‘가성비 AI’ 딥시크 열풍 1년…혁신 뒤처지자 10위권 밖으로

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AP/뉴시스

“1년 전 딥시크 R1 모델이 출시됐을 때 반응은 엄청난 과잉 반응이었다. 아직 그들은 최첨단 기술을 뛰어넘는 혁신을 증명하지 못했다고 본다.”

구글 딥마인드의 최고경영자(CEO)이자 노벨상 수상자인 데미스 허사비스는 21일(현지 시각) 블룸버그 통신과의 인터뷰에서 이 같이 평가했다. 그는 “중국의 AI 기업들은 여전히 실리콘밸리 기업들의 최첨단 AI 기술에 비해 약 6개월 정도 뒤쳐졌다”고도 했다.

중국의 AI 스타트업 딥시크가 뛰어난 ‘가성비’를 자랑하는 ‘딥시크-R1’을 내놓은 지 1년이 지났다. 그 사이 딥시크를 비롯해 알리바바, 문샷AI 등 여러 기업들이 AI 오픈소스 생태계를 장악하며 힘을 길러왔지만, 여전히 ‘혁신’의 측면에서는 아쉽다는 평가가 나오고 있다.

애초에 R1이 최첨단 AI 모델를 활용한 ‘증류’ 방식으로 학습했기 때문에 그 이상의 성능을 갖추기 어렵다는 분석이 제기된다. 증류 방식은 상위 AI 모델의 결과 값을 정답으로 삼아 학습하는 방식으로 적은 비용으로 빠르게 상위 AI 모델 수준의 성능을 낼 수 있다는 장점은 있으나, 성능 면에서 상위 모델을 뛰어넘는데 한계가 있다.

실제로 R1이 출시되던 2025년 2월에는 글로벌 AI 평가기관인 ‘아티피셜 애널리시스’에서 오픈AI의 추론 AI 모델인 ‘o-1’ 시리즈에 이어 R1이 품질 상위권을 차지했지만, 올해 1월 기준 ‘챗GPT-5.2’ ‘클로드 오푸스 4.5’ ‘제미나이 3 프로’ 등에 밀려 ‘딥시크 V3.2’는 10위권 밖으로 밀려났다.

최근 AI 개발 트렌드가 ‘가성비’에서 ‘스케일링 법칙’이 지배하는 방향으로 변화했다는 의견도 제시된다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 막대한 인프라 투자가 결국 성능을 결정짓는 흐름이 돌아왔다는 것. 이재욱 서울대 AI연구원장은 최근 한국인공지능산업협회 조찬 포럼에서 “현재 ‘스케일링 법칙’에 기반하는 더 많은 계산과 데이터로 모델 성능을 향상시키는 것이 주류가 됐다”며 “2030년까지는 ‘스케일링 법칙’ 추세가 계속 갈 것”이라고 관측했다.

다만 엔비디아의 고성능 GPU ‘H200’의 중국 수출을 제한적으로 허용하면서 중국의 AI가 빠른 속도가 성장할 것이라는 분석도 있다. 딥시크는 내달 최신 AI 모델인 ‘V4’를 출시할 예정이다.