최근 인공지능(AI) 업계는 ‘딥시크 쇼크’로 떠들썩합니다. 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 오픈AI의 챗GPT와 경쟁할 수 있는 ‘가성비 AI’를 내놓았다는 소식 때문입니다. 특히 미국의 반도체 수출 규제에도 불구하고, 상대적으로 적은 비용으로 높은 성능을 구현했다는 점이 충격을 안겼죠. 이 여파로 뉴욕 증시가 출렁이며, 엔비디아 시가총액이 하루 만에 850조 원 가까이 증발하는 등 시장 반응도 심상치 않았습니다. AI 기술력 격차가 예상보다 빠르게 좁혀지고 있는 걸까요?

딥시크 쇼크는 단순한 해프닝이 아니라, 글로벌 AI 시장의 새로운 국면을 알리는 신호탄일지도 모릅니다. AI 개발은 막대한 자본과 첨단 반도체 없이 가능하지 않다는 인식이 강했는데, 딥시크는 그 공식을 깨버렸습니다. 미국의 반도체 규제 속에서도 자체 기술력으로 비용을 대폭 낮추고, 오픈AI와 어깨를 나란히 할 성능을 구현했다는 점이 특히 주목받고 있죠. 이로 인해 AI 패권 경쟁의 판도가 바뀔 수 있다는 전망이 나오고 있습니다.

AI는 이제 단순한 기술 혁신이 아니라 국가 경쟁력과 직결되는 핵심 요소입니다. 미국과 중국의 AI 패권 경쟁이 본격화되는 가운데, 한국을 비롯한 다른 국가들은 어떻게 대응해야 할까요? 한국 기업들은 이러한 변화 속에서 어떤 전략을 세워야 할까요? 이번 레터에서는 딥시크가 어떤 AI인지, 왜 이 모델이 글로벌 시장을 흔들고 있는지 짚어봅니다. 딥시크 쇼크가 가져올 변화를 생각해보고, 한국 기업들이 어떤 전략을 세워야 할지 함께 고민해보면 좋겠습니다.

딥시크는 반도체 업계의 오랜 믿음을 깼습니다. AI 모델의 성능은 AI 가속기의 다다익선, 고고익선이 정설이었습니다. 속도가 빠르고 가격이 높은 고사양 반도체칩이 많을수록 AI 모델의 완성도가 높아진다는 의미입니다. 그런데 딥시크는 ‘저비용 칩’ H800을 사용했습니다. H800은 엔비디아가 미국의 대중 제재 정책을 고려해 중국 수출용으로 별도 개발한 칩으로, 미국 빅 테크 기업이 보유하고 있는 H100 대비 메모리 대역폭과 속도가 절반 수준에 그칩니다. 그럼에도 불구하고 딥시크-R1은 일부 성능 테스트에서 미국 오픈AI의 챗GPT를 넘어선다는 평가까지 받고 있는데요. 어떻게 가능했을까요?

딥시크의 혁신은 크게 세 가지입니다. 첫째, 게이팅 메커니즘(Gating Mechanism)입니다. 사용자의 질문에 따라 적절한 모델 2~4개만 구동하게 하는 것이죠. 비활성화된 모델은 계산에 참여하지 않아 연산량을 대폭 줄일 수 있습니다. 둘째, 컴퓨터 양자화(Quantization)입니다. AI 모델이 데이터를 처리할 때 사용하는 숫자의 정밀도를 낮추는 방식입니다. 정밀도를 낮추면 계산량이 줄어들어서 속도가 빨라지거든요. 다만 세밀한 표현 능력이 떨어질 수 있는데, 범위 재조정 등을 통해 성능 저하를 막은 것이 딥시크의 기술력입니다.

마지막으로, 딥시크는 인건비를 최대한 낮추고자 자동 평가 시스템을 통해 ‘인간 피드백 강화 학습(RLHF)’을 최소화했습니다. RLHF는 거대 언어 모델의 출력을 인간의 선호도에 맞게 조정하는 강화 학습 방법론인데요. 사람이 직접 AI 모델의 출력을 평가하고, 좋은 응답과 나쁜 응답을 구분하는 피드백을 제공해 유해하거나 부적절한 답변이 나올 가능성을 낮추는 것입니다. 크게 줄어든 인건비는 저비용 개발에 한몫 했고요.

하지만 딥시크의 파격적인 개발 비용을 두고 논란이 일기도 했습니다. 80억이라는 비용을 어떻게 산출했냐는 것이죠. 다음 글에서 ‘딥시크 혁신’에 대한 의문을 살펴보겠습니다.

