딥시크는 도대체 어떻게 만들어졌을까? ChatGPT와의 차이점은

딥시크는 도대체 어떻게 만들어졌을까? ChatGPT와의 차이점은

최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 이름을 꼽으라면 단연 딥시크(DeepSeek)를 빼놓을 수 없습니다. 이 중국 스타트업은 소수의 인원과 적은 예산으로도 세계 최고 수준의 성능을 내는 AI 모델 R1을 선보이며 실리콘밸리를 놀라게 했죠. 특히 오픈AI의 ChatGPT와 견줄 만한 수준이라 평가받는 가운데, AI 인프라 투자에 대한 전통적 시각을 재검토하게 만들고 있습니다.

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1. 딥시크(DeepSeek)는 어떻게 탄생했을까?

딥시크는 2023년 중국 항저우에서 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)에 의해 설립되었습니다. 량원펑은 AI 기반 퀀트 헤지펀드인 ‘하이플라이어(High-Flyer)’를 이끌던 인물로, 중국 저장대학교에서 전자·정보공학을 전공한 후 AI 분야에 깊은 관심을 갖고 창업에 나섰습니다.

회사 초기 자본금은 1000만 위안(약 1.4백만 달러)에 불과했으며, 대부분의 핵심 연구진은 중국 명문대학을 갓 졸업한 인재들이라고 알려져 있습니다. 제한된 환경에서 효율을 극대화하여 고성능 AI를 구현하는 데 집중한 덕분에, 막대한 자금과 고성능 GPU가 필수라는 통념을 뒤엎고 빠른 속도로 성장할 수 있었습니다.

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2. 핵심 기술: R1 모델과 오픈소스 전략

딥시크의 대표 모델인 R1은 “사람의 사고 과정을 모사”하는 데 중점을 둔 Reasoning 모델입니다. 무엇보다도 주목할 점은 훈련 비용과 인프라 부담이 오픈AI나 메타 플랫폼스(Meta)의 최신 모델에 비해 현저히 적다는 것입니다.

또한 딥시크는 R1 모델을 오픈소스로 공개해, 개발자 누구나 라이선스를 취득해 해당 기술을 기반으로 챗봇이나 기타 AI 서비스 등을 만들 수 있도록 했습니다. 이는 빠른 사용자 확보와 생태계 확장에 결정적인 영향을 미쳤습니다.

• 낮은 비용, 높은 효율: 제한된 GPU 환경에서도 경쟁력 있는 성능 달성
• 오픈소스 접근: 대규모 개발자 커뮤니티 확보
• 추론 과정 공개: 답변 전 “왜 그렇게 답하는지” 스스로 설명

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3. ChatGPT와의 가장 큰 차이점은?

“ChatGPT와 딥시크가 정말 비슷한가?”라는 질문에 대한 답을 몇 가지 포인트로 정리해보겠습니다.

1. 추론 과정 공개 여부
   ChatGPT는 결과 중심으로 답변을 제시하고, 중간 추론 과정을 공개하지 않습니다. 반면, 딥시크는 답변 전 추론 과정을 스스로 설명하는 독특한 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 어떤 방식으로 답변이 도출되었는지 직접 확인할 수 있습니다.
2. 훈련 비용과 인프라 의존도
   ChatGPT는 대규모 GPU 클러스터가 필요한 것으로 알려져 있습니다. 딥시크의 R1 모델은 비교적 적은 자원으로도 유사한 성능을 낼 수 있어, 전력 및 서버 비용에 대한 부담이 상대적으로 낮다는 평가를 받습니다.
3. 오픈소스 & 라이선스 정책
   OpenAI의 GPT 시리즈는 폐쇄적인 라이선스 모델을 유지하는 반면, 딥시크는 R1을 오픈소스로 공개해 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 했습니다. 이는 개발자 커뮤니티 형성에 큰 장점이 되고 있습니다.
4. 검열 및 민감 주제 대응
   딥시크는 중국 내 환경에 맞춰 자체 검열 기능이 포함되어 있습니다. 예컨대 정치적 민감 이슈(톈안먼, 대만 등)에 대해선 답변을 회피하거나 제한합니다. ChatGPT 역시 일정 수준의 정책 필터링이 있지만, 딥시크의 경우 중국 정부 규제를 보다 직접적으로 반영합니다.

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4. 투자자 관점: AI 생태계의 ‘새로운 게임 체인저’

미국의 첨단 칩 수출 제한에도 불구하고 딥시크가 고효율 AI 모델을 만들어냈다는 점은 중국 AI 기술력이 예상보다 빠르게 성장하고 있음을 보여주는 대표 사례입니다. 이는 글로벌 AI 공급망에 다음과 같은 중요한 함의를 줍니다.

• AI 인프라 투자 효율성 재검토: 고성능 GPU가 충분하지 않아도 경쟁력 있는 모델 개발이 가능하다는 사실은 대규모 클라우드 지출이 필수적이라는 기존 가정에 의문을 제기합니다.
• 빅테크 R&D 지출에 대한 재평가: 오픈AI, 메타, 마이크로소프트 등 서구 빅테크들은 연간 수백억 달러 규모의 AI 인프라 투자를 계획하고 있지만, 더 저렴한 모델이 등장한다면 투자 효율에 대한 시장 의문이 생길 수 있습니다.
• 투자 방향 다변화: 딥시크처럼 “오픈소스 중심”으로 빠르게 생태계를 넓히는 AI 스타트업이 새로운 투자처로 급부상할 수 있습니다.

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5. 앞으로의 전망과 리스크 요인

딥시크의 등장은 AI 기술 경쟁 구도를 한층 복잡하게 만들고 있습니다. 하지만 아직 풀어야 할 숙제도 많습니다. 자가 검열 이슈, 인프라 부담, 빠른 사용자 증가에 따른 서버 안정성 등이 대표적인 예입니다.

그럼에도 불구하고 시장에서는 딥시크를 “AI의 스푸트니크(moment)”라고 부를 만큼 혁신적 계기로 바라보고 있습니다. 특히 투자자들은 비효율적인 인프라 지출을 줄이면서도 높은 성능을 얻을 수 있는 모델에 주목할 필요가 있습니다.

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맺음말

딥시크가 짧은 시간 안에 글로벌 AI 무대의 핫이슈로 떠오른 데에는 창의적인 접근, 효율성 극대화, 오픈소스 전략이라는 세 가지 무기가 크게 작용했습니다. 이는 AI 투자를 둘러싼 “고비용 vs. 저비용” 논쟁에 새로운 화두를 던지고 있으며, 글로벌 빅테크들의 R&D 전략 전반에도 큰 파장을 일으킬 전망입니다.

투자자라면 딥시크 같은 “게임 체인저”에 주목하면서, AI 생태계 전반의 리스크와 기회 요인을 균형 있게 검토해야 할 시점입니다.

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