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'딥시크'통합검색 결과 입니다. (122건)

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中, 가성비로 개도국 AI 시장 뚫어...MS 사장 "美, 해결책 찾아야"

중국 인공지능(AI) 기업이 높은 가격 경쟁력으로 개발도상국 시장에서 미국을 앞지르고 있다는 분석 결과가 나왔다. 13일 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 미국과 중국 간 AI 패권 격차가 신흥국 시장에서 이같이 벌어지고 있다고 파이낸셜타임스(FT)를 통해 밝혔다. 스미스 사장은 "특히 중국은 저비용 오픈소스 모델과 국가 보조금을 결합해 가격 경쟁력을 앞세우며 개발도상국 시장에서 영향력을 빠르게 확대하고 있다"며 "특히 딥시크 기술이 아프리카 등지에서 빠르게 채택되고 있는 점이 이런 흐름을 보여준다"고 설명했다. 마이크로소프트가 공개한 보고서에 따르면 '딥시크-R1'은 접근성·저비용을 앞세워 글로벌 사우스 지역에서 AI 확산을 가속하고 있는 것으로 나타났다. 이 영향으로 중국은 오픈 AI 모델 글로벌 시장에서 미국을 앞질렀다는 평가를 받고 있다. 반면 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 미국 기업들은 최첨단 기술 통제와 구독형 수익 모델을 유지하는 전략을 택했다. 이런 전략은 수익성 측면에서는 유리하지만 가격 경쟁력에서는 한계를 보인다는 분석이 이어지고 있다. 마이크로소프트는 딥시크가 에티오피아에서 18% 짐바브웨에서 17% 점유율을 기록한 것으로 추정했다. 미국 기술 제품이 제한되는 국가에서는 벨라루스 56% 쿠바 49% 러시아 43%로 딥시크 비중이 더 높았다. 스미스 사장은 중국이 현재 경쟁력 있는 오픈소스 모델을 여러 개 보유하고 있다는 점도 강조했다. 그는 "중국 기업들은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 가격 기준으로 미국 기업을 사실상 저가로 압도할 수 있다"고 주장했다. 이 외에도 스미스 사장은 향후 글로벌 AI 기술 확산 격차가 더 벌어질 것으로 봤다. 마이크로소프트는 2025년 4분기 기준 미국·유럽 등 서방 선진국 AI 사용 비중이 약 25%인 반면 개발도상국은 14%에 그쳤다고 분석했다. 전 세계 평균은 16%로 AI 확산이 선진국에 집중된 것으로 집계됐다. 스미스 사장은 아프리카 국가들이 데이터센터를 구축하고 전력 비용을 낮추기 위해서는 국제개발은행과 대출기구 지원이 필요하다고 당부했다. 민간 자본만으로는 중국 기업들과 경쟁하기 어렵다는 평가다. 그는 "불균형한 AI 기술 확산은 글로벌 경제 격차를 더 벌릴 수 있다"며 "특히 인구가 젊고 성장 속도가 빠른 아프리카에서 어떤 AI 생태계가 자리 잡느냐가 향후 국제 질서에 영향을 줄 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.13 16:57김미정

[유미's 픽] 독자 AI 논란 속 '설계 주권' 시험대…LG 'K-엑사원'이 돋보인 이유

"이번 경쟁에서 고유 아키텍처를 고수하며 바닥부터 설계하는 곳은 LG AI연구원 정도입니다. 정부 과제의 짧은 데드라인과 제한된 자원 속에서 검증된 글로벌 오픈소스를 적극 활용할 수밖에 없는 환경 속에 특정 모듈 차용이 문제라면, 오픈소스 기반으로 개발한 국내 기업 다수도 그 비판에서 자유롭기 어려울 것입니다."최근 정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트를 둘러싼 잡음이 이어진 가운데 LG AI 연구원의 'K-엑사원'이 비교적 논란 없이 업계의 호평을 받으며 존재감을 드러내고 있다. 성능 평가에서도 미국, 중국이 점령한 글로벌 AI 상위 10위권에서 7위를 기록하며 유일하게 이름을 올려 'AI 3강'을 노린 한국을 대표할 AI 모델로 자리를 굳히는 분위기다.LG AI연구원은 'K-엑사원'이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개 부문 1위를 기록했다고 11일 밝혔다. 전체 평균 점수는 72점으로, 5개 정예팀 중 1위를 차지했다. 이 기준으로 평가를 했을 시 경쟁사들은 50점 중반대에서 60점 중반대 정도의 평균 점수를 기록하는 것으로 알려졌다. 일부 참가업체들이 최근 공개한 테크 리포트에서 13개 벤치마크 결과를 모두 기재하지 않은 것과 달리, LG AI연구원은 모든 결과를 공개해 비교 가능성을 높여 우위에 올라섰다는 평가도 나온다. 업계에선 독자 AI 모델의 가장 중요한 요소로 '프롬 스크래치'와 '독자성' 해석을 꼽고 있다. 최근 해외 모델 유사성 등 여러 논란 속에서 가장 중요한 요소가 외부 모델 '가중치(Weight) 사용' 여부가 핵심으로 떠오르고 있는데, 특히 LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이를 모두 충족시키는 모델로 평가 받고 있다. 가중치는 AI 모델이 학습을 통해 축적한 지식이 압축된 결과물로, 라이선스와 통제권 문제와 직결된다. 정부가 해외 모델을 파인튜닝한 파생형 AI를 독자 AI로 간주하지 않겠다고 밝힌 이유도 이 때문이다. 다만 일각에선 가중치 논쟁이 독자 AI의 기준을 지나치게 단순화할 수 있다는 지적도 나온다. 가중치는 독자 AI의 최소 조건일 뿐 그 위에서 어떤 기술적 선택을 했는지가 모델의 완성도를 가른다는 것이다. 특히 대규모 자본과 연산 자원을 투입해 데이터와 파라미터 규모를 늘리는 방식은 단기 성능 경쟁에는 유리할 수 있지만, 장기적인 국가 AI 전략과는 거리가 있다는 평가도 있다.이 때문에 최근에는 가중치 이후의 단계인 모델 구조에 대한 설계 역량이 중요 기준으로 떠오르고 있다. 대표적인 영역이 어텐션(Attention)과 토크나이저(Tokenizer)다. 어텐션은 AI가 방대한 정보 중 어떤 부분에 집중할지를 결정하는 핵심 메커니즘으로 연산량과 메모리 요구량을 좌우한다. 토크나이저는 문장을 토큰 단위로 분해하는 방식으로 학습 효율과 언어 이해 능력에 직접적인 영향을 미친다. 두 요소는 성능과 비용을 동시에 결정하는 구조적 레버로, 독자 AI의 '설계 주권'을 가늠하는 지표로 평가된다.이에 대해 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 독자 기술의 기준을 보다 구조적으로 봐야 한다고 지적했다. 그는 "엔비디아가 설계를 하고 TSMC가 생산을 맡는 구조나, 삼성 스마트폰이 다양한 외부 부품을 조합해 만들어지는 사례를 보더라도 핵심은 누가 설계의 주체냐는 점"이라며 "단순히 코드를 복제한 뒤 재학습하는 방식은 기술적 난이도가 낮아 독자 아키텍처로 보기 어렵다"고 말했다. 이어 "중국 딥시크는 기존 구조를 그대로 쓰지 않고 이를 변형해 자신들만의 기술적 철학을 담았기 때문에 독자 기술로 평가받는 것"이라고 덧붙였다.업계에선 독자 AI의 '설계 주권'을 판단하는 기준이 어텐션과 토크나이저에만 국한돼서는 안 된다는 지적도 나온다. 실제로 AI 모델의 성능과 효율은 어텐션 외에도 정규화(Normalization) 방식, 레이어 구성, FFN(Feed-Forward Network) 구조, 학습 커리큘럼 설계, 추론(Reasoning) 구조의 내재화 여부 등 복합적인 설계 선택에 의해 좌우된다. 정규화 방식과 레이어 구성은 학습 안정성과 스케일링 한계를 결정하는 요소로, 표준 레이어놈(LayerNorm)을 그대로 사용하는지, RMS놈(RMSNorm) 등 변형된 방식을 적용했는지에 따라 대규모 학습에서의 효율과 수렴 특성이 달라진다. 레이어놈이 모든 신호를 고르게 '정돈'하는 방식이라면, RMS놈은 꼭 필요한 크기 정보만 남겨 계산 부담을 줄이는 방식에 가깝다.FFN 구조 역시 전체 파라미터의 상당 부분을 차지하는 영역으로, 활성화 함수 선택이나 게이트 구조 도입 여부에 따라 연산량 대비 성능 효율이 크게 달라진다. FFN은 AI가 주목한 정보를 자기 언어로 다시 정리하는 '내부 사고 회로'에 해당한다. 학습 커리큘럼 역시 설계 주권을 가늠하는 중요한 지표로 꼽힌다. 단순히 대규모 데이터를 한 번에 투입하는 방식이 아니라, 언어 이해·추론·지시 이행·도메인 특화 학습을 어떤 순서와 비중으로 설계했는지가 모델의 안정성과 범용성을 좌우하기 때문이다. 여기에 프롬프트 기법에 의존하지 않고, 추론 과정을 모델 구조 내부에 내재화했는지 여부도 공공·국방·금융 등 고신뢰 영역에서 중요한 평가 요소로 거론된다. 업계 관계자는 "가중치는 독자 AI의 출발점이고, 어텐션과 토크나이저는 그 다음 단계"라며 "그 이후에는 학습 시나리오와 추론 구조, 스케일링 전략까지 얼마나 스스로 설계했는지가 진짜 기술적 자립도를 가른다"고 설명했다. LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이 지점에서 차별화된 접근을 택했다. LG AI연구원은 데이터 양이나 파라미터 규모를 무작정 키우는 방식 대신, 모델 구조 자체를 고도화해 성능은 높이고 학습·운용 비용은 낮추는 전략을 적용했다. 엑사원 4.0에서 검증한 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)'을 'K-엑사원'에 고도화해 적용, 국소 범위에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 이해하는 글로벌 어텐션을 결합했다. 이를 통해 메모리 요구량과 연산량을 이전 세대 대비 약 70% 절감했다는 설명이다. 토크나이저 역시 단순 재사용이 아닌 구조적 개선이 이뤄졌다. LG AI연구원은 학습 어휘를 약 15만 개로 확장하고, 한국어에서 자주 쓰이는 단어 조합을 하나의 토큰으로 묶는 방식을 적용했다. 그 결과 동일한 연산 자원으로 더 긴 문서를 기억하고 처리할 수 있게 됐으며 기존 대비 약 1.3배 긴 컨텍스트 처리 능력을 확보했다. 여기에 멀티 토큰 예측(MTP) 구조를 도입해 추론 속도도 크게 높였다. 이 같은 구조 혁신은 정부 프로젝트의 성격과도 맞닿아 있다. 독자 AI 파운데이션 모델의 목표는 단기적인 성능 순위 경쟁이 아니라 공공·산업 현장에서 실제로 활용 가능한 국가 AI 인프라를 구축하는 데 있기 때문이다. LG AI연구원이 고가의 최신 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 A100급 환경에서도 프런티어급 모델을 구동할 수 있도록 설계해 인프라 자원이 제한된 기업과 기관에서도 활용 가능성을 넓혔다는 점도 우위 요소로 보인다. 다른 참가 기업들 역시 각자의 강점을 내세우고 있다. SK텔레콤은 최신 어텐션 기법과 초거대 파라미터 확장을 통해 스케일 경쟁력을 강조하고 있고, NC AI는 산업 특화 영역에서 운용 효율을 앞세우고 있다. 네이버클라우드는 멀티모달 통합 아키텍처를 독자성의 핵심으로 제시하고 있으며, 업스테이지는 데이터와 학습 기법을 통해 성능을 끌어올리는 전략을 취하고 있다. 다만 일부 모델은 외부 가중치나 구조 차용 여부를 둘러싼 논란으로 인해 기술 외적인 설명 부담을 안고 있는 상황이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 '순혈이냐, 개발이냐'의 이분법으로 끝나기보다 가중치 주권을 전제로 한 설계 주권 경쟁으로 진화하고 있다고 본다"며 "이 기준에서 'K-엑사원'은 성능, 비용 효율, 구조적 혁신이라는 세 요소를 동시에 충족한 사례로 평가되고, 한국형 독자 AI가 나아갈 한 방향을 보여주고 있다"고 분석했다.업계에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성이 높다고 봤다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율, 실제 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있을 것으로 전망했다. 정부 역시 2차 심사 과정에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목으로 포함하겠다고 밝힌 만큼, 향후 독자 AI 경쟁은 데이터·자본 경쟁을 넘어 누가 더 깊이 모델을 설계했는지를 가리는 국면으로 접어들 것이란 분석도 나온다.임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "(정부 차원에서) 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 벤치마크 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다.