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딥시크는 정말 가성비 AI일까요? 딥시크를 둘러싼 가장 큰 의문은 R1 개발에 쓰인 반도체입니다. 정말 엔비디아의 H800만으로 제작한 것이 맞냐는 것이죠. 딥시크는 가격과 성능이 낮은 H800을 활용해 고도의 효율성과 가격 경쟁력을 갖췄는데요. 알려진 것과는 달리 딥시크에 A100과 H100(A100이 업그레이드된 형태) 기보유분이 있었을 것이라는 추측이 많습니다. 딥시크의 모회사인 하이플라이어가 대중 수출 규제 전에 엔비디아의 A100 1만 장을 보유하고 있었고, 딥시크도 비공식적인 경로로 H100을 확보했을 것이라는 이야기입니다.

약 80억이라는 개발 비용도 실제보다 작게 산출된 것이라는 분석이 있습니다. 일단 이 비용은 딥시크가 20일에 공개한 R1이 아닌, R1의 훈련 모델이자 작년 12월에 발표했던 V3에 들어간 금액입니다. R1을 만들 때 V3 대비 추가된 비용과 반도체가 어느 정도의 규모인지도 알려지지 않았죠. 게다가 밝혀진 V3 제작 비용에는 공식 훈련에 쓰인 비용만 포함됐을 뿐, 사전 연구와 소거 실험 등 다른 과정에서의 지출은 반영되지 않았습니다.

또한 오픈AI와 마이크로소프트(MS)는 딥시크가 챗GPT의 데이터를 무단 도용한 것으로 추정된다며 조사에 착수했습니다. AI 모델을 개발할 때는 다른 기존 모델의 출력 데이터로 자사 모델을 학습시키는 ‘증류(distillation) 기술’을 자주 쓰는데, 오픈AI와 MS는 딥시크가 챗GPT의 출력 데이터를 활용했다고 주장합니다. 챗GPT는 약관에 당사 제품의 출력 데이터를 경쟁사 제품 개발에 활용할 수 없다고 명시했으므로 만약 이게 사실일 경우 무단 도용에 해당한다는 것이죠.

수많은 의혹에도 딥시크가 AI 생태계에 새로운 바람을 불러온 것은 확실한 듯합니다. 낮은 비용과 불충분한 재료 수급에도 AI 기술을 선진화할 수 있다는 가능성을 보여줬으니까요. AI를 둘러싼 미·중 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 전문가들은 미국에 주목합니다. 막대한 자본으로 AI 시장의 절대적인 우위를 지키고 있는 미국이 중국의 거침없는 움직임에 어떻게 대응할까요?

예상과 달리 트럼프 대통령은 딥시크의 등장에 거부감을 표하지 않았습니다. 딥시크가 가져온 혁신에 ‘미국에 경종을 울릴 것’이라고 언급하기도 하고, AI 산업에 비용 절감이라는 새로운 방향을 제시했다고 반기기까지 하는 모습이죠. 이와 동시에 거대 자본과 기업 협업을 주축으로 한 ‘스타게이트’ 설립 계획을 직접 발표했습니다. 해당 프로젝트는 700조 원 규모로, 오픈AI, 세계 2위의 소프트웨어 회사인 오라클, 일본 금융회사 소프트뱅크 등이 참여해 데이터센터를 비롯한 AI 인프라를 대대적으로 구축할 예정입니다.

한편, 정부 주도의 막대한 투자 이외에도 제도적인 대응을 앞두고 있는데요. 지난 23일에 트럼프 대통령은 미국 내 AI 규제 철회 행정 명령에 서명했습니다. 바이든 정부는 AI 안전성 평가 의무화, 안전성 표준 마련과 같이 AI 기술 윤리와 안전을 확보하는 방침을 마련하고자 힘썼으나, 트럼프 정부는 방향을 아예 틀어 AI 기업들이 관련 지침이나 법률에 묶이지 않도록 전폭적으로 밀어주는 양상입니다. 예를 들자면, AI 기술 개발에 필요한 전력 수요와 건축물 건립에 대한 규제를 대폭 완화하는 식입니다. AI 산업 발전에 제약이 없도록 에너지 비상사태 선포가 가능하다고까지 암시하기도 했습니다.

미국의 대처 중에 사람들이 가장 주목하는 부분은 대중 수출 제재일 텐데요. 일단 딥시크의 R1 출범 이후, 미국 상무부는 해당 모델에 대중 수출이 금지된 제품이 쓰였는지 조사하고 있습니다. 중국이 미국에서 고성능 AI 반도체를 수입하지 못하자, 싱가포르, 아랍에미리트와 같은 제3국을 통해 밀수했다는 정황이 있다고도 언급되고 있죠. 이와 더불어 AI 반도체의 대중 수출 제재를 확대하는 방안도 고려하고 있습니다. 기존의 대중 수출 제재 정책이 미국의 계획보다 미미하다는 분석이 있어 정책의 강제력과 집행 범위를 엄격하게 개편할 것으로 예측됩니다. 현재 정책은 타국의 대중 수출 통제에는 구속력이 약할 뿐더러, 정책 시행 이전에 중국이 수출 제한 제품들을 미리 사재기 할 수 있어 정책 목적을 달성하는 데 적합하지 않다는 이유입니다. 미국부터 시작해 전 세계 AI 산업이 격동기를 맞이한 지금, 딥시크 쇼크는 우리나라에 어떤 결과를 가져올지 다음 글에서 만나보겠습니다.

