딥시크(DeepSeek), 챗GPT 뛰어 넘었다?

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by 우중래객 2025. 1. 31. 19:35

딥시크(DeepSeek)는 2023년에 설립된 중국의 혁신적인 AI 스타트업으로, 오픈AI, 메타, 구글과 같은 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 수준의 기술력을 보유하고 있다. 오픈 소스 기반의 접근 방식을 통해 개발자와 기업들에게 유연한 솔루션을 제공하며, 누구나 소스 코드를 수정하거나 자신의 하드웨어 환경에 맞게 최적화할 수 있어 AI 시장의 패러다임을 바꾸고 있다.

딥시크의 가장 주목할 만한 특징은 탁월한 비용 효율성이다. OpenAI의 GPT-4가 약 7,840만 달러의 개발 비용과 대규모 고성능 GPU 클러스터가 필요한 것에 비해, 딥시크는 약 600만 달러로 모델을 훈련했다. 엔비디아 H800 GPU 2,000개를 활용하여 저사양 GPU에서도 최대의 성능을 발휘할 수 있도록 설계된 병렬 연산 최적화 기술을 도입했으며, 데이터를 압축하고 중복성을 제거하는 기술을 통해 효율성을 극대화했다. 또한 에너지 소비를 최소화하면서도 기존 AI 모델과 동일한 성능을 발휘해 지속 가능한 AI 기술의 가능성을 열었다. 이러한 특징은 중국의 기술 제재 상황에서 더욱 큰 의미를 가진다.

딥시크의 기술적 혁신 중 핵심은 혼합 전문가 시스템(Mixture-of-Experts, MoE)의 도입이다. 이 시스템을 통해 671억 개의 매개변수 중 특정 작업에 필요한 37억 개의 매개변수만 선택적으로 활성화하여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용한다. 이러한 기술적 혁신으로 딥시크는 수학적 추론, 정보 처리, 문제 해결 능력에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 예를 들어 AIME 테스트에서 79.8%의 정확도를 기록하며 GPT-4를 앞섰고, 데이터 추출 및 해석 테스트에서는 91.6%의 정확도로 메타의 라마 3.1과 OpenAI의 GPT-4를 능가했다. 다중 언어 코딩 테스트에서도 82.6%를 기록하며 우수한 성능을 입증했다.

딥시크는 또한 특정 산업에 특화된 모델을 개발하는데 집중했다. 이러한 타겟팅 전략을 통해 가장 중요한 부분에서 성능을 최적화할 수 있었고, 이는 높은 사용자 만족도와 더 나은 자원 활용으로 이어졌다. 코딩, 번역, 에세이 작성, 수학 문제 해결 등 다양한 작업에서 특화된 성능을 보여주고 있다.

다른 AI 모델들과 비교해보면, 챗GPT는 방대한 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 GPU 연산 및 메모리 소모가 큰 반면, 딥시크는 데이터 압축 및 최적화를 통해 데이터 처리 비용을 줄이고 GPU 사용량을 효율적으로 관리한다. 성능 면에서 챗GPT는 대화형 AI로 사용자 친화적이며 다양한 언어와 작업에 대응할 수 있는 범용적인 모델인 반면, 딥시크는 특정 작업에 특화되어 있다.

클로드는 글쓰기와 프로그래밍에 특화된 모델로, 이미지 인식 기능이나 실시간 검색 기능이 없어 글과 프로그래밍 부분에만 활용할 수 있다. 반면 챗GPT는 2024년 12월 27일 기준으로 동영상 제작 서비스인 SORA, 이미지 제작 서비스 DALL-E, 검색 서비스인 SearchGPT를 제공하는 등 더 다양한 기능을 제공한다. 딥시크는 이러한 측면에서 챗GPT와 클로드의 중간 정도에 위치하며, 실시간 웹 검색 기능을 통해 40개 이상의 웹페이지에서 관련 자료를 수집하고 인용과 함께 제시할 수 있다. 이는 최신 정보 검색에 특화된 퍼플렉시티와 경쟁하는 특징이다.

글로벌 AI 시장은 급격한 성장이 예상된다. 프리시던스리서치에 따르면, 2023년 글로벌 AI 시장 규모는 5,381억 달러를 기록했으며, 2032년에는 2조 5,751억 6000만 달러에 이를 것으로 전망된다. 한국의 AI 시장도 2018년 1조원에서 2019년 1조5천억원으로 성장했으며, 2025년까지 연평균 38.4% 성장해 10조5천억원의 시장을 형성할 것으로 예상된다.

AI 기술은 다양한 산업 분야에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 미디어 산업에서는 AI를 활용한 개인화된 뉴스 서비스가 확대될 것이며, Associated Press와 같은 언론사는 AI를 활용하여 스포츠 뉴스와 기업 실적에 관한 기사를 자동으로 작성하는 시스템을 도입하고 있다.

AI 기술은 메타버스와도 융합될 전망이다. 예를 들어, 엔비디아의 겟3D는 메타버스를 채울 건물, 차량, 캐릭터 등 다양한 객체의 3D 이미지를 생성하는 AI 모델로, 1개의 2D 이미지 입력으로 모든 토폴로지와 고품질 3D 폴리곤 메쉬를 합성할 수 있다.

그러나 AI 기술의 발전은 윤리적, 법적 문제도 동반한다. AI는 환경, 건강, 공공, 금융, 모빌리티, 농업 등 다양한 분야에 긍정적인 경제적·사회적 효과를 가져다줄 것으로 기대되지만, 데이터 활용에 따른 위험 요소도 내포하고 있다. 정부는 혁신을 저해하지 않으면서도 AI를 적절히 규제해야 하는 과제에 직면해 있다. 지나친 규제는 AI의 창의적·발전적 잠재력을 저해할 수 있지만, 불충분한 규제는 사회 복지와 윤리 기준, 개인의 권리를 위협할 수 있다.