2026.01.11 15:57장유미

업스테이지, '솔라 오픈' 공개…"딥시크·GPT 성능 넘어"

업스테이지가 자체 개발한 언어모델을 오픈소스로 공개해 인공지능(AI) 경쟁력 강화에 나섰다. 업스테이지는 거대언어모델(LMM) '솔라 오픈 100B'를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 6일 밝혔다. 해당 모델은 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 첫 결과물이다. 솔라 오픈은 중국 딥시크 R1과 오픈AI GPT-OSS-120B' 등 글로벌 경쟁 모델을 주요 벤치마크에서 앞선 것으로 나타났다. 특히 한국어, 영어, 일본어 등 다국어 평가에서 모델 크기 대비 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어 성능에서는 격차가 더 뚜렷했다. 한국 문화 이해도, 한국어 지식 벤치마크에서 딥시크 R1 대비 2배 이상 높은 성능을 보였고, 오픈AI 유사 규모 모델보다 앞선 수치를 기록했다. 업스테이지는 이같은 성과가 약 20조 토큰 규모의 고품질 사전학습 데이터와 학습 기법 고도화가 뒷받침했다고 밝혔다. 합성 데이터와 금융, 법률, 의료 등 분야별 특화 데이터를 적극 활용해 저자원 언어 한계를 보완했다는 설명이다. 솔라 오픈은 129개 전문가 모델을 섞은 혼합전문가(MoE) 구조를 적용해 실제 연산에는 일부 매개변수만 활성화했다. 이를 통해 초당 토큰 처리량을 높이고 학습 기간을 절반으로 줄여 약 120억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라 비용을 절감했다. 업스테이지는 일부 데이터셋을 한국지능정보사회진흥원의 AI 허브를 통해 공개해 국내 연구 생태계 활성화에도 나선다. 또 컨소시엄 참여 기관과 함께 금융, 법률, 의료, 공공, 교육 등 산업별 AI 전환 확산을 추진한다. 솔라 오픈은 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 목록에도 이름을 올렸다. 스탠퍼드대 인간중심 AI 연구소 보고서에도 활용돼 한국 AI 기술의 국제적 존재감을 높였다. 김성훈 업스테이지 대표는 "솔라 오픈은 우리가 처음부터 독자적으로 학습한 모델"이라며 "한국 정서와 언어적 맥락을 깊이 이해하는 가장 한국적이면서도 세계적인 AI"라고 강조했다.

2026.01.06 11:18김미정

딥시크, 고효율 AI 학습 프레임워크 공개…차기 모델 'R2' 신호탄

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 연산량과 에너지 소모를 크게 줄이면서도 대규모 확장이 가능한 새로운 AI 학습 방법을 공개하며 차세대 모델 출시 기대감을 키우고 있다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보에 제약을 받는 상황에서도 기술 혁신으로 돌파구를 찾고 있다는 평가가 나온다. 3일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문을 통해 '매니폴드 제약 초연결'이라는 새로운 AI 학습 프레임워크를 공개했다. 이 방법은 AI 훈련 과정에서 발생하는 불안정성을 낮추고 인프라 최적화를 통해 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도 확장성을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 해당 논문은 사전 논문 공개 사이트 아카이브와 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개됐으며 량원펑을 포함한 19명의 연구진이 저자로 이름을 올렸다. 실험은 30억~270억 개 매개변수 규모 모델을 대상으로 진행됐고 2024년 바이트댄스가 제안한 초연결 아키텍처 연구를 토대로 효율성과 안정성을 동시에 높인 것으로 평가된다. 딥시크는 과거에도 주요 AI 모델을 출시하기에 앞서 관련 연구 논문을 먼저 공개해왔다. 지난해 1월에는 저비용·고성능 추론 모델 'R1'을 선보이며 글로벌 AI 시장에 적잖은 충격을 안긴 바 있다. 이에 업계에서는 이번 논문 역시 차세대 플래그십 모델 'R2' 출시를 예고하는 신호로 해석하고 있다. R2 모델은 중국 춘제 연휴 전후인 내달 공개될 가능성이 거론된다. 미국의 수출 통제로 엔비디아의 첨단 AI 반도체 접근이 제한된 상황에서 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 소프트웨어 최적화와 새로운 학습 구조를 통해 성능을 끌어올리는 전략을 강화하고 있다. 이는 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와의 경쟁에서 비용 대비 효율을 무기로 삼겠다는 중국 AI 업계 전반의 흐름을 보여준다는 분석이다. 블룸버그 인텔리전스의 로버트 리 애널리스트는 "향후 수개월 내 출시될 딥시크의 차세대 모델 R2는 구글의 최근 약진에도 불구하고 글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다"고 평가했다.

2026.01.03 22:30한정호

메타, '제2의 딥시크' 마누스 인수…AI 에이전트 강화

메타가 중국계 창업진이 설립한 인공지능(AI) 스타트업 마누스를 전격 인수하며 글로벌 AI 에이전트 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 미국 빅테크가 아시아 AI 생태계에서 개발된 기술을 대규모 인수합병(M&A)으로 흡수한 상징적 사례로 평가된다. 1일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 메타는 싱가포르에 본사를 둔 마누스를 20억 달러(약 2조8천900억원)가 넘는 금액에 인수하기로 합의했다. 마누스는 중국계 창업자가 설립한 회사로, 복잡한 조사·분석·코딩·웹사이트 구축 등을 자율적으로 수행하는 범용 AI 에이전트 기술로 주목받아 왔다. 마누스는 지난해 3월 공개한 데모를 통해 상세한 리서치 보고서 작성과 맞춤형 웹사이트 제작이 가능한 AI 에이전트를 선보이며 빠르게 이용자를 확보했다. 이 과정에서 미국 앤트로픽과 중국 알리바바가 개발한 대형언어모델(LLM)을 결합해 활용한 점도 업계의 관심을 끌었다. 저비용·고성능을 앞세운 중국산 AI 모델 딥시크가 실리콘밸리에 충격을 준 직후 등장했다는 점에서 '제2의 딥시크'로 불리기도 했다 . 이번 인수는 메타의 AI 전략 전환과도 맞닿아 있다. 메타는 그동안 오픈소스 기반 LLM과 챗봇 중심의 AI 전략을 추진해왔지만, 오픈AI·구글·마이크로소프트 등이 앞다퉈 자율형 AI 에이전트 경쟁에 나서면서 관련 역량 강화가 시급하다는 평가를 받아왔다. 메타는 마누스의 기술을 인스타그램과 왓츠앱 등 자사 서비스 전반에 통합하고 기업용 AI 시장으로도 확장할 계획이다. 마누스는 중국 스타트업 버터플라이 이펙트에서 출발했으나 미·중 기술 패권 경쟁과 반도체 수출 규제 여파 속에서 글로벌 확장을 위해 본사를 싱가포르로 이전했다. 이후 미국 벤처캐피털 벤치마크로부터 7천500만 달러(약 1천억원) 투자를 유치하며 중국 내 사업 비중을 정리했고 결과적으로 미국 빅테크에 인수되는 드문 사례가 됐다. 메타는 이번 거래 이후 마누스의 중국 내 서비스와 운영을 중단하고 중국 자본의 소유 지분도 유지되지 않을 것이라고 밝혔다. 이는 미국 내 규제 리스크를 최소화하기 위한 조치로 해석된다. 마누스는 인수 이후에도 기존 구독 기반 서비스를 유지하며 사용자와 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 예정이다. 샤오훙 마누스 최고경영자(CEO)는 "메타에 합류함으로써 운영 방식이나 의사 결정 구조를 바꾸지 않으면서도 더 강력하고 지속 가능한 기반 위에서 기술과 제품을 발전시킬 수 있게 됐다"고 밝혔다.

