중국 AI 딥시크의 습격, 빅테크에게 위협일까?
최근 한 주 동안 가장 화제인 중국 AI 딥시크의 등장은 국내는 물론 전 세계 산업과 주가 시장에 큰 쇼크로 다가왔습니다. 이러한 딥시크에 대해 빅테크 기업들은 어떻게 생각하고 대응할 계획일까요? 그리고 왜 엔비디아에게 딥시크가 악재가 되었는지에 대한 간단한 정리글도 확인해 보세요.
설날 연휴 동안 큰일이 있었습니다. 바로 중국발 AI인 딥시크(DeepSeek)의 습격이 있었죠. 딥시크가 내놓은 생성형 AI 모델이 글로벌 산업계와 우리나라를 충격과 공포에 빠뜨렸어요.
현재 미국은 물론 우리나라와 여러 국가에서 OpenAI의 ChatGPT 등을 모두 제치고 1위 앱으로 등극했습니다. 이 소식은 최근 한 주 동안 모두에게 큰 충격으로 다가왔습니다.
연구 인력이 139명뿐인 중국 스타트업 딥시크의 생성형 AI는 엔비디아의 고사양 AI 반도체 대신 저가형 칩을 사용하면서도, 불과 560만 달러만으로 기존 다른 경쟁 업체 이상의 성능을 내는 모델을 개발해 전 세계 산업계와 증시에 큰 혼란을 가져왔습니다. 이미 국내 온라인 커뮤니티에서도 딥시크 후기가 올라오고 있는데요. 우선 딥시크와 관련해 제기될 수 있는 문제들을 살펴보고, 현재 빅테크가 어떤 대응을 하고 있는지, 그리고 딥시크가 실제로 위협이 될 수 있는지 전망해 보겠습니다.
딥시크(DeepSeek)란?
먼저 딥시크에 대해, 지금까지 알려진 내용을 간단히 정리해 볼게요. 딥시크는 전통적인 키워드 검색 대신 자연어 처리(NLP) 기반 맥락 인식 검색을 지향합니다. 단순히 단어를 찾는 게 아니라 문장 의미를 파악하고, 가장 관련성 높은 정보를 한 번에 제공해 준다는 것이죠. 이해가 잘 안되신다면 ChatGPT나 Claude의 고사양 모델을 떠올려보시면 좋겠습니다.
딥시크 주요 정보 요약
중국 항저우에서 2023년 5월 량원평에 의해 설립된 인공지능 스타트업
목표: OpenAI의 ChatGPT나 Google의 Gemini와 같은 AI 기술 구축
엔비디아로부터 수천 개의 컴퓨터 칩을 인수
2025년 1월 10일, DeepSeek-V3라는 첫 번째 무료 앱 출시
엔비디아 고사양 AI 대신 저가형을 사용해, 미국 대비 20분의 1 수준인 560만 달러 만 투입 (물론 비용에 대해 논란 존재)
→ 메타(페이스북 모회사)가 최신 인공지능 모델 ‘라마(Llama) 3’ 훈련 시 엔비디아 H100처럼 고가 칩을 사용한 비용의 10분의 1 수준거대언어모델(LLM) 훈련에 필요한 GPU 규모와 비용이 미국 빅테크와 비교해 훨씬 적어, 효율성이 높다는 평가
딥시크는 공식적으로 DeepSeek V3이 다른 오픈소스 모델들의 성능을 대부분 앞지르고 있다고 발표했습니다.
최근 나온 딥시크의 추론(reasoning) AI 모델인 ‘R1’과 지난해 9월 출시된 챗지피티의 추론 AI 모델 ‘o1’ 비교하는 트위터 글도 화제가 됐습니다.
실제로 딥시크의 R1이 챗지피티의 o1을 앞질렀다는 주장이 나오고 있어요.
빅테크의 반응: 딥시크, 위협 혹은 자극?
AI 분야를 선도하는 미국 주요 기술 기업 대표들은, 국내 언론이 말하는 것처럼 딥시크를 그리 크게 우려하고 있지 않은 듯합니다. 특히 OpenAI, 메타, 마이크로소프트는 기술주 주가 변동 이후에도 최근 며칠간 새 AI 모델에 대해 크게 걱정하지 않는 모습을 보였다고 해요. 최근 그들이 언론을 통해 보였던 딥시크에 대한 태도를 간략하게 소개해 볼게요.
OpenAI 샘 알트만:
“정말 좋은 일을 몇 가지 해낸 것은 사실이지만, 전반적으로 매우 과장된 것으로 보인다”
딥시크는 꽤 오래전부터 가능한 수준의 모델이라는 점을 들어, 폄하하고 싶지는 않지만 과잉 평가일 수 있다는 반응입니다. 동시에, 오랜만에 등장한 새로운 경쟁자이자 OpenAI를 자극하는 존재가 될 수도 있음을 시사했죠.
