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딥시크가 쏘아올린 '저비용' AI 경쟁…인프라 구축엔 여전히 '고비용' [이코노믹데일리] 최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장 이후 인공지능(AI) 업계에서 '저비용 고성능' 모델 개발 경쟁이 가속화되고 있다. 이에 글로벌 빅테크 기업들은 대응책으로 AI 인프라 투자를 대폭 확대하고 있다. 딥시크는 대형언어모델(LLM) '딥시크 V3'에 이어 '딥시크 R1'을 공개하며 개발 비용을 약 560만 달러(한화 약 82억원)로 억제하면서도 오픈AI의 'GPT-4o'와 유사한 성능을 달성했다고 주장한 바 있다. 10일 업계에 따르면 국내외에서 저비용 고성능 AI 모델 공개가 잇따르고 있다. 구글은 지난 5일(현지시간) '제미나이 2.0 플래시 라이트(Flash-Lite)'를 발표하며 딥시크 견제에 나섰다. 2.0 플래시 라이트의 비용은 입력 기준 100만 토큰당 0.019달러로 딥시크 AI 모델(0.014달러)과 유사한 수준이며 오픈AI의 대표적인 비용 효율 모델(0.075달러)보다 4분의 1 수준으로 저렴하다. 최근 미국 스탠퍼드대와 워싱턴대 AI 연구진은 단 50달러의 클라우드 컴퓨팅 비용으로 AI 추론 모델 's1'을 훈련하는 데 성공했다고 밝혔다. 이 모델은 수학 및 코딩 능력 테스트에서 오픈AI 'o1', 딥시크 R1과 유사한 성능을 보였다. 연구진은 '증류'(distillation) 기법을 활용해 구글의 최신 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 씽킹 익스퍼리멘털'에서 지식을 추출하고 모델의 사고 시간을 늘리는 방법으로 정확도를 향상시켰다고 설명했다. 증류는 기존 AI 모델의 출력 데이터를 활용해 새로운 AI 모델을 학습시키는 방식이다. 딥시크 역시 오픈AI 모델을 증류해 개발한 것으로 알려졌다. 미국 IT 전문 매체 테크크런치(TechCrunch)는 이에 대해 "증류는 AI 모델을 저렴하게 재생성할 수 있는 효과적인 방법이지만 완전히 새로운 AI 모델을 만들어내는 것은 아니다"라며 기술 발전의 정체 가능성을 우려했다. 국내에서도 저비용 AI 모델 개발 사례가 등장하고 있다. 배경훈 LG AI연구원장은 지난 6일 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'에서 '엑사원 3.5' 32B 모델을 약 70억원의 예산으로 개발했다고 밝혔다. 이는 딥시크 V3 개발에 투입된 비용보다 훨씬 저렴하다. AI 기업 솔트룩스도 오는 13일 '젠 AI 핸즈온' 행사에서 '루시아 2.5'를 공개할 예정이다. 솔트룩스 관계자는 "특히 벡터 임베딩 모델과 루시아 LLM은 챗GPT 대비 최대 20분의 1 수준의 비용으로 활용할 수 있다"고 설명했다. 저비용 AI 모델이 늘어나면서 대규모 투자에 대한 회의론이 제기되고 있지만 메타·알파벳(구글)·마이크로소프트(MS)·아마존 등 빅테크 기업들은 오히려 AI 인프라 구축에 막대한 자금을 투입할 계획이다. 올해 이들 기업이 AI 인프라에 투자할 자본 지출 규모는 총 3200억 달러(약 466조원)로 지난해보다 40% 증가한 수치다. 주요 투자 항목은 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 구축이다. 저비용 AI 모델 개발과 대규모 인프라 투자가 동시에 진행되면서, 향후 AI 시장의 경쟁 구도와 기술 발전 방향에 대한 관심이 커지고 있다.2025-02-10 13:48:06
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