2026.01.01 11:07한정호

중국 AI 강자 딥시크, 엔비디아 블랙웰 밀반입 의혹

중국 인공지능(AI)업체 딥시크가 미국의 대중국 수출 제한을 피하기 위해 제3국을 통해 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 반입했다는 의혹이 제기됐다. 11일 미국 디인포메이션은 복수 관계자를 인용해 딥시크가 엔비디아 '블랙웰' 아키텍처 기반 GPU 수천 개를 밀반입해 새 AI 모델을 개발 중이라고 단독 보도했다. 그동안 중국 내 여러 AI 기업이 엔비디아 칩 사용이 가능한 해외 지역에서 차세대 모델 실험을 이어온 것으로 알려졌다. 딥시크 역시 동남아 지역에 위치한 중국 외 자본의 데이터센터 기반으로 테스트 환경을 구축해 왔다. 보통 GPU나 서버가 제3국 데이터센터에 설치되면 엔비디아·델·슈퍼마이크로 등 장비 공급사 엔지니어들이 현장을 방문해 수출 통제 규정을 지켰는지 최종 점검한다. 내부 소식통들은 딥시크가 점검을 마친 뒤 서버를 부품 단위로 해체해 중국 본토로 반입해 사용했다고 주장했다. 앞서 도널드 트럼프 미국 대통령은 중국에 대해 구세대 '호퍼' 기반 H200 칩은 반출을 허용했지만, 최신 블랙웰과 차세대 루빈 아키텍처는 허용 대상에 포함되지 않는다고 밝힌 바 있다. 딥시크는 해당 논란에 대해 공식 입장을 내놓지 않고 있다. 엔비디아는 "장비를 설치한 뒤 다시 해체해 몰래 반출한다는 이른바 '유령 데이터센터' 사례는 접수한 바 없다"며 "제보가 들어오면 모두 확인한다"고 밝혔다. 이날 로이터는 "최근 엔비디아가 칩 위치를 추적할 수 있는 소프트웨어(SW) 기능을 새로 개발했다"며 "우회 반입 자체가 크게 제한될 수 있다"고 분석했다.

2025.12.11 10:06김미정

"제미나이3 성능 맞먹어"…딥시크, 새 AI 모델 무료 공개

딥시크가 구글의 '제미나이 3'에 견줄 차세대 인공지능(AI) 모델 군을 무료로 공개하며 글로벌 AI 경쟁 구도 흔들기에 나섰다. 2일 테크크런치 등 외신에 따르면 딥시크는 일상 추론 보조용 '딥시크 V3.2'와 국제 수학·정보올림피아드 등 4개 대회에서 금메달 급 성능을 얻은 '딥시크 V3.2 스페치알레'를 발표했다. 두 모델은 오픈소스 MIT 라이선스로 무료 제공된다. 딥시크는 이번 모델 군에 희소 어텐션 기반 구조를 적용했다고 밝혔다. 이를 통해 긴 문서 분석 비용을 기존 대비 절반 수준으로 줄였다는 설명이다. 실제 12만8천 토큰을 처리할 때 비용은 100만 토큰당 0.70달러로 이전 모델 대비 70% 감소했다. 특히 스페치알레 모델 파라미터는 6천850억 개며 12만8천 토큰 컨텍스트를 지원해 대규모 코드와 논문 분석에 적합한 수준을 갖췄다. 독립적 장문 평가에서 V3.2는 희소 어텐션을 적용했음에도 이전 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보였다. 딥시크는 수학과 코딩 벤치마크에서도 스페치알레가 'GPT-5' '제미나이3' 성능과 맞먹는 결과를 얻었다고 주장했다. 미국수학경시대회 예선(AIME) 2025에서 96.0%를 기록했고 국제수학올림피아드에서는 35점을 얻어 금메달 수준에 도달했다고 밝혔다. 또 국제대학생프로그래밍대회(ICPC) 월드 파이널에서는 12문제 중 10개를 해결해 2위를 기록했다. 코딩 부문 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크(SWE-Verified)에서는 73.1% 버그 해결률을 보여 GPT-5와 유사한 성능을 보였다. 딥시크는 V3.2 스페치알레 모델에 '도구 사용 중 사고 유지' 구조를 적용해 웹 검색과 코드 실행을 반복해도 사고 흐름이 끊기지 않도록 설정했다. 이를 위해 1천800개 과제 환경과 8만5천 개 복합 지시문으로 대규모 합성 데이터를 생성했다고 밝혔다. 업계는 딥시크가 적은 비용으로 최상위권 모델을 만든 점에 주목하고 있다. 특히 모델을 더 똑똑하게 만드는 '사후 학습'에 투자 비중을 늘린 것이 성능 향상에 도움이 된 것으로 봤다. 스페치알레는 오는 15일까지 임시 API로 제공된 후 표준 모델에 통합될 예정이다. 스페치알레는 도구 호출이 불가능하고 깊은 추론에 특화된 구조다.

2025.12.02 10:07김미정

"한국형 '오픈소스 AI 생태계' 절실…정책 공백 채워야"

"우리나라 인공지능(AI) 기업도 빅테크 의존을 줄이고, 보안·신뢰성을 확보해야 합니다. '오픈소스 AI' 생태계 확장이 필수인 이유입니다. 이를 위해 정부는 오픈소스 AI 강화를 위한 제도를 구체화해야 합니다." 건국대 김두현 컴퓨터공학부 교수는 1일 더불어민주당 황정아 의원과 한국인공지능협회, 코딧이 서울 여의도 국회의원회관에서 개최한 '한국의 AI 경쟁력 도약을 위한 오픈소스 정책 정비' 토론회에서 이같이 밝혔다. 김 교수는 한국형 오픈소스 AI의 가장 큰 강점으로 모델 내부를 직접 검증할 수 있다는 점을 제시했다. 그는 "정부는 국내 오픈소스 모델의 윤리 기준을 마련하기 쉽다"며 "안전 기준도 직접 검증할 수 있어 규제 체계를 구축하기 유리하다"고 설명했다. 이어 "현재 국내 오픈소스 AI의 법적 기준은 구축되지 않은 상태"라며 "오픈소스 AI에 대한 명확한 법 기준이 없다면, 상용 모델 중심 규제가 강화될 것"이라고 지적했다. 그러면서 "결국 책임 소재까지 불명확해져 산업 확산에 혼란이 발생할 것"이라고 덧붙였다. 김 교수는 오픈소스 AI에도 책임 기준이 마련돼야 한다고 주장했다. 그는 "학습 데이터와 추론 과정, 저작권, 데이터 소스 등에서 분쟁이 발생할 수 있다"며 "모델을 어떻게 써야 하는지, 어떤 책임을 누가 지는지에 대한 기준 마련이 시급하다"고 강조했다. 김 교수는 오픈소스 AI를 위한 공공 인프라 확보도 필요하다고 밝혔다. 그는 "그래픽처리장치(GPU)와 데이터 기반 인프라는 모든 AI 개발의 핵심"이라며 "국가 차원의 인프라 확보 전략이 필수"라고 말했다. 그는 오픈 모델 인증 체계도 필요하다고 봤다. 단순 모델 공개만으로는 기술 신뢰를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "검증된 오픈소스 AI 모델임을 표시하는 공신력 있는 마킹 제도가 요구된다"고 밝혔다. 이 외에도 김 교수는 오픈소스 AI 기반 솔루션도 공공 조달에 참여할 수 있도록 제도 개편이 필요하다고 제안했다. 과기정통부 "오픈소스 AI 전략 가속할 것" 정부가 오픈소스 AI를 중심으로 한 국가 AI 전략을 강화하겠다고 밝혔다. 이날 과학기술정보통신부 조경래 소프트웨어산업과장은 내년 초 오픈소스 AI 생태계 구축에 힘쓸 것이라고 밝혔다. 정부는 인프라 개방을 통한 민간 혁신 촉진에도 무게를 싣고 있다. 조 과장은 매년 도입되는 GPU 26만 장을 중소기업과 스타트업이 활용할 수 있는 방안을 논의 중이라고 밝혔다. AI 개발의 기반 비용을 낮춰 산업 전반의 진입 장벽을 완화하겠다는 취지다. 그는 공공 분야에서도 오픈소스 AI 역할이 확대될 것으로 봤다. 그는 "내년 천억 원 규모로 추진되는 공공 AX 프로젝트에 오픈소스 기반 기업을 적극 참여시킬 것"이라며 "공공 도입이 산업 확산을 견인하는 마중물로 작용할 것"이라고 밝혔다. 조 과장은 글로벌 오픈소스 생태계에서 국내 개발자의 주도권 확보도 중요한 과제로 봤다. 이를 위해 정부는 내년 110억 원 규모의 신규 사업을 편성했으며 국회 심사를 앞두고 있다. 해외 오픈소스 커뮤니티와의 협력 강화와 개발자 생태계 육성이 목표다. 황정아 의원은 오픈소스 AI의 성장은 법제 개선과 책임 구조 확립이 전제돼야 한다고 강조했다. 그는 "법적 체계와 책임 소재 불확실성을 해결해야 할 것"이라며 "전문가와 치열하게 방안을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.01 15:40김미정

