딥시크로 '비용 30분의 1'로 AI 생태계 삼키는 중국

중국의 '가성비 인공지능(AI)' 딥시크가 넓은 내수 시장에서의 치열한 경쟁에 의해 만들어진 저렴한 제품으로 전 세계를 공략하는 중국 테크 기업의 전략을 뒤따르고 있습니다. 엔비디아의 H800과 같은 고성능 첨단 칩을 사용하지 않고 개발했다는 점에서 세계를 놀라게 하고 있습니다.

딥시크는 2023년 5월 중국 항저우에서 설립된 AI 스타트업입니다. 딥시크가 2024년 12월 공개한 딥시크 V3는 저렴한 비용으로 학습했을 뿐만 아니라 사용료가 저렴해 중국 내에서 먼저 큰 화제를 모았습니다. 소프트웨어 개발자들이 딥시크의 AI를 자신들의 개발에 사용하는 비용이 기존 기업들의 30분의 1 정도에 불과하기기 때문입니다.

딥시크는 V3 개발 비용이 557만달러 투입되었다고 하는 것은 가성비를 강조하기 위해 지나치게 축소한 것이라는 평가가 있지만 미국 빅테크 기업들에 비하면 학습 비용이 현저히 적을 것이라는 대체적인 분석입니다.

 

낮은 비용은 AI를 사용해 소프트웨어를 만들어야 하는 기업들에 매력적입니다. 마이크로소프트는 29일 딥시크를 자신들의 클라우드를 통해 서비스한다고 밝혔고, AI 지식 검색 서비스인 퍼플렉시티도 딥시크를 선택할 수 있도록 도입하였습니다.

 

중국은 이제 AI 모델뿐 아니라 반도체에서도 독립을 추구할 것으로 예상됩니다. 지금 중국 AI 발전을 가로막는 최대 걸림돌이 AI 반도체이기 때문입니다. 화웨이가 이미 자체 AI 반도체 '어센드'를 만들고 있고 알리바바, 바이두, 틱톡 모회사 바이트댄스도 모두 자체 AI 반도체를 만들고 있습니다. 중국 정부는 자국의 대형 테크 기업들이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에서 화웨이의 어센드로 옮겨 갈 것을 촉구하고 있다고 합니다.  

AI는 모델을 만드는 과정을 뜻하는 학습(Training)과 만들어진 모델을 고객에게 서비스하는 추론(Inference)의 두 가지 과정에서 AI 반도체를 다르게 사용합니다. 학습(Training) 과정에서는 대규모 연산이 이뤄지기 때문에 전력 소모를 줄이는 것이 중요합니다. 추론(Inference)에서는 고객에게 서비스하기 때문에 정확도와 속도가 중요합니다.

 

하나의 AI 반도체로 모두 쓸 수 있지만 최근에는 추론에 특화된 반도체가 많이 등장하고 있습니다. 엔비디아와 학습용 반도체 시장에서 경쟁하기 어려운 것이 첫 번째 이유이고, 두 번째로는 AI 사용처가 점점 늘어나면서 추론 시장이 커질 것으로 예상되기 때문입니다.

 

딥시크 또한 AI 개발에서 추론(Inference) 분야에 집중하고 있습니다. 오픈AI의 'GPT-4'와 유사한 성능을 지닌 AI 모델을 개발하면서도, 학습(Training) 과정에서 고성능 칩을 사용하지 않고, 오픈소스 도구를 활용하여 비용 효율성을 높였습니다. 이를 통해 가성비 높은 AI 모델을 개발하여 추론 과정에서의 효율성을 극대화하고 있습니다.

 

미국은 중국의 첨단 기술 개발을 견제하는 데 고삐를 죄고 있습니다. 트럼프 미 행정부가 엔비디아 반도체의 중국 수출에 대해 추가 제한을 검토하고 있다고 합니다.

 

미국 빅테크 기업들도 딥시크 견제에 나섰다. 오픈AI와 마이크로소프트는 딥시크가 오픈AI의 데이터를 무단으로 수집하고 있는지를 조사 중입니다. 오픈AI는 중국에 기반을 둔 기관들이 자사 AI 도구에서 대량으로 데이터를 빼내려고 하는 시도를 과거 여러 번 목격했다고 합니다.

 

 

 

출처: ChatGPT,매일경제,딥시크엑스,회웨이홈페이지