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우선, 기본적인 내용부터 짚어보자. 딥시크는 챗봇 형태의 언어 모델이며, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해서도 접근할 수 있다. 특히 최신 버전인 딥시크 R-1이 세계를 놀라게 했지만, 그 이 인터넷뱅킹학자금대출 전의 V-3나 V-2도 AI 커뮤니티에서는 이미 잘 알려진 모델이다. 딥시크의 성능은 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)나 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 비교할 만한 수준이다. 일반적으로 딥시크 R-1은 논리적 사고, 수학, 코딩 등 이성적 사고가 중요한 작업에서 더 뛰어난 반면, 챗GPT는 텍스트·오디오·비전 간의 상 햇살론 준비서류 호작용이나 실시간 응답이 필요한 작업에서 강점을 보인다. 예를 들어, 챗GPT를 사용하면 스마트폰으로 대화하면서 새로운 언어를 배울 수도 있고, 책 속의 문제를 사진으로 찍어 해결책을 요청할 수도 있다. 반면, 딥시크는 이런 기능에서는 상대적으로 부족할 수 있지만, 고급 수학 문제 해결과 같은 심층 사고가 필요한 작업에서 더 나은 결과를 낼 가능성이 높다. 최우선변제금
딥시크를 더욱 흥미롭게 만드는 요소 중 하나는 '아하', 또는 '유레카' 순간이 발생한다는 점이다. 이는 인간이 어떤 문제를 고민하다가 갑자기 해결책이 떠오르는 순간과 유사한 현상으로, 딥시크의 깊이 있는 사고 능력을 강화하는 역할을 한다. 오랫동안 중국의 AI 기술은 연구자들, 나아가 나 자신을 포함한 많은 이들에게 최첨단 기술 수준에 청약부금 크게 뒤처져 있다는 평가를 받아왔다. 그러나 딥시크의 등장은 이러한 균형을 바꿔 놓았다. 아직 서구의 AI 모델을 능가하는 수준은 아니지만 상당히 근접해 있다. 이는 향후 경쟁 구도를 보다 대등한 상황으로 만들 가능성이 크다.
딥시크가 서구 모델 대비 가지는 가장 큰 강점은 '효율성'이다. 필자는 이전 칼럼에서 전통적인 소프트웨어 개발에 씨티은행 체크카드 서는 자원이 부족한 작은 기업도 성공할 수 있지만, AI 경쟁에서는 가장 첨단이면서도 초고가인 GPU(그래픽처리장치) 카드 수천 개를 얼마나 확보할 수 있느냐가 핵심이라고 언급한 바 있다.
딥시크는 약 560만 달러의 비용으로 2048개의 비교적 덜 발전된 엔비디아 H800 GPU를 사용해 모델을 훈련했다고 밝혔다. 이를 두고 일부에서는 AI 개발 경쟁에서 자원의 중요성이 줄어든 것으로 해석할 수 있다. 하지만 이는 잘못된 해석이다. 새로운 모델을 개발하는 데 있어 여전히 방대한 컴퓨팅 자원이 핵심 요소임은 변함이 없다.
그러나 달라진 점이 있다. 이제 연구 기관이나 중소기업 같은 소규모 조직들도 수억 달러를 들이지 않고 자체 하드웨어에서 딥시크를 실행할 수 있게 됐다는 점이다. 이는 딥시크가 오픈소스 모델이기 때문이다. 딥시크는 다양한 버전이 무료로 제공되며, 각 버전은 최적의 성능을 발휘하기 위해 점점 더 발전된 하드웨어를 요구한다.
자체 서버에서 딥시크 모델을 실행할 때의 주요 이점 중 하나는 기업이 기밀 데이터를 안전하게 활용할 수 있다는 점이다. 외부 서버를 사용할 경우 데이터가 중국이나 다른 국가로 유출될 가능성을 우려해야 하지만, 자체 운영하는 딥시크는 이러한 문제에서 자유롭다. 하지만 일각에서는 딥시크가 진정한 오픈소스 모델이 아니라 지적한다. 그 이유는 모델을 학습시킨 데이터셋이 공개되지 않았으며, 학습 과정에서 사용된 정확한 소스 코드도 제공되지 않기 때문이다. 즉 우리가 제공받은 것은 훈련이 끝난 최종 결과물, 다시 말해 일종의 '블랙박스 외계인 뇌(black box alien brain)'일 뿐이라는 것이다. 그럼에도, 딥시크는 고급 AI에 대한 접근성을 민주화하는 중요한 발걸음을 내디뎠다고 평가된다. 반면 오픈AI와 앤트로픽의 모델은 모두 독점적이다. 또 최근 발표된 미국의 수출 통제 조치에 따라 서구권 AI의 모델 가중치도 곧 규제 대상이 될 전망이다.
딥시크 창립자인 량원펑(梁文峰)은 차기 딥시크 모델도 오픈소스로 유지할 계획이라고 밝혔다. 그는 이를 통해 중국의 AI 혁신을 촉진하겠다는 목표를 가지고 있다. 딥시크의 오픈소스 공개는 중국 AI 커뮤니티에 큰 기여를 했으며, 이는 딥시크 기반의 새로운 모델들이 계속 등장하는 연쇄 반응을 일으킬 것으로 보인다.
