![[AI] DeepSeek, 딥시크란? AI 시장의 신흥 강자가 된 이유](https://tistory1.daumcdn.net/tistory/4291665/attach/12233fcdcabc492b82a733756a9fb0c4)
효율성, 오픈소스, 그리고 제한된 자원의 활용으로 글로벌 AI 시장을 재편하다
2023년에 설립된 DeepSeek은 빠르게 성장하는 중국의 대표적인 AI 스타트업으로, 글로벌 AI 시장에서 혁신적인 오픈소스 AI 모델을 통해 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 특히 DeepSeek의 최첨단 기술을 기반으로 한 챗봇 애플리케이션은 미국, 중국, 영국 등 주요 국가에서 폭발적인 인기를 얻으며 iPhone 다운로드 차트에서 1위를 기록하는 등 전 세계적으로 주목받고 있습니다. AI 기술의 미래를 선도하는 DeepSeek은 이제 글로벌 시장에서 주목해야 할 핵심 플레이어로 자리 잡았습니다.
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1. 딥시크의 탄생: 헤지펀드에서 AI의 신흥강자로
회사 소개
딥시크는 2023년 중국에서 설립된 AI 스타트업으로, 창립자인 리앙 웬펑(Liang Wenfeng)의 통찰과 전략적 결단에서 출발했습니다. 그는 AI 기반 헤지펀드 하이플라이어(High-Flyer)를 운영하며 GPU를 활용해 금융 데이터를 분석하는 슈퍼 컴퓨터를 개발하기도 했습니다. 이 과정에서 그는 AI 기술이 효율성과 수익성을 극대화할 잠재력을 가지고 있음을 확인했습니다.
- 자본과 독립성: 웬펑은 외부 투자 없이 하이플라이어의 자본으로 딥시크를 설립, 단기 수익 압박 없이 장기적인 연구개발(R&D)에 집중했습니다.
- 젊은 연구진: 칭화대와 저장대 같은 중국 최상위 대학 출신 연구원들로 구성했습니다. 이들은 딥시크에 합류하여 연구와 개발에 전념하는 협력 문화를 형성하고 있습니다.
- 젊은 문화, 오픈소스: 딥시크는 GitHub 활동과 오픈소스 기여도를 주요 평가 기준으로 삼았습니다. 이는 실리콘밸리식 혁신 문화를 중국에 도입한 사례로 평가받고 있습니다.
딥시크는 2023년 말 DeepSeek-Coder를 발표하며 코드 생성 및 디버깅 모델로 커뮤니티의 주목을 받기 시작했고, 2025년 R1 모델을 출시하며 현재 글로벌 AI 시장의 강자로 부상했습니다.
딥시크 소개
딥시크는 오픈소스 생성형 AI 언어 모델입니다. 사용자가 소스 코드와 설계 문서를 자유롭게 열람, 수정, 활용할 수 있도록 허용합니다. 이러한 개방적인 접근법은 연구자와 개발자 커뮤니티에서의 협력을 촉진하고 있습니다.
딥시크의 AI 모델은 OpenAI의 ChatGPT와 동등한 수준의 추론 성능을 자랑하며, 훨씬 적은 자원과 비용으로 개발되었습니다. 딥시크는 2025년 1월 10일, 첫 무료 챗봇 앱을 출시했으며, 같은 달 27일 미국 iOS 앱 스토어에서 ChatGPT를 제치고 가장 많이 다운로드된 무료 앱으로 자리 잡을 정도로 인기가 대단합니다.
딥시크 모델 간단 소개
- DeepSeek-R1: 논리적 추론과 복잡한 문제 해결에 최적화된 모델로, OpenAI의 대표 모델과 견줄만한 성능을 보유.
- DeepSeek-V3: 6710억 개의 매개변수를 가진 다목적 AI 모델로, 코딩, 번역, 이메일 작성 등 다양한 작업 수행 가능.
- DeepSeek-Coder: 코드 생성 및 디버깅에 특화된 모델로, 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 평가를 받음.
- DeepSeek-R1-Distill: R1 모델을 기반으로 합성 데이터를 활용해 정밀하게 미세 조정된 버전.
