 고급 추론 모델 'o3-mini'로 응수 [이코노믹데일리] 오픈AI가 신규 고급 추론 AI 모델 ‘o3-mini’를 전격 공개하며 최근 급부상한 중국 AI 스타트업 딥시크와의 정면 대결을 예고했다. 이는 딥시크가 추론 AI 모델 ‘R1’을 선보이며 전 세계적으로 주목받은 지 약 열흘 만의 일로 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁이 격화되는 양상이다. 오픈AI는 지난달 31일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 o3-mini 출시 소식을 알렸다. o3-mini는 지난해 9월 출시된 추론 AI 모델 ‘o1’의 업그레이드 버전인 ‘o3’의 소형 모델이다. o3는 응답 전 복잡한 사고 과정을 거쳐 인간의 두뇌처럼 논리와 판단 근거를 발전시켜 답하는 방식으로 한국어 번역과 물리학, 과학, 수학 분야에서 강점을 보인다. o3-mini는 o3를 경량화하여 연산 자원을 덜 소모하도록 설계되었으며 수학, 과학, 코딩 분야에서 이전 모델인 o1을 능가하는 성능을 자랑한다. 특히 미국 수학경시대회(AIME)에서 최대 87.3%의 정확도를 기록하며 o1의 83.3%를 뛰어넘는 결과를 보였다. 이번 출시는 지난해 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 예고했던 일정에 따른 것이다. 그러나 딥시크의 R1이 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위에서 챗GPT를 제치고 1위에 오르는 등 돌풍을 일으킨 시점에 o3-mini가 출시되면서 업계는 이를 ‘딥시크 쇼크’에 대한 대응으로 해석하고 있다. 특히 오픈AI가 그동안 최신 AI 모델을 유료 사용자에게만 제공했던 것과 달리 o3-mini를 챗GPT 무료 사용자에게도 개방한 것은 이례적인 조치다. IT 매체 테크크런치는 “고급 AI 모델에 대한 접근성을 높이기 위한 조치”라는 오픈AI 관계자의 말을 인용하며 “딥시크와의 경쟁에서 뒤처지지 않으려는 전략”이라고 분석했다. 오픈AI는 딥시크를 의식한 듯 o3-mini의 ‘안전성’을 강조하고 나섰다. 오픈AI는 “o3-mini는 답변 생성 시 오픈AI의 안전 정책을 고려하도록 설계되었다”며 “탈옥(jailbreak) 평가에서 ‘GPT-4o’를 크게 앞지르며 보안성을 높였다”고 밝혔다. 이는 데이터 전송, 개인정보 수집 등 보안 우려가 제기되는 딥시크와의 차별점으로 해석된다. 실제로 미국, 대만, 일본 등 여러 국가에서 공공 부문 내 딥시크 AI 사용을 제한하고 있으며 이탈리아는 애플과 구글 앱 스토어에서 딥시크 접속을 차단했다. 한편 딥시크의 R1 개발 비용을 둘러싼 논란도 가열되고 있다. 딥시크는 R1 개발 비용이 557만 달러(약 81억원)라고 주장했지만 미국 반도체 연구 및 컨설팅 기업 세미애널리시스는 보고서를 통해 실제 비용이 약 5억 달러(약 7300억원)에 달할 것이라고 반박했다. 또한 월스트리트저널(WSJ) 등 외신은 오픈AI가 중국 기관에서 자사 AI 도구를 통해 모델 학습 데이터를 빼내려는 시도를 포착했다고 보도하며 딥시크의 R1 개발 과정에 오픈AI 데이터가 무단 사용되었을 가능성을 제기했다. 반면 중국 관영 매체는 미국에서 딥시크를 대상으로 한 사이버 공격이 급증했다고 주장하며 맞불을 놓았다. 딥시크의 등장은 AI 패권 경쟁에 불을 지피며 생성AI 선두주자인 오픈AI의 위기감을 고조시키고 있다. 샘 올트먼 CEO는 “우리는 분명히 훨씬 더 나은 모델을 제공할 것이며 새로운 경쟁자가 있다는 것은 합법적으로 활력을 불어넣을 것”이라고 말하며 본격적인 경쟁을 예고했다. 또한 “우리가 역사의 잘못된 편에 서 있었으며 다른 오픈소스 전략을 만들어낼 필요가 있다고 생각한다”며 오픈소스 방식에 대한 전향적인 태도를 내비쳤다.2025-02-02 16:33:07
