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"경로 의존성 탈피해야" AI산업, 한국도 패러다임 바꾸면 제2의 딥시크 될 수 있어 [이코노믹데일리] 딥시크로 인해 인공지능(AI) 도입 장벽이 낮아지면서 우리나라 기업들에게도 시장 진출의 기회가 확대되고 있다는 의견이 나왔다. 딥시크가 미국의 대중 제제에도 불구하고 기존 모델 훈련 방법을 조합해 소프트웨어를 통한 혁신을 이뤄내면서 AI산업에 대한 새로운 패러다임이 열렸다는 것이다. 6일 서울 영등포구 국회 의원회관 제2소회의실에서는 'AI 3대 강국 도약을 위한 혁신 생태계 조성 방안'을 주제로 디지털 정책포럼이 개최됐다. 이날 포럼은 국회 AI 모빌리티 신기술전략조찬포럼 주최로 진행됐으며 AI관련 기업 대표, 국가 부처 관계자, 전문가 등이 참여했다. 토론자로는 △김수정 과기정통부 데이터진흥과 과장 △오순영 과실연 AI미래포럼 공동의장 △김재원 엘리스그룹 대표 △하정우 네이버클라우드 센터장 △지용구 더존비즈온 대표 △윤성로 서울대 전기정보공학부 교수 △채상미 이화여대 경영학부 교수 △양희동 이화여대 경영학부 교수 등이 참석했다. 이날 지용구 더존비즈온 대표는 "앞으로는 기술의 깊이만큼 응용의 넓이에 대한 고민을 많이 해야 한다"며 "혁신은 선택의 문제다. 경로 의존성을 탈피해야 한다"고 지적했다. 딥시크가 신기술을 개발하거나 기존의 고가 GPU 등을 사용하지 않고도 혁신적인 비용 효율성을 달성한 만큼 이미 나와있는 기술들을 어떻게 조합하고 활용하는지에 따라 제 2의 딥시크가 탄생할 수도 있다는 것이다. 업계 전문가들에 따르면 딥시크가 사용한 방식은 이론적으로 새로운 것이 아니다. 딥시크는 '전문가 복합 기법(Mixture of Expets)'과 작은 모델이 더 큰 모델의 출력을 학습하면서 성능을 향상시키는 '증류 기법(Distillation)'을 조합해 개발했다. 이처럼 '딥시크 쇼크'는 관점을 달리하면 우리 기업들이 기존 빅테크 기업에 크게 의존하지 않고도 AI산업에서 유의미한 패러다임 전환이 가능하다는 가능성을 보여준 사례라는 것이 전문가들의 견해다. 하정우 네이버클라우드 센터장은 우리 기업이 딥시크와 유사한 수준의 AI서비스를 발표하기 위해서 얼만큼의 기간이 필요할 것으로 예상하는지 묻는 질문에 "이미 우리 기업들이 충분한 역량을 가지고 있고 딥시크에서 레시피의 80%정도는 오픈 소스로 공개했기 때문에 늦어도 상반기 정도면 충분히 가능하다고 생각한다"고 답했다. 이어 "실험적인 시도를 위해선 GPU확충이 필요하다"며 "혁신을 이뤄내기 위해 선택적 지원과 집중이 필요하다"고 강조했다. 다만 딥시크가 발표한 개발비용 80억원은 다소 과장된 수치라는 전문가의 해석도 나온다. 하정우 센터장은 80억원이라는 금액이 이번에 공개된 모델 하나를 만드는데 들어간 총 투자 비용이 아니라고 설명했다. 그의 설명에 따르면 딥시크는 이번 모델의 개발을 위해 H800이라는 GPU(그래픽 처리장치)를 280만 시간 정도 구동했다. H800을 클라우드로 1시간 빌리는 비용이 2달러 정도 되기 때문에 이 시간을 가격으로 환산하면 80억원이 된다. 또한 딥시크의 모회사 격인 하이플라이어(High Flyer)는 이미 GPU 수출 통제 이전부터 A1과 H200을 포함해 5만장 정도의 GPU를 확보하고 있었기 때문에 단기간에 인력을 집중해 지금의 결과를 만들어낼 수 있었다는 것이다. 그런만큼 정부 및 기업 관계자들은 연구개발(R&D)·인프라 확충을 위한 지원이 필요하다고 목소리를 모았다. 