현재 가장 뜨거운 주목을 받고 있는 모델은 바로 DeepSeek R1 모델입니다. 그 특별한 이유는 다음 장에서 자세히 알려드릴게요. 기대하셔도 좋습니다! 😊
2. 딥시크의 기술적 혁신: 효율성의 게임 체인저
딥시크는 미국의 반도체 수출 규제라는 어려움 속에서도 제한된 GPU 자원을 혁신적으로 활용하여 AI 모델을 성공적으로 개발했습니다.
1) ⚡️ GPU와 AI: 필연적 관계
GPU는 대규모 병렬 연산이 가능해, AI 모델 훈련의 속도를 획기적으로 높입니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4 훈련에는 약 10,000개의 GPU가 수개월간 가동되며, 비용은 약 1억 달러로 추산됩니다. 이는 AI 개발이 얼마나 큰 자원과 비용을 필요로 하는지 단적으로 보여줍니다.
이러한 중요성 때문에 미국은 대중국 반도체 수출에 큰 규제를 가하고 있는 상황이였습니다.
반도체 규제와 관련된 자세한 내용이 궁금하시다면, 위 영상을 자막을 켠 상태로 시청해 보세요.
딥시크가 왜 주목을 받는지 이해하는데 도움이 될 것입니다.
2) 🧠 AI와 반도체의 관계 쉽게 이해하기
- GPU 1개당 하루 훈련 비용 = 고성능 스마트폰 2대 가격 (약 200만원)
- AI 모델 1개 개발에 들어가는 전력량 = 3,000가구가 1년 동안 쓰는 전력
- 반도체 규제가 AI 경쟁력에 미치는 영향 = "원유 확보 없이 자동차 산업 육성하려는 것"과 동일한 논리
3) 🤖 딥시크의 돌파구: 효율의 새로운 패러다임
딥시크는 2,048개의 엔비디아 H800 GPU와 효율적인 알고리즘을 결합해 기존 대비 1/10 비용으로 고성능 AI를 구현하는 데 성공했습니다.
- 기존: 4,380만 GPU 시간 → 약 1억 달러
- 딥시크: 278만 GPU 시간 → 약 600만 달러(78억 원)
이는 "더 많은 GPU=더 좋은 AI"라는 공식을 뒤집은 효율 혁명이기에 전세계가 주목하고 있습니다.
딥시크는 더 많은 GPU가 더 좋은 AI를 만든다는 고정관념을 깨버렸습니다. 이러한 딥시크의 기술 공개 이후, 27일 미국장에서 NVIDIA, TSMC, BROADCOM 등의 AI 반도체 관련 기업들이 큰 폭으로 하락했습니다.
3. 딥시크의 강점
- 오픈소스: 기존의 거대 언어 모델(LLM)은 소스 코드와 그 작동이 투명하게 공개되지 않았지만, 딥시크는 오픈소스로 완전히 공개됩니다.
- 비용 효율성: 딥시크는 ChatGPT의 1/10의 자원 (전기, 그래픽 자원)으로 동등한 성능의 모델을 만들었습니다.
- 성능: 딥시크 R1은 추론형 모델로, 일반 사용자가 무료로 이용할 수 있습니다.
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4. 딥시크의 기술 혁신은?
딥시크가 "더 많은 GPU=더 좋은 AI" 공식을 어떻게 뒤집을 수 있었는지 궁금하지 않으신가요?
비록 깊이 파고들지 않더라도, AI의 시류나 투자 방향성을 이해하는 데 있어 딥시크의 핵심 개념은 중요하니 꼭 한 번 살펴보시길 추천합니다.
1) 🏆 "AI 혼자 배운다" - 순수 강화학습(Pure Reinforcement Learning, RL)
대부분의 AI 모델이 인간이 레이블링한 데이터를 학습하는 지도학습에 의존하지만, 딥시크는 인간 개입을 최소화한 순수 강화학습 방식을 채택했습니다.
