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"빅테크 비상!" 중국 딥시크가 푼 'AI 학습' 난제는?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.01.02 18:26

기사 3줄 요약

1 딥시크, AI 학습 오류 잡는 신기술 공개
2 정보 왜곡 막고 메모리 효율 극대화 성공
3 장비 부족을 기술력으로 극복해 주목

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 전 세계 AI 업계를 또 한 번 놀라게 할 새로운 기술을 공개했습니다. 미국의 거대 빅테크 기업들에 비해 컴퓨팅 자원이 부족한 상황에서도, 그 열세를 '수학적 아이디어'로 극복하려는 시도가 돋보입니다. 과연 이들이 내놓은 기술은 무엇이며, 앞으로 AI 시장에 어떤 파장을 불러올까요?

AI가 공부하다 내용을 까먹지 않으려면

우리가 어려운 문제를 풀 때, 문제집이 너무 두꺼우면 앞부분 내용을 까먹기 쉽습니다. 인공지능도 마찬가지입니다. AI 모델의 성능을 높이려면 신경망 층을 아주 깊게 쌓아야 하는데, 층이 깊어질수록 처음 입력된 중요한 정보가 끝까지 전달되지 않고 사라지는 문제가 발생합니다. 이를 막기 위해 과학자들은 '잔차 연결(Residual Connection)'이라는 일종의 '지름길'을 만들어 정보를 전달해왔습니다. 그런데 모델이 점점 더 거대해지면서 이 지름길조차 복잡해지고, 정보가 왜곡되거나 학습이 불안정해지는 새로운 문제가 생겼습니다. 특히 기존에 나온 '하이퍼 커넥션(HC)' 방식은 성능은 좋지만, 메모리를 많이 잡아먹고 학습이 자주 꼬이는 단점이 있었습니다.

고속도로에 '가드레일'을 설치하다

딥시크가 이번에 발표한 'mHC(매니폴드 제약 하이퍼 커넥션)'는 바로 이 문제를 해결한 기술입니다. 쉽게 비유하자면, 차선이 없는 도로에서 차들이 마구 달리다가 사고가 나던 상황(기존 HC)을 정리한 것입니다. 딥시크는 도로에 명확한 차선과 가드레일(매니폴드 제약)을 설치했습니다. 논문에 따르면, mHC는 정보가 이동하는 경로를 수학적으로 안전한 범위 안에 가둬둡니다. 이렇게 하면 AI가 아무리 깊게 생각을 이어가도 원래의 중요한 정보(입력값)가 변질되지 않고 끝까지 전달됩니다. 마치 '안전한 고속도로'를 깐 것과 같습니다. 덕분에 AI 모델의 덩치를 30억 개에서 270억 개 매개변수까지 키워도 학습이 터지지 않고 안정적으로 돌아가는 것을 확인했습니다.

돈 없고 장비 부족하면 '머리'를 써라

이번 기술이 주목받는 진짜 이유는 '효율성'에 있습니다. 미국 기업들은 넘쳐나는 돈으로 수만 개의 고성능 GPU(그래픽 처리 장치)를 사서 때려붓는 방식으로 AI를 가르칩니다. 반면, 미국의 제재를 받는 중국 기업들은 장비 구하기가 하늘의 별 따기입니다. 딥시크는 장비의 열세를 '설계 최적화'로 뚫었습니다. mHC 기술을 쓰면 불필요한 계산을 확 줄이고, 메모리 사용량도 획기적으로 낮출 수 있습니다. 남들이 100만 원 들여서 할 학습을 훨씬 적은 돈과 장비로 해내는 셈입니다.