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수는 현재 가장 시급한 문제점으로 공간·전기·GPU의 부족함을 지적했다. AI개발에 필요한 GPU의 수가 절대적으로 부족하며, 국내 최고 대학으로 불리는 서울대조차 개발 수요를 감당할 충분한 전기를 공급하는데 제한이 있고, 이에 따라 관련 시설이 기피 시설로 분류돼 연구 및 개발을 위한 시설을 설치한 공간이 부족하다는 것이다. 그는 카이스트 등 국내 여타 대학이나 기관도 다르지 않은 실정이라고 토로했다. 또한 참가자들은 혁신적인 AI연구 문화조성과 기초 연구 지원을 위해 규제 샌드박스를 늘려야 한다는 점에도 목소리를 모았다. 이날 정책포럼에는 여야 의원들도 방문해 업계의 의견을 수렴하고 AI산업에 대한 예산 지원을 예고했다. 의원들은 여야를 가리지 않고 AI산업에 대한 지원과 경쟁력 제고에 대한 필요성에 크게 공감하고 있다고 설명했다. 여야 의원들의 발언에 따르면 현재 AI관련 추경에 대한 논의가 활발히 진행되고 있으며 오는 3월 중 예산을 확정할 것으로 보인다. 규모는 2조원 이상으로 예측된다. 정동영 더불어민주당 의원은 "대한민국도 AI전쟁 한복판으로 빨려들어가고 있고, 여야 가릴 것 없이 대응책에 대한 합의가 이뤄지고 있는 상황"이라며 "AI 3대 강국이라는 구호만 외칠 것이 아니라 예산이 뒷받침 돼야 한다고" 말했다. 고동진 국민의힘 의원도 "딥시크의 등장은 우리나라의 기업들도 충분히 가능하다는 인사이트를 준다"며 "올해 중으로 국내 AI산업이 궤도에 올라 자리를 잡도록 최대한 지원하겠다"고 말했다.2025-02-06 17:38:36
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이재용·샘 올트먼·손정의 회동… 삼성전자, AI 반도체 공급 확대 기회 [이코노믹데일리] 이재용 삼성전자 회장과 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자가 4일 오후 삼성전자 서초 사옥에서 만나 인공지능(AI) 협력 방안에 대해 논의했다. 세 사람이 한자리에서 만난 것은 처음이다. 이번 회동이 한·미·일 AI 동맹의 신호탄이 돼 글로벌 AI 생태계 재편의 중요한 전환점이 될 것이란 전망이 나오고 있다. 5일 업계에 따르면 최근 AI 반도체 및 데이터센터 인프라 경쟁이 치열해지면서 한·미·일 주요 기업들이 협력을 강화하려 하고 있다. 중국의 AI 스타트업 ‘딥시크’가 엔비디아의 저사양 AI 가속기 ‘H800’을 활용해 자체 거대언어모델(LLM) ‘R1’을 개발하는 데 성공하면서 한·미·일 주요 기업들이 초조해 하는 것으로 풀이된다. 딥시크는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 A100, H100 등의 도움 없이도 AI 모델을 완성했다. 미국의 AI 반도체 수출 규제에도 불구하고 중국이 독자적인 AI 기술력을 확보해 나가고 있다는 것이 증명되면서 글로벌 반도체 업계는 충격에 빠졌다. 중국이 자체 AI 생태계를 구축해 글로벌 AI 시장의 판도를 바꿀 가능성이 있다는 평가가 나오고 있다. 일명 ‘딥시크 쇼크’다. 이에 따라 미국 주도의 초거대 AI 프로젝트 ‘스타게이트’가 이러한 중국의 도전에 대응하기 위한 핵심 프로젝트로 부상했다. 이번 3자 회동에서 주요 의제로 떠오른 것도 미국에서 추진 중인 초거대 AI 프로젝트 스타게이트였다. 