▷ 기존 방식: 인간이 문제집 풀이 시킴 (예: "이 사진은 강아지야!" 라고 일일히 알려주는 지도학습)
▷ 딥시크의 혁신: 게임 캐릭터 훈련처럼 스스로 시행착오
- 성과: OpenAI의 GPT-4와 비슷한 수준의 추론 성능을 보여주며, 인간 편향 없는 AI 학습의 가능성을 입증했습니다.
2) 🤝 "전문가 부대" - Mixture-of-Experts (MoE)
딥시크는 수천 개의 전문가 서브네트워크를 활용하는 MoE 기술을 통해 연산 비용을 대폭 절감했습니다.
▷ 기존 AI: 모든 문제에 올라운드 플레이어 하나로 대응 → 자원 낭비
▷ 딥시크의 전략: 수천 명의 전문가를 상황별로 호출
- 효율성: 딥시크-V3는 6710억 개의 매개변수를 가지고 있으나, 입력당 실제로 활성화되는 매개변수는 2~4%에 불과합니다.
- 비용 절감: Meta Llama 3의 훈련 비용 대비 90% 절감된 약 550만 달러로 추정됩니다.
3) 🔍 "여러 쌍의 관점" - 다중 헤드 잠재 어텐션 (Multi-Head Latent Attention)
기존 어텐션 메커니즘은 단일 차원에서 데이터를 처리하지만, 딥시크는 다중 헤드를 활용하여 문맥, 감정, 논리 등 다양한 요소를 동시에 분석합니다.
▷ 기존 AI: 한 가지 관점만 분석 (예: 문장의 단어 연결만 주목)
▷ 딥시크의 기술: 5인 팀이 각기 다른 각도에서 동시 분석
- 정확도 개선: 법률 문서 해석 및 의학 논문 요약에서 기존 모델 대비 20% 높은 정확도를 기록했습니다.
요약: ChatGPT와 비교하여 다른 DeepSeek 모델
- "인간 없이 배우는 AI" → 더 객관적인 결정
- "필요할 때만 전문가 동원" → 전기요금 폭탄 해결
- "다각도 분석" → 의료·법률 분야 AI의 신뢰성 확보
AI 개발의 핵심은 이제 "더 큰 모델"이 아닌 "더 똑똑한 구조"입니다!
5. 경제적·정치적 파급력
1) 📈 반도체 시장에 미친 영향
- 딥시크의 효율적인 AI 기술은 고성능 칩 없이도 AI 개발 가능하다는 인식을 확산시키며, Nvidia 등 주요 반도체 기업들의 주가에 부정적 영향을 미쳤습니다.
- 딥시크의 이러한 모델은 AI 하드웨어 의존성을 줄이고 기술 비용을 크게 낮출 가능성을 열어, AI 개발의 접근성을 확대합니다.
2) 🇨🇳중국 AI 생태계의 성장과 기회
- AMD Instinct GPU와 같은 대체 칩의 성능 개선으로, 중국의 "칩 독립" 가능성이 점차 가시화 됐습니다.
- 딥시크의 저렴한 API(100만 토큰당 $0.14)는 중국 AI 생태계 활성화를 촉진.
- 사례: 중국 e-커머스 기업 Pinduoduo는 딥시크를 활용해 고객 응답 시스템을 구축, 비용을 70% 절감.
- 미국 반도체 수출 규제에도 불구하고, Nvidia A100 칩을 사전에 대량 확보하며 초기 모델 개발에 성공.
3) 🔓 오픈소스와 글로벌 민주화
- 허깅페이스의 Open R1 프로젝트를 통해 딥시크 훈련 파이프라인을 공개, 개발자들이 자체 데이터로 모델을 미세 조정(Fine-tuning) 가능해졌습니다.값 비싼 AI를 사용하는 것이 아닌, 딥시크의 오픈소스의 AI를 가져다가 창발적으로 AI를 개발할 수 있게 되었습니다.
- 사례: 인도네시아 농업 스타트업 AgriAI는 Open R1을 활용해 현지 언어 기반 농작물 질병 진단 도구를 개발, "글로벌 남부"의 AI 접근성 격차 해소에 기여.