Meta 마크 저커버그:
“그래도 자본 지출과 인프라에 더 지출을 할 것”
저커버그는 이번 딥시크 이슈로 미국 기업들의 AI 투자에 의구심이 커지는 흐름에 대해, '아직 이른 논의'라며 일축했습니다. 딥시크로 인해 학습 인프라 비용이 줄어든다고 해도, AI 활용 증가 등 다른 요인을 감안하면 여전히 많은 투자가 필요하며, 장기적으로 전략적 이점이 될 거라는 입장입니다.
Microsoft 사티아 나델라:
“딥시크는 몇 가지 진짜 혁신을 이루었다고 생각합니다”
나델라는 딥시크를 이야기하면서 긍정적 어조를 보였습니다. 이제 곧 상품화되고 널리 사용될 것이며, 그 소프트웨어 주기의 가장 큰 수혜자는 고객이 될 거라는 전망인데요. 즉, 생성형 AI의 민주화가 가속화될 것이라고 언급한 셈입니다.
가장 큰 타격을 받은 엔비디아(Nvidia)
이번 딥시크 사태로 인해 가장 큰 타격을 받은 기업은 AI 경쟁업체들도 있지만 사실상 엔비디아입니다. 엔비디아의 주가는 16% 하락해 AI 붐이 일어난 이후로 사실상 승승장구였던 엔비디아는 월요일에만 6,000억 달러의 가치를 잃었습니다.
최근 엔비디아는 성명에서 딥시크를 ‘탁월한 인공지능의 진전’이라고 평가했습니다. 또한 질문에 대답하는 AI의 작업인 ‘추론(reasoning)’에는 많은 엔비디아의 반도체는 물론 고도의 네트워킹이 필요하다고 강조했어요.
하지만 딥시크의 성공은 인공지능 반도체 개발에서 엔비디아의 우위가 생각보다는 크지 않고, 새로운 인공지능 개발에 결정적이지도 않을 수 있음을 드러낸 점만은 확실합니다.
왜 하필 엔비디아일까?
어쩌면 고가 칩 없이도 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성이 제시됐기 때문입니다.
기존에는 AI 기업들이 챗봇 훈련을 위해 보통 16,000개 이상의 칩으로 구성된 슈퍼컴퓨터를 사용해 왔습니다. 하지만 딥시크 측은 약 2,000개의 저가형 엔비디아 칩만으로도 충분했다고 주장하는데요. 게다가 미국의 대중 기술 규제 압박으로 인해 최첨단 칩을 충분히 들여오기 어려운 상황에서도, 오히려 더 효율적인 칩 사용 전략을 보여준 것이 딥시크의 핵심 강점이라는 해석도 나옵니다.
국내 빅테크 반응
이번 딥시크의 등장으로, AI 산업의 무게중심이 미국 외 지역으로도 옮겨갈 수 있다는 기대가 생기고 있습니다. 특히 천문학적 비용 때문에 AI 모델 개발에 어려움을 겪던 국내 기업들에게 딥시크의 방식이 새로운 가능성을 열어준다는 평가도 있고요.
네이버: 이미 자체 LLM ‘하이퍼클로바X’를 서비스에 활용 중이라 딥시크 등장에 따른 영향은 크지 않을 것으로 보입니다. 최수연 대표는 지난 개발자 콘퍼런스 DAN 24에서 “당분간 LLM 자체 개발보다는 네이버 서비스 전반에 AI를 적용하는 데 집중하겠다”고 밝힌 바 있어요.
카카오: 딥시크처럼 저비용 고효율 LLM이 등장하는 것을 긍정적으로 본다고 알려졌습니다. 카카오는 다양한 규모의 LLM을 자체 개발 중이지만, 필요에 따라 외부 LLM도 적극 활용한다는 방침이어서, 딥시크 같은 모델이 많이 나오면 선택의 폭이 넓어질 것이라는 전망입니다.
많은 전문가들은 “자체 LLM만 고집하기보다는, 딥시크처럼 저비용·고효율 모델이 다양해지면 그만큼 새로운 AI 서비스들이 등장할 것”이라고 내다보고 있습니다. 물론 아직 딥시크의 보안 문제, 개인 정보 이슈, 중국 검열·복제 우려, 오픈AI 기술 데이터 유출 가능성 등에 대한 논란도 남아 있긴 합니다.
지금까지 딥시크의 등장으로 최근 한 주 동안 벌어진 AI 생태계의 지각변동을 함께 살펴봤습니다. 이처럼 AI 시장이 하루가 다르게 변하는 시기에는, 주니어 개발자나 예비 개발자분들이 불안감을 느끼거나 준비 방법에 막막함을 느낄 수 있습니다. 이럴 때일수록 기본기를 탄탄히 다지면서도 새로운 기술을 두려워하지 않는 마음가짐이 중요하죠. 꾸준한 학습과 실습을 통해 경험을 쌓아야만 급격한 변화에도 능동적으로 대응할 수 있습니다.
코드트리는 이러한 불안감을 해소하고, 진짜 실력을 쌓을 수 있는 문제 해결 능력을 키울 기회를 제공하고 있습니다. 함께 학습하고 토론하며, 지금의 급격한 변화 속에서도 흔들리지 않는 탄탄한 역량과 마음가짐을 다져보세요!
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