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딥시크 '저비용 고성능 AI' 쇼크… 네이버·카카오 주가 6%대 급등, 수혜 기대감↑ [이코노믹데일리] 중국 생성형 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 저비용으로 챗GPT에 필적하는 성능의 AI 추론 모델을 개발하면서 국내 증시에서 AI 소프트웨어 대표 기업인 네이버와 카카오의 주가가 31일 장 초반 6% 넘게 급등하며 강세를 보이고 있다. 이날 오전 10시 기준 네이버 주가는 전 거래일 대비 1만 2500원(6.13%) 오른 21만 6,500원에 카카오 주가는 전 거래일 대비 2225원(6.29%) 상승한 3만 8000원에 거래 중이다. 그동안 AI 개발의 걸림돌로 여겨졌던 고비용 문제를 딥시크가 저비용 고성능 모델로 돌파하면서 국내 AI 소프트웨어 업종 전반에 대한 기대감이 주가 상승을 견인한 것으로 분석된다. 최승호 상상인증권 연구원은 "국내 인터넷 업종은 오픈소스 진영에 속해 오픈소스 모델 성공의 낙수 효과를 기대할 수 있는 구조"라며 "딥시크의 등장은 국내 기업에 호재로 작용할 수 있다"고 분석했다. 최 연구원은 "이미 거대언어모델(LLM) 개발을 완료한 국내 기업이 다수 존재하지만 높은 컴퓨팅 자원을 요구하는 AI 특성상 글로벌 대비 성능이 저조했던 것이 사실"이라며 "딥시크 사례를 통한 비용 절감은 AI 기술의 빠른 상용화로 이어질 가능성이 크다"고 덧붙였다. 특히 그는 딥시크의 등장이 국내 소프트웨어·게임 기업에 긍정적 영향을 미칠 것이라고 전망했다. 한편 딥시크는 최근 엔비디아의 H800 GPU 약 2천 개를 사용, 오픈AI의 'o1' 모델에 필적하는 성능의 추론형 AI 모델 'R1'을 개발해 업계에 큰 반향을 일으켰다. 이는 기존 AI 모델 개발 대비 현저히 낮은 비용으로 국내 AI 산업에 새로운 가능성을 제시했다는 평가를 받고 있다.2025-01-31 10:04:34
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"AI 개발, 돈 없어도 된다?" 딥시크 충격… 저비용 고성능 AI 국내 업계 기회 될까 [이코노믹데일리] 저비용으로 높은 추론 성능을 달성한 중국 AI 스타트업 딥시크의 등장이 국내 AI 업계에 적잖은 파장을 일으키고 있다. 딥시크가 제시한 개발 방식은 그간 천문학적인 비용 탓에 AI 모델 개발에 어려움을 겪던 국내 기업들에게 새로운 가능성을 제시하며 주목받고 있다. AI 업계에 따르면 딥시크가 최근 선보인 추론형 AI 모델 'R1'은 일부 성능 테스트에서 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 'o1'을 능가하는 성능을 보였다. 특히 이 회사가 사용한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) H800은 약 2000 개에 불과해 업계에 큰 충격을 안겼다. 이는 오픈AI가 챗GPT 개발에 특수 반도체 칩 1만 6000 개 이상, 수억 달러를 투입한 것과 비교하면 현저히 적은 규모다. 딥시크가 AI 모델 개발에 사용한 GPU 2000 개는 우리나라가 보유한 것으로 추정되는 GPU 총 개수와 유사한 수준으로 이는 국내 AI 개발 환경에도 시사하는 바가 크다. 업계 관계자는 "딥시크 사례는 비용 효율적인 AI 서비스 개발 경쟁을 촉진할 것"이라며 딥시크가 채택한 오픈소스 방식이 투자 여력이 부족한 국내 기업들에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망했다. 상상인증권 최승호 연구원은 31일 보고서를 통해 "딥시크의 등장은 국내 기업에 분명한 호재"라며 인터넷·게임 업종에 대한 '비중 확대'(Overweight) 의견을 제시했다. 