2025.02.05 수요일
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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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