최근 인공지능 분야에 충격을 던진 사건이 있습니다. 중국에서 개발한 AI 딥시크(DeepSeek)가 공개된 것인데요. 그동안 미국 빅테크들의 주도로 경쟁의 여지가 없어보이던 인공지능 분야에 다른 나라에서, 그것도 미국의 반도체 수출 제한을 받고 있는 중국이 내놓은 결과에 전세계가 놀랐다고 할 수 있습니다.

딥시크가 주목받는 이유 

딥시크가 큰 주목을 받게 된 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 저비용 고성능을 구현하면서 AI 학습 비용이 메타(Meta)의 수석 엔지니어 연봉보다 적다는 주장이 제기되었고, 이는 AI 업계에서 큰 반향을 일으켰습니다. 또한, OpenAI의 최신 모델과 비교했을 때 특정 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 기록하면서 더욱 관심을 끌었습니다. 기술적 혁신을 통해 계산 비용 절감과 학습 효율성 향상을 이룬 점도 주목을 받았습니다.

재미있는 점은 이 모든 것들이 미국의 반도체 수출 제한 때문에 초고성능의 부품을 조달하지 못하게 된 상황에서 이루어낸 성과라는 점입니다. 상대적으로 낮은 성능의 AI 칩을 활용하면서도 데이터 압축과 연산 최적화를 통해 컴퓨터 자원을 효율적으로 활용해 성능을 확보하면서, 오히려 비용 절감과 함께 제한된 환경에서도 고성능 모델을 구현할 수 있는 가능성을 보여주었다는 평가를 받고 있습니다.

딥시크의 한계

물론 단점이 없는 것은 아닙니다. 딥시크는 기계적이고 알고리즘적인 처리에 강점을 보이지만, 인간처럼 창의적 사고나 융합적인 문제 해결에는 다소 한계가 있을 수 있습니다. 이는 딥시크의 특징 중 하나인 '목적 지향적 학습 방식' 때문이기도 한데요, 문제 유형에 따라 최적화된 전문가 모듈을 호출하는 방식으로 작동하는 딥시크는 특정 업무에 특화된 모듈을 효율적으로 사용하여 성능을 극대화합니다. 예를 들어 수학 문제에는 수학 전문 모듈을, 코딩 문제에는 코딩 전문 모듈을 호출하는 방식입니다. 이를 통해 다양한 문제에 대한 해결책을 빠르고 정확하게 제시할 수 있는 한 편 여러 분야를 아우르는 종합적인 문제 해결에는 한계가 있을 수 있다는 것입니다. 

또한 최근 더욱 우려되고 있는 점은 개인정보 보호입니다. 딥시크가 사용자의 디바이스와 마우스·키보드 이동 패턴을 수집하는 것으로 알려지면서, 개인정보 보호에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 이는 사용자 개인정보의 유출이나 악용 가능성에 대한 논란을 일으킬 수 있는 부분입니다. 이러한 우려가 커지가 각국 정부와 기관, 기업 등에서 딥시크의 접속을 차단 하는 사례가 늘고 있으며, 우리나라도 예외는 아닙니다.

딥시크의 시사점

딥시크의 등장은 AI 산업에 중요한 시사점을 제시하고 있습니다. 비용을 절감하면서도 우수한 성능을 구현하는 기술 혁신을 보여주었고, 개발 모델과 과정을 공개하는 등 오픈소스를 활성화하여 미국 빅테크들의 독점적인 지위를 흔들고 중소기업와 개인 개발자도 AI 개발에 참여할 기회가 확대되었습니다. 이로 인해 AI 기술의 민주화와 함께 산업 구조의 변화를 예고하고 있습니다. 나아가 미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되면서 다양한 AI 모델과 기술 개발이 촉진되고 AI의 활용 범위가 넓어질 것으로 전망됩니다. 

우리나라는 IT 강국이라는 타이틀에도 불구하고 인공지능 분야에서는 큰 두각을 나타내지 못하고 있었는데요. 딥시크의 등장을 계기로 주요 기업들이 AI 개발을 강화하거나 해외 빅테크 기업과 협력하는 등 업계의 변화가 감지되고 있습니다. 글로벌 경쟁 구도가 심화되는 환경에서 한국의 AI 산업에 새로운 전환점이 될 것으로 기대됩니다.