딥시크
딥시크 의 등장으로 엔비디아는 1월 27일 하루 만에 주가 17%가 폭락 했습니다. 시가 총액 5,888억 달러 (한화 880 조 원)를 잃었습니다. 이는 단일 주식이 하루 동안 잃은 시가총액 기준, 미국 증시 역사상 최대치 입니다. 이로 인해 시총 순위도 1위에서 단번에 3위로 주저 않았습니다. 그 충격을 선사한 딥시크(DEEP SEEK)가 어떤 기업인지 알아 보겠습니다.
딥시크 (DEEP SEEK)의 설립
딥시크(Deep Seek)는 중국의 량원팡이 창업한 헤지펀드 회사에서 개발한 인공지능(AI) 스타트업으로, 특히 AI 검색 엔진 및 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 주력하는 기업입니다. 초기에는 AI 기반 데이터 분석 기술 연구에 집중했지만, 빠르게 상용화에 성공하면서 다양한 산업 분야에서 이름을 알리기 시작했습니다. 딥시크의 목표는 데이터로부터 통찰을 끌어내어 미래를 예측하고 문제 해결에 기여하는 것입니다. 특히, 빅데이터 처리 기술과 결합된 머신러닝 모델 개발을 통해 다른 AI 기업들에 비해 독보적인 성과를 이루어내고 있습니다. 설립 이후 지속적인 연구 개발(R&D)을 통해 딥시크는 AI와 클라우드 연동 기술을 선도하고 있으며, 주요 글로벌 기업들과의 협업 프로젝트도 다수 진행하고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM) 이란?
대규모 언어 모델 , LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 글을 이해하고 생성하는 AI를 말합니다.
ex) 질문하면 문장을 이해하고 대답하고, 새로운 글 생성, 코드 작성, 번역, 요약, 분석까지 여러분들이 알고 있는 ChatGPT를 생각하시면 됩니다.
딥시크 주목받는 이유
딥시크 는 2023년 11월 14일 DEEPSEEK-CODER 가 출시되고, 계속 업데이트를 하였습니다. 그리고 2025년 1월 20일 DEEPSEEK-R1 이 출시되면서 부락을 받게 되었습니다. 또한 전 세계적으로 주목받는 가장 큰 이유는 다른 AI 플랫폼이 따라올 수 없는 수준의 ‘실시간 예측 및 대응 시스템’을 보유하고 있기 때문입니다. 일반적인 AI 시스템이 과거 데이터를 분석하여 결과를 도출하는 데 반해, 딥시크의 AI는 실시간으로 데이터를 수집하고 변화에 따라 예측 모델을 즉각적으로 업데이트합니다. 이로 인해 의료, 금융, 보안 등 즉각적인 판단이 중요한 분야에서 뛰어난 효율성을 보여줍니다.
또한 딥시크는 사용자 맞춤형 솔루션을 제공하여 각 산업의 고유한 요구사항에 최적화된 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 사기 탐지 시스템을 통해 수십억 건의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 조기에 발견하고 차단합니다. 이러한 기술적 혁신이 딥시크를 주목받게 만드는 주요 요인입니다.
1. 강력한 성능
중국의 투자회사가 사이드 프로젝트로 불과 두 달 만에 만든 오픈 소스 인공지능이 OpenAI o3을 제외한 미국 거대기업들의 모든 대형LLM 성능을 올킬했다는 것이 알려지자 인터넷 인공지능 관련 커뮤니티, 그리고 실리콘밸리에 매우 큰 충격을 가져다주었습니다. 인공지능을 벤치마크하는 최고 허들을 구축하기 위해 만들어진 테스트에서도 현재 시장에서 공개된 다른 모델들보다 더 높은 성능을 보여주기도 했습니다.
아래 벤치마크 그래프를 참고하시길 바랍니다.
공개된 벤치마크 결과에 의하면 o1-mini를 뛰어넘고, o1과 맞먹는 결과를 보여줍니다. 실제로 코딩 능력과 일부 벤치마크에서 o1을 넘어서는 것으로 확인되었습니다.
출처: 나무위키
2. 저렴한 운영 비용
딥시크는 오픈AI와 메타 등 미국의 AI 기업들과 비교해 95%가량 저렴한 557만6000달러(약 80억원)를 투입해 AI 모델을 개발했다고 밝혀 실리콘밸리에 큰 충격을 줬습니다. 많은 AI 기업들이 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하면서도 높은 운영비 부담을 겪고 있는 반면, 딥시크는 비용을 낮추면서도 강력한 성능을 유지하는 전략을 채택하고 있습니다.
구독 서비스를 해야 최신 성능을 제한없이 이용할 수 있는 ChatGPT등 다른 LLM과 다르게 완전한 무료로 더 좋은 성능을 발휘한다는 파격적인 서비스 덕분에 ChatGPT를 제치고 미국 애플 앱 다운로드 1위도 달성했습니다.
3. 왜? 운영 비용 절감이 중요할까요?
예를 들어 OpenAI의 GPT-4나 Google의 Gemini 같은 LLM은 $4만달러 짜리 GPU 클러스터 수천 대가 필요하며, 운영 비용이 수억 달러(수천억 원) 수준이 필요합니다. 하지만 딥시크는 약 500만 달러의 낮은 비용으로도 강력한 AI 모델을 운영하는 전략을 갖고 있습니다.
