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GPT 나와! 중국 AI가 훨씬 적은 돈으로 개발, 판 뒤집나?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.27 13:55

기사 3줄 요약

1 중국 AI 딥시크, 적은 자원으로 GPT-4o급 성능 달성
2 핵심 기술 MoE, 알고리즘 혁신으로 효율 극대화
3 AI 개발, 자원 아닌 아이디어 경쟁 시대 예고

인공지능(AI) 분야에서 '더 똑똑한 AI를 만들려면 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하다'는 공식이 깨지고 있습니다. 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 그 주인공입니다. 이들은 훨씬 적은 자원으로 세계 최고 수준 AI인 OpenAI의 GPT-4o와 맞먹는 성능을 내는 모델을 개발하며 AI 개발 방식에 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 딥시크의 등장은 단순히 새로운 경쟁자의 출현 이상입니다. 기존 AI 개발 방식, 즉 엄청난 비용을 들여 모델 크기만 키우는 방식에 대한 도전이기 때문입니다. 이들은 AI 개발이 단순히 '돈 싸움'이 아니라, '아이디어 싸움'이 될 수 있음을 보여주고 있습니다.

왜 그들은 다른 길을 갔을까?

딥시크를 설립한 연구자들은 거대 AI 모델을 만드는 데 들어가는 막대한 자원에 문제를 느꼈습니다. 단순히 모델의 크기(파라미터 수)를 늘리는 것만으로는 진정한 인공지능에 도달하기 어렵다고 본 것입니다. 그래서 그들은 방향을 틀었습니다. 더 적은 컴퓨터 자원으로 더 뛰어난 성능을 내는 것, 즉 '알고리즘 혁신'에 집중하기로 결심했습니다. 어떻게 하면 AI를 더 똑똑하면서도 효율적으로 만들 수 있을까 하는 고민이 딥시크의 시작이었습니다.

그들의 비밀 무기, MoE는 뭘까?

딥시크의 핵심 전략은 '전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)'이라는 기술입니다. 딥시크-V2, V3 모델에 적용된 이 기술은 AI가 정보를 처리하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. MoE는 AI 모델 전체를 항상 사용하는 대신, 특정 작업에 가장 적합한 '전문가' 부분망만 골라서 활성화하는 방식입니다. 마치 어떤 문제를 해결할 때 모든 부서 직원이 달려드는 게 아니라, 해당 분야 전문가 팀만 모여 효율적으로 처리하는 것과 비슷합니다. 그 결과, 계산에 필요한 컴퓨터 자원과 에너지 소비가 크게 줄어듭니다. 실제로 딥시크-V2는 GPT-4o보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서도 특정 평가 항목에서는 비슷한 성능을 보여줍니다. 딥시크 V3는 여기서 한 발 더 나아가 혁신적인 부하 분산 기술과 멀티 토큰 예측을 도입해 훈련 효율을 극대화했습니다. 무려 14조 8천억 개의 토큰으로 모델을 훈련시키면서도 비용은 H800 GPU 278만 8천 시간으로 줄였습니다. 그러면서도 언어 이해 능력 평가(MMLU)에서 88.5%라는 높은 점수를 기록했습니다. 다음은 주요 성능 비교표입니다.

벤치마크	딥시크-V3	GPT-4o (2024-05-13)
MMLU (대규모 다중작업 언어 이해)	88.5% EM	87.2% (5-shot)
MMLU-Pro	75.9% EM	72.55%
GPQA (대학원 수준 물리 문제)	59.1% pass@1	53.6% (0-shot)
HumanEval (코드 생성)	82.6% pass@1	91% (0-shot)
MATH (수학 문제 해결)	61.6% (4-shot)	76.6% (0-shot)

이것은 단순히 비용 절감 차원을 넘어 AI 개발의 방향 자체를 바꾸는 혁신입니다.

돈 없으면 더 똑똑해진다고?

딥시크의 사례는 '필요는 발명의 어머니'라는 말을 떠올리게 합니다. 처음부터 막대한 컴퓨팅 자원을 사용하기 어려웠던 환경이 오히려 연구자들에게 새로운 아이디어를 짜내도록 강요했습니다. 제한된 자원 속에서 최고의 성능을 끌어내야 한다는 압박감이 창의적인 알고리즘 개발로 이어진 것입니다. 만약 자원이 풍족했다면 이런 효율적인 혁신이 나오기 어려웠을 수도 있습니다. 즉, 제약 조건이 오히려 혁신을 촉진하는 원동력이 된 셈입니다.

AI 판도, 진짜 바뀔까?

딥시크의 성공은 단순한 기술적 성과 이상의 의미를 갖습니다. AI 혁신이 실리콘밸리 거대 기업들의 전유물이 아님을 보여주며, 전 세계 AI 경쟁 구도에 변화를 예고합니다. 특히 딥시크가 알고리즘 효율성을 강조하고 일부 모델을 오픈소스로 공개하는 전략은 AI 기술의 민주화에도 기여합니다. 전 세계 더 많은 연구자와 개발자들이 최신 AI 기술에 접근하고 발전시키는 데 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 딥시크의 이야기는 AI의 미래가 단순히 누가 더 많은 자원을 가졌느냐가 아니라, 누가 더 뛰어난 아이디어와 동기 부여, 명확한 비전을 가졌는지에 달려있음을 보여줍니다. AI 개발은 이제 무조건적인 규모 확장 경쟁이 아닌, 지능적인 설계 경쟁으로 나아가고 있습니다. 기존의 방식을 고수하려는 움직임이나 규제 장벽은 결국 기술 발전의 큰 흐름 앞에 놓인 작은 장애물일 뿐일지도 모릅니다.

편집자: 이도윤 기자

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