중국 AI 스타트업 ‘딥시크(DeepSeek)’가 글로벌 인공지능(AI) 업계를 뒤흔들고 있다. 전 세계의 이목이 딥시크에 쏠리고 있는 지금, 이 기업에 대한 각종 의혹과 궁금증도 눈덩이처럼 쌓여 간다. 그 중에서도 가장 큰 3가지 의문에 대한 국내 AI 전문가들의 견해를 들어봤다.

 

딥시크가 가장 주목을 받은 이유는 ‘가성비(가격 대비 성능)’ 넘치는 AI라는 점에서다. 딥시크 측은 특정 작업시 문제 해결에 필요한 AI만 활성화하는 ‘MoE(전문가 혼합)’ 기법 등 효율성을 극대화 하는 방식들을 택해 비용을 줄였다고 설명한다. 이런 방식으로 모델 훈련에 투입한 비용이 557만6000달러(약 80억원)에 불과하다. 딥시크의 주장이 사실이라면 오픈AI의 GPT-4 개발 추정 비용의 18분의 1, 메타의 라마3 개발 비용의 10분의 1정도 수준으로 업계는 보고 있다.

다만 이는 사전 연구와 실험 등을 제외한 비용이다. 전문가들은 보통 최종 모델 훈련에 드는 비용보다 사전 연구와 실험, 데이터 수집에 드는 비용이 더 높은 편이라고 설명한다. 김주호 KAIST(한국과학기술원) 전산학부 교수는 “최종 훈련 전 시행착오도 많이 겪었을 것이고, 다른 실험들도 많이 진행했는데 그 부분은 최종 비용에 산출되지 않았다”고 말했다. 김 교수는 “MoE 방식을 쓴다고 해서 꼭 비용이 줄어드는 것은 아니다”며 “MoE를 썼다는 것 자체보단 딥시크만의 참신한 기술력으로 MoE를 효율적으로 써서 비용을 줄였다고 봐야할 것”이라고 덧붙였다.

비용 산출에 있어 ‘시간’이라는 변수를 고려해야 한다는 의견도 있다. AI 인프라 스타트업 래블업의 신정규 대표는 “하드웨어의 성능이 날이 다르게 좋아지고 있기 때문에 1년 정도의 시간 차이라도 같은 가격에 더 좋은 하드웨어를 쓸 수 있다. 그래서 후발주자인 딥시크가 적은 비용으로도 타사 모델과 비슷한 성능의 모델을 개발할 수 있었던 것”이라고 설명했다.


딥시크가 공개한 기술분석 보고서에 따르면 추론 모델인 R1은 각종 벤치마크 테스트에서 오픈AI의 o1(오원) 등 기존 모델보다 능가하는 성능을 보여줬다. 선별된 500개 수학 문제로 성능을 평가하는 벤치마크 ‘MATH-500’에선 오원이 96.4%, R1이 97.3%의 정확도를 보였다. 코딩 능력을 보여주는 벤치마크 ‘라이브코드벤치’의 경우에도 R1이 65.9%로 오원(63.4%)보다 앞섰다.

다만 벤치마크만으로 온전한 실력을 평가하기는 어렵다는 게 전문가들의 의견이다. 김주호 교수는 “시험 잘 본다고 꼭 일 잘하는 사람은 아닌 것과 비슷하게, 벤치마크가 전부는 아니다”라며 “벤치마크 점수가 R1보다 낮다고 해도 오픈AI의 챗GPT나 앤스로픽의 클로드 등 기존 모델들은 그동안 서비스해온 노하우가 있기에 사용자의 질문에 더 잘 응답할 수 있다”고 말했다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장 역시 “비슷한 종류의 데이터로 학습해 놓으면 그 벤치마크에서 점수를 능력치 이상으로 끌어올릴 수 있다”며 “그래서 ‘인류의 마지막 시험(Humanity’s Last Exam)’과 같은 더욱 어려운 문제들이 만들어지고 있고, 실제 다양한 분야에 적용해 얼마나 대답을 잘 하는지 평가하는 것이 중요하다”고 했다.

딥시크의 R1은 미국의 대중 반도체 수출 규제 속에서도 제한된 자원을 활용해 AI 모델을 성공적으로 개발한 사례다. 중국을 견제하기 위한 미국의 규제가 오히려 중국 내부의 독자적인 자생력을 키웠다는 평가가 나오는 이유다.

업계에서는 수출 규제의 효과가 없다고는 할 수 없지만, 중국이 생각보다 빠르게 ‘샛길’을 찾았다고 본다. 하정우 센터장은 “딥시크의 모회사인 하이플라이어는 수출 규제 전 이미 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) A100 1만 장을 보유하고 있었고, 글로벌 업계에서는 딥시크가 (A100의 업그레이드 버전인) H100도 알려지지 않은 경로로 다수 확보했다는 의혹을 제기하고 있다”고 말했다. A100과 H100은 현재는 중국 수출이 공식적으로 금지돼 있다. AI 데이터 기업인 스케일AI의 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 “딥시크가 약 5만 개의 H100을 갖고 있지만, 미국의 수출 규제 때문에 그렇게 말하지 못한다”고 주장한 바 있다. 

하 센터장은 “H800만으로 딥시크 모델들의 전체 연구개발을 했다고 믿기는 어렵다. 엔비디아 싱가포르 지사가 매출이 많은 것도 눈여겨봐야 한다”며 “(딥시크 쇼크로) 미국의 AI 반도체 수출 규제는 앞으로 훨씬 더 엄격해질 것으로 예상된다”고 전망했다.