중국은 '딥시크' 어떻게 만들었나…'테크노-차이나'의 귀환

“중국은 인구 14억이 뿜어내는 빅데이터에서 타의 추종을 불허한다. 딥시크 딥쇼크로 인공지능 또한 미국에 못지않음을 과시했다. 가장 취약한 지점이 바로 반도체다. 미국과 한국과 대만에 견주어 실력이 달리는 아킬레스건이었던 것이다. 그런데 2025년 하반기에 들어서면서 상황이 반전하고 있다. 화웨이와 알리바바가 원투 펀치가 되어 엔비디아를 턱밑까지 추격하는 반도체 기술을 연달아 선보이고 있다. 빅테크들이 솔선수범하여 반도체마저도 자립에 성공할 기세다.” (34쪽) 챗GPT 열풍이 뜨겁던 올해 초 중국의 생성형 AI 서비스 '딥시크'가 세상을 깜짝 놀라게 했다. 'AI시대 최고 우량기업' 엔비디아 주가가 삽시간에 폭락할 정도로 엄청난 사건이었다. 딥시크가 몰고 온 딥쇼크는 기술대국으로 화려하게 부활하고 있는 테크노-차이나의 위력을 보여주는 상징적인 사건이다. '이병한의 테크노-차이나 탐문'은 첨단 미래 기술로 무장한 '화려한 공산주의자'들의 거침 없는 질주를 예리하게 분석해주는 책이다. 이 책은 저자가 구상하고 있는 '뉴 노멀 탐문' 3부작 중 두 번째 작품이다. 출간 즉시 뜨거운 화제를 몰고 왔던 '이병한의 아메리카 탐문'을 잇는 책이다. 이를 위해 저자는 중국을 움직이는 핵심 동력으로 크게 네 가지 흐름을 주목한다. 미래기술의 최첨단, 즉 스페이스 테크, 바이오 테크, (그린)어스 테크, 디지털 테크다. 달/화성 탐사, 우주정거장 건설, 위성 항법 등 우주 산업에서 중국은 이미 미국의 턱밑까지 추격하며 발군의 역량을 과시하고 있다. 신약 개발, 유전자 분석 정밀의료, 맞춤의학, 인공생명 등 바이오 공학에서도 비약적인 발전을 거두고 있다. 태양광, 전기차, 배터리, 신재생 에너지, 인공강우 등 지속 가능한 지구를 위한 에너지 산업 및 기후 엔지니어링 또한 전력을 다해 키워가고 있다. 자율비행 드론, 휴머노이드 로봇, 스마트카, 스마트시티, 디지털 금융, 디지털 거버넌스 등 또 하나의 가상 지구를 만들어가는 디지털/AI 산업에서도 세계를 선도하고 있다. 이 책은 아편전쟁 이래 세계 질서의 대반전을 꾀하고 있는 테크노-차이나의 한복판으로 깊숙이 들어간다. 테크노-차이나의 위력을 잘 보여주는 상징적인 장면이 '딥시크의 화려한 등장'이다. 잘 아는 것처럼 지금 미국은 첨단 반도체의 대중 수출을 철저히 통제하고 있다. 테크노-차이나의 싹을 미리 잘라버리려는 것이다. 당연히 중국은 첨단 반도체 결핍에 시달릴 수밖에 없었다. 그런데 중국은 이런 환경을 도리어 새로운 혁신의 기회로 활용했다. 저자는 이 부분에서 미국과 중국의 차이, 사상적 방향성 차이를 읽어낸다. “딥시크 R-1의 출시는 거대한 데이터센터와 방대한 클라우드를 전제로 한 집중형/폐쇄형 AI 모델을 돌파해낸 것이었다. 즉 거대 대기업의 독과점적 전유물이 아니라, 모든 사람이 동참해서 성능을 개선할 수 있는 참여 민주를 시현하고 인민민주를 실현하는 제1보였던 것이다.” (16쪽) 여기서 한 발 더 나가 “미국 AI가 집중적이고, 중국 AI가 분산적이다. 테크노-봉건주의와 기술-공산주의가 출동하는 사상전이기도 하다”고 주장한다. 이처럼 저자는 또 하나의 G2 패권국인 중국에서 첨단 미래기술로 무장한 '화려한 공산주의자'들이 어떻게 '테크노-차이나'로의 질주를 이끌고 있는지 깊이 있게 분석해주고 있다. 우리는 실리콘밸리 중심으로 IT 발전 역사를 바라보는 데 익숙했다. 그러다보니 중국의 강력한 테크노 파워에 대해서는 무지했다. 하지만 저자의 주장을 빌지 않더라도, 중국은 미국과 함께 세계 첨단 산업을 쥐락펴락하는 양대 실력자 위치를 굳건히 하고 있다. 특히 우주, 바이오 같은 미래 첨단 산업에서는 미국 못지 않은 실력을 갖추고 있는 나라이다. 따라서 중국을 제대로 이해하지 못하면 AI를 비롯한 첨단 기술의 미래를 알 수 없다고 해도 크게 그른 말이 아닐 것 같다.

2025.11.05 15:17김익현

[AI는 지금] '딥시크'에 물든 아프리카, 中 AI에 종속 우려…일대일로 '가속'

중국 인공지능(AI) 기술이 아프리카 대륙에서 빠르게 확산되며 미국 실리콘밸리 중심의 기존 AI 시장 판도를 흔들고 있다. 저렴한 가격과 낮은 전력 소비를 앞세운 '딥시크'를 주축으로 아프리카 수백만 명의 개발자와 기업가들에게 AI 기술 접근성을 열어주며 입지를 확대해 중국 AI의 존재감이 커지고 있다는 평가다. 23일 블룸버그통신에 따르면 해리슨 리 화웨이클라우드 아프리카 총괄은 최근 케냐 나이로비에서 스타트업 콸라가 진행한 AI 컨퍼런스에서 "딥시크는 실리콘밸리 수준의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현한다"며 화웨이클라우드 기반 '딥시크' 서비스를 소개했다. 그는 "딥시크는 오픈AI의 수준 높은 AI 모델과 견줄 만한 성능을 보이면서도 훨씬 저렴한 비용과 적은 전력으로 구동된다"며 "컴퓨팅 자원이 부족하고 비싼 아프리카에서 이러한 장점은 매우 매력적"이라고 평가했다. 시코 기타우 콸라 최고경영자(CEO)는 구글, 메타, 앤트로픽 등 서구권 AI 모델의 높은 비용 때문에 자체 챗봇 개발에 어려움을 겪었으나, 딥시크의 등장 이후 곧바로 모델을 전환했다고 밝혔다. 실제 AI 모델 비용 차이는 압도적이다. 딥시크 챗은 100만 토큰당 쿼리 0.27달러, 응답 시 1.1달러를 받는다. 반면 오픈AI의 GPT-4o는 각각 5달러와 15달러에 달한다. 중형 스타트업이 교육용 모델을 학습시킬 경우 오픈AI를 쓰면 월 1만2천500달러가 들지만 딥시크로는 2천700달러 수준이다. 게다가 화웨이는 하루 200만 토큰을 무료로 제공해 접근 장벽을 낮췄다.기타우 CEO는 "딥시크의 가격 구조는 젊은 스타트업에 실질적인 생명줄"이라며 "이제 다른 기업들도 따를 것"이라고 말했다. 나이지리아의 이퀄리즈AI(EqualyzAI)도 비슷한 이유로 딥시크를 채택했다. 현지 언어 데이터가 부족한 환경에서 GPT-4 같은 모델은 처리비용이 높고 현지화가 어렵다. 이 회사는 딥시크의 오픈소스 아키텍처를 기반으로 아프리카 언어(요루바, 하우사 등)에 특화된 소형 모델을 직접 훈련시키고 있다. 올루바요 아데칸비 이퀄리즈AI CEO는 "딥시크는 유연하고 저렴하다"며 "지역 데이터 주권을 확보할 수 있다"고 설명했다.이러한 배경에는 중국 기업들의 독특한 AI 전략이 있다. 미국 기업들이 주로 독점적인 AI 모델을 개발하고 라이선스 비용을 받는 방식과는 달리, 화웨이, 알리바바 등 중국 기업들은 아프리카의 스타트업과 혁신 허브를 대상으로 오픈소스 AI 모델을 적극적으로 제공하고 있다. 이는 라이선스 비용 없이 모델에 접근하고 수정할 수 있게 해 아프리카 기업들이 자체 제품을 개발하는 것을 지원한다. 전문가들은 이를 중국의 '일대일로(Belt and Road Initiative)' 전략과 유사하게 당장의 수익보다는 장기적인 고객 확보, 소프트 파워 강화, 미래 AI를 형성할 방대한 데이터 확보를 위한 전략으로 분석했다. 중국은 자국의 AI 기술력을 아프리카에 제공하며 "모든 국가가 AI를 개발하고 활용할 동등한 권리를 가져야 한다"는 입장을 밝히고 있다.업계 관계자는 "중국은 단기 수익보다 장기적 데이터·시장 지배를 노리고 있다"며 "중국은 이미 화웨이와 ZTE를 통해 아프리카 대부분의 통신망, 데이터센터, 5G 인프라를 구축해왔다"고 설명했다. 이어 "스마트폰 시장도 트랜션(Transsion), 샤오미, 오너 등 중국 브랜드가 장악하고 있고, 틱톡은 아프리카에서 가장 인기 있는 앱 중 하나"라며 "이 같은 중국의 공세는 아프리카 국가들을 중국 기술에 의존하게 만들어 부채 부담을 늘리고 종속적인 관계를 심화시킬 수 있을 것"이라고 우려했다. 일각에선 딥시크의 확산이 데이터 보안과 주권 논란도 낳고 있다고 지적했다. 서구권 모델과 달리 딥시크의 챗봇이 사용자 데이터를 중국 서버에 저장하기 때문이다. 이는 중국 정부의 접근 가능성을 높인다. 이탈리아와 독일에서는 데이터 보안 문제로 딥시크 챗봇이 앱 스토어에서 퇴출되거나 삭제 압박을 받기도 했다. 화웨이 역시 일부 아프리카 정부의 감시 활동을 지원했다는 의혹을 받은 바 있다. 미국 정부도 중국의 확장을 견제하고 있다. 미국 상무부는 올해 화웨이의 어센드(Ascend) AI 칩 사용에 제재를 강화하며 "중국산 AI 하드웨어가 글로벌 AI 생태계로 확산되는 것을 차단하겠다"고 밝혔다. 만약 제재가 확대될 경우 아프리카가 양국의 기술 패권 싸움에 끼어들 위험이 있다는 분석이 나온다.하지만 많은 아프리카 기술 기업가들에게 딥시크와 같은 중국의 경량화, 저비용 AI 모델은 여전히 현실적인 대안으로 여겨지고 있다. 이퀄라이즈AI가 대표적으로, 이곳은 딥시크의 오픈소스 아키텍처를 기반으로 아프리카 기업들을 위한 특화된 소규모 AI 모델 및 자동화 스마트 어시스턴트를 개발하고 있다.올루바이 아데칸 비비 이퀄라이즈AI CEO는 "중국 모델은 유연성과 낮은 비용, 현지 데이터 주권 확보 가능성을 제공한다"고 말했다. 업계 관계자는 "아프리카 전역에서 수많은 소규모 팀들이 현지 언어와 문화에 맞는 AI 모델 개발을 위해 딥시크 등을 활용하고 있다"며 "결과물은 올해 하반기부터 나타날 것으로 예상된다"고 밝혔다. 반면 중국의 기술 종속을 피하기 위한 해법을 모색 중인 곳들도 있다. 일부 대형 통신사와 은행은 중국·서방 모델을 함께 쓰는 '멀티모델 전략'을 도입하고 있다. 아프리카 최대 통신사 MTN은 자체 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 케냐의 금융그룹 NCBA는 "딥시크를 단기적으로 활용하되 장기적으로는 다양한 모델을 병행할 것"이라고 밝혔다. 아프리카에는 AI 분야에 특화한 기업이 2천400곳 이상 있는 것으로 알려져 있는데, 이들 기업 대부분은 남아프리카공화국·케냐·이집트·나이지리아에 있다. 유럽의 통신 표준인 국제모바일통신시스템(GSM)의 분석에 따르면 현재 아프리카는 세계 AI 시장의 2.5%를 차지하지만, AI 기술이 2030년까지 아프리카 경제를 2조9천억 달러(약 4천239조원) 규모로 끌어올릴 수 있을 것으로 추정된다. 하지만 에너지, 데이터 인프라, 인력 부족 등 현실적 제약이 여전해 지역 데이터와 언어 기반 모델을 자체 개발하고, 현지 서버에서 운용할 수 있는 생태계 구축이 필요하다는 지적을 받고 있다. 업계 관계자는 "미국과 중국 간의 기술 패권 경쟁 속에서 아프리카가 어떤 선택을 할지, 자체적인 AI 생태계를 구축하고 기술 자립을 앞으로 이룰 수 있을지가 관건"이라며 "당장은 중국의 저비용 AI 기술이 아프리카의 혁신을 가속화하는 촉매제가 되고 있지만, 데이터 프라이버시와 기술 종속성 문제에 대한 깊은 고민이 수반돼야 할 것"이라고 짚었다.