결론적으로, 딥시크를 비롯한 다양한 AI 모델들의 등장과 발전은 AI 시장의 다양성과 경쟁력을 높이고 있다. 각 모델은 고유의 강점을 가지고 있으며, 사용자의 필요에 따라 선택적으로 활용될 수 있다. AI 시장은 앞으로도 빠르게 성장하고 변화할 것이며, 이러한 변화에 적응하고 활용하는 능력이 미래 경쟁력의 핵심이 될 것이다. 동시에 AI 기술의 윤리적, 법적 문제에 대한 사회적 합의와 규제 체계 마련도 필요할 것이다.

딥시크와 오픈AI의 GPT 모델은 여러 가지 중요한 차이점

개발 비용과 효율성

딥시크는 약 600만 달러의 낮은 비용으로 AI 모델을 개발했다. OpenAI의 GPT-4 개발 비용인 약 7,840만 달러의 10분의 1에 불과하다. 딥시크는 저사양 GPU에서도 고성능을 발휘할 수 있도록 최적화되어 비용 효율성이 매우 높다.

기술적 접근 방식

딥시크는 데이터 압축과 최적화 기술을 사용하여 GPU 사용량을 효율적으로 관리한다. 반면 GPT 모델은 방대한 데이터를 사용하여 모델을 훈련하며, GPU 연산 및 메모리 소모가크다.

오픈소스 여부

딥시크는 오픈소스 모델로 제공되어 누구나 소스 코드를 수정하거나 자신의 환경에 맞게 최적화할 수 있다. 반면 GPT 모델은 비공개 소스다.

성능 및 특화 분야

딥시크는 수학적 추론, 정보 처리, 코딩 등 특정 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 예를 들어, AIME 테스트에서 79.8%의 정확도로 GPT-4를 앞섰다. GPT 모델은 더 범용적이며 창의적 콘텐츠 생성과 정보 검색에 강점이 있다.

비용 및 접근성

GPT 모델은 고가의 구독 비용이 필요한 반면, 딥시크는 오픈소스로 제공되어 접근성이 높다.

이런 차이점들로 인해 딥시크는 비용 효율적이고 특정 작업에 특화된 AI 솔루션을 제공하는 반면, GPT 모델은 더 광범위한 응용 분야에서 사용되고 있다.

딥시크가 기존 검색 엔진보다 더 정확한 이유

기존의 검색 엔진이 단순히 키워드 기반으로 결과를 제시하는 반면, 딥시크는 심층적인 이해와 분석을 통해 더 적합한 답변을 제공합니다.[7] 이는 딥시크가 고급 인공지능 기술을 활용하여 사용자의 질문을 더 정확하게 이해하고 관련 정보를 종합적으로 분석할 수 있기 때문입니다.

딥시크의 정확성을 높이는 주요 요인

1. 강화학습 기반 모델: 딥시크는 '딥시크-R1'이라는 오픈소스 AI 모델을 사용하는데, 여기서 R은 강화(Reinforcement)의 약자로 강화학습을 의미한다. 강화학습만으로 학습된 이 모델은 저비용으로 개발되었음에도 성능이 우수하다는 것이 강점. 강화학습을 통해 모델은 지속적으로 자신의 성능을 개선하고 더 정확한 답변을 제공할 수 있다.

2. 효율적인 데이터 처리: 딥시크는 '멀티토큰(Multi-Token)' 기법을 사용한다. 일반적인 AI 모델이 문장을 조각(Token)으로 나눠 읽는 반면, 딥시크의 R1은 문장 전체를 하나로 처리하기 때문에 생성속도가 2배 더 빠르고 답변 정확도는 90%로 매우 높다. 이러한 접근 방식은 문맥을 더 잘 이해하고 정확한 답변을 생성하는 데 도움이 된다.

3. 전문가 혼합 알고리즘: R1은 전문가혼합(MoE) 알고리즘을 활용한다. MoE는 사용자가 입력한 프롬프트(입력값)의 지식 영역에 해당하는 파라미터만 활성화하는 기법. 실제로 딥시크 V3는 MoE를 통해 총 6710억개 파라미터 중에서 약 5%만 사용한다. 이 덕분에 AI 모델은 답변의 전문성을 높일 뿐 아니라 굳이 수많은 파라미터를 갖추지 않아도 된다. 이는 더 효율적이고 정확한 정보 처리를 가능하게 한다.

4. 우수한 성능: 딥시크 R1은 일부 성능 테스트에서 오픈AI가 작년 9월 출시한 추론AI모델 'o1'과 동등한 성능을 보였고, 이전 버전인 'o1-mini'보다 앞선다는 평가를 받고 있다. 딥시크는 미국 AI업체들이 요구하는 것보다 훨씬 적은 비용인 600만 달러 미만의 비용으로 단 두 달 만에 개발했다고 주장하고 있다. 이런 우수한 성능은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 검색 결과를 제공하는 데 기여한다.

이런 기술적 혁신과 효율적인 접근 방식 덕분에 딥시크는 기존 검색 엔진보다 더 정확하고 관련성 높은 결과를 제공할 수 있게 되었다. 사용자의 의도를 더 잘 이해하고, 복잡한 질문에도 정확한 답변을 제공할 수 있는 능력은 딥시크를 기존 검색 엔진과 차별화하는 주요 요인이다.