중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크(DeepSeek)’가 공개한 새 인공지능(AI) 모델이 미국 실리콘밸리 중심 AI업계에 긴장감을 높이고 있다. 미국이 AI 반도체 수출을 규제하는 가운데 저렴한 비용으로 뛰어난 성능을 낼 수 있는 모델을 개발해서다.

딥시크는 지난 20일(현지시간) 추론 능력을 가진 LLM(거대언어모델) R1을 발표했다. 지난해 12월 공개한 모델 V3를 파인튜닝(미세조정)해 만들었으며, 오픈 소스로 공개됐다. 딥시크가 공개한 기술 분석 보고서에 따르면 언어 능력을 평가하는 벤치마크(MMLU), 수학 능력을 평가하는 벤치마크(MATH)에서 오픈AI의 추론 모델 o1(오원)과 유사한 성능을 내고, 일부 지표에선 앞서는 것으로 나타났다. 들어가는 비용도 더 저렴하다. 같은 보고서에서 딥시크는 R1이 입력 토큰 100만 개당 0.55달러, 출력 토큰 100만 개당 2.19달러를 쓴다고 공개했다. o1의 경우 입력 토큰 100만 개당 15달러, 출력 토큰 100만 개당 60달러를 쓴다. 딥시크의 R1이 입력된 내용을 해석하거나 추론할때 o1보다 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원을 덜 쓴다는 의미다.

 

물론 딥시크 자체 결과 보고서인 만큼 검증이 더 필요하다는 시각도 있다. 그러나 미국의 대중(對中) AI 반도체 수출 규제에도 불구하고 중국 기업이 ‘가성비’ 있는 AI에 집중해 성과를 내고 있다는데 위기감을 느끼는 이들도 많다. 오픈AI의 공동 창업자 안드레이 카르파티는 지난달 26일 엑스(X·옛 트위터)에 딥시크 V3 기술 보고서를 공유하며 “우리는 가진 것을 낭비하지 말아야 하며, 이(딥시크)는 데이터와 알고리즘 모두에서 (우리가) 아직 해야 할 일이 많다는 것을 보여준다”고 평가했다.

현지에선 중국에 대한 규제가 ‘가성비’ 있는 AI 칩 개발을 가속화했다는 평가도 나온다. 파이낸셜 타임스(FT)는 “해외에서 들여오는 고성능 칩에 대한 의존도를 줄이기 위해 중국의 AI 기업들은 알고리즘, 아키텍처, 훈련 전략에서 새로운 접근 방식을 실험해왔다”며 “많은 기업들이 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts)’ 접근 방식을 채택했다”고 설명했다. 전문가 혼합 모델이란 쿼리(명령어)에 따라 문제 해결에 필요한 부분만 활성화하는 방식으로, 딥시크도 이 방법을 차용했다. 월스트리트저널도 잭 카스 전 오픈AI GTM(글로벌 출시 전략) 임원 발언을 인용해 “자원 제약은 종종 창의성을 촉진한다는 더 큰 교훈을 보여준다”고 언급했다.


미국은 트럼프 미국 대통령 취임 이후 오픈AI, 오라클, 소프트뱅크 등이 참여하는 스타게이트를 통해 5000억 달러 투자를 발표했다. 메타도 지난 24일 최대 650억 달러(93조원)를 투자할 계획을 공개하는 등 미국에선 AI에 막대한 투자가 예고됐다. 업계에선 미국과 중국의 AI 칩 전쟁이 지속되는 가운데 중국이 얼마나 빠르게 효율적인 AI를 개발할지 주목하고 있다.