2025.10.23 11:24장유미

생성 AI 써본 직장인 10명 중 4명 "내 업무 대체되는 거 아냐?"

챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 빠르게 확산되면서, 사회 전반에서 AI 활용과 영향에 대한 관심이 높아지고 있다. AI 기술이 생활과 일터 곳곳에 스며들며 생산성 혁신과 동시에 일자리 불안까지 불러일으키는 가운데, 데이터 컨설팅 기업 피앰아이(PMI)는 'GS&패널'을 통해 전국 만 20-69세 성인 남녀 1천 명을 대상으로 'AI 활용 및 인식 조사'를 진행했다. 이번 조사에서는 AI 서비스 사용 현황과 인식, 활용 목적에 대해 다뤘다. “AI 서비스 사용” 64.7%... 20·30대 매일 활용 비율 가장 높아 인공지능 AI 서비스를 '사용한다'는 응답은 전체의 64.7%로 나타났으며, '매일 1회 사용한다'는 18.2%로 나타났다. '사용하지 않는다' 응답도 35.3로 나타났다. 특히 20대(24.6%)와 30대(28.8%)에서는 다른 연령층에 비해 '매일 1회 사용한다'는 응답 비율이 높아, 젊은 층에서의 활용도가 두드러졌다. AI 서비스의 유료 사용 여부를 묻는 질문에서는 '무료 버전만 사용한다'가 74.3%로 가장 높게 나타났다. 이어 '현재 유료로 사용 중이다'(21.6%), '과거에 유료로 사용한 적이 있다'(4.1%)의 항목이 뒤를 이었다. 유료로 사용 중인 연령대는 30대(37.6%), 20대(32.2%)가 가장 높게 나타났으며, 40대(19.3%), 50대(9.2%), 60대(7.8%) 순으로 나타났다. AI 서비스 유료 이용자들의 월 지출 금액은 '3만원 미만'이 60.8%로 가장 높았다. 그 외에도 '3만원~5만원 미만'(22.3%), '5만원~10만원 미만'(13.4%), '20만원 이상'(1.9%), '10만원~20만원 미만'(1.6%) 순으로 지출 금액이 확인됐다. 10명 중 7명 '챗GPT' 사용 AI 서비스 브랜드 이용 비율로는 '챗GPT'가 72.9%로 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 이어, '구글 제미나이'(34.9%), '에이닷'(18.6%), '뤼튼'(11.8%), '마이크로소프트 코파일럿'(10.2%), '퍼플렉시티 AI'(7.9%), '딥시크'(5.1%), '클로드'(4.9%), '기타'(0.8%) 순으로 조사됐다.(복수 응답 결과) 최근 4개월간 AI 서비스 브랜드 관련 네이버 뉴스 데이터 분석에서도 챗GPT 관련 보도가 다른 서비스보다 월등히 많은 수준을 유지하고 있는 것으로 확인했다. AI 서비스, 진입 경로 다양… 업무 효율성 체감 뚜렷 AI 서비스 이용을 처음 시작한 계기에 대한 응답은 '업무 필요로 인해'(33.2%)와 '주변 지인의 추천으로 인해'(31.5%)가 비슷한 비율로 나타났다. '온라인 뉴스를 통해'(27.2%), '회사 교육/세미나로 인해'(6.6%)도 뒤이어 나타난 것으로 확인했다 . 연령대별로는 20대(41.8%)와 30대(41.4%), 40대(37.4%)에서는 '업무 필요'가 1위를 차지했으나, 반면 50대(37.1%), 60대(40.4%)는 '온라인 뉴스'가 첫 사용 계기의 주된 요인으로 꼽혔다. AI 서비스가 업무 효율성에 미치는 영향에 대해서는 전체 응답자의 61.3%가 '도움이 된다'고 답했다. 이어 '보통이다'(31.0%), '별로 도움이 되지 않는다'(5.8%), '전혀 도움이 되지 않는다'(1.9%) 순으로 나타났다. 실제 업무에서의 활용 현황은 '사용한다' 응답이 45.4%로 가장 많이 나타났으며, 이 외에 '보통이다'(19.6%), '별로 사용하지 않는다'(19.1%), '전혀 사용하지 않는다'(15.9%)가 뒤를 이었다. 앞으로 AI 활용 비중..."더 늘어날 것" 추후 AI 서비스 활용 비중에 대한 전망에서는 '늘어날 것이다' 응답이 63.4%로 가장 높게 나타났으며, '줄어들 것이다' 응답은 4.8%에 불과해 전반적으로 AI 활용이 확대될 것이라는 인식이 우세했다. AI 기술 발전이 앞으로 개인의 삶과 일에 미칠 영향에 대한 인식은 응답자의 64.1%가 '중요성이 커질 것'이라고 답했다. 세부적으로 '매우 중요해질 것'이라는 응답은 30대에서 23.1%로 가장 높았던 반면, 60대는 12.9%로 가장 낮게 나타나 세대간 인식 차이를 보였다. 직장인 42.2% “내 업무, AI로 대체될 수 있다” 인정 AI가 본인의 업무를 대체될 가능성에 대해 묻는 질문에 대한 의견은 42.2%가 '대체될 가능성이 있다'고 응답했다. '잘 모르겠다'는 36.2%, '대체될 가능성이 없다'는 21.6%에 그쳤다. 특히, 30대(53.4%)와 40대(45.1%)에서 '대체될 가능성이 있다'는 응답이 가장 높아 AI로 인한 일자리 대체 우려가 두드러졌다. 이어 50대(41.1%), 60대(36.1%), 20대(30.0%) 순이었다. 피앰아이 관계자는 “이번 조사 결과는 AI 활용에 대한 관심이 세대 전반에서 공통적으로 확인된 점에서 의미가 있다”며 “향후 AI가 업무 현장에 더욱 깊숙이 자리 잡을 것으로 예상되는 만큼, 기업과 개인 모두가 균형 있는 시각을 갖고 대응할 필요가 있다”고 말했다.