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딥시크 쇼크는 우리에게 기회일까요, 위기일까요? 우리가 상황을 어떻게 대처해 나가느냐에 따라 다르겠지만, 크게 2가지의 기회와 1가지의 위기 상황을 예측해 볼 수 있습니다.

먼저 ‘기회’를 살펴보겠습니다. 딥시크가 자신이 개발한 인공지능 모델을 오픈소스로 공개함에 따라 국내 기업들은 이를 응용해 기술력을 고도화하거나 제품에 통합할 수 있는 환경이 조성됐습니다. 특히 클라우드・게임・AI 인공지능 업계가 수혜를 입을 것으로 전망됩니다. 딥시크가 이뤄낸 ‘저비용 고효율’ 인공지능의 개발로 기업과 기관 모두 AI를 쉽게 도입할 것입니다. 이는 시장 성장의 도화선이 될 가능성을 높이죠. 이때 클라우드는 생성형 AI의 성능을 결정하는 ‘핵심요인’입니다. 생성형 AI의 훈련에 필요한 데이터를 관리하는 것이 클라우드이기 때문입니다. 최근 게임 업계에서도 제작기간을 단축하고 작업을 효율화하기 위해 게임 개발에 AI 기술을 적극 도입하고 있습니다. 딥시크의 등장으로 AI를 활용한 게임 콘텐츠 제작과 상용화가 본격화될 가능성이 커졌습니다.

중국의 AI 부상에 대응하는 ‘한·미·일 AI 동맹’에 시동이 걸렸다는 이야기도 나옵니다. 딥시크가 가져온 2번째 기회입니다. 지난 4일, 이재용 삼성전자 회장이 샘 올트먼 오픈AI CEO, 손정의 일본 소프트뱅크 회장과 만나 인공지능(AI) 인프라 투자 프로젝트인 ‘스타게이트’ 사업 관련 협력 방안을 논의했다고 알려졌는데요. 삼성전자는 대표적인 파운드리 기업입니다. 반도체 설계기업이 설계한 반도체를 수탁해 생산하는 일을 하고 있죠. 오픈AI는 소프트뱅크 산하 반도체 설계업체 Arm의 설계를 바탕으로 AI 칩을 개발 중입니다. 오픈AI와 Arm 두 회사 모두 반도체 생산 공장이 없어 파운드리 업체에 생산을 맡겨야 하는 상황인데요. 파운드리 업계 1위인 TSMC는 엔비디아의 칩을 생산하느라 정신이 없기에 업계 2위인 삼성전자에게 스타게이트의 반도체 생산이 맡겨질 가능성이 있다는 분석이 나옵니다. 삼성전자가 보유한 고대역폭 메모리(HBM), 차세대 D램 등의 반도체 기술도 ‘3각 AI 동맹’의 핵심 키가 될 거라는 해석도 나오는데요. SK 하이닉스도 AI 반도체를 필두로 한 3각 동맹에 협력하기 위해 협업 방안을 모색 중이라고 합니다.

그렇다면, 딥시크가 가져올 수 있는 위기는 어떤 상황일까요? 바로 ‘중국의 AI 소프트웨어 분야 추월 위협’ 입니다. 이미 반도체와 하드웨어 분야의 성장에서 중국의 추격을 받고 있는 상황에서 소프트웨어 기술마저 추월당할 수 있다는 우려가 제기됩니다. 테무의 등장으로 한국 이커머스 시장이 충격을 받은 것처럼, AI 분야에서도 ‘차이나 쇼크‘가 발생할 수 있다는 전망이 나옵니다. 기술격차가 클 것으로 속단했던 반도체 분야에서도 중국이 한국과의 격차를 바짝 좁히고 있다는 평가가 많아지면서 충격을 주고 있습니다.

우리는 딥시크가 가져온 기회와 위기를 어떻게 활용하고 대처해야 할까요. 가장 먼저 떠올려볼 수 있는 대안은 반도체 산업의 경쟁력을 확보하는 것이겠죠. 그래서 ‘반도체 특별법’ 이야기가 화두에 오르고 있습니다. 이 법안은 반도체 기업의 경쟁력 강화를 위해 국가가 보조금과 인프라를 지원하는 것을 포함하지만, ‘주 52시간 근무 예외’ 조항을 두고 여야의 입장이 갈리고 있는데요. 여당은 반도체 작업에 필요한 창의성과 속도를 고려해 예외 적용이 필요하다고 주장하는 반면, 야당은 노동계 부작용을 우려합니다. 반도체 혁신을 통한 국가 발전. 시급한 과제인 만큼, 산업 경쟁력을 높이면서도 노동 환경을 균형 있게 조정할 수 있는 방안을 모색해야 할 때입니다.

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