스타게이트는 향후 4년간 5000억 달러(약 730조원)를 투자해 대규모 데이터센터와 전력 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트다. 이를 통해 AI 모델 학습과 운영에 필요한 연산력을 대폭 확충하는 것이 목표다. 만약 3사가 협력할 경우 각자의 강점이 ‘스타게이트’ 프로젝트에 활용될 것으로 보인다. 소프트뱅크는 AI 반도체에 대한 대규모 투자를 진행 중이며 ‘비전 펀드’를 통해 AI 스타트업을 육성하고 있다. 또 초고성능 AI 반도체 개발을 위한 ‘프로젝트 이자나기’도 추진 중이다. 삼성전자는 AI 반도체를 생산할 수 있는 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 보유하고 있다. AI 모델을 탑재한 스마트폰과 가전제품도 생산하고 있어 향후 AI 시장에서의 역할이 더욱 확대될 가능성이 크다. 이번 회동은 삼성전자에게도 중요한 기회로 평가된다. 현재 삼성전자는 엔비디아에 5세대 고대역폭메모리(HBM) 공급을 타진하고 있지만 성과를 내지 못하고 있는 상황이다. 삼성전자가 ‘스타게이트’ 프로젝트에 직접 투자하는 방안을 검토하는 것도 이 때문이다. 새로운 AI 생태계에 진입해 글로벌 AI 경쟁에서 입지를 강화할 가능성이 높아진다. 업계 관계자는 “한·미·일이 AI 분야에서 협력하는 것은 중국의 딥시크 쇼크에 대응하기 위한 전략적 판단”이라며 “삼성전자가 AI 반도체 시장에서 새로운 기회를 잡을 가능성이 커졌다”고 말했다.2025-02-05 15:13:11
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'규모의 법칙' 깨졌다... 딥시크 등장, 한국 AI 산업의 기회와 도전 [이코노믹데일리] 딥시크가 공개한 생성형 AI 모델 'R1'은 그동안 AI 개발의 불문율처럼 여겨졌던 '규모의 법칙'을 깨뜨리며 저비용 고효율 AI 개발의 새로운 가능성을 제시했다. 이는 전 세계 AI 산업에 거대한 파장을 일으키고 있으며 특히 한국 AI 산업에도 중대한 도전과 기회를 동시에 안겨주고 있다. 딥시크가 최근 공개한 R1 모델은 여러 면에서 놀라움을 안겨주었다. 우선 성능 면에서 글로벌 1위 AI 모델인 오픈AI의 챗GPT에 필적하는 결과를 보여주었다. 미국 수학경시대회 'AIME 2024 벤치마크 테스트'에서 R1은 79.8%의 정확도를 기록하며 오픈AI의 'o1'(79.2%)을 근소한 차이로 앞섰다. 더욱 놀라운 점은 R1의 개발 비용이다. 딥시크 측은 R1 개발에 약 557만 6000달러(약 79억원)를 투입했다고 밝혔는데 이는 메타의 '라마3' 개발 비용의 10분의 1, 챗GPT 개발 비용의 18분의 1 수준에 불과한 것으로 추정된다. 딥시크는 이러한 놀라운 가성비의 비결로 '그룹 상대 정책 최적화'(GRPO) 학습 방식과 '전문가 혼합'(MoE) 기법 등 효율성을 극대화한 독자적인 기술을 꼽았다. GRPO는 AI 모델이 스스로 정답을 찾아가도록 유도하는 학습 방식으로 기존의 지도 학습 방식에 비해 데이터 효율성이 높다는 장점이 있다. MoE는 특정 작업에 필요한 AI 부분만 활성화하여 컴퓨팅 자원을 절약하는 기법으로 모델의 크기를 키우지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술로 평가받고 있다. 더불어 딥시크는 엔비디아의 H800 칩과 함께 중국 화웨이의 칩을 추론 과정에 사용했다고 밝혀 고가의 GPU에 대한 의존도를 낮춘 점도 주목할 만하다. 