그는 "딥시크가 시장에 충격을 준 이유는 고성능 모델 구현에 압도적인 컴퓨팅 자원이 필수적이지 않을 수 있음을 시사했기 때문"이라며 "이는 그동안 인프라 비용 투자가 어려워 AI 개발에 소극적이었던 국내외 기업들에게 유리하게 작용할 것"이라고 분석했다. 특히 소프트웨어·게임 기업에 주목해야 한다고 강조하며 최대 수혜주로 인터넷 업종의 네이버와 게임·소프트웨어 업종의 크래프톤을 꼽았다. 최 연구원은 "현재 게임의 경우 크래프톤과 텐센트가 AI NPC(논플레이어 캐릭터)를 선보이는 등 기술적 연구는 활발하지만 상용화 단계에서는 비용 문제로 연산량이 적은 텍스트만 가능했다"고 지적하며 "AI 비용 절감은 빠른 상용화를 이끌 가능성이 크다"고 전망했다. 네이버, 카카오 등 인터넷 업종 역시 해외 빅테크와의 기술 격차를 좁힐 기회가 될 수 있다고 덧붙였다. 그러나 딥시크 사례를 섣불리 일반화해서는 안 된다는 신중론도 제기된다. AI 전문가들은 딥시크의 체인 오브 소트 방식이 기존 LLM보다 더 많은 컴퓨팅 파워를 요구할 수 있으며 고품질 자원이 추가될 경우 성능이 더욱 향상될 여지가 있다고 지적한다. 국내 빅테크 기업들의 반응은 다소 엇갈린다. 네이버는 자체 LLM '하이퍼클로바X'를 이미 서비스에 활용하고 있어 딥시크 등장에 따른 영향은 제한적일 것으로 보고 있다. 최수연 대표는 지난 개발자 콘퍼런스 DAN 24에서 당분간 LLM 자체 개발보다는 네이버 서비스 전반에 AI를 적용하는 데 집중하겠다고 밝힌 바 있다. 반면 카카오는 딥시크와 같은 저비용 고효율 LLM의 등장을 긍정적으로 평가한다. 크고 작은 LLM을 자체 개발 중인 카카오는 AI 서비스 개발 시 자체 LLM만을 고집하지 않고 필요에 따라 외부 LLM을 적극 활용한다는 방침이다. 따라서 딥시크를 비롯해 저비용 고효율 LLM이 다양하게 등장한다면 카카오의 AI 서비스 개발에 선택의 폭이 넓어질 수 있다는 것이다. IT 업계 관계자는 "최근 글로벌 AI 업계에서는 자체 LLM만을 고집하기보다 필요에 따라 재가공해 활용하는 오케스트레이션 방식이 확산되고 있다"며 "딥시크 사례와 같이 저비용 고효율 LLM이 많아지면 다양한 AI 서비스가 등장할 것으로 기대한다"고 말했다. 다만 "중국의 검열 및 개인정보 이슈 등을 고려할 때, 향후 전 세계적으로 저비용 LLM이 등장하는 것이 관건이며 이를 통해 침체된 AI 산업이 다시 활기를 띨 수 있을 것"이라고 덧붙였다.2025-01-31 09:47:54
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오픈AI, 차세대 AI 모델 개발 난항…데이터 확보 및 비용 문제에 발목 [이코노믹데일리] 챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 주력 인공지능(AI) 모델 개발에 차질이 빚어지고 있다는 보도가 나왔다. 22일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 복수의 소식통을 인용 오픈AI가 개발 중인 코드명 ‘오리온’(Orion) 즉 GPT-5의 개발이 상당 기간 지연되고 있으며 막대한 비용이 소요되고 있다고 보도했다. 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)는 금년 중반께 신규 모델 출시를 기대했으나 현재까지 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 것으로 알려졌다. 지난 20일 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 공개한 고급 추론 AI 모델 ‘o3’ 역시 차세대 주력 모델로 보기에는 어렵다는 평가가 지배적이다. WSJ에 따르면 오픈AI는 지난 18개월 이상의 개발 기간 동안 대규모 데이터 학습을 최소 두 차례 진행했으나 매번 예상치 못한 문제에 직면하며 만족할 만한 결과를 얻지 못했다. 