2025.09.12 16:37백봉삼

UAE, 오픈AI·딥시크에 도전장…저비용 추론 모델 'K2 씽크' 공개

아랍에미리트(UAE)가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁 구도 속에서 새로운 도전장을 내밀었다. 10일 CNBC에 따르면 UAE 아부다비에 위치한 무함마드 빈 자이드 인공지능대학(MBZUAI)은 오픈AI와 중국 딥시크에 맞설 수 있는 저비용 AI 추론 모델 'K2 씽크'를 공개했다. K2 씽크는 320억 개 파라미터로, 오픈AI와 딥시크의 플래그십 모델보다 훨씬 작은 규모다. 딥시크가 올해 초 공개한 'R1'은 6천710억 개 파라미터를 탑재한 것과 비교하면 큰 차이다. 이번 모델은 알리바바의 오픈소스 '큐원 2.5' 기반으로 구축됐으며 AI 반도체 기업 세레바스의 하드웨어(HW)에서 실행·검증됐다. 개발에는 마이크로소프트(MS)가 투자한 UAE AI 기업 G42가 참여했다. MBZUAI 측은 수학·코딩·과학 등 여러 벤치마크 테스트에서 오픈AI와 딥시크 모델에 필적하는 성능을 보였다고 설명했다. 핵심 기술로는 단계별 추론 방식의 감독학습 미세조정, 추론 시 연산 자원을 추가 투입하는 테스트 타임 스케일링 기법 등이 활용됐다. MBZUAI 헥터 류 기초모델연구소장은 "모델을 단순히 배포하는 데 그치지 않고 시스템처럼 운영·개선한 점이 차별점"이라고 강조했다. UAE는 이번 행보를 통해 AI 강국으로서 입지를 다지고 원유 의존도를 낮추려는 전략을 가속화하고 있다. 다만 미국과 중국이 각각 개방형·전략형으로 이미 AI 패권 경쟁을 주도하고 있어 얼마나 경쟁력을 이어갈지 주목된다. MBZUAI는 이번 모델이 챗봇과 같은 범용 서비스보다는 수학·과학 연구 지원 등 특정 목적에 최적화됐다고 밝혔다. MBZUAI 리처드 모튼 전무는 "이번 기술은 수천 명의 연구자가 수년간 진행할 작업을 단기간에 압축할 수 있는 가능성을 보여준다"며 "무엇보다 우리는 적은 자원으로도 훨씬 많은 일을 할 수 있다는 점을 확인하고 있다"고 말했다.

2025.09.10 10:59한정호

[기고] "AI같은 신산업 대응 제대로 못한 건 산·학·연 구조적 문제"

대한민국 경제성장은 앞으로 어떻게 될 것인가? 대부분 짐작하겠지만, 거의 필연적으로 '고난의 시기'가 올 것이 자명하다. 후세는 더 힘들 것이다. 예나 지금이나 이 같은 문제 해결의 실마리는 인재에 있었다. 조선 시대 세종대왕은 신분과 관계없이 능력이 뛰어난 인재를 적극 발탁했다. 대표적인 인물이 장영실이다. 장영실은 자격루 등 당시로선 파격적인 선구안적 과학기술을 세상에 내놨다. 그 성과는 오늘날에도 대한민국 자부심이 됐고, 수많은 과학자에게 영감을 줬다. 주목할 부분은, 장영실이 그 시대에만 존재했었다고는 단정 지을 수 없다는 점이다. 이미 몇 세기에 걸쳐 수많은 '장영실'이 있었을 것이고, 이들 중 일부는 세계를 놀라게 할 만큼 거대한 잠재력을 지녔으리라. 그런데 이들은 다 어디 있었나. 대다수 '장영실'은 볕들 날도 없이 초야에 묻혔다.. 장영실이 세종 시기에 모습을 드러낼 수 있었던 건, 이를 알아보고 발탁한 세종대왕의 인재에 대한 철학이 남달랐기 때문이다. 대한민국 과학기술은 현재 위기의 시대다. 반도체 기술 일부는 중국 등 해외 기업들에 따라잡히기 시작했다. 대다수 산업은 IMF 때처럼 구조조정을 요구받고 있고, 특히나 중소기업은 더 어려운 상황에 놓였다. 대기업은 자체적으로 R&D 체계 및 구조를 갖추고 있는 반면, 중소기업은 그렇지 못한 것이 현실이다. 문제는, 산학연 구조의 사실상 붕괴로 인해 중소기업이 자체 기술력을 바탕으로 사업을 꾸려가기가 사실상 어렵다는 것이다. 대기업은 신산업에 진출하기 쉽지 않다. 자체 수익구조를 유지하기 위한 경로 의존성때문이다. 더군다나 중간 관리조직 비대화로 의사결정 과정이 상대적으로 느리다. 반면, 중소기업은 유연한 소규모 조직을 바탕으로 빠른 의사결정이 가능하다. 이 때문에 창의성을 발휘하거나 기술 원천을 확보하는 일이 훨씬 용이하다. AI·신약 등 신산업이 중소기업을 중심으로 개발되고 있다는 점이 이를 보여준다. AI 산업의 사실상 시작을 알린 미국 '오픈 AI'나 중국 '딥시크(DeekSeek)' 모두 중소기업에서 출발했다. 국내 중소기업 산학연 구조에서 배제...한국형 오픈 AI 못나와 그러나 우리나라 중소기업은 산학연 구조에서 배제 정도가 왕따 수준이다. 수많은 '오픈 AI' 후보가 대한민국에서 방치될 수밖에 없다. 원인은 정부에 있다. 제대로 된 처방을 내리지 못하고 있기 때문이다. 역대 정권마다 산학연의 내재적, 구조적 문제를 해결하지 못했다. 단지, 대안으로 관련분야 R&D 예산 증액에만 매달렸다. 지난 2023년에는 민간 포함 국내 R&D 총 투자액이 119조 740억 원에 달했다. 정부 및 공공 R&D는 31조 1000억 원, 국내총생산(GDP) 대비 4.96%를 차지하는 수치로 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 2위 수준이었다. 이는 질적인 해결방법 대신 양적인 방법으로 승부를 내려는 것과 다를 바 없다. 이유는 '산', '학', '연' 상호협력 구조를 만드는 것이 더 중요하고 시급하기 때문이다. 예산만 투입하고 보기에 국내 R&D 지출 및 투자 관행에 비효율적 측면이 있다는 비판이 지속 제기돼 왔다. 지난 정권에서 이뤄진 R&D 예산 삭감은 정권 자체의 인식 문제가 가장 크지만, 언젠가 나타나게 될 필연적 산물이었다는 점도 들여다봐야한다. 정부 보조금만을 목적으로, 기술사업화 없이 R&D를 명목상으로 추진한 '좀비 기업'이 문제로 보였을 것이고, 이를 해결하기 위한 해법으로 R&D 예산 삭감을 추진했다고 보여진다. 당연히 정부 주도 R&D 정책 구조에서 정부 보조금으로 연명하는 좀비 기업 청산은 언젠가 해결해야 할 문제였다. 그러나 산학연 구조 개편을 이루지 못했다는 점에서 큰 아쉬움이 남는다. 산업계 내 좀비 기업 양산이 왜 이뤄졌는지에 대한 통찰이 부족했던 것이다. 지금 당장 살펴봐야 하는 부분은 대기업-중소기업 격차 문제다. 본연의 산학연 구조에서 그 수혜자는 대기업보다는 중소기업이 될 여지가 크다. 문제는, 대기업은 자체적인 R&D 역량을 유지할 수 있는 반면, 중소기업은 정부 지원 없이 R&D 역량을 유지하기 어렵다는 점이다. 오늘날 중소기업 중 기술기반 사업을 꾸리고 있는 법인은 상대적으로 거의 없다. 총요소 생산성이 저조한 요식업, 숙박업 등 일부 분야에 국한한 영세상인이 대부분을 차지한다. 창업의 주류가 치킨집과 카페여야만 하는지 묻고 싶다. 과학기술 사업화와 창업의 미래가 치킨집 이나 카페는 아니다. 이 같은 현실은 기술사업화 선택지가 사실상 거의 배제되면서 나타난 결과다. 국내 과학기술 기반 중소기업 2008년 베이징 올림픽 이후 감소 그나마 자체적으로 기술력을 유지하면서 과학기술 기반으로 유지되던 중소기업은 지난 2008년 베이징 올림픽을 기점으로 많이 사라졌다. 중국이 강대국으로 부상하면서 대한민국 대기업들은 가격경쟁력 확보를 위해 공장을 동남아시아로 이전하기 시작했다. 2008년 이전에는 대기업 대다수가 자체 공장을 국내에 설립하기 위해 중소기업을 상대로 설비투자를 추진했고, 이에 따라 과학기술 기반 중소기업은 그럭저럭 유지할 수 있었다. 하지만 이후 대기업들이 산업단지를 해외로 이전하면서 중소기업 대다수는 대기업으로부터 설비투자를 받을 기회를 잃었다. 그렇게 과학기술 기반 중소기업이 사실상 생존의 위기에 내몰리면서 AI, 신약 등 신산업 분야에서 대한민국이 두각을 드러내기 어려운 상황이 됐다. 대기업과 중소기업이 상호보완적으로 혁신을 일으켜도 힘든 상황에서 혁신의 당사자를 대기업으로 한정시킨 셈이 된 것이다. 대기업 일자리 집중 등 중소기업과의 양극화 문제도 심각 그 결과, 기존 산업을 유지하는 데는 강점을 보이더라도 AI와 같이 신산업이 떠오르는 상황에서는 대한민국이 후발주자로 자리매김할 수밖에 없는 구조가 만들어졌다. 신산업일수록 발전 속도도 빠르고, 시장 대응도 빨라야 한다. 그러나 현재 구조 자체가 과학기술 발전 속도를 제한하고 있다. 양극화도 문제다. 제조업·수출 기반의 대기업과 서비스업·내수 기반의 중소기업 격차가 점점 커지는 상황에서 청년의 눈높이에 맞는 일자리는 대기업에 집중될 수밖에 없다. 대기업 해외 공장 건설로 정작 국내 대기업 일자리가 해외로 이탈했다. 대기업은 그 성장세에도 불구하고 일자리를 크게 늘리지 못했고, 청년에게는 과열 경쟁만 부추기고 있다. 중소기업은 많은 일자리에도 불구하고 청년에게 매력적인 대안이 되지 못한다. 그 결과, 일자리를 찾지 못한 청년들이 은둔 청년으로 내몰리고 출산율 저하를 유발하는 상황까지 초래됐다. 해결 방법은 우선 투자에 달려 있다. 기술사업화에 주력하는 중소기업을 상대로 민간 투자가 유치될 수 있도록 금융당국이 정책 기반을 마련해야 한다. 그러나 IMF 외환위기 이후 뿌리내린 보수적 금융 관행 속에서, 재정 기반이 취약한 중소기업에 대한 투자 확대는 여전히 쉽지 않다. 단순히 투자 확대만으로는 충분하지 않으며, 다음과 같은 보완 전략이 필요하다. 첫째, AI·첨단 분야 인재 양성 체계 강화다. 2022년 기준 한국 박사학위 취득자는 약 1만 2천 명으로, 미국·독일 대비 절반 이하에 불과하다. 정부와 대학은 'AI·바이오·반도체 특화 대학원' 확대와 산학연 공동 교육 프로그램을 통해 실전형 인재를 체계적으로 양성해야 한다. 둘째, 해외 우수 인재 유치 및 글로벌 교류 확대가 필요하다. 인구절벽으로 국내 인재 풀이 줄어드는 상황에서 해외 석학·연구자 유치가 필수적이다. 글로벌 인재 전용 비자, 세제 지원, 주거·가족 지원 인프라를 강화하고, 국제 공동연구 허브를 조성해야 한다. 기술 창업 미국, 이스라엘 잡으려면 혁신적 생태계 조성해야 셋째, 산학연 협력 구조 혁신 및 창업 생태계 조성을 서둘러야 한다. 현재 국내 창업의 70% 이상이 요식업·숙박업에 집중돼 있다. 첨단 기술 창업 비중은 미국, 이스라엘 대비 현저히 낮다. 권역별 '기술창업 허브'를 설치하여 대학·출연연 기술이 중소기업과 창업팀으로 직접 이전될 수 있도록 하고, 규제 샌드박스를 확대해 신산업 기업의 시장 진입을 지원해야 한다. 대한민국 과학기술의 미래는 투자·인재·협력이라는 세 축을 어떻게 균형 있게 조화시키느냐에 달려 있다. 단순한 재정 투입만으로는 신산업 경쟁에서 앞서기 어렵다. 중소기업이 창의성과 속도에서 경쟁 우위를 확보하도록 금융 인프라, 인재 전략, 산학연 혁신 구조를 동시에 설계하는 것이야말로 국가 경쟁력의 관건이다.