딥시크는 매우 효율적인 AI 모델로, 제한된 자원 속에서 뛰어난 엔지니어링 성과를 보여준 사례다. 이는 과거 플레이스테이션과 PC 게임 개발 간의 차이를 연상시킨다. PC 게임 개발자들은 계속 변화하는 하드웨어 환경에 맞춰 최적화를 해야 했지만, 플레이스테이션 개발자들은 고정된 하드웨어에서 최대 성능을 끌어내야 했다. 그 결과, 제한된 자원 속에서도 뛰어난 비주얼을 갖춘 게임들이 등장했다. 딥시크의 개발팀도 비슷한 환경에 놓였다. 미국의 제재로 인해 사용 가능한 최상의 GPU를 확보해야 했고, 그 결과 엔비디아의 H800을 선택하게 됐다.
이제 엔비디아 H800 GPU에 대해 좀 더 살펴보자. 2023년 3월에 출시된 H800은 엔비디아의 최상위 모델인 H100 GPU를 축소한 버전으로, AI 관련 하드웨어의 중국 수출을 제한하는 미국의 규제를 준수하기 위해 설계됐다. H800과 H100 모두 엔비디아의 호퍼(Hopper) 아키텍처를 기반으로 하지만, H800은 칩 간 데이터 전송 속도가 절반으로 줄어들어 대규모 AI 모델 학습에 중요한 데이터 이동 속도에 영향을 미쳤다.
H800은 강력한 성능을 갖춘 GPU였고, 2023년 10월에는 이마저도 중국으로의 수출이 금지됐다. 딥시크 개발팀이 합법적으로 H800을 확보할 수 있는 기간이 매우 짧았던 것이다. 이에 따라 여러 의혹이 제기되었다. 미국 당국이 딥시크를 조사 중이며, 다른 국가에서도 데이터 수집 방식, 다른 모델 활용 여부, 사용자 프라이버시 문제 등을 두고 다양한 조사에 착수했다.
이러한 의혹과 관련해 몇 가지 점을 고려할 필요가 있다. 첫째, 중국으로의 첨단 반도체 밀수는 대규모로 이루어지고 있으며, 이는 마약이나 무기 밀수만큼 수익성이 높지만 상대적으로 조사나 처벌이 덜 이루어지는 분야다. 둘째, 중국의 유통업체들은 새로운 엔비디아 GPU가 수출 금지 리스트에 포함될 것을 우려해 대량으로 사재기를 해왔다. 셋째, 전문가들은 딥시크가 H800에 최적화돼 개발되었을 가능성이 높다고 본다. 예를 들어, 딥시크는 일반적인 AI 응용 프로그램에서 널리 사용되는 32비트 부동소수점(FP32) 대신 8비트 부동소수점(FP8)을 선택했다. 이는 제한된 자원 내에서 최대한의 성능을 끌어내기 위한 전략적 결정으로 보인다.
딥시크의 훈련 비용 600만 달러는 최종 훈련 과정에만 사용된 비용이며, 이 단계에 도달하기까지 투자된 막대한 연구 개발(R&D) 비용은 포함되지 않는다. 따라서 누군가가 단순히 600만 달러 예산만으로 유사한 성과를 낼 수 있다고 생각한다면 이는 오해다. 딥시크가 지금의 성과를 이루기까지 훨씬 더 많은 자원이 투입되었다. 만약 H100 칩을 무제한으로 활용할 수 있었다면 딥시크의 성능이 더욱 뛰어났을까? 거의 확실히 그렇다. 따라서 딥시크의 성공이 수출 통제 조치의 효과에 의문을 던지는 것은 사실이지만, 그 목적 자체를 부정하는 것은 아니다. 제재가 없었다면 중국의 AI 발전 속도는 훨씬 더 가팔랐을 것이다.
딥시크의 등장이 새로운 '스푸트니크 모먼트'를 의미하는가? 일부 언론과 마크 안드레센이 X(옛 트위터)에서 제기한 주장처럼 말이다. 나는 그렇지 않다고 본다. 1957년, 소련이 세계 최초로 인공위성을 지구 궤도에 올렸을 때, 미국은 이에 대한 사전 정보를 거의 갖고 있지 않았고, 소련의 우주 기술이 뒤처졌다고 평가하고 있었다. 이에 따라 미국 대중은 큰 충격을 받았다. 반면, 미국은 1957년을 '국제 지구물리학의 해'로 지정하고 위성을 발사할 계획을 미리 공개한 바 있다. 하지만 당시 미국은 러시아를 자극하지 않기 위해 탄도미사일을 이용한 위성 발사를 주저했고, 이는 결국 소련에 선수를 빼앗기는 결과로 이어졌다.
