개발비 670조원 vs 80억원... 中 딥시크가 바꾼 글로벌 AI 지형도
딥시크가 촉발한 새로운 AI 경쟁 시대 딜로이트 인사이트의 2025년 2월 플래시 리포트에 따르면, 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 약 560만 달러(오픈AI 투자비용의 약 5.6%)라는 파격적인 저비용으로 GPT-4와 유사한 성능의 대규모언어모델(LLM)을 개발하는데 성공했다. 항저우에 본사를 둔 딥시크는 중국인 연구자와 엔지니어 150명(데이터 연구팀 31명 포함)으로 구성되어 있으며, 'DeepSeek-R1-Zero & R1'과 'DeepSeek-V3' 오픈소스 언어모델을 개발했다. (☞ 보고서 바로가기) 특히 주목할 만한 점은 딥시크의 창업자 량원펑(梁文锋)의 배경이다. 1985년 광둥성 잔장 출신인 그는 17세의 어린 나이에 중국 공학 명문인 저장대에 입학해 정보전자공학 학사와 석사 학위를 취득했다. 2016년에는 하이플라이어(환팡) 헤지펀드를 설립해 2019년 운용자산 19조원을 달성하는 등 탁월한 경영 능력을 입증했다. 전통적 AI 개발 비용의 1%로 달성한 기술 혁신 딥시크는 기존 AI 모델들이 10만개의 GPU를 사용한 것과 달리 약 2,000여개의 엔비디아 H800칩(GPU)만으로도 뛰어난 성능을 구현했다. 이는 미국의 대중국 제재로 인해 최신 GPU를 사용할 수 없는 상황에서 이뤄낸 혁신적인 성과다. 딥시크의 R1 모델은 AIME 2024(79.8%), MATH-500(92.3%), MMLU(89.8%) 등 대부분의 AI 모델 평가 플랫폼에서 오픈AI 모델과 유사하거나 더 나은 성능을 보여주고 있다. 특히 '혼합 전문가' 방식과 FP8(8비트 부동소수점) 기술을 도입하고, 강화학습(Reinforcement Learning)에 집중해 학습과 추론 비용을 획기적으로 절감했다. 이를 통해 토큰당 비용을 0.10-1.10달러로 책정해 기존 모델 대비 30-50배 저렴한 이용료를 실현했다. 670조원 규모 스타게이트 프로젝트의 도전자로 부상 트럼프 정부의 스타게이트 프로젝트는 2025년부터 4년간 총 5,000억 달러(약 670조 원)를 투입해 데이터센터와 AI 반도체 인프라를 구축하려 하고 있다. 특히 텍사스 애빌린의 AI 데이터 센터 건설에만 1,000억 달러를 투자할 예정이다. 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클, 아부다비 국영펀드 MGX가 참여하며 마이크로소프트(MS)가 기술 지원을 담당한다. 이 프로젝트의 핵심 목표는 AI 기반 사이버 방어 시스템 및 군용 드론 기술 강화, 범용 인공지능(AGI) 개발이다. 그러나 딥시크의 등장으로 고비용 인프라 투자 대신 알고리즘 효율화 방향으로의 전략 전환 압력이 증가하고 있다. 미중 AI 패권 경쟁과 기술 블록화의 가속 오픈AI와 마이크로소프트는 딥시크의 데이터 도용 의혹을 조사하고 있으며, 미 해군과 텍사스 주는 딥시크 사용 금지 명령을 내렸다. 이에 대응해 중국은 3,340억 위안 규모의 반도체 산업 '빅 펀드' 3기를 추진하고 있다. 현재 미국은 생성형 AI(GPT-4), 양자 컴퓨팅, 바이오 분야에서 우위를 점하고 있는 반면, 중국은 5G와 초고속 컴퓨팅 분야에서 강세를 보이고 있다. 이러한 상황에서 유럽의 GDPR 강화로 인한 기술 블록화가 심화되고 있으며, 유럽, 일본, 한국 등과의 기술 협력이 새로운 변수로 떠오르고 있다. 저비용 AI 시대의 새로운 기회와 도전 딥시크의 혁신은 AI 개발 비용 구조를 근본적으로 변화시키고 있다. 기존의 대규모 범용 모델에서 벗어나 특정 산업이나 목적에 맞춘 도메인 특화 모델 개발이 증가할 전망이다. AMD, Intel, ASIC 등 중저가 칩 공급업체들에게 새로운 기회가 열리고 있으며, HBM과 클라우드 분야에서의 협력 가능성도 커지고 있다. 특히 AI 특화 칩 개발 투자가 확대되면서 NPU(신경망 처리 장치) 및 PIM(Processing-in-Memory) 등 AI 최적화 반도체 개발이 가속화될 것으로 예상된다. 또한 에이전틱 AI로의 전환이 가속화되고 물리적 AI의 상용화가 예상보다 빨리 실현될 가능성이 높아지고 있다. AI 거버넌스와 윤리적 과제 대응 딥시크의 등장으로 AI 기술의 윤리적 문제와 데이터 보안이 더욱 중요해지고 있다. 특히 기업들은 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 편향과 차별 문제, 데이터 보호와 개인정보 프라이버시 보장을 위한 명확한 정책적, 물리적 대응 방안을 마련해야 한다. 또한 글로벌 및 지역별 AI 규제를 준수하고 관련 법률 변화에 유연하게 대응할 수 있는 체계 구축이 필요한 상황이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