2025.09.07 12:55정명애

딥시크, 'AI 에이전트' 경쟁 합류…"연말 서비스 출시"

중국 딥시크가 인공지능(AI) 에이전트를 출시할 예정인 것으로 전해졌다. 5일 블룸버그에 따르면 딥시크는 AI 에이전트 시장 공략을 위해 새 서비스를 개발 중인 것으로 알려졌다. 해당 에이전트는 명령어 최소 입력만으로 복잡한 업무를 수행할 수 있는 것으로 전해졌다. 또 사용자와 대화하면서 스스로 학습 및 개선할 수 있도록 설계됐다. 량원펑 딥시크 창립자는 올해 4분기를 출시 시점으로 잡았다. 이는 오픈AI, 마이크로소프트, 앤트로픽 등 글로벌 기업들이 잇따라 선보인 자율형 AI 에이전트 흐름과 맞물린다. AI 에이전트는 단순 검색을 넘어 복잡한 워크플로 자동화를 비롯한 대규모 데이터 분석, 코드 디버깅, 맞춤형 고객 경험 제공 기능을 스스로 수행할 수 있다. 기업들이 AI를 일상 업무에 통합하기 위한 핵심 수단으로 꼽힌다. 블룸버그는 "딥시크는 R1 모델 공개 후 새로운 시장 주목을 받을 것"이라고 평가했다.

2025.09.05 13:21김미정

앤트로픽, 중국계 기업에 AI 서비스 판매 막는다

오픈AI의 대항마로 불리는 인공지능(AI) 스타트업 앤트로픽이 중국계 기업에 AI 서비스 판매를 중단한다. 4일(현지시간) 파이낸셜타임스 등 외신에 따르면 앤트로픽의 한 임원은 중국이 자사의 기술을 군사, 정보 활동에 활용하는 것을 막기 위해 이같은 결정을 내렸다고 밝혔다. 오픈AI 출신들이 2021년 창업한 앤트로픽은 미국 샌프란시스코에 본사를 둔 AI 스타트업으로, 챗봇 '클로드' 개발사로 널리 알려져있다. 이번 정책은 즉시 시행되며 틱톡 모회사 바이트댄스, 텐센트, 알리바바 등 중국 기업에 적용될 수 있다. 앤트로픽 임원은 “중국 기업들이 첨단 AI에 접근할 수 있도록 허용했던 허점을 막기 위한 조치”라며 러시아, 이란, 북한 등 미국 적대국에도 적용된다고 말했다. 이어 이번 정책을 두고 “AI의 변혁적 역량이 민주주의적 이익과 미국의 AI 리더십을 강화하는데 기여한다는 자사의 광범위한 약속과 일치하도록 설계됐다”고 덧붙였다. 이번 조치는 중국 기업들이 해외에 자회사를 설립해 미국 기술 확보 시도를 은폐하려 한다는 우려가 커지는 상황에서 발표됐으며 클라우드 서비스를 통한 간접 이용자들도 영향을 받게 된다. 앤트로픽은 이번 조치로 글로벌 매출에서 수억 달러 규모 손실이 발생할 수 있지만, 경쟁사에 일부 사업을 넘기게 되더라도 문제의 심각성을 알리기 위해 정책이 필요하다고 판단했다고 부연했다. 앞서 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 중국에 대한 수출 통제를 강화해야 한다고 주장했다. 뿐만 아니라 경쟁사인 오픈AI도 미국의 AI 우위를 보호하기 위한 통제를 지지해왔다. 미국 내에서는 중국이 극초음속 무기부터 핵무기 모델링까지 군사 목적으로 AI를 활용할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 중국 AI 스타트업 딥시크는 올해 초 오픈소스 모델 'R1'을 공개하면서 파장을 불러왔다. 저렴한 가격에 미국의 주요 AI와 비슷한 수준의 성능을 보였기 때문이다. 당시 오픈AI는 딥시크가 R1 훈련 과정에서 자사 모델에 부적절하게 접근한 증거가 있다고 주장하기도 했다. 정부의 정책 변화도 영향을 미쳤다. 전임 바이든 행정부는 중국의 미국산 AI 확보를 어렵게 만들기 위해 강력한 수출 통제 조치를 내렸으나 트럼프 행정부는 시진핑 중국 국가주석과의 회담을 추진하면서 새로운 통제를 거의 시행하지 않는 상황이다. 사안에 정통한 한 소식통은 이번 정책이 싱가포르 자회사를 통해 중국 본토 기업들이 미국 기술에 대한 규제를 피하려는 시도가 늘고 있다는 점을 겨냥했다고 언급하기도 했다. 현재 중국에서는 앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이 등 미국 AI 챗봇 서비스 접근이 금지돼 있다. 그러나 일부 사용자들은 가상사설망(VPN)을 통해 접속하고 있지만, 이는 플랫폼 서비스 약관 위반에 해당한다.

2025.09.05 09:29박서린

中 AI 반도체 시장 자립 가속화...脫엔비디아 '잰걸음'

중국이 AI 반도체의 자립화 속도를 높이고 있다. 중앙정부의 '자립자강' 기조 아래 지방정부의 자급률 목표, 국유기업 중심의 수요 전환, 화웨이·캠브리콘을 축으로 한 칩·플랫폼 생태계가 동시에 움직이는 구도다. 30일 파이낸셜타임즈 등 외신과 업계에 따르면 상하이, 베이징 등 중국 지방정부는 2027년까지 데이터센터용 AI 반도체의 자급률을 각각 70% 이상까지 끌어올리겠다는 계획이다. 특히 수도 베이징시는 같은 기간 안에 자급률 100% 달성을 목표로 한다. 이는 중앙정부가 추진하는 '탈(脫) 엔비디아' 전략과 맞물려 있다. 최근 중국은 미국 의존도를 낮추고, 자국 기업들의 칩을 활용하는 국산화 전략을 추진 중이다. 중앙정부의 이런 기조에 맞는 정책을 지방 정부가 펼치는 것이다. 엔비디아 대체 후보는 화웨이와 캠브리콘 엔비디아가 80% 이상 점유한 시장을 대체할 후보로는 화웨이의 '어센드(Ascend)' 시리즈가 꼽힌다. 주력 모델 910B는 엔비디아 H20 대비 약 85% 수준의 성능을 구현한다. 910B를 두 개 붙여서 만드는 910C의 경우 910B의 두 배 성능을 구현하는 걸로 알려졌다. 이 칩은 SMIC 7nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산되며, 월마다 최대 40만개를 양산할 수 있는 것으로 전해진다. AI반도체 기업 캠브리콘도 엔비디아 칩 대체제로 주목받고 있다. 캠프리콘은 지난 2016년 설립된 팹리스(반도체 설계전문) 기업으로 과거 화웨이에 IP(설계자산)를 공급한 바 있다. 회사의 올해 상반기 매출은 전년 동기 대비 44배 늘어난 29억위안(약 5천629억원)을 기록했고, 순이익은 10억3천만위안(약 2천억)으로 흑자 전환에 성공했다. 시가총액도 최근 두 배 가까이 뛰었다. 말 그대로 급성장 중인 셈이다. 블룸버그는 “캠브리콘의 실적 증가는 중국 대형 IT기업들이 엔비디아 대신 자국산 반도체 사용을 늘리고 있다는 점을 보여준다”고 평했다. 아울러 AI반도체 외 메모리와 저장장치(스토리지) 분야에서도 자립 시도가 이어지고 있다. 화웨이는 곧 AI 연산 전용 SSD를 공개할 예정이다. 이는 HBM(고대역폭메모리)의 용량 한계를 보완하는 솔루션으로, 데이터 처리 효율과 AI 가속 성능 개선을 노린다. 업계에서는 딥시크의 등장이 중국 반도체 업계 성장을 가속화했다는 의견이 나온다. AI 생태계 전반을 중국 내에서 해결할 수 있다는 가능성을 본 것이다. 반도체 업계 관계자는 “딥시크의 등장은 중국 반도체 업계 성장에 촉매 역할을 했다”며 “현재 중국은 반도체 활용, 양산, 설계 능력을 모두 갖춘 국가로 발전하고 있다”고 말했다.