딥시크의 경우는 다르다. 딥시크가 제공하는 기능은 미국이 이미 보유하고 있는 기술을 넘어서지 않는다. 또한 딥시크의 개발은 미국이 공급한 GPU에 의존했으며, 현재 그 공급망은 차단된 상태다. 무엇보다도 미국과 중국 간 AI 경쟁은 이미 수년 전부터 진행되고 있었다.
그렇다면, 딥시크가 가져온 혁신은 무엇인가? 나는 많은 전문가들의 견해를 따라, 기술적으로 가장 큰 기여는 순수한 강화 학습(reinforcement learning)과 증류(distillation) 기법의 힘을 입증한 것이라고 본다. 강화 학습은 보상 시스템을 기반으로 학습하는 방식이다. 이는 완전히 새로운 기술은 아니다. 예를 들어, 2016년 바둑 챔피언을 이긴 최초의 AI 알파고도 강화 학습을 활용했다. 모델은 데이터를 제공받고, 올바른 선택에 대해 보상을 받으며 스스로 학습한다.
이전까지 가장 성공적인 언어 모델들은 인간 피드백이 포함된 강화 학습(RLHF)에 의존했다. 즉, 인간이 개입해 모델의 선택을 조정하고, 비논리적인 답변을 피하도록 유도했다. 그러나 딥시크는 단순히 데이터와 논리 규칙, 그리고 보상 체계만 제공받은 채 스스로 다양한 답안을 시도하며 최적의 결과를 찾는 방식으로 훈련됐다. 이러한 접근법은 기존의 AI 훈련 방식과 차별화될 뿐만 아니라, 인간이 학습하는 방식과 더 유사하다.
두 번째 혁신은 증류 기술의 활용이다. 증류는 다른 언어 모델에서 학습하는 방법으로, 입력 데이터를 다른 모델에 보내고 그 출력값을 학습하는 방식이다. 증류는 자체 모델을 대상으로 할 때 더욱 효과적이다. 실제로, 로컬 환경에서 실행 가능한 경량 버전의 딥시크 R-1 모델들은 R-1의 증류 모델들이다. 하지만 증류는 API를 활용하거나 챗봇을 통해 외부 모델을 학습하는 방식으로도 수행될 수 있다. 이러한 점에서 딥시크 R-1은 이미 존재하는 최고의 언어 모델들로부터 학습했을 가능성이 높다. '거인의 어깨 위에 서 있다(standing on the shoulders of giants)'는 표현이 잘 어울린다.
만약 증류 기법이 AI 업계에서 더욱 널리 채택된다면, 이는 R&D에 막대한 자금을 투자하는 기업들에게는 나쁜 소식이 될 것이다. 최첨단 연구 성과가 빠르게 증류돼 경쟁사에 의해 활용될 것이기 때문이다. 이는 AI 모델 개발의 경제적 구조를 변화시키고, 연구 투자 회수에 대한 부담을 증가시킬 수 있다.
딥시크의 등장이 가져올 지정학적 영향은 무엇일까? 중국에서는 정부와 민간 부문 모두 AI에 대한 투자가 더욱 활발해질 것이다. 이는 순수 연구 개발뿐만 아니라 AI 모델의 상업적 응용에도 적용될 것이다. 또한, 딥시크의 성공으로 인해 중국이 서구와 동등한 수준에서 AI 경쟁을 펼칠 수 있다는 인식이 강화될 것이다.
반면 미국과 글로벌 시장에서는 AI 연산 비용 절감과 컴퓨팅 자원 접근성 개선에 대한 관심이 높아질 것이다. 중국에서는 이미 AI 연산 비용이 감소하고 있으며, 많은 국가들이 자체적인 AI 모델 개발을 위해 중국을 대안으로 고려하게 될 가능성이 크다. 미국에서는 AI 반도체의 수출 통제를 더욱 강화하려는 움직임이 나올 수도 있다.
딥시크가 글로벌 AI 모델 중 하나로 자리 잡은 이상, 중국의 서구 GPU 의존도는 더욱 두드러질 것이며, 이는 중국이 자체적인 GPU 개발을 가속화하는 또 하나의 요인이 될 것이다.
량원펑은 여러 인터뷰에서 자신의 목표가 단순한 수익 창출이 아니라, 중국 내 혁신의 잠재력을 극대화하고 AGI(인공지능 일반, Artificial General Intelligence)의 개발을 이루는 것이라고 밝혔다. 그는 AGI가 자신의 평생 안에 실현될 것이며, 10년 이내에 도달할 가능성이 높다고 주장했다.
그러나 AGI 개발의 위험성에 대한 논의와 모니터링이 중국에서 서구만큼 활발하게 이루어지고 있는지는 의문이다. 하지만, 그것은 또 다른 글에서 다루어야 할 이야기다.
*이 칼럼에서 표현된 견해와 의견은 전적으로 필자 개인의 것이며 소속회사의 것을 대변하지 않습니다. 필자와는 Twitter에서 @LithiumResearch를 팔로우하거나 hitechcolumn@gmail.com으로 연락할 수 있습니다.
루카스 베드나르스키 S&P글로벌 수석 애널리스트