새로운 모델의 성능은 기존 GPT-4보다는 개선되었지만 투입된 비용을 고려할 때 획기적인 발전이라고 보기는 어렵다는 것이 내부 관계자들의 전언이다. 업계에서는 통상적으로 대규모 AI 모델 학습에 6개월 기준 약 5억 달러(한화 약 7247억원)의 컴퓨팅 비용이 소요되는 것으로 추정하고 있다. 이전 모델 개발에서는 인터넷 뉴스 기사, 소셜미디어 게시글, 학술 논문 등 광범위한 데이터를 활용했으나 새로운 모델 개발 과정에서는 고도화된 학습에 필요한 양질의 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 것으로 분석된다. 이러한 문제 해결을 위해 오픈AI는 소프트웨어 엔지니어, 수학자 등 전문 인력을 투입, 새로운 소프트웨어 코드 생성이나 복잡한 수학 문제 해결 등 AI 자체 학습용 데이터 생산을 시도하고 있다. 그러나 이 방식은 기존 데이터 활용 방식에 비해 상당한 시간과 노력이 요구된다. 엎친 데 덮친 격으로 경쟁사들의 고액 연봉 제시를 통한 핵심 연구 인력 유출 시도 또한 오픈AI의 비용 부담을 가중시키고 있다. AI 모델 성능 향상의 정체에 대한 우려는 오픈AI뿐 아니라 업계 전반에서 제기되고 있는 상황이다. 오픈AI 공동 창립자이자 수석 과학자를 지낸 일리야 수츠케버는 지난 13일 강연에서 “컴퓨팅 파워는 계속 증가하고 있지만 학습에 필요한 데이터는 한정적”이라며 데이터 부족 문제를 지적했다. 그는 AI 모델 학습 데이터를 유한한 자원인 화석 연료에 비유하며 현재와 같은 방식의 생성형 AI 모델 사전 학습은 결국 한계에 직면할 것이라고 전망했다. 결국 오픈AI는 데이터 확보라는 근본적인 문제와 막대한 비용 부담이라는 현실적인 어려움 속에서 차세대 AI 모델 개발에 난항을 겪고 있는 것으로 보인다.2024-12-23 07:53:42
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이강욱 SK하이닉스 부사장 "수요 급증 HBM…주문형으로 승부" [이코노믹데일리] SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 6세대(HBM4)와 7세대(HBM4E) 등 차세대 제품에 대해 고객 요구에 맞춘 '커스텀 전략'을 펼칠 계획이다. 3일 SK하이닉스에 따르면 이강욱 패키징 개발 담당 부사장은 이날 대만 타이베이에서 열린 '세미콘 타이완'에서 '인공지능(AI) 시대를 대비하는 HBM과 어드밴스드 패키징 기술'을 주제로 세션 발표를 했다. 이 부사장은 "AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시대에는 데이터 트래픽이 급증하며 메모리 대역폭 향상에 대한 요구가 커지고 있다"며 "메모리 성능에서 오는 시스템 병목 현상을 극복하기 위한 현존 최고 사양의 D램은 HBM이며, 이는 AI 시스템의 훈련, 추론에도 최적의 제품"이라고 강조했다. 그는 "응용 제품에 따라 다르지만 HBM 세대가 발전하며 훈련, 추론 AI 서버에 탑재되는 평균 채택 숫자도 더 늘어날 것"이라고 전망했다. 이 부사장은 내년 하반기에 HBM4 12단 제품을 출시할 예정이라고 밝혔다. 그는 "SK하이닉스는 16단 제품 대응을 위한 기술을 개발 중"이라며 "기술 완성도를 빠르게 높여 메모리 고용량화에 대한 고객 니즈에 선제적으로 대응하고자 한다"고 말했다. 이 부사장은 HBM4 및 이후 세대 제품 개발도 준비 중이라고 설명했다. 그는 "HBM4E 부터는 커스텀(Custom) 성격이 강해질 것으로 예상돼 다양한 고객 요구에 효율적으로 대응하기 위한 생태계 구축 관점에서도 글로벌 파트너들과의 협력을 강화해 가고 있다"고 덧붙였다.2024-09-03 16:28:40
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