물론 딥시크가 공개한 개발 비용에 대해서는 여전히 논란의 여지가 있다. 미국 반도체 연구 및 컨설팅 업체 세미애널리시스는 딥시크의 AI 모델 개발에 필요한 하드웨어 지출이 현재까지 5억 달러를 상회할 것이라고 추정하며 딥시크 측 발표보다 90배 높은 수치를 제시했다. 세미애널리시스의 주장이 사실이라면 R1의 개발 비용은 여전히 상당한 수준이지만 그럼에도 불구하고 R1은 기존 AI 개발 패러다임에 중대한 변화를 가져왔다는 점에서 그 의미가 크다. R1의 등장은 그동안 AI 개발의 핵심 원리로 여겨졌던 '규모의 경제 법칙'에 균열을 냈다는 점에서 주목할 만하다. '규모의 법칙'은 AI 모델의 성능이 투입되는 데이터와 컴퓨팅 자원의 양에 비례하여 향상된다는 이론으로 그동안 AI 개발은 막대한 자본력을 갖춘 빅테크 기업들의 전유물로 여겨져 왔다. 그러나 R1은 상대적으로 적은 비용으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있음을 실증적으로 보여주며 이러한 통념에 정면으로 도전장을 내밀었다. 또한 딥시크는 폐쇄형 모델을 고수하던 오픈AI와 달리 오픈소스를 지향한다는 점에서도 차별화된다. 이는 전 세계 개발자들이 R1의 기술을 자유롭게 활용하고 개선할 수 있는 생태계를 조성하여 AI 기술의 발전을 가속화할 것으로 기대된다. 이러한 딥시크의 행보는 한국을 비롯한 여러 국가에 새로운 기회의 문을 열어주고 있다. 특히 자본력이 부족한 스타트업이나 연구 기관들도 딥시크의 오픈소스 기술을 활용하여 독자적인 AI 모델을 개발하고 경쟁력을 확보할 수 있는 길이 열린 것이다. ◆ 오픈AI의 반격, '딥 리서치' 출시... AI 패권 경쟁의 심화 딥시크의 도전에 직면한 오픈AI는 발 빠르게 대응에 나섰다. 챗GPT의 새로운 툴인 '딥 리서치'를 출시하며 AI 시장의 주도권을 지키기 위한 강력한 의지를 드러낸 것이다. 딥 리서치는 인터넷상의 방대한 정보를 종합하고 분석하여 전문가 수준의 보고서를 생성하는 AI 툴로 오픈AI의 최신 추론 모델 'o3'으로 구동된다. 오픈AI는 딥 리서치가 딥시크의 R1 모델보다 약 3배 높은 정확도를 갖추었다고 강조하며 AI 테스트 결과 R1의 정확도가 9.4%에 그친 반면 딥 리서치는 26.6%를 기록했다고 밝혔다. 이는 딥 리서치가 단순히 정보를 수집하는 수준을 넘어 복잡한 질문에 대한 심층적인 분석과 추론까지 가능하다는 것을 의미한다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 딥 리서치를 "매우 광범위한 복잡하고도 중요한 일들을 할 수 있는 첫 AI 시스템"이라고 소개하며 딥 리서치가 단순한 정보 검색 툴을 넘어 인간의 사고 과정을 보조하고 생산성을 극대화하는 혁신적인 도구로 자리매김할 것이라는 자신감을 내비쳤다. 딥 리서치의 출시는 딥시크의 R1이 촉발한 AI 업계의 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 보여주는 단적인 사례다. 특히 저비용 고효율 AI 모델의 등장으로 인해 AI 개발의 진입 장벽이 낮아지면서 앞으로 더 많은 기업과 연구 기관들이 AI 시장에 뛰어들 것으로 예상된다. 이러한 경쟁 심화는 AI 기술의 발전 속도를 가속화하고 다양한 분야에 혁신적인 AI 서비스가 등장하는 계기가 될 것이다. ◆ 기회의 파도를 타기 위한 네이버와 카카오, 엇갈린 전략 국내 AI 산업을 대표하는 네이버와 카카오는 딥시크의 등장에 대해 서로 다른 전략을 취하고 있다. 