빅테크 격차 이겨내 업계 '자극'
국가 AI컴퓨팅센터·인프라 지원
SW 원천기술 개발투자 등 강조
국가 AI컴퓨팅센터·인프라 지원
SW 원천기술 개발투자 등 강조
중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크 쇼크'는 국내 AI 산업계에도 파장을 일으키고 있다. '쩐의전쟁'으로 불리는 AI 경쟁에서 미국 빅테크를 추격할 가능성에 대해 다소 회의적이었던 기업과 전문가들에게 중국이 보여준 결과물은 자극제가 됐다. 가성비 AI로도 충분히 AI 패권경쟁에서 힘을 발휘할 수 있음을 확인한 국내 AI기업들은 새로운 기회를 모색하는 분위기다.
딥시크가 지난 20일 출시한 AI모델 '딥시크-R1′은 여러 벤치마크에서 오픈AI의 최신 추론모델 'o1(오원)'과 맞먹거나 일부 능가하는 성능을 보였다. 회사가 이에 대한 논문과 함께 오픈모델로 공개한 점 또한 화제가 됐다.
가장 눈길을 끈 것은 효율성이다. 회사에 따르면 '딥시크-R1'의 기반이 되는 '딥시크-V3' 기준으로 두 달 동안 약 557만달러(약 80억3473만원)를 들여 훈련했다. 파라미터(매개변수) 6710억개 규모인 이 모델의 학습엔 중국 수출용이라 성능이 떨어지는 그래픽처리장치(GPU)인 엔비디아 H800 2000여개가 쓰였다. 훈련비용을 1억달러가 넘는 주요 대형언어모델(LLM)들보다 훨씬 적은 것으로, 앞으로 AI 분야의 GPU 의존도가 낮아질 것이라는 기대감을 키웠다.
이는 주로 최적화를 위한 엔지니어링 덕분이다. 디인포메이션에 따르면 다중토큰예측과 강화학습에서 인상적인 연구가 이뤄지기도 했지만, FP8 혼합 정밀도 훈련 등을 통해 일반적으로 모델 훈련에 쓰이는 것보다 덜 정밀하게 연산을 수행하면서 AI시스템의 알고리즘, 소프트웨어, 하드웨어가 함께 작동하도록 최적화한 게 주효했다.
하나의 LLM을 분야별 전문영역으로 나눠서 주어진 질문에 대해 해당 영역 모델들만 작동케 하는 전문가혼합(MoE) 방식은 지난해부터 널리 쓰였는데, 이 또한 세부적으로 나눠 보다 효율적으로 작동하는 구조로 개선을 시도했다. 추론의 경우 인간 피드백 의존을 벗어나 추론 과정(CoT)에 대한 보상을 설계·학습하는 방식으로 단계별 일관성과 답변의 정확도를 높였다고 논문을 통해 기술했다.
다만 의혹의 눈길도 받고 있다. 오픈AI o1의 출력 내용을 바탕으로 R1을 학습시키는 식의 '증류(distillation)' 기법을 동원했다는 의심을 사고 있다. 논문에 책정된 훈련비용도 최종적인 학습만 반영한 데다 고성능 엔비디아 GPU도 활용했을 것이란 주장이 제기되는 등 실제 들인 비용은 훨씬 높을 것으로 지적된다. 중국 기업이란 점에서 보안 문제와 개인정보 유출 또한 우려되고 있다.
그럼에도 딥시크가 던진 파급력은 상당하다. 29일(현지시간) 네이처는 딥시크의 R1 모델에 전 세계 과학자들이 몰려들고 있다고 보도했다. 아직 연구자들이 원하는 많은 작업에서 실패하지만, 자신의 분야에서 문제를 해결하도록 설계된 맞춤형 추론 모델을 훈련할 수 있는 기회를 제공하고 있다고 전했다.후안 선 미 오하이오주립대 AI연구원은 네이처에 "뛰어난 성능과 저렴한 비용으로 더 많은 과학자들이 비용 걱정 없이 일상적인 연구에서 LLM을 시도할 수 있을 것으로 믿는다"고 말했다. 또 콩 루 브리티시컬럼비아대 AI연구원은 "수많은 연구자가 R1에 기반하고 영감을 받아 자체 추론모델을 훈련시키고 있다"고 전했다.
국내 AI업계에도 자극제가 됐다. AI인프라 차이로 인해 글로벌 빅테크와의 격차를 좁히는 데 한계가 있을 것이란 시각이 많았지만, 딥시크의 부상이 새로운 전환점으로 작용할 수 있게 된 셈이다. 국가AI컴퓨팅센터 등 정부의 AI인프라 지원책도 때마침 추진되고 있다.
딥시크의 교훈을 취하면서도 우리만의 강점을 발굴·발전시켜야 한다는 목소리가 나온다. 김동환 포티투마루 대표는 "그동안 미국 빅테크를 답습해 왔는데, 이번에도 중국 딥시크만 쫓아다니지 않을까 우려된다"면서도 "딥시크가 초거대AI의 새로운 장을 열기는 했지만 AI는 이제 시작이다. 산학연정 모두 힘을 합쳐 다음 단계를 준비해야 할 것"이라 밝혔다.
소프트웨어(SW)의 중요성도 재차 강조된다. 강용성 와이즈넛 대표는 "딥시크의 등장은 테슬라가 SW기술로 라이다를 넘어서는 정확도의 자율주행을 구현한 것과 유사하게 여겨진다. 대한민국의 미래인 AI SW 원천기술 개발에 집중적으로 투자할 때"라며 "하드웨어의 한계를 넘는 SW기술 개발에 전력투구해 나갈 용기와 확신을 얻는 계기가 됐다"고 말했다.
국내 AI업계의 발빠른 움직임도 요구된다. 조성배 국가AI위원회 기술혁신위원장(연세대 컴퓨터과학 교수)은 "딥시크 열풍에 대해선 국내 AI업계도 고무적으로 여길 만한 부분이 있다. 우리도 할 수 있다는 생각으로, 실질적 활용을 비롯해 우리만의 방향을 찾아 집중해야 할 것"이라 강조했다.
팽동현기자 dhp@dt.co.kr
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