딥시크를 두려워하는 엔비디아
엔비디아(NVIDIA)는 AI 연산에 필수적인 GPU(그래픽 처리 장치) 시장에서 독보적인 점유율을 유지하고 있습니다. 그러나 딥시크가 등장하면서 엔비디아는 새로운 경쟁 위협을 마주하게 되었습니다. 딥시크는 자체 개발한 AI 최적화 알고리즘과 데이터 병렬 처리 기술을 통해, 고성능 GPU에 대한 의존도를 크게 낮추는 데 성공했습니다.
이는 많은 기업들이 더 저렴한 비용으로 AI 시스템을 도입할 수 있게 만들었으며, 엔비디아의 핵심 시장 중 일부를 잠식할 가능성을 높였습니다. 이에 따라 엔비디아는 딥시크의 기술 동향을 예의주시하고 있으며, 경쟁력을 강화하기 위한 새로운 기술 개발을 추진하고 있습니다.
딥시크 (DEEP SEEK) 로고
딥시크의 로고가 고래인 이유에 대해 딥시크에게 물어보면 고래는 바다에 사는 똑똑하고 탐구적인 동물로, 정보의 바다를 누비면서 새로운 정보를 구하는 딥시크에 부합하기 때문이라고 딥시크는 답합니다.
기존 AI 기업들이 고비용 구조로 인해 성장에 한계를 맞을 수 있는 상황에서, 딥시크의 저비용 전략이 AI 시장의 판도를 바꿀지도 모릅니다. ‘딥시크 쇼크’에 오픈AI는 챗GPT 무료 사용자에게도 최신 추론 특화 거대언어모델(LLM) o3-미니 모델(기존 유료사용자 제공)도 제공하기로 했다고 합니다.
딥시크에 대한 여러 의문점과 이슈가 있습니다만 앞으로 딥시크가 AI 업계에서 거대한 고래가 될수 있을지, 계속해서 주목할 필요가 있겠습니다.
딥시크 개발자
딥시크의 성공 뒤에는 세계적인 AI 전문가들과 개발자들이 있습니다. 초기 설립 멤버들은 주요 AI 연구소와 글로벌 IT 기업 출신들로 구성되어 있으며, 그들의 전문성과 경험이 딥시크의 기술력에 큰 기여를 했습니다.
개발팀은 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 최첨단 기술을 연구하고 있으며, 지속적인 기술 향상과 최적화를 통해 시장 경쟁력을 확보하고 있습니다. 특히, 딥시크는 신입 개발자들에게도 연구와 개발에 적극적으로 참여할 기회를 제공하여 혁신적인 아이디어를 끌어내고 있습니다.
딥시크의 주요 개발자 중 한명인 뤄푸리(30)가 세계적으로 유명세를 날리고 있습니다. 그녀는 2024년 12월 샤오미 창업자인 레이쥔 으로부터 1,000만 위안 (한화 20억원)이 넘는 연봉을 제안 받았다는 소식이 알려지면서 세간의 관심을 받고 있습니다. 샤오미측은 뤄푸리에게 AI 실험실의 대형 언어 모델 팀 잭임자를 제의했으나 뤄푸리는 아직 고심 중인 것으로 전해지고 있습니다.
출처 : 서울경제 뉴스 중 (“샤오미서 ‘연봉 20억’ 불렀다”…딥시크 개발 이끈 ‘천재소녀’ 누구? 기사를 참고 하였습니다. (https://www.sedaily.com/NewsView/2GOTA9FYQO)
딥시크의 장점
고속 데이터 처리: 초대형 데이터를 실시간으로 분석하는 능력을 보유
다양한 산업 응용: 금융, 의료, 보안 등 다양한 산업 분야에서 맞춤형 솔루션 제공
예측 정확도: 과거 데이터를 기반으로 한 예측 정확도를 지속적으로 개선
딥시크는 이러한 강점을 바탕으로 AI 산업에서의 입지를 단단히 다지고 있습니다.
딥시크의 단점
높은 초기 비용: 딥시크 기술 도입 시 초기 비용이 부담될 수 있음
복잡한 시스템: 고급 기술 구조로 인해 사용자 교육이 필요
데이터 의존성: 데이터 품질에 따라 AI 결과의 신뢰도가 달라질 수 있음
이러한 단점들은 기술적 보완을 통해 점차 개선되고 있지만, 기업 입장에서는 여전히 주의해야 할 요소로 남아 있습니다.
딥시크를 사용할 때 주의할 점
딥시크를 사용할 때는 기술에 지나치게 의존하지 않고, 전문가의 판단과 결합해 활용하는 것이 중요합니다. 또한 민감한 데이터를 다룰 때는 데이터 보안 정책을 철저히 지켜야 하며, AI가 예기치 않은 오류를 발생시킬 가능성도 염두에 두어야 합니다.
딥시크의 안전성에서는 아직까지 정확한 내용을 발표하지 않았습니다. 개인정보들이 중국 서버로 옮겨 질수 있다는 소문까지 들리기도 합니다. 새로운 AI를 경험 하는것은 좋으나 개인의 보안은 스스로 지키는게 가장 좋을것 같습니다.