네이버는 자체 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 '온 서비스 AI' 전략을 추진하며 주요 서비스 전반에 AI를 통합하여 사용자 경험을 개선하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 집중하고 있다. 또한 네이버는 사우디아라비아 데이터인공지능청(SDAIA)과의 협력을 통해 AI 기술의 글로벌 진출을 가속화하고 있다. 딥시크의 오픈소스 전략은 네이버와 같이 자체 AI 모델을 개발하는 기업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 딥시크의 기술을 활용하여 하이퍼클로바X의 성능을 향상시키거나 새로운 AI 서비스를 개발하는 데 도움을 받을 수 있기 때문이다. 반면 카카오는 자체 거대언어모델(LLM) 개발보다는 다른 AI 모델을 활용하여 개인 맞춤형 에이전트 모델을 개발하는 '모델 오케스트레이션' 방식에 주력하고 있다. 이러한 전략은 딥시크와 같이 외부 AI 모델의 발전에 따라 더욱 탄력을 받을 것으로 보인다. 딥시크의 R1과 같은 고성능 AI 모델을 카카오의 서비스에 접목하여 사용자에게 더욱 정교하고 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 딥시크의 등장은 한국 AI 생태계에 위기이자 기회로 작용할 것이다. 딥시크와 같은 해외 기업과의 경쟁이 심화되면서 국내 기업들의 입지가 위협받을 수 있지만 동시에 딥시크의 오픈소스 기술을 활용하여 한국 AI 산업의 경쟁력을 강화할 수 있는 절호의 기회이기도 하다. ◆ 딥시크발 혁신의 경쟁이 새로운 국면 한편 딥시크의 R1과 오픈AI의 딥 리서치 출시는 AI 업계의 경쟁이 새로운 국면에 접어들었음을 보여준다. 특히 딥시크의 등장은 '규모의 법칙'이라는 기존 패러다임에 변화를 가져오며 한국 AI 기업들에게 새로운 기회와 동시에 도전 과제를 안겨주고 있다. 딥시크가 오픈소스를 지향하고 있지만 구체적인 기술 노하우를 완전히 공개한 것은 아니기 때문에 국내 AI 기업들이 딥시크와 동등한 수준의 기술력을 확보하기까지는 다소 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 한 업계 전문가는 "딥시크가 공개한 것은 소스코드나 데이터가 아니기 때문에 그대로 따라 할 수 있는 것은 아니다"라며 "증류식 추출이라는 학습방식은 기존에도 암암리에 사용하던 것인데 그 방식을 차용한다고 해서 당장 딥시크와 같은 성과를 내기는 쉽지 않다"고 지적했다. 그러나 그는 "AI를 경량화하는 방법 자본이 상대적으로 부족한 기업들에 대해 힌트를 준 것에 대한 기여도가 있다는 점에서 의의가 있다"고 덧붙였다. 네이버와 카카오 등 국내 기업들의 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 딥시크와 같은 혁신적인 기업들의 사례를 면밀히 분석하고 한국의 강점을 살린 차별화된 전략을 수립하는 것이 중요할 것이다. 딥시크발 혁신의 파도를 넘어 한국 AI가 글로벌 시장을 선도하는 그 날을 기대해 본다.2025-02-05 06:00:00
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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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