딥시크 쇼크…550만달러 짜리 AI가 1억달러 인공지능 따라잡았다

인공지능 판도 뒤집혀…기술 공개로 개발 효율화
미국 AI 기업에는 위협, AI 생태계 빠른 확장 분기점

AP 뉴시스

1억 달러 대 550만 달러. 오픈 AI의 챗GPT와 중국 스타트업 딥시크가 공개한 추론형 인공지능에 투입된 개발비다.

대략 18분의 1 비용만을 투입해 수학계산과 코딩 부문에서 오픈 AI 추론 특화 모델인 GPT-o1 성능을 웃도는 인공지능 개발에 성공했다.

딥시크가 주장한 개발비용에 과장이 있다 해도 엔비디아로부터 빌린 구형 칩 H800이 학습에 주로 사용됐다는 점을 감안하면 가성비 면에서 다른 모델을 압도한다.

오픈소스로 개발 효율 극대화…폐쇄 정책 오픈AI와 다른 길

딥시크-R1은 소프트웨어 혁신으로 하드웨어 제약을 극복했다. 28일 IT업계에 따르면 딥시크-R1은 수학(AIME, MATH-500)과 코딩(Codeforces), 언어(MMLU, C-Eval) 등 부문에서 오픈 AI 모델을 웃돌거나 유사한 성능을 보였다.

딥시크는 중국 헤지펀드인 환팡퀀트가 설립한 AI 기업이다. 전 세계에 인공지능을 오픈소스로 제공한다는 정책을 세웠고 이 전략이 개발비용을 획기적으로 줄이는 열쇠가 됐다.

딥시크는 개발한 모든 모델과 학습 데이터를 무료로 공개한다. 수많은 개발자들이 오픈소스 모델에 달려들며 초기모델 공개 2달만에 GPT-o1에 버금가는 AI 개발에 성공했다.

폐쇄 정책을 고수하는 오픈AI와 전혀 다른 전략으로 막대한 개발인력과 비용을 줄였다.

무엇보다 AI 개발 비용 상당수를 차지하는 학습 과정을 효율화하며 인공지능 업계에 새로운 방향성을 제시했다.

그동안 사람이 선별한 데이터를 학습했던 다른 모델과 다르게 딥시크-R1은 스스로 데이터를 찾아 배우는 강화학습을 적용했다.

여기에 기존 강화학습의 한 축(평가자 모델)을 제거하고 대체 수단을 써 연산 비용을 줄이는 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)를 이용했다. 유사 데이터를 그룹으로 묶어 해당 범주에서 최적 결과를 찾아내는 기법이다.

족집게 강사가 맞춤형 학습…저비용에도 강력한 추론 능력

최소 자원으로 강력한 추론 성능을 갖추려면 선택과 집중이 필요하다. 특정 작업부문은 역량을 집중해 개발 성과를 극대화해야 준수한 추론 능력을 확보할 수 있다.

이를 위해 딥시크는 ‘전문가 기반 혼합(Mixture-of-Experts·MoE)’ 기술을 채택했다.

초거대언어 모델은 다수의 매개변수로 구성된다. 기존에는 데이터(토큰) 처리에 많은 매개변수가 활성화되지만 딥시크의 LLM에서는 일부 매개 변수만 활성화된다. 딥시크-RI는 6710억 개의 매개변수로 구성됐지만 토큰 처리 시에는 370억 개만 활성화된다.

주어진 입력값을 분석해 가장 적절한 전문가 시스템에 처리를 맡겨 전체 시스템 활성화 없이도 고품질 결과물을 내놓는다.

족집게 강사가 학생에게 핵심만을 요약 가르치는 교수법과 유사하다.

인공지능 판 흔들린다…떨고 있는 美 빅테크

딥시크발 충격의 기저에는 두려움과 기대감이 공존한다. AI 개발을 주도하던 미국 AI 기업에게 딥시크 등장은 위협적이다. 더 적은 돈을 투입해 기존 모델을 상회하는 추론 AI가 등장했으니 인공지능 업계 판도가 흔들리는 건 당연하다.

미국의 대중국 기술 제재로 AI 기술 격차가 벌어질 것이라는 전망도 뒤집혔다.

판이 뒤집혔다는 건 딥시크-R1 등장이 AI 생태계의 급격한 확장을 이끌 계기가 될 수 있다는 의미다.

딥시크가 활용한 전문가 기반 혼합, 그룹 상대 정책 최적화 기반 강화학습 등은 대부분 원리와 구조가 공개됐다. 더욱이 각국 개발자들이 딥시크가 공개한 오픈소스에 경쟁적으로 접근하고 있어 기술 특이점을 앞당길 것이라는 전망도 나온다.

이 과정에서 AI 기업간 비용 경쟁이 속도를 내면 기술적으로 진보한 인공지능 확산은 더 빨라지게 된다.

다만 딥시크가 주장한 저비용 고성능 AI 개발 성공에 회의적인 시각도 있다. 딥시크-R1 전신인 초기모델이 엔비디아 첨단 칩을 기반으로 구현돼 550만 달러의 개발비용이 지나치게 과소계상됐을 수 있다는 이유에서다.

IT업계 관계자는 “비용 대비 성능은 계속 검증이 필요한 부분”이라면서도 “중요한건 AI 개발의 트렌드를 바꿀 방향성을 제시했다는데 있다”고 말했다.

(서울=뉴스1)