2025.08.30 09:34전화평

테슬라, 중국서 딥시크 등 현지 AI 쓴다

테슬라가 중국에서 '딥시크', 바이트댄스의 '두바오' 등 현지 기업 인공지능(AI) 모델을 지원할 전망이다. 지난 22일 블룸버그, CNEV포스트 등 다수 외신에 따르면 테슬라 웹사이트에 게재된 이용약관 문서에서 딥시크와 두바오를 통한 AI 기반 음성비서 서비스가 제공된다고 밝혔다. 약관에 따르면 두바오는 내비게이션 설정과 미디어 재생, 차량 내부 온도 조절 등에 대한 음성 명령을 수행한다. 딥시크는 AI 기반 대화 서비스에 활용된다. 딥시크와 두바오 모두 바이트댄스의 클라우드 서비스 '볼케이노 엔진' 기반으로 제공된다. 테슬라는 미국에선 일론머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립한 AI 기업 xAI의 모델 '그록'을 토대로 서비스를 제공 중이다. 그록 대신 현지 AI를 이용키로 한 건 최근 중국 자동차 시장에서 AI 서비스 경쟁이 고조되는 것과 무관치 않다는 분석이 나왔다. 지난 3월 BMW AG는 알리바바의 AI 모델 '큐원'을 도입할 계획이라고 밝혔다. BYD나 지리, 지커 등 현지 자동차 기업들도 이미 딥시크 기반 서비스를 제공하고 있다. 또 블룸버그는 “중국 법제상 그록을 현지 시장에 내놓기 어려웠을 가능성이 있다”고 지적하기도 했다. 테슬라는 올해 중국 시장에서 어려움을 겪고 있다. 테슬라 상하이 공장의 올해 월별 출하량 추이를 보면 6월을 제외하고는 전년 동기 대비 감소한 실적을 거뒀다. 회사는 6인승 전기 SUV '모델YL' 출시를 앞두고 있다.

2025.08.25 09:57김윤희

딥시크, AI 칩 개발하나…"美 수출 규제 무력화 가능성"

딥시크가 미국의 칩 수출 규제에 대응하기 위해 인공지능(AI) 칩 개발을 시작할 것이라는 분석이 나왔다. 23일 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등 외신에 따르면 딥시크는 최근 공개한 V3.1 모델 설명 섹션에 "곧 출시될 국산 칩을 위해 설계됐다"는 문구를 남겼다. 다만 구체적인 칩 개발사와 활용 목적에 대한 내용은 공개되지 않았다. V3.1은 추론 모드와 비추론 모드를 통합한 딥시크 AI 모델이다. 'UE8M0 FP8 스케일' 데이터 형식을 기반으로 학습됐다. 이 방식은 메모리 사용량을 최대 75% 줄여 학습 효율을 높이는 기술이다. 이를 칩에 결합하면 하드웨어와 소프트웨어의 최적화를 이끌 수 있다는 평가가 이어지고 있다. 딥시크는 지난 1월 R1 모델, 지난해 12월 V3 모델을 공개했다. 엔비디아 H800 칩 2천48개로 V3 모델을 학습시켰다고 밝혔다. SCMP는 "중국 기업이 AI 스택 구축에서 핵심적 진전을 이룬 것으로 보인다"며 "이는 미국의 칩 수출 통제에서 벗어나는 데도 도움 줄 것"이라고 분석했다. 실제 중국 내 칩 개발사도 미국 칩 수출 통제 대응에 나섰다. 화웨이와 무어스레드는 AI 칩으로 딥시크 모델을 구동하기 위한 작업을 진행한 것으로 알려졌다. 실리콘플로우 같은 스타트업도 화웨이 칩으로 딥시크 시스템을 운영하고 있다. 특히 화웨이는 어센드(Ascend) 칩과 클라우드 매트릭스 384 아키텍처를 결합해 엔비디아 H800 칩을 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. SCMP는 "중국 칩과 소프트웨어 최적화가 맞물릴 경우 미국 규제를 무력화할 가능성은 더 높아질 것"이라고 강조했다.

2025.08.23 15:30김미정

中 '딥시크'…무슬림 특화 AI 개발 지원

말레이시아 기업이 중국 딥시크의 오픈소스 인공지능(AI) 기술을 기반으로 무슬림을 위한 거대언어모델(LLM)을 선보인다. 12일 블룸버그통신에 따르면 말레이시아의 제트릭스AI는 AI 챗봇 '누르AI'를 공개할 계획이다. 누르AI는 말레이어·인도네시아어·아랍어·영어로 음식부터 이슬람 율법 기반 법률 자문까지 다양한 분야의 상담을 제공하는 서비스다. 향후 이슬람 AI 아바타를 통해 생활·건강·금융 등 전반에 걸친 조언도 제공할 예정이다. 누르AI는 딥시크가 개발한 V3 모델 접근법을 토대로 '전문가 혼합' 구조를 채택해 설계됐다. 이 방식은 질의를 다수의 네트워크로 나눠 처리해 속도를 높이고 연산 비용을 줄인다. 해당 개발에는 딥시크 연구원 10여 명이 제트릭스AI와 함께 협력했다. 이는 아세안-중국 AI 연구소 정부 협력 프로젝트의 일환이다. 제트릭스AI는 딥시크의 기술을 적극 도입해 누르AI를 빠르고 효율적으로 확장했다고 밝혔다. 제트릭스AI는 우선 누르AI의 무료 제한판과 월 5~50달러 구독형 서비스를 제공할 방침이다. 장기적으로는 중동·아프리카 무슬림 국가로 진출해 각국 데이터로 현지화 모델을 훈련할 계획이다. 또 말레이시아 법원 행정 자동화를 위해 고대 율법 사본 스캔을 비롯한 학습 데이터 수집도 진행 중이다. 제트릭스AI는 누르AI가 말레이시아·인도네시아·브루나이 등 이슬람 학자·성직자 감독위원회의 자문을 거친 포괄적 LLM이라는 점을 강조하고 있다. 제트릭스AI 파즐리 샤 개발총괄은 "이번 협력은 혁신적인 AI가 미국과 중국 같은 기술 중심지가 아닌 곳에서도 충분히 실현할 수 있음을 보여준 사례"라며 "딥시크가 기존 서구권 AI 모델을 발전·혁신했기에 폭넓은 최신 기술을 활용할 수 있었다"고 말했다.

2025.08.12 11:38한정호

개방형 AI 모델도 급이 있다…'오픈소스'와 '오픈웨이트' 차이는?

인공지능(AI) 기업들이 잇따라 개방형 AI 모델을 공개하는 가운데 '오픈소스'와 '오픈웨이트' 개념 구분이 모호해지면서 혼란이 커질 수 있다는 우려가 나왔다. 6일 IT 업계에 따르면 공개 범위나 활용 가능성에서 오픈소스와 오픈웨이트 모델은 큰 차이를 보임에도 개발사 사이에선 이를 모두 오픈소스로 홍보하고 있다는 지적이 나오고 있다. 우선 오픈소스는 모델의 구조를 비롯한 학습 코드, 데이터셋 정보, 파라미터 등 전 요소를 투명하게 공개하는 방식이다. 사용자는 모델 작동 원리를 분석하고 수정할 수 있다. 모델을 아예 처음부터 다시 학습시킬 수도 있다. 대표적인 오픈소스 모델은 프랑스 미스트랄AI의 '미스트랄', GPT-3의 오픈소스 버전 'GPT-J' 등이다. 오픈웨이트는 말 그대로 학습 가중치만 외부에 제공하는 식이다. 제한적 공개 모델이라고 부르기도 한다. 공개 범위에 모델의 설계 코드나 학습 데이터는 포함되지 않는다. 사용자는 모델 파인튜닝이나 추론은 가능하지만 구조 변경이나 재학습을 할 수 없다. 메타의 '라마' 시리즈, 중국 제트에이아이(Z.ai)의 'GLM-4.5'는 모델이 대표적이다. 개방형 모델을 모두 오픈소스로 명칭할 경우 심각한 문제가 발생할 수 있다는 지적이 나오고 있다. 사용자가 오픈웨이트를 오픈소스로 오인하고 모델 구조 변경이나 재학습을 시도할 수 있어서다. 이럴 경우 코드와 데이터가 없어 프로젝트 전체가 중단될 수 있다. 파인튜닝만 가능한 오픈웨이트 모델 기반으로 개발을 기획하는 것은 일정·예산 낭비로 이어질 수 있다. 또 오픈웨이트 모델 중 다수는 상업적 이용을 제한하거나 별도 계약을 요구하는 라이선스를 포함한다. 이를 인지하지 못하고 상업 서비스에 통합할 경우, 라이선스 위반 소송이나 손해배상 문제가 발생할 수 있다. AI 모델의 공공성, 책임성 평가에 있어서도 두 모델 차이는 크다. 업계 관계자는 "보통 오픈소스 모델은 학습 데이터와 알고리즘을 검토할 수 있어 편향성과 투명성 문제에 대한 검증이 가능하지만, 오픈웨이트 모델은 내부 구조가 불분명해 윤리적 책임소재를 따지기 어렵고, AI 거버넌스 기준을 충족하지 못할 수 있다"고 지적했다. 또 다른 업계 관계자는 "오픈소스 모델로 기대하고 프로젝트에 참여했지만, 실상 오픈웨이트였던 경우가 있다"며 "이를 커뮤니티 사이에선 '가짜 오픈소스'라고 부르기도 한다"고 설명했다. 이어 "이는 모델을 만든 기업 신뢰도 하락까지 이어질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "오픈소스와 오픈웨이트는 공개 범위와 활용 가능성, 법적 조건이 전혀 다르다"며 "개발사는 학계와 산업계가 이를 처음부터 정확히 인지할 수 있도록 책임감 있는 안내를 진행해야 할 것"이라고 강조했다.

2025.08.07 09:28김미정

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