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6. 정치적·윤리적 도전
1) 🚫 미국 수출 규제의 실효성 논란
Nvidia A100 칩 10,000개를 사전에 확보한 웬펑 사례는 제재의 한계를 보여주었습니다. 중국은 AMD Instinct GPU 등 대체 칩 개발과 AI 기술 자립을 통해 규제에 대응하며, 새로운 제재 전략의 필요성을 시사합니다. 딥시크는 이러한 제재 속에서 엄청난 AI를 개발했기 때문이죠.
2) 🔒 검열 문제와 글로벌 신뢰도
- 중국 정부 요구에 따른 검열: 딥시크는 "천안문 사태", "신장 위구르" 등 민감한 키워드를 자동 차단하도록 설계.
- 글로벌 신뢰도 하락: 독일 Axel Springer 그룹은 검열 문제로 인해 딥시크 도입을 철회, 브랜드 이미지 훼손 우려.
3) 🎤 정치적 메시지와 전략적 타이밍
2025년 1월 20일, 미국 새 행정부 출범일에 맞춰 발표된 딥시크의 R1 모델은 중국 AI 기술의 독자적 역량을 과시하며 "기술 주권"을 상징적으로 드러내는 전략적 행보로 평가받습니다.
7. 미래 전망
단기 전망 (1~3년)
- 엔비디아: 칩 설계를 효율성 중심으로 전환, CUDA 업그레이드로 전력 소모 최소화할 것으로 보여집니다.
- 미국 기업: OpenAI·구글, API 가격 20~30% 인하, GPT-4 Lite 등 오픈소스 모델로 시장 방어할 것으로 보입니다.
장기 전망 (5~10년)
- AI 패러다임 전환: 더 큰 모델이 아닌 효율적 알고리즘 경쟁 시대 도래.
- 지속 가능성 강화: AI 개발 탄소 배출 60% 감소, ESG 표준 강화.
- 중국의 도전: AI 스타트업 지원 확대, AI 효율성 지수로 글로벌 표준 주도 가능.
마무리하며
딥시크는 단순히 중국의 AI 스타트업이 아닌, 전 세계 AI 산업의 판도를 바꾸는 혁신의 상징입니다. 딥시크는 효율성과 오픈소스를 결합해 글로벌 AI 시장의 패러다임을 재편하고 있습니다. 딥시크가 증명한 "효율성의 혁명"은 자원의 한계에 직면한 인류에게 새로운 가능성을 제시합니다. 비용 절감, 높은 성능, 그리고 AI 기술의 민주화를 통해 딥시크는 단순한 스타트업 이상의 상징적 존재로 자리 잡았습니다. 그러나 검열 문제와 지정학적 긴장은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.
앞으로의 관전 포인트:
- 딥시크의 오픈소스 생태계가 글로벌 개발자들과 어떻게 협력할지
- 미국의 반도체 규제 강화에 맞선 중국의 기술 자립 속도
- 효율성 중심의 AI가 윤리적 프레임워크와 어떻게 조화를 이룰지
이 모든 요소는 AI가 인류의 진보를 위한 도구인지, 아니면 새로운 갈등의 씨앗인지를 결정할 것입니다. 딥시크의 여정은 이 거대한 질문에 대한 답을 찾아가는 첫걸음일 뿐입니다.
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아래 방법을 따라하면 똑똑하게 딥시크를 활용할 수 있을 것입니다!
References
- WSJ - What to Know About China’s DeepSeek AI : https://www.wsj.com/tech/ai/deepseek-ai-china-tech-stocks-explained-ee6cc80e
- Forbes - All About DeepSeek — The Chinese AI Startup Challenging US Big Tech: https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2025/01/26/all-about-deepseekthe-chinese-ai-startup-challenging-the-us-big-tech/
- Bloomberg - What Is China’s DeepSeek and Why Is It Freaking Out the AI World? : https://finance.yahoo.com/news/china-deepseek-why-freaking-ai-080636212.html
- Baroon - What Is DeepSeek? Everything to Know About China’s ChatGPT Rival and Why It Might Mean the End of the AI Trade: https://www.barrons.com/articles/what-is-deepseek-ai-china-